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。
次世代ヘルスケア AI
次世代ヘルスケア NLP は、高度な自然言語処理 (NLP) の力を活用して、非構造化医療データを実用的な洞察に変換します。 前例のない規模の実際の患者カルテに基づいて微調整された大規模言語モデル (LLM) に基づいて構築されたこの革新的なテクノロジーは、複雑な医療データの処理と理解において前例のない精度と速度を提供します。 強化されたアノテーション サービスからカスタム モデルのトレーニングに至るまで、成果、運用効率、データ セキュリティの向上を促進する包括的なソリューションを提供します。
- 医療における大規模言語モデル: HealthcareNLP は、30 万件の実際の患者カルテに基づいて微調整された LLM を利用して、非構造化医療データの処理において比類のない精度を提供します。
- 強化された注釈サービス: 高度な LLM を活用する洗練されたアノテーション サービスは、重要な医療情報を迅速かつ正確に抽出します。
- クラウドの独立性とオンプレミスのホスティング: 当社は柔軟性を優先し、優れたデータ制御とセキュリティを実現するクラウドに依存しないソリューションとオンプレミス ホスティング オプションを提供します。
- 固定価格、無制限の処理: 当社の単純な固定コスト モデルにより、スケーラブルで予測可能な運用に対して隠れた料金なしで無制限のドキュメント処理が保証されます。
- カスタムモデルのトレーニング: 実世界の匿名化された患者データを使用して、LLM でカスタマイズされたモデル トレーニングを提供することで、堅牢でプライバシーに準拠したヘルスケア アプリを保証します。
スピードとシンプルさを実現する最強の臨床 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
使用事例
Models
抽出プロセス
Models
Status:
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。
Shaip のヘルスケア AI の利点
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
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
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
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
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
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よくある質問（FAQ）
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。