Innovatív digitális megoldásokat keres?
A mesterséges intelligencia feldolgozása lehetővé teszi az egészségügyi szolgáltatók, egészségbiztosító társaságok és gyógyszeripari cégek számára, hogy az egészségügyi adatokat petabájtos skálán tárolják, átalakítsák, lekérdezzék és következetesen elemezzék a felhőben.
A legfontosabb, hogy a strukturálatlan adatokat nagy sebességgel értelmes információvá alakítja át
Alakítsa át a nyers orvosi szövegadatokat speciális ML-modellek segítségével, amelyek arra tanítottak, hogy megértsék és értelmes információkat vonjanak ki a strukturálatlan egészségügyi adatokból. Az integrált orvosi NLP segítségével automatikusan kinyerheti az entitások (például orvosi eljárások és gyógyszerek), entitáskapcsolatok (például gyógyszer és annak adagolása) és entitásjellemzők (például pozitív vagy negatív teszteredmények vagy az eljárás időpontja) adatait. az orvosi szövegedből.
Nagy méretben importálja a helyszíni Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) fájlokat, beleértve az orvosi feljegyzéseket, laborjelentéseket, biztosítási kárigényeket és egyebeket, egy dedikált felhőszolgáltatásba. Ezt követően az adatokat későbbi alkalmazásokban vagy munkafolyamatokban használhatja fel.
A mesterséges intelligencia segít a kórházaknak, egészségbiztosítási társaságoknak és élettudományi szervezeteknek az ellátás hiányosságainak megszüntetésében, az ellátás minőségének jelentős javításában és a költségek csökkentésében a betegek kórtörténetének teljes áttekintésével.
A mesterséges intelligencia kulcsfontosságú elemzési és gépi tanulási eszközöket kínál a kórházaknak a hatékonyság javítása és a kórházi hulladék csökkentése érdekében.
A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás jelenleg forradalmasítja az egészségügyi szektort. Ami az egészségünket illeti, a mesterséges intelligencia azon ígérete, hogy javítja az eredményeket, nagyon érdekes lehet. A legtöbbet az emberi felügyelet hiánya miatt rosszul irányított ellátástól való félelem terheli. De az igazság az, hogy a mesterséges intelligencia a legjobb lehetőség ebben a döntő időszakban, amikor az egészségügyi rendszer fejlesztésére van szükség. A hibás diagnózisok, a szükségtelen tesztek, a hamis teszteredmények és kezelések, az ismétlődő vizsgálatok és kutatások jelentik az egészségügyi rendszer problémáit, és szükség van a mesterséges intelligencia felhasználására az egészségügyi szektor fejlesztése érdekében.
Beteges esetkezelés és kimenetel— A gyakorló orvosok és egészségügyi szolgáltatók könnyedén kezelhetik és hozzáférhetnek a hagyományos formákhoz nem illő, alapvető egészségügyi adatokhoz. A betegek számos formátumban jelenthetik be egészségügyi problémáikat, például több információt tartalmazó narratívákban. Az esetleírások elemzésével a szolgáltatók előzetesen kezdenek hozzá, és azonosíthatják az egészségügyi állapotok korai szűrésére jelentkezőket, mielőtt az állapot kezelése nehezebbé és drágábbá válna.
Klinikai kutatás– Az élettudományok és a kutatószervezetek optimalizálhatják a betegek klinikai vizsgálatokba való bevonásának megfeleltetési folyamatát. A mesterséges intelligencia segítségével a klinikai szövegben található releváns információk kimutatására a kutatók javíthatják a farmakovigilanciát, a forgalomba hozatalt követő felügyeletet végezhetnek a nemkívánatos gyógyszeresemények nyomon követésére, és felmérhetik a terápiás hatékonyságot azáltal, hogy a nyomon követési megjegyzésekben és más klinikai szövegekben könnyen észlelik a létfontosságú információkat. Például egyszerűbb és hatékonyabb lehet nyomon követni, hogy a betegek hogyan reagálnak bizonyos terápiákra narratíváik elemzésével.
Az élettudományok és a kutatószervezetek optimalizálhatják az egyeztetési folyamatot a betegek klinikai vizsgálatokba való bevonásához. A mesterséges intelligencia segítségével a klinikai szövegben található releváns információk kimutatására a kutatók javíthatják a farmakovigilanciát, a forgalomba hozatalt követő felügyeletet végezhetnek a nemkívánatos gyógyszeres események nyomon követése érdekében, és felmérhetik a terápiás hatékonyságot azáltal, hogy a nyomon követési megjegyzésekben és más klinikai szövegekben könnyen észlelik a létfontosságú információkat.
Például egyszerűbb és hatékonyabb lehet nyomon követni, hogy a betegek hogyan reagálnak bizonyos terápiákra narratíváik elemzésével.
A mesterséges intelligencia egy előképzett természetes nyelvi feldolgozási (NLP) modellt használ a strukturálatlan adatok elemzésére – a klinikai szöveg szerkezetfelismerésen keresztül. Az entitás megközelítése szöveges hivatkozás különféle egészségügyi információkra, például: egészségügyi állapotokra, gyógyszerekre vagy Védett egészségügyi információkra (PHI). Egyes eljárások egy lépéssel tovább mennek az entitások észlelésével, majd ezeket az entitásokat szabványosított ontológiákhoz kapcsolják. A modellt folyamatosan képezik számos orvosi szövegen, így nem kell képzési adatokat megadnia. Minden eredmény megbízhatósági pontszámot tartalmaz, amely azt jelzi, hogy a mesterséges intelligencia mennyire bízik az észlelt entitások pontosságában.
A feldolgozást API-kon keresztül bővítjük, hogy szövegelemzési képességeket hatékony és pontos természetes nyelvi feldolgozó alkalmazásokká építsünk.
A mély tanulási technológia használatával a szöveg pontos elemzéséhez. A pontosság javítása érdekében modelljeinket folyamatosan oktatjuk több tartomány új adataival.
Azonosítsa az információkat több dokumentumból, lehetővé téve a betegek egészségének és ellátásának gyors betekintését.
A fejlett gépi tanulási modellek segítségével az AI és az ML gyorsan és pontosabban felfogja és azonosítja az összetett egészségügyi információkat. Például a rendszer ki tudja bontani a „meticillinrezisztens Staphylococcus aureust” (gyakran „MRSA”-ként adják meg), összekapcsolja a „J15.212” ICD-10-CM kóddal, és olyan kontextust biztosít, mint például, hogy a beteg tesztje pozitív lett-e. vagy negatív, hogy a kivont kifejezés értelmes legyen.
A mesterséges intelligenciához és az ML -hez tartozó eszközök sora számos lehetőséget kínál az egészségügyi szektor szigorú megfelelőségének megőrzéséhez és a betegek adatainak védelméhez. A szolgáltatás HIPAA minősítéssel rendelkezik, és képes azonosítani az egészségügyi nyilvántartási rendszerekben tárolt védett egészségügyi információkat (PHI), miközben betartja az általános adatvédelmi rendeletet (GDPR). Ezenkívül fejlesztőink az adatok védelmét és a megbízható biztonsági megoldásokat is kiépíthetik a releváns betegazonosítók kinyerésével, majd azonosításával, amint azt a HIPAA Safe Harbor azonosítási módszerében leírtuk.
A szolgáltatás segítségével könnyen automatizálható és csökkenthető a strukturálatlan orvosi szöveg feldolgozásának és kódolásának költsége a betegnyilvántartásból, a számlázásból és a klinikai indexelésből. A fejlesztőink csapata beépülhet a meglévő munkafolyamatokba és alkalmazásokba
A mesterséges intelligencia mindennapi használata az egészségügyben magában foglalja a Natural Language Processing (NLP) alkalmazásokat, amelyek megértik és osztályozzák a klinikai dokumentációt. Például az NLP rendszerek elemezni tudják a betegek strukturálatlan klinikai jegyzeteit, hihetetlen betekintést nyújtva a minőség megértésébe, a módszerek javításába és a jobb pácienseredményekbe.
Manapság az egészségügyi adatok nagy része mentes az orvosi szövegektől, például az orvosok feljegyzéseitől, a klinikai vizsgálati jelentésektől és a betegek egészségügyi feljegyzéseitől. Az adatok manuális kinyerése azonban időigényes folyamat, és az adatok kinyerésére irányuló automatizált, szabályokon alapuló kísérletek nem rögzítik a teljes történetet, mivel nem veszik figyelembe a kontextust. Emiatt az adatok továbbra is használhatatlanok az egészségügyi és élettudományi iparág fejlődéséhez, a betegek kimenetelének javításához és a hatékonyság növeléséhez szükséges nagyméretű elemzésekben.
Egy kórház vagy klinika számára időigényes és fárasztó lehet a helyes diagnózis megtalálása a betegjegyzetekben, amelyeket a Betegségek Nemzetközi Osztályozásában (ICD) szereplő érvényes kódhoz kell rendelni. Ezenkívül különösen nagy kihívást jelent a különböző módon ábrázolható diagnózisok kinyerése. Például a „pitvarfibrillációt” néha „AF”-nek írják. Az AI és az ML pontosan azonosítani tudja a rövidítéseket, az elírásokat és az elírásokat az orvosi szövegekben a rendszerünkön belül. Ez csökkenti azt az időt, amelyet az orvosi kódolónak a strukturálatlan feljegyzések elemzésével kell töltenie, csökkenti a klinikai személyzet időterhét, és javítja a hatékonyságot.
A mesterséges intelligencia segíthet az adatok kezelésében és elemzésében, döntéshozatalban és beszélgetések lebonyolításában az egészségügyben, tehát rendeltetésszerű. Eltávolítani a fárasztó feladatok terhét, és időt adni az egészségügyi személyzetnek a klinikusok szerepének és mindennapi gyakorlatának megváltoztatására.
Minden környezet, amelyet építünk, a biztonságot szem előtt tartva, nem utólag. Nagyon komolyan vesszük ügyfeleink adatait és hírnevét, és minden infrastruktúránk legalább PCI DSS vagy magasabb szintű biztonságban van. Az IT biztonság az elsődleges, és ezt tudásunkkal és tapasztalatainkkal kihasználjuk.
Azért fektetünk a legújabb, leginnovatívabb technológiákba, mint az AI és az ML, mert ezek adják a legtöbb értéket ügyfeleinknek. Hatalmas elégedettség ér bennünket, ha segíthetünk a vállalkozásoknak abban, hogy az informatikai technológiákat a leghatékonyabban tudják használni biztonságos környezetben. A cél az, hogy ügyfeleink tízszeres hasznot húzzanak befektetésükből.
Szakértőknek biztosítjuk a kemény készségeket és tapasztalatokat, amelyek szükségesek ahhoz, hogy a vállalkozás minden mozgó része mozogjon. Célunk mindig is az volt, hogy működőképes intelligenciát nyújtsunk, amely valódi különbséget jelent ügyfeleink üzleti tevékenységében. Segít nekik növekedni!
Innovatív digitális megoldásokat keres?