Etsitkö innovatiivisia digitaalisia ratkaisuja?
Tekoälyprosessoinnin avulla terveydenhuollon tarjoajat, sairausvakuutusyhtiöt ja lääkeyhtiöt voivat tallentaa, muuttaa, tehdä kyselyitä ja analysoida jatkuvasti terveystietoja pilvessä petatavun mittakaavassa.
Mikä tärkeintä, se muuttaa jäsentämättömän tiedon nopeasti merkitykselliseksi tiedoksi
Muunna lääketieteen raakatekstidataa käyttämällä erikoistuneita ML-malleja, jotka on koulutettu ymmärtämään ja poimimaan merkityksellistä tietoa jäsentämättömästä terveydenhuoltotiedosta. Integroidun lääketieteellisen NLP:n avulla voit automaattisesti poimia kokonaisuuksia (esimerkiksi lääketieteellisiä toimenpiteitä ja lääkkeitä), entiteettisuhteita (esimerkiksi lääkitystä ja sen annostusta) ja kokonaisuuden ominaisuuksia (esimerkiksi positiiviset tai negatiiviset testitulokset tai toimenpiteen aika) lääketieteellisestä tekstistäsi.
Tuo mittakaavassa paikallisia Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) -tiedostoja, mukaan lukien lääketieteelliset huomautukset, laboratorioraportit, vakuutuskorvaukset ja paljon muuta, erityiseen pilvipalveluun. Myöhemmin voit käyttää tietoja myöhemmissä sovelluksissa tai työnkuluissa.
Tekoäly auttaa sairaaloita, sairausvakuutusyhtiöitä ja biotieteiden organisaatioita kuromaan hoidon aukkoja, parantamaan merkittävästi hoidon laatua ja alentamaan kustannuksia kokoamalla täydellisen kuvan potilaiden sairaushistoriasta.
Tekoäly tarjoaa sairaaloille keskeisiä analytiikka- ja koneoppimistyökaluja tehokkuuden parantamiseksi ja sairaalajätteen vähentämiseksi.
Tekoäly ja koneoppiminen mullistavat parhaillaan terveydenhuoltoalaa. Mitä tulee terveyteemme, tekoälyn lupaus parantaa tuloksia voi olla erittäin kiehtova. Useimpia heistä rasittaa huonon hoidon pelko, joka johtuu inhimillisen valvonnan puutteesta. Mutta totuus on, että tekoäly on paras mahdollisuus tänä ratkaisevana aikana, jolloin tarvitsemme parannuksia terveydenhuoltojärjestelmään. Väärät diagnoosit, tarpeettomat testit, väärät testitulokset ja hoidot, toistuvat kokeet ja tutkimukset ovat terveydenhuoltojärjestelmän ongelmia, ja tekoälyä on hyödynnettävä terveydenhuoltoalan parantamiseksi.
Potilastapausten hallinta ja tulos— Lääkärit ja terveydenhuollon tarjoajat voivat hallita helposti ja käyttää tärkeitä lääketieteellisiä tietoja, jotka eivät sovi perinteisiin muotoihin. Potilaat voivat raportoida terveysongelmistaan monissa muodoissa, esimerkiksi kertomuksilla, joissa on lisätietoja. Analysoimalla tapausmuistiinpanoja palveluntarjoajat pääsevät alkuun ja voivat tunnistaa ehdokkaita lääketieteellisten tilojen varhaiseen seulomiseen ennen kuin sairauden hoito on vaikeampaa ja kalliimpaa.
