ヘルスケアの人工知能

非構造化データを合理化して日常の課題を克服します。 ヘルスケア NLP により、データ分析を簡素化し、より優れた洞察を導き出し、患者に個別化されたケアを提供します。

ヘルスケアAI

スピードとシンプルさを実現する最強の臨床 NLP API

臨床NLP API

非構造化臨床データから意味のある臨床エンティティを抽出する

PHI編集

保護された医療情報の匿名化 (PHI) のための API。すべての「直接識別子」、つまり患者の識別に使用できるすべての情報を削除します。

SnoMed と RxNorm

自然言語処理 (NLP) を利用して Snomed CT および RxNorm 識別子を精査して導出する、医療請求およびコーディング用の API を実装します。

 

ロインス

臨床検査のオーダーと結果を検査する臨床 API。 NLP を使用して、医療検査室の観察結果から識別子、名前、コードを取得します。

ICD-10

ボタンをクリックするだけで患者診察文書から請求対象の ICD-10-CM および PCS コードを抽出する医療コーディング用の高精度 API。

固有表現抽出(NER)

深層学習 NLP モデルを使用して、大量の非構造化臨床データから医療エンティティ、そのコンテキスト、および関係を抽出する臨床 NLP API。

カスタムAPI

個別のニーズに合わせてカスタマイズします。 特定の要件はありますか? HealthcareNLP の研究者とエンジニアのチームが、特にお客様のためにそれを構築します。

使用事例

匿名化
匿名化
臨床実体の認識
臨床実体の認識
腫瘍学モデル
腫瘍学
Models
関係
抽出プロセス
関係抽出
放射線科モデル
放射線学
Models
アサーション
Status:
アサーションステータス

導入事例

腫瘍学データの強化: ライセンス、匿名化、注釈付け

著名な医療機関であるクライアントは、大量の腫瘍記録を処理するための高度な NLP システムを必要としていました。このケーススタディでは、HIPAA 規制に準拠した正確なデータ注釈、厳密な匿名化、NLP の実装を通じてクライアントの調査を改善するための当社の取り組みについて詳しく説明します。

問題: このプロジェクトでは、専門家による臨床文書分析、医療機関の特定、HIPAA へのプライバシー遵守が組み合わされており、技術的および戦略的なアノテーション スキルが必要でした。

解決法: クライアントの NLP モデル用に匿名化されラベル付けされた 10,000 件の記録を提供し、HIPAA 基準に準拠し、腫瘍学研究と患者ケアの成果を向上させました。

腫瘍学 NLP のケーススタディ

Shaip のヘルスケア AI の利点

正確な

正確な

当社の NLP モデルは、医療テキストの処理において高い精度を備えています。

楽な

楽な

コーディングや NLP の知識は必要ありません。 ほんの数秒で始められます。

インタフェース

インタフェース

簡素化された NLP の実装と使用法にアクセスします。

カスタマイズ可能

カスタマイズ可能

組織固有のニーズと要件に適応して微調整します。

相互運用性

相互運用性

既存の医療システムやワークフローとシームレスに統合します。

最高水準のプライバシーとセキュリティ

当社の自然言語処理 (NLP) テクノロジーは、完全な安全性とセキュリティを確保するための厳格な措置を講じて設計および実装されています。

  • 最先端の暗号化プロトコル
  • 安全なデータストレージ
  • HIPAA および GDPR の遵守
  • 透明性のあるプライバシーポリシー
シェイプのプライバシーと安全性安全
スマートフォンを手に

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  • 登録することで、Shaipに同意します 個人情報保護方針 & 利用規約 ShaipからB2Bマーケティングコミュニケーションを受け取ることに同意します。

ヘルスケア NLP は、電子医療記録、臨床ノート、研究論文、患者からのフィードバックなど、さまざまなソースから複雑な医療データを抽出、処理、理解するためのヘルスケア分野における自然言語処理テクノロジーの応用です。

ヘルスケアにおける NLP は、病気の予測と診断、治療経路の推奨、患者の感情の理解、データ入力の自動化、請求プロセスの最適化、健康状態の監視とアラートなどに使用できます。

NLP は、医療提供者が患者の病歴、症状、懸念事項をより深く理解し、より正確な診断と個別の治療計画につながるのに役立ちます。 また、大量のデータを効率的に処理し、研究、予測モデリング、プロアクティブなヘルスケア管理を容易にすることも可能になります。

課題としては、非構造化および非標準化の医療データの取り扱い、データのプライバシーとセキュリティの確保、言語と文化の壁の克服、NLP システムと既存の医療 IT インフラストラクチャの統合などが挙げられます。

ヘルスケア NLP は、米国の医療保険相互運用性と説明責任法 (HIPAA) など、関連するすべてのデータ プライバシー法および規制を遵守する必要があります。これには、データの匿名化、患者の同意の取得、厳格なデータ セキュリティ対策の実施が含まれる場合があります。

はい、ヘルスケア NLP は、遠隔患者のモニタリングを容易にし、患者の話し言葉や書き言葉をリアルタイムで解釈し、医師が遠隔で患者を診断および治療できるようにすることで、遠隔医療における貴重なツールとなります。

NLP は、文献レビューとデータ抽出のプロセスを自動化し、大規模なデータセットのパターンと傾向を特定し、研究者が複雑な医学用語を理解できるようにすることで、医学研究を支援します。

はい、NLP アルゴリズムは、患者データと医学文献のパターンを分析することで、病気の可能性を予測できます。 これらの予測モデルは、医師の早期発見と予防ケアに役立ちます。

NLP は、診断、症状、治療などの重要な臨床情報を EHR から抽出して解釈できます。 これにより、医療提供者は EHR データをより有効に活用でき、患者の転帰の改善につながります。

ヘルスケア NLP の将来には、医療用語のより高度な理解、患者データのリアルタイム処理、他のヘルスケア テクノロジーとのシームレスな統合が含まれる可能性があります。 これは、患者ケア、医学研究、医療管理に革命をもたらす可能性を秘めています。