इकाई निष्कर्षण का उपयोग करके असंरचित चिकित्सा डेटा से आवश्यक अंतर्दृष्टि निकालें।
स्वास्थ्य सेवा में नामित इकाई पहचान (NER) असंरचित पाठ से रोगी के नाम, चिकित्सा शब्द और विभिन्न शब्दावलियों जैसी संस्थाओं का पता लगाता है और उन्हें वर्गीकृत करता है। बीमारियों, उपचारों और लक्षणों जैसी संस्थाओं को वर्गीकृत करके, NER अधिक प्रभावी सूचना निष्कर्षण और चिकित्सा डेटा प्रबंधन की सुविधा प्रदान करता है।
शैप एनईआर को स्वास्थ्य सेवा संस्थानों को असंरचित डेटा में महत्वपूर्ण विवरणों को समझने में मदद करने के लिए तैयार किया गया है, जो चिकित्सा रिपोर्ट, बीमा दस्तावेजों, रोगी समीक्षाओं, नैदानिक नोट्स आदि में संस्थाओं के बीच संबंधों को प्रकट करता है। संबंध निष्कर्षण तकनीकों का उपयोग चिकित्सा संस्थाओं के बीच संबंधों को स्वचालित रूप से पहचानने और वर्गीकृत करने के लिए किया जाता है, जो बेहतर डेटा संरचना और स्वास्थ्य सेवा निर्णय लेने का समर्थन करता है। एनएलपी में हमारी गहरी विशेषज्ञता से बल मिलता है, हम अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं और जटिल एनोटेशन परियोजनाओं से निपटते हैं, चाहे उनका परिमाण कुछ भी हो।
स्वास्थ्य रिकॉर्ड में बहुत बड़ी मात्रा में चिकित्सा संबंधी जानकारी मौजूद होती है, मुख्य रूप से असंरचित तरीके से। बायोमेडिकल डोमेन में बायोमेडिकल टेक्स्ट माइनिंग तकनीक का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है ताकि इन बड़े असंरचित डेटासेट से प्रासंगिक बायोमेडिकल इकाइयों और संबंधों को निकाला और उनका विश्लेषण किया जा सके। मेडिकल इकाई एनोटेशन इस असंरचित सामग्री को एक संगठित प्रारूप में बदलने में मदद करता है।
2.1 चिकित्सा गुण
लगभग हर मेडिकल रिकॉर्ड में दवाओं और उनकी विशेषताओं के बारे में विवरण होता है, जो नैदानिक अभ्यास का एक महत्वपूर्ण पहलू है। स्थापित दिशानिर्देशों का पालन करते हुए इन दवाओं की विभिन्न विशेषताओं को इंगित करना और चिह्नित करना संभव है।
2.2 लैब डेटा विशेषताएँ
मेडिकल रिकॉर्ड में प्रयोगशाला डेटा में अक्सर उनकी विशिष्ट विशेषताएं शामिल होती हैं। हम स्थापित दिशानिर्देशों के अनुरूप प्रयोगशाला डेटा की इन विशेषताओं को समझ और व्याख्या कर सकते हैं।
2.3 शारीरिक माप विशेषताएँ
शरीर के माप, जिसमें अक्सर महत्वपूर्ण संकेत शामिल होते हैं, आमतौर पर मेडिकल रिकॉर्ड में उनकी संबंधित विशेषताओं के साथ दर्ज किए जाते हैं। हम शरीर के माप से संबंधित इन विभिन्न विशेषताओं को ठीक से पहचान सकते हैं और उन पर टिप्पणी कर सकते हैं। ये टिप्पणियाँ मेडिकल रिकॉर्ड में दर्ज नैदानिक घटनाओं को ट्रैक करने और उनका विश्लेषण करने में भी मदद कर सकती हैं।
सामान्य चिकित्सा NER एनोटेशन के अलावा, हम ऑन्कोलॉजी जैसे विशेष डोमेन में भी जा सकते हैं। ऑन्कोलॉजी डोमेन के लिए, विशिष्ट NER इकाइयाँ जिन्हें एनोटेट किया जा सकता है, उनमें शामिल हैं: कैंसर समस्या, ऊतक विज्ञान, कैंसर चरण, TNM चरण, कैंसर ग्रेड, आयाम, नैदानिक स्थिति, ट्यूमर मार्कर परीक्षण, कैंसर चिकित्सा, कैंसर सर्जरी, विकिरण, अध्ययन किए गए जीन, भिन्नता कोड और बॉडी साइट।
ऑन्कोलॉजी के लिए एनईआर मॉडल विकसित करने और लागू करने में प्रमुख तत्वों में एक मजबूत शोध पद्धति की स्थापना, संपूर्ण मॉडल प्रदर्शन मूल्यांकन, और सटीकता और दक्षता में सुधार के लिए डोमेन-विशिष्ट तकनीकों का एकीकरण शामिल है।
प्राथमिक नैदानिक संस्थाओं और उनके संबंधों को इंगित करने और व्याख्या करने के अलावा, हम विशिष्ट दवाओं या प्रक्रियाओं से जुड़े दुष्प्रभावों को भी उजागर कर सकते हैं। उल्लिखित दृष्टिकोण में शामिल हैं:
नैदानिक संस्थाओं और उनके संबंधों को इंगित करने के अलावा, हम इन नैदानिक संस्थाओं से संबंधित स्थिति, निषेध और विषय को भी वर्गीकृत कर सकते हैं।
डेटा वैज्ञानिक 80% से अधिक समय डेटा तैयार करने में बिताते हैं। आउटसोर्सिंग के साथ, टीम एनईआर निकालने का कठिन हिस्सा हम पर छोड़कर, एल्गोरिदम के विकास पर ध्यान केंद्रित कर सकती है।