Kliininen tutkimus— Biotieteet ja tutkimusorganisaatiot voivat optimoida sovitusprosessin potilaiden rekisteröimiseksi kliinisiin tutkimuksiin. Käyttämällä tekoälyä asianmukaisten tietojen havaitsemiseen kliinisestä tekstistä tutkijat voivat parantaa lääketurvatoimintaa, suorittaa markkinoille saattamisen jälkeistä seurantaa lääkkeiden haittatapahtumien seuraamiseksi ja arvioida terapeuttista tehokkuutta havaitsemalla helposti tärkeitä tietoja seurantamuistiinpanoista ja muista kliinisistä teksteistä. Voi esimerkiksi olla helpompaa ja tehokkaampaa seurata, kuinka potilaat reagoivat tiettyihin hoitoihin analysoimalla heidän kertomuksiaan.
Biotieteet ja tutkimusorganisaatiot voivat optimoida sovitusprosessin potilaiden rekisteröimiseksi kliinisiin tutkimuksiin. Käyttämällä tekoälyä havaitakseen olennaista tietoa kliinisestä tekstistä tutkijat voivat parantaa lääketurvatoimintaa, suorittaa markkinoille saattamisen jälkeistä seurantaa lääkkeiden haittatapahtumien seuraamiseksi ja arvioida terapeuttista tehokkuutta havaitsemalla helposti tärkeitä tietoja seurantamuistiinpanoista ja muista kliinisistä teksteistä.
Voi esimerkiksi olla helpompaa ja tehokkaampaa seurata, kuinka potilaat reagoivat tiettyihin hoitoihin analysoimalla heidän kertomuksiaan.
Tekoäly käyttää esikoulutettua Natural Language Processing (NLP) -mallia analysoimaan jäsentämätöntä dataa – kliinistä tekstiä rakenteen havaitsemisen kautta. Lähestymistapa kokonaisuuteen on tekstiviittaus erilaisiin lääketieteellisiin tietoihin, kuten sairaustiloihin, lääkkeisiin tai suojattuihin terveystietoihin (PHI). Jotkut menettelyt menevät askeleen pidemmälle havaitsemalla entiteetit ja yhdistämällä ne sitten standardoituihin ontologioihin. Mallia koulutetaan jatkuvasti suurella määrällä lääketieteellisiä tekstejä, joten sinun ei tarvitse toimittaa harjoitustietoja. Kaikki tulokset sisältävät luottamuspisteet, jotka osoittavat tekoälyn luottamuksen havaittujen entiteettien tarkkuuteen.
Laajennamme käsittelyä sovellusliittymien avulla rakentaaksemme tekstianalyysivalmiuksia tehokkaiksi ja tarkaksi luonnollisen kielen käsittelysovelluksille.
Käyttämällä syväoppimistekniikkaa analysoimaan tekstiä tarkasti. Mallejamme koulutetaan jatkuvasti uusilla tiedoilla useilta alueilta tarkkuuden parantamiseksi.
Tunnista tiedot useista asiakirjoista, mikä mahdollistaa nopean näkemyksen potilaiden terveydestä ja hoidosta.
Kehittyneiden koneoppimismallien avulla AI ja ML ymmärtävät ja tunnistavat monimutkaisia lääketieteellisiä tietoja nopeasti ja tarkemmin. Järjestelmä voi esimerkiksi poimia "metisilliiniresistentin Staphylococcus aureuksen" (syötetään usein nimellä "MRSA"), linkittää sen "J15.212" ICD-10-CM-koodiin ja tarjota kontekstin, kuten onko potilaalla ollut positiivinen testi. tai negatiivinen, jotta poimitusta termistä tulee mielekäs.
Monenlaiset tekoälyn ja ML: n työkalut tarjoavat useita ominaisuuksia, jotka auttavat terveydenhuoltoalaa pysymään tiukasti yhteensopivana ja suojaamaan potilastietoja. Palvelu on HIPAA -pätevä ja voi tunnistaa potilastietojärjestelmiin tallennetut suojatut terveystiedot (PHI) noudattaen yleistä tietosuoja -asetusta (GDPR). Lisäksi kehittäjämme voivat ottaa käyttöön tietosuojaa ja tehokkaita tietoturvaratkaisuja poimimalla ja tunnistamalla sitten asiaankuuluvat potilastunnisteet, kuten HIPAA: n Safe Harbor -menetelmässä kuvataan.
