Etsitkö innovatiivisia digitaalisia ratkaisuja?
Tekoäly terveydenhuollossa on vallitseva termi, jota käytetään kuvaamaan koneoppimisalgoritmien ja -ohjelmistojen eli tekoälyn käyttöä simuloimaan ihmisen käsitystä monimutkaisten lääketieteellisten ja terveydenhuollon tietojen analysoinnissa, esittelyssä ja ymmärtämisessä.
Kehittyneiden koneoppimismallien avulla AI ja ML ymmärtävät ja tunnistavat monimutkaiset lääketieteelliset tiedot nopeasti ja tarkemmin. Järjestelmä voi esimerkiksi poimia "metisilliiniresistentin Staphylococcus aureuksen" (syötetään usein nimellä "MRSA"), linkittää sen "J15.212" ICD-10-CM -koodiin ja antaa kontekstin, kuten onko potilas saanut positiivisen testin tai negatiivinen, jotta otetusta 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.
Poimi tiedot jäsentämättömästä lääketieteellisestä tekstistä tarkasti ja nopeasti
Nykyään suuri osa terveystiedoista ei sisällä lääketieteellistä tekstiä, kuten lääkärin muistiinpanoja, kliinisten tutkimusten raportteja ja potilaiden terveystietoja. Tietojen poimiminen manuaalisesti on kuitenkin aikaa vievä prosessi, ja automaattiset, sääntöihin perustuvat yritykset poimia tiedot eivät tallenna koko tarinaa, koska ne eivät ota huomioon kontekstia. Tästä syystä tiedot ovat edelleen käyttökelvottomia laajamittaisessa analytiikassa, jota tarvitaan terveydenhuollon ja biotieteiden teollisuuden edistämiseksi, potilastulosten parantamiseksi ja tehokkuuden lisäämiseksi.
Oikeat valintakriteerit on löydettävä nopeasti potilaiden rekrytoimiseksi kliinisiin tutkimuksiin monilla lääketieteen aloilla. Tekoäly ja koneoppiminen ymmärtävät ja tunnistavat jäsentämättömän tekstin monimutkaisia lääketieteellisiä tietoja, jotka helpottavat indeksointia ja hakua. Myöhemmin tietoa potilaiden kliinisestä historiasta
Tekoäly voi auttaa hallitsemaan ja analysoimaan tietoja, tekemään päätöksiä ja käymään keskusteluja terveydenhuollossa, joten se on tarkoitettu. Ottaa pois työläiden tehtävien taakka ja antaa aikaa lääkintähenkilöstölle muuttaa lääkärien rooleja ja jokapäiväisiä käytäntöjä.
Sairaalassa tai klinikalla oikean diagnoosin löytäminen potilaasta toteaa, että se on yhdistettävä kansainvälisen tautiluokituksen (ICD) voimassa olevaan koodiin, ja se voi olla aikaa vievää ja työlästä. Lisäksi on erityisen haastavaa poimia diagnooseja, jotka voidaan esittää eri tavoin. Esimerkiksi "eteisvärinä" kirjoitetaan joskus nimellä "AF". AI ja ML voivat tunnistaa tarkasti järjestelmämme lääketieteellisen tekstin lyhenteet, kirjoitusvirheet ja kirjoitusvirheet. Tämä lyhentää aikaa, jonka lääketieteellisen kooderin on käytettävä strukturoimattomien muistiinpanojen analysointiin, vähentää kliinisen henkilökunnan aikarasitusta ja parantaa tehokkuutta.
Kun sairaalan järjestelmissä tuotetaan päivittäin rakenteettomia tietoja petatavua, tavoitteemme on ottaa nämä tiedot ja muuntaa ne arvokkaiksi oivalluksiksi, joita voidaan käyttää tehokkaasti ja ymmärtää. Käsittelemme tekoälyn ja ML: n ymmärtääksemme ja tarjotaksemme toimintoja, jotka auttavat asiakkaitamme nopeasti poimimalla ja rakentamalla tietoja lääketieteellisistä asiakirjoista, jotta voimme luoda kattavan, pitkittäisen kuvan potilaista ja mahdollistaa päätöksenteon tuen ja väestöanalyysin.
Medical Named Entity and Relationship Extraction (NERe), API palauttaa lääketieteelliset tiedot, kuten lääkitys, sairaus, testi, hoito ja toimenpiteet (TTP), anatomia ja suojatut terveystiedot (PHI). Se tunnistaa myös suhteet lääkkeisiin ja TTP: hen liittyvien uutettujen alatyyppien välillä. On myös asiayhteyteen liittyvää tietoa kokonaisuuden "piirteinä" (kielto tai jos diagnoosi on merkki tai oire). Alla olevassa taulukossa esitetään poimitut tiedot sekä asiaankuuluvat alatyypit ja entiteettiominaisuudet.
Yksinkertaisen sovellusliittymän avulla voimme nopeasti ja tarkasti poimia tietoja, kuten terveydentilat, lääkkeet, annokset, testit, hoidot ja menettelyt sekä suojatut terveystiedot säilyttäen tietojen kontekstin. Voimme tunnistaa suhteet poimittujen tietojen välillä auttaaksemme sinua rakentamaan sovelluksia käyttötapauksiin, kuten väestön terveysanalytiikkaan, kliinisten tutkimusten hallintaan, lääketurvaan ja yhteenvetoon
Medical Ontology Linking -sovellusliittymät tunnistavat lääketieteelliset tiedot ja linkittävät ne tavanomaisten lääketieteellisten ontologioiden koodeihin ja käsitteisiin. Esimerkiksi sairaudet liittyvät ICD-10-CM-koodeihin (esim. "Päänsärky" liittyy "R51" -koodiin) InferICD10CM-sovellusliittymän avulla. Sitä vastoin lääkkeet on liitetty RxNorm -koodeihin ("Asetaminofiini / kodeiini" on liitetty "C2341132" -koodiin). Lisäksi Medical Ontology Linking -sovellusliittymät havaitsevat myös asiayhteydelliset tiedot kokonaisuusominaisuuksina (esim. Kieltäminen).
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?