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がんを克服するという探求においては、データは決意と同じくらい重要です。 Shaip では、イノベーション、精度、プライバシーの証となるオーダーメイドの NLP モデルの開発をクライアントが支援することで、腫瘍学研究における大きな飛躍を実現できたことを誇りに思っています。
課題を理解する
ヘルスケア業界のリーダーである当社のクライアントは、綿密なデータ分析と厳格なプライバシー基準のバランスをとりながら、膨大な量の腫瘍医療記録を処理するという困難な課題に直面していました。目標は明らかでした。規制の枠組みの中で腫瘍学研究を洗練させることです。
ソリューションを作成する
私たちの対応は、臨床データの範囲、HIPAA に準拠した厳格な匿名化、および堅牢なアノテーション ガイドラインの作成を含む包括的な戦略を導入することでした。これらの手順により、高忠実度のデータ注釈の配信と患者のプライバシーの最大限の尊重が保証されました。
医療用語を理解する
クライアントによるオーダーメイドの NLP モデルの開発を支援するために、私たちは腫瘍学で使用される独特の言語と用語を徹底的に掘り下げました。当社の専門家は腫瘍学に関する議論のニュアンスと背景を理解していました
データ収集: データの海をナビゲートする
この腫瘍学プロジェクトにおける私たちの旅は、データの海を航海することに似ていました。この広大な海を泳ぐだけでなく、深く潜ってその中に隠された洞察力の真珠を表面に浮かび上がらせることが不可欠でした。
アノテーター: データ精度の縁の下の力持ち
私たちが注釈を付けたすべてのデータ ポイントの背後には、縁の下の力持ちチームがいました。腫瘍学データの特定のニーズについて訓練を受けた当社のアノテーターは、すべてのタグとすべてのラベルが意図して配置されていることを確認するために正確に作業しました。この分野の専門家は、腫瘍学研究の生命線である重要な医療実体を効果的に特定し、分類しました。この細部への配慮は、機械が学習し、医師が信頼できるデータセットを構築する上で非常に重要でした。
腫瘍学の臨床ノートに関する声明
「患者のジェーン・ドウは、03年05月2023日にステージIIIBの非小細胞肺がん（NSCLC）、特に腺がんと診断されました。 がんは肺の右下葉にあります。 TNM 病期分類システムによれば T3N2M0 に分類され、腫瘍サイズは 5 cm x 3 cm です。 腫瘍生検標本の PCR 分析により、EGFR エクソン 19 の欠失が特定されました。 カルボプラチン AUC 5 とペメトレキセド 500 mg/m² による化学療法は 03 年 20 月 2023 日に開始され、3 週間ごとに投与される予定です。 60回に分けて30Gyの線量での体外照射療法（EBRT）が04年01月2023日に開始された。 患者の治療は継続中ですが、最近のMRI検査では脳転移の証拠はありません。 リンパ管浸潤の可能性はまだ判明しておらず、完全な化学療法レジメンに対する患者の耐性は依然として不確実である。
データの匿名化: 倫理とイノベーション
NLP 機能の向上に伴い、私たちは倫理基準への取り組みを堅固に保ち続けました。データの匿名化は分析と同じくらい重要であり、イノベーションの追求によって患者のプライバシーが決して損なわれないようにするためです。
On 【日付パターン】、午前11時に、Mr. [患者名]、 歳 [年]、に入院しました 【医療機関名】 計画された股関節手術のため、以前主治医の医師から相談を受けていました。 [医師の名前]、 と出席した 【医師名】 医学博士。 滞在中、彼は次のようなケアを受けていました。 [看護師]、 NP、および [看護師]、 RN、付き [医師の名前]、 PAさんからも相談を受けています。 入院と同日に行われた手術は成功し、合併症は報告されなかった。 手術後、Mr. [患者名] 号室に移されました。 [部屋番号]、 フロア番号 [階数]、 回復のために。短期間の滞在中のMRNを含む彼の医療記録 【カルテ番号】 とアカウント [口座番号]、 の標準プロトコルに従って処理されました。 [老人ホーム名]、 彼の前の住居。 彼は同日遅くに退院し、 【クリニック名】 さらなる回復のために。
シャイプ・インパクト
高度なアノテーション技術と数千ページにわたる腫瘍学関連の記録への NLP アプリケーションを通じて、高度に洗練されたデータセットを提供しました。このデータセットは、患者の転帰とケア提供効率の向上を目的とした、クライアントの現在および将来の研究活動の基礎となっています。
私たちの能力の証
このプロジェクトの成功は、複雑な医療データを正確にナビゲートできる当社の能力を裏付けています。患者ケアの成果を向上させ、ヘルスケアのイノベーションを加速するという当社の取り組みは、腫瘍学領域における NLP 能力の向上に役立つものとしてクライアントから認められています。
まとめ
Shaip では、データだけを重視しているわけではありません。私たちは医療の未来を推進することを目指しています。当社は腫瘍学における AI と機械学習の可能性の限界を押し広げ続けるとともに、技術的に先進的なだけでなく、倫理的に健全で患者中心のソリューションを提供することに今後も専念していきます。各データセット、各モデルでは、単に情報を処理しているだけではありません。私たちはがん治療の未来を形作っています。この分野のリーダーとして、私たちは NLP と AI の機能が医療従事者と患者の両方にもたらす可能性に興奮しています。