एमएल मॉडल को डेटासेट के बड़े हिस्से को इकट्ठा करने और टैग करने की आवश्यकता होती है, जिसके लिए कंपनियों को अन्य टीमों से संसाधन खींचने की आवश्यकता होती है। हम ऐसे डोमेन विशेषज्ञ प्रदान करते हैं जिन्हें आसानी से बढ़ाया जा सकता है।
समर्पित डोमेन विशेषज्ञ, जो दिन-प्रतिदिन एनोटेशन करते हैं - किसी भी दिन - एक टीम की तुलना में बेहतर काम करेंगे, जो अपने व्यस्त कार्यक्रम में एनोटेशन कार्यों को समायोजित करते हैं।
हमारी डेटा गुणवत्ता आश्वासन प्रक्रिया, टीईसी सत्यापन और मल्टी-स्टेज क्यूए, हमें गुणवत्ता प्रदान करने में मदद करती है जो अक्सर अपेक्षाओं से अधिक होती है।
हम गोपनीयता सुनिश्चित करने के लिए डेटा सुरक्षा के उच्चतम मानकों को बनाए रखने के लिए प्रमाणित हैं
कुशल श्रमिकों की टीमों को क्यूरेट करने, प्रशिक्षण देने और प्रबंधित करने के विशेषज्ञ के रूप में, हम यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि परियोजनाओं को बजट के भीतर वितरित किया जाए।
उच्च नेटवर्क अप-टाइम और डेटा, सेवाओं और समाधानों की समय पर डिलीवरी।
तटवर्ती और अपतटीय संसाधनों के एक पूल के साथ, हम विभिन्न उपयोग मामलों के लिए आवश्यकतानुसार टीमों का निर्माण और विस्तार कर सकते हैं।
वैश्विक कार्यबल, मजबूत मंच और परिचालन प्रक्रियाओं के संयोजन के साथ, शेप सबसे चुनौतीपूर्ण एआई लॉन्च करने में मदद करता है।
विश्व-अग्रणी एआई उत्पाद बनाने के लिए टीमों को सशक्त बनाना।
प्रभावी डेटा संग्रह और डेटा की उपलब्धता सुनिश्चित करना मजबूत स्वास्थ्य सेवा एनईआर सिस्टम विकसित करने के लिए आवश्यक है। प्रशिक्षण प्रक्रिया और फाइन ट्यूनिंग प्रक्रिया दोनों ही उच्च-गुणवत्ता वाले, सुव्यवस्थित डेटासेट पर निर्भर करती हैं ताकि विशिष्ट चिकित्सा एनईआर कार्यों के लिए मॉडल के प्रदर्शन को अनुकूलित किया जा सके।
यह जानने के लिए अभी हमसे संपर्क करें कि हम आपके अद्वितीय एआई/एमएल समाधान के लिए कस्टम एनईआर डेटासेट कैसे एकत्र कर सकते हैं
क्लिनिकल एनईआर एक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) तकनीक है जिसका उपयोग असंरचित चिकित्सा डेटा से रोगों, लक्षणों, दवाओं और प्रक्रियाओं जैसी विशिष्ट संस्थाओं की पहचान करने और उन्हें निकालने के लिए किया जाता है। यह पैटर्न पहचानने और नैदानिक शब्दों को सटीक रूप से वर्गीकृत करने के लिए एनोटेटेड डेटासेट पर एआई मॉडल को प्रशिक्षित करके काम करता है।
क्लिनिकल एनईआर असंरचित चिकित्सा डेटा को संरचित, क्रियाशील अंतर्दृष्टि में बदलने में मदद करता है। यह एआई को निदान में सुधार, रोगी देखभाल में रुझानों की पहचान और बेहतर निर्णय लेने में सक्षम बनाता है, जिससे अंततः स्वास्थ्य सेवा परिणामों में सुधार होता है।
एनईआर का उपयोग क्लिनिकल नोट्स, इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर), पैथोलॉजी रिपोर्ट और रेडियोलॉजी सारांशों से महत्वपूर्ण जानकारी निकालने के लिए किया जाता है। यह विश्लेषण और परिचालन दक्षता के लिए चिकित्सा स्थितियों, उपचारों और प्रयोगशाला परिणामों जैसी संस्थाओं की पहचान करने में मदद करता है।
चुनौतियों में जटिल चिकित्सा शब्दावली, संक्षिप्ताक्षरों और दस्तावेज़ीकरण शैलियों में विविधताओं को संभालना शामिल है। HIPAA जैसे नियमों का अनुपालन सुनिश्चित करना और विविध डेटासेट के साथ काम करते समय सटीकता बनाए रखना भी महत्वपूर्ण बाधाएँ हैं।
क्लिनिकल एनईआर मॉडल को संक्षिप्ताक्षरों और जटिल शब्दों के संदर्भ और अर्थ को समझने के लिए डोमेन-विशिष्ट डेटासेट का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है। यह प्रशिक्षण चिकित्सा भाषा में भिन्नता के बावजूद प्रासंगिक तत्वों को निकालने में उच्च सटीकता सुनिश्चित करता है।
प्रशिक्षण के लिए क्लिनिकल नोट्स, ईएचआर, पैथोलॉजी रिपोर्ट और अन्य स्वास्थ्य संबंधी दस्तावेज़ों जैसे एनोटेटेड डेटासेट