Palvelun avulla on helppo automatisoida ja alentaa jäsentämättömän lääketieteellisen tekstin käsittely- ja koodauskustannuksia potilastietueista, laskutuksesta ja kliinisestä indeksoinnista. Kehittäjätiimimme voi integroida olemassa oleviin työnkulkujärjestelmiin ja -sovelluksiin
Tekoälyn päivittäinen käyttö terveydenhuollossa sisältää luonnollisen kielen prosessointisovelluksen (NLP), joka ymmärtää ja luokittelee kliinisen dokumentaation. Esimerkiksi NLP -järjestelmät voivat analysoida potilaita koskevia jäsentämättömiä kliinisiä muistiinpanoja antaen uskomattoman käsityksen laadun ymmärtämisestä, menetelmien parantamisesta ja paremmista potilastuloksista.
Nykyään suuri osa terveystiedoista on vailla lääketieteellisiä tekstejä, kuten lääkäreiden muistiinpanoja, kliinisten tutkimusten raportteja ja potilaiden terveystietoja. Tietojen manuaalinen purkaminen on kuitenkin aikaa vievä prosessi, eivätkä automaattiset, sääntöihin perustuvat tietojen purkuyritykset tallenna koko tarinaa, koska ne eivät ota kontekstia huomioon. Tästä johtuen data on edelleen käyttökelvoton laajamittaisessa analytiikassa, jota tarvitaan terveydenhuollon ja biotieteiden teollisuuden edistämiseen, potilaiden tulosten parantamiseen ja tehokkuuden lisäämiseen.
Sairaalassa tai klinikalla oikean diagnoosin löytäminen potilasmuistiinpanoista, jotka tulisi yhdistää kansainvälisen tautiluokituksen (ICD) voimassa olevaan koodiin, voi olla aikaa vievää ja työlästä. Lisäksi on erityisen haastavaa poimia eri tavoin esitettäviä diagnooseja. Esimerkiksi "eteisvärinä" kirjoitetaan joskus nimellä "AF". AI ja ML voivat tunnistaa tarkasti lyhenteet, kirjoitusvirheet ja kirjoitusvirheet järjestelmämme lääketieteellisessä tekstissä. Tämä vähentää aikaa, jonka lääketieteellisen koodaajan täytyy käyttää jäsentämättömien muistiinpanojen analysointiin, vähentää kliinisen henkilökunnan aikataakkaa ja parantaa tehokkuutta.
Tekoäly voi auttaa hallitsemaan ja analysoimaan dataa, tekemään päätöksiä ja käymään keskusteluja terveydenhuollossa, joten se on tarkoitettu. Poistaa ikävien tehtävien taakkaa ja antaa lääkintähenkilöstölle aikaa muuttaa kliinikon rooleja ja päivittäisiä käytäntöjä.
Jokainen rakentamamme ympäristö on turvallisuutta ajatellen, ei jälkikäteen. Otamme asiakkaidemme tiedot ja maineen erittäin vakavasti, ja kaikki infrastruktuurimme on suojattu vähintään PCI DSS: lle tai uudemmalle. Tietoturva on ensisijainen tavoitteemme, ja hyödynnämme tätä osaamisemme ja kokemuksemme avulla.
Sijoitamme uusimpiin, innovatiivisimpiin teknologioihin, kuten tekoälyyn ja ML: ään, koska ne tuovat eniten arvoa asiakkaillemme. Saamme valtavan tyytyväisyyden, kun voimme auttaa yrityksiä käyttämään tietotekniikkaa tehokkaimmin turvallisissa ympäristöissä. Tavoitteena on, että asiakkaamme hyötyvät investoinnistaan kymmenkertaisesti.
Etsitkö innovatiivisia digitaalisia ratkaisuja?