Innovatív digitális megoldásokat keres?
Az AI az egészségügyben egy uralkodó kifejezés, amely a gépi tanulási algoritmusok és szoftverek, vagy a mesterséges intelligencia használatának leírására szolgál, hogy szimulálja az emberi észlelést az összetett orvosi és egészségügyi adatok elemzésében, bemutatásában és megértésében.
A fejlett gépi tanulási modelleken alapuló AI és ML gyorsan és pontosabban felismeri és azonosítja az összetett orvosi információkat. A rendszer például kinyerheti a "meticillin-rezisztens Staphylococcus aureust" (gyakran "MRSA" -ként írják be), összekapcsolhatja azt a "J15.212" ICD-10-CM kóddal, és olyan kontextust biztosíthat, mint például, hogy a beteg tesztje pozitív-e vagy negatív, hogy a kibontott kifejezést 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.
Pontosan és gyorsan nyerjen ki információkat a strukturálatlan orvosi szövegből
Ma az egészségügyi adatok nagy része mentes az orvosi szövegektől, mint például az orvosok megjegyzései, klinikai vizsgálati jelentések és a betegek egészségügyi nyilvántartásai. Az adatok manuális kinyerése azonban időigényes folyamat, és az adatok automatikus, szabályalapú kísérletei nem rögzítik az egész történetet, mivel nem veszik figyelembe a kontextust. Emiatt az adatok továbbra is használhatatlanok az egészségügyi és élettudományi ipar fejlődéséhez, a betegek kimenetelének javításához és a hatékonyság növeléséhez szükséges nagyméretű elemzésekhez.
Gyorsan ki kell deríteni a megfelelő kiválasztási kritériumokat, hogy a betegeket számos orvosi szektor klinikai vizsgálatára toborozzák. A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás megérti és azonosítja a strukturálatlan szövegben található komplex orvosi információkat, hogy megkönnyítse az indexelést és a keresést. Ezt követően betekintés a betegek klinikai történetébe
A mesterséges intelligencia segíthet az adatok kezelésében és elemzésében, döntések meghozatalában és beszélgetések lefolytatásában az egészségügyben, ezért ez rendeltetésszerű. Levenni az unalmas feladatok terhét, és időt adni az egészségügyi személyzetnek a klinikusok szerepének és mindennapi gyakorlatának megváltoztatására.
Egy kórház vagy klinika esetében a helyes diagnózis megtalálásának folyamata a betegben megjegyzi, hogy a Nemzetközi Betegségek Osztályozási Rendszere (ICD) érvényes kódjához kell hozzárendelni, időigényes és fárasztó lehet. Ezenkívül különösen nagy kihívást jelent a különböző módon ábrázolható diagnózisok kinyerése. Például a „pitvarfibrillációt” néha „AF” -ként írják. Az AI és az ML pontosan azonosítani tudja a rendszerünkben található orvosi szövegben található rövidítéseket, helyesírási hibákat és elírásokat. Ez csökkenti azt az időt, amelyet egy orvosi kódolónak a strukturálatlan jegyzetek elemzésével kell töltenie, csökkenti a klinikai személyzet időterhét és javítja a hatékonyságot.
Mivel minden nap petabájt strukturálatlan adatot állítanak elő a kórházi rendszerekben, célunk az, hogy ezeket az információkat átvegyük és értékes felismerésekké alakítsuk át, amelyek hatékonyan hozzáférhetők és megérthetők. Az AI -t és az ML -t felkaroljuk, hogy megértsük és biztosítsuk a funkcionalitást, hogy segítsük ügyfeleinket az orvosi dokumentumokból származó információk gyors kinyerésével és szerkesztésével, hogy átfogó, hosszirányú képet alkossunk a betegekről, és lehetővé tegyük a döntéstámogatást és a populációelemzést.
Az orvosi nevű entitás és kapcsolatok kivonása (NERe), az API visszaadja az orvosi információkat, például a gyógyszereket, az egészségi állapotot, a vizsgálatot, a kezelést és az eljárásokat (TTP), az anatómiát és a védett egészségügyi információkat (PHI). Ezenkívül azonosítja a kapcsolatokat a gyógyszerekhez és a TTP-hez kapcsolódó kivont altípusok között. Vannak kontextuális információk is, mint entitás „vonásai” (tagadás, vagy ha a diagnózis jel vagy tünet). Az alábbi táblázat a kivont adatokat mutatja a releváns altípusokkal és entitásjellemzőkkel.
Egy egyszerű API -val gyorsan és pontosan kinyerhetünk olyan információkat, mint például az egészségügyi állapotok, gyógyszerek, adagok, tesztek, kezelések és eljárások, valamint a védett egészségügyi információk, megőrizve az adatok kontextusát. A kimutatott adatok közötti kapcsolatokat azonosíthatjuk, hogy segítsünk olyan alkalmazások létrehozásában, amelyek olyan használati esetekre vonatkoznak, mint a populáció -egészségügyi elemzés, a klinikai vizsgálatok kezelése, a farmakovigilancia és az összegzés
A Medical Ontology Linking API -k azonosítják az orvosi információkat, és összekapcsolják azokat a szabványos orvosi ontológiák kódjaival és fogalmaival. Például az egészségügyi állapotok az ICD-10-CM kódokhoz kapcsolódnak (pl. A "fejfájás" az "R51" kódhoz kapcsolódik) az InferICD10CM API segítségével. Ezzel szemben a gyógyszerek RxNorm kódokhoz vannak kötve (az "Acetaminophine / Codeine" a "C2341132" cui -hez kapcsolódik). Ezenkívül a Medical Ontology Linking API -k a környezeti információkat is entitásjellemzőként észlelik (pl. Tagadás).
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?