의료에 대한 명명된 엔터티 인식
엔터티 추출을 사용하여 구조화되지 않은 의료 데이터에서 필수적인 통찰력을 추출합니다.
주요 클라이언트
팀이 세계 최고의 AI 제품을 구축할 수 있도록 지원합니다.
NER이란?
데이터를 분석하여 의미 있는 인사이트 발견
의료 분야의 명명된 엔터티 인식(NER)은 구조화되지 않은 텍스트에서 환자 이름, 의학 용어 및 다양한 용어와 같은 엔터티를 감지하고 분류합니다. 이 기능은 데이터 추출을 향상시키고, 정보 검색을 용이하게 하며, 정교한 AI 시스템을 강화하여 의료 기관의 필수 도구로 자리매김합니다.
Shaip NER는 의료 기관이 구조화되지 않은 데이터의 중요한 세부 정보를 해독하여 의료 보고서, 보험 문서, 환자 리뷰, 임상 기록 등의 개체 간 연결을 드러내는 데 도움을 주기 위해 맞춤화되었습니다. NLP에 대한 심층적인 전문 지식을 바탕으로 통찰력을 제공하고 복잡한 주석 프로젝트를 처리합니다. , 규모에 관계없이.
우리의 전문성
NER (Named Entity Recognition)
Clinical NER API는 Deep Learning NLP 모델을 사용하여 구조화되지 않은 대규모 임상 데이터에서 의료 개체, 해당 컨텍스트 및 관계를 식별하고 추출합니다. 의료 분야에서 API는 의학적으로 중요한 정보를 나타내는 텍스트의 단어나 문구를 정확하게 감지하고 분류할 수 있습니다.
EHR과 같은 의료 기록을 통해 문제, 해부학적 구조, 약물, 절차 식별 일반적으로 구조화되어 있지 않으며 구조화된 정보를 추출하려면 추가 처리가 필요합니다. 이는 종종 복잡하며 관련 엔터티를 추출하려면 도메인 전문가가 필요합니다.
Medical NER API에서 일반적으로 감지되는 카테고리는 다음과 같습니다.
- 건강 상태: 질병, 부상, 증상 또는 건강상의 불만 사항을 식별합니다.
- 약물: 약물, 치료법 또는 기타 치료 물질의 이름.
- 해부: 신체 부위, 기관 또는 해부학적 구조와 관련된 용어입니다.
- 순서: 의료 개입, 테스트 또는 수술을 식별합니다.
- 검사 결과: 의료 테스트 결과를 강조합니다.
- 사람: 환자의 치료 또는 개인 생활에 관여하는 개인을 식별합니다.
- 시각: 기간, 빈도 또는 특정 날짜와 같은 시간 관련 참조를 식별합니다.
예
1. 임상적 개체 인식
의료 기록에는 방대한 양의 의료 정보가 주로 구조화되지 않은 방식으로 존재합니다. 의료 개체 주석을 사용하면 구조화되지 않은 콘텐츠를 조직화된 형식으로 쉽게 변환할 수 있습니다.
2. 귀속
2.1 의약품 속성
거의 모든 의료 기록에는 임상 실습의 중요한 측면인 약물과 그 특성에 대한 세부 정보가 포함되어 있습니다. 확립된 지침에 따라 이러한 약물의 다양한 속성을 정확히 찾아내고 표시하는 것이 가능합니다.
2.2 실험실 데이터 속성
의료 기록의 실험실 데이터에는 종종 특정 속성이 포함됩니다. 우리는 확립된 지침에 따라 실험실 데이터의 이러한 속성을 식별하고 주석을 달 수 있습니다.
2.3 신체 측정 속성
종종 활력 징후를 포함하는 신체 측정은 일반적으로 의료 기록에 해당 속성과 함께 문서화됩니다. 우리는 신체 측정과 관련된 이러한 다양한 속성을 정확히 찾아내고 주석을 달 수 있습니다.
3. 종양학 특정 NER
일반적인 의료 NER(Named Entity Recognition) 주석 외에도 종양학 및 방사선학과 같은 전문 영역을 탐구할 수 있습니다. 종양학 영역의 경우 주석을 달 수 있는 특정 NER 엔터티에는 암 문제, 조직학, 암 단계, TNM 단계, 암 등급, 차원, 임상 상태, 종양 표지자 테스트, 암 의학, 암 수술, 방사선, 유전자 연구, 변이가 포함됩니다. 코드 및 본문 사이트.
4. 부작용 NER 및 관계
일차 임상 실체와 그 관계를 정확히 찾아내고 주석을 다는 것 외에도 특정 약물이나 시술과 관련된 부작용을 강조할 수도 있습니다. 개략적인 접근 방식에는 다음이 포함됩니다.
- 부작용과 이에 대한 책임이 있는 대리인을 태그합니다.
- 부작용과 원인 물질 사이의 관계를 결정하고 문서화합니다.
5. 주장현황
임상 실체와 그 관계를 정확히 찾아내는 것 외에도 이러한 임상 실체와 관련된 상태, 부정 및 주제를 분류할 수도 있습니다.
왜 샤이프인가?
전담팀
데이터 과학자는 데이터 준비에 80% 이상의 시간을 소비합니다. 아웃소싱을 통해 팀은 알고리즘 개발에 집중할 수 있으며 NER를 추출하는 지루한 부분을 우리에게 맡길 수 있습니다.
확장성
ML 모델에는 대량의 데이터 세트를 수집하고 태그를 지정해야 하며, 이를 위해서는 회사가 다른 팀의 리소스를 가져와야 합니다. 우리는 쉽게 확장할 수 있는 도메인 전문가를 제공합니다.
더 나은 품질
매일매일 주석을 다는 전담 도메인 전문가는 바쁜 일정 속에서도 주석 작업을 수행하는 팀에 비해 언제든지 탁월한 업무를 수행합니다.
운영 우수성
당사의 데이터 품질 보증 프로세스, 기술 검증 및 다단계 QA는 종종 기대치를 뛰어넘는 품질을 제공하는 데 도움이 됩니다.
개인 정보 보호를 통한 보안
우리는 기밀성을 보장하기 위해 개인 정보 보호와 함께 최고 수준의 데이터 보안을 유지한다는 인증을 받았습니다.
경쟁력 있는 가격
숙련된 작업자 팀을 큐레이팅, 교육 및 관리하는 전문가로서 우리는 프로젝트가 예산 내에서 전달되도록 할 수 있습니다.
가용성 및 배송
높은 네트워크 가동 시간 및 데이터, 서비스 및 솔루션의 정시 제공.
글로벌 인력
온쇼어 및 오프쇼어 리소스 풀을 통해 다양한 사용 사례에 필요한 대로 팀을 구성하고 확장할 수 있습니다.
사람, 프로세스 및 플랫폼
글로벌 인력, 강력한 플랫폼, 운영 프로세스의 결합을 통해 Shaip은 가장 까다로운 AI 출시를 돕습니다.
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