ヘルスケアの固有エンティティの認識

NLP モデルをトレーニングするためのエンティティ抽出/認識

エンティティ抽出を使用して、非構造化医療データから重要な洞察を抽出します。

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NERとは

データを分析して有意義な洞察を発見する

ヘルスケアにおける固有表現認識 (NER) は、非構造化テキストから患者名、医療用語、さまざまな専門用語などのエンティティを検出し、分類します。 この機能により、データ抽出が向上し、情報検索が容易になり、高度な AI システムが強化され、医療機関にとって不可欠な手段として確立されます。 

Shaip NER は、医療機関が非構造化データの重要な詳細を解読し、医療報告書、保険文書、患者レビュー、臨床記録などのエンティティ間のつながりを明らかにできるように調整されています。NLP に関する深い専門知識に支えられ、洞察を提供し、複雑な注釈プロジェクトに取り組みます。 、その大きさに関係なく。

1. 臨床実体の認識

医療記録には、大部分が非構造化された形で膨大な量の医療情報が存在します。 医療エンティティのアノテーションは、この非構造化コンテンツの組織化された形式への変換を容易にします。

臨床エンティティのアノテーション
薬の属性

2.帰属

2.1 薬の属性

ほぼすべての医療記録には、臨床実践の重要な側面である薬とその特徴に関する詳細が含まれています。 確立されたガイドラインに従って、これらの薬剤のさまざまな属性を正確に特定し、マークすることが可能です。

 

2.2 ラボ データの属性

医療記録内の検査データには、多くの場合、特定の属性が含まれます。 確立されたガイドラインに従って、ラボ データのこれらの属性を識別し、注釈を付けることができます。

ラボデータの属性
身体測定の属性

2.3 身体測定の属性

身体測定値にはバイタルサインが含まれることが多く、通常はそれぞれの属性とともに医療記録に記録されます。 身体測定に関連するこれらのさまざまな属性を正確に特定し、注釈を付けることができます。

3. 腫瘍学に特化した NER

一般的な医療固有表現認識 (NER) アノテーションに加えて、腫瘍学や放射線学などの特殊な領域を詳しく調べることができます。 腫瘍学ドメインの場合、注釈を付けることができる特定の NER エンティティには、がんの問題、組織学、がんのステージ、TNM ステージ、がんのグレード、寸法、臨床状態、腫瘍マーカー検査、がん治療薬、がんの手術、放射線、研究された遺伝子、変異が含まれます。コードと本体サイト。

腫瘍学固有の ner アノテーション
悪影響の注釈

4. 悪影響 NER と関係

主要な臨床実体とそれらの関係を正確に特定して注釈を付けることに加えて、特定の薬剤や処置に関連する副作用を強調表示することもできます。 概要を示したアプローチには次のものが含まれます。

  1. 副作用とその原因となる薬剤をタグ付けします。
  2. 悪影響とその原因物質との関係を特定し、文書化する。

5. アサーションステータス

臨床実体とその関係を正確に特定するだけでなく、これらの臨床実体に関連するステータス、否定、および主題を分類することもできます。

状態否定対象

なぜShaip?

専任チーム

データ サイエンティストは、時間の 80% 以上をデータの準備に費やします。 アウトソーシングを利用することで、チームはアルゴリズムの開発に集中でき、NER を抽出する面倒な部分は私たちに任せることができます。

スケーラビリティ

ML モデルでは、大量のデータセットを収集してタグ付けする必要があるため、企業は他のチームからリソースを引き出す必要があります。 当社は、簡単に拡張できるドメインの専門家を提供します。

より良い品質

毎日注釈を付ける専任のドメイン専門家は、忙しいスケジュールの中で注釈タスクに対応するチームと比較して、いつでも優れた仕事をします。

オペレーショナル·エクセレンス

当社のデータ品質保証プロセス、技術検証、および多段階の QA は、期待を上回る品質を提供するのに役立ちます。

プライバシーを備えたセキュリティ

当社は、機密性を確保するためにプライバシーを備えた最高水準のデータ セキュリティを維持する認証を取得しています。

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熟練労働者のチームのキュレーション、トレーニング、および管理の専門家として、プロジェクトが予算内で確実に実施されるようにすることができます。

可用性と配信

データ、サービス、ソリューションの高いネットワーク稼働時間とオンタイム配信。

グローバルな労働力

オンショアおよびオフショアのリソースのプールを使用して、さまざまなユースケースの必要に応じてチームを構築および拡張できます。

人、プロセス、プラットフォーム

Shaip は、グローバルな人材、堅牢なプラットフォーム、運用プロセスを組み合わせて、最も困難な AI の立ち上げを支援します。

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