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。
チームが世界をリードするAI製品を構築できるようにします。
医療分野における固有表現抽出（NER）は、患者名、医学用語、様々な専門用語といった固有表現を非構造化テキストから検出・分類します。疾患、治療法、症状といった固有表現を分類することで、NERはより効果的な情報抽出と医療データ管理を可能にします。
Shaip NERは、医療機関が非構造化データに含まれる重要な詳細を解読し、医療報告書、保険書類、患者レビュー、臨床記録などのエンティティ間の関連性を明らかにするのを支援するためにカスタマイズされています。関係抽出技術を用いて、医療エンティティ間の関係性を自動的に識別・分類し、データ構造化と医療意思決定の改善を支援します。NLPに関する深い専門知識を基盤として、規模を問わず、複雑なアノテーションプロジェクトにも洞察を提供し、対応いたします。
医療記録には膨大な量の医療情報が、その大部分が非構造化されて存在します。バイオメディカルテキストマイニング技術は、バイオメディカル分野で広く利用されており、これらの大規模な非構造化データセットから関連するバイオメディカルエンティティとその関係性を抽出・分析します。医療エンティティアノテーションは、こうした非構造化コンテンツを整理された形式に変換することを可能にします。
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。
2.3 身体測定の属性
身体測定値（多くの場合バイタルサインを含む）は、通常、それぞれの属性とともに医療記録に記録されます。私たちは、身体測定値に関連するこれらの様々な属性を特定し、注釈を付けることができます。これらの注釈は、医療記録に記録された臨床イベントの追跡と分析にも役立ちます。
一般的な医学分野におけるNERアノテーションに加え、腫瘍学などの専門分野にも深く掘り下げることができます。腫瘍学分野では、がんの病理、組織学、がんのステージ、TNMステージ、がんのグレード、大きさ、臨床状態、腫瘍マーカー検査、がん治療、がん手術、放射線治療、遺伝子研究、変異コード、部位といったNERエンティティをアノテーションできます。
腫瘍学のための NER モデルの開発と適用における重要な要素には、堅牢な研究方法論の確立、徹底したモデル パフォーマンス評価、および精度と効率性を向上させるためのドメイン固有の手法の統合が含まれます。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
効果的なデータ収集とデータの可用性の確保は、堅牢な開発に不可欠である。 ヘルスケア NER システム。 トレーニング プロセスと微調整プロセスはどちらも、特定の医療 NER タスクに対するモデル パフォーマンスを最適化するために、高品質で適切に注釈が付けられたデータセットに依存しています。
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Clinical NERは、非構造化医療データから疾患、症状、薬剤、処置などの特定のエンティティを識別・抽出するために使用される自然言語処理（NLP）技術です。アノテーション付きデータセットでAIモデルをトレーニングすることで、パターンを認識し、臨床用語を正確に分類します。
Clinical NERは、非構造化医療データを構造化された実用的なインサイトに変換するのに役立ちます。これにより、AIは診断の改善、患者ケアの傾向の特定、より適切な意思決定の支援を可能にし、最終的には医療成果の向上につながります。
NERは、臨床記録、電子医療記録（EHR）、病理報告書、放射線学的サマリーから重要な情報を抽出するために用いられます。病状、治療、検査結果などのエンティティを特定し、分析と業務効率化に役立ちます。
課題としては、複雑な医療用語、略語、そして多様な文書スタイルの扱いなどが挙げられます。HIPAAなどの規制への準拠を確保し、多様なデータセットを扱いながら正確性を維持することも大きな課題です。
臨床NERモデルは、分野固有のデータセットを用いて学習され、略語や複雑な用語の文脈と意味を理解します。この学習により、医学用語の多様性にもかかわらず、関連エンティティを高い精度で抽出できます。
トレーニングには、臨床記録、電子医療記録、病理報告書、その他の医療文書などの注釈付きデータセットが必要です。これらのデータセットは、正確性と関連性を確保するために、ドメイン専門家によって綿密にラベル付けされる必要があります。
臨床NERは、電子医療記録（EHR）データの抽出、疾患や薬剤の特定、保険請求処理の自動化、臨床研究の支援などに利用されています。また、診断や治療計画における意思決定を支援するAIモデルの構築にも不可欠です。
Clinical NER は、非構造化データからの重要な情報の抽出を自動化することで、手作業を削減し、患者の記録や請求処理などのプロセスを高速化し、患者ケアを改善するための実用的な洞察を提供します。
機密性の高い医療データの取り扱いには、HIPAAなどのプライバシー規制への厳格な遵守が求められます。患者の機密性を保護するため、アノテーション付きデータは匿名化されなければなりませんが、同時にAIモデルに高品質なトレーニングデータを提供する必要があります。
Shaipは、専門知識、高度なアノテーションツール、そして堅牢な品質保証プロセスを組み合わせることで、正確でスケーラブルな臨床NERソリューションを提供しています。同社のサービスは、ヘルスケアAIプロジェクトの固有のニーズに合わせてカスタマイズされており、コンプライアンスと精度を確保しています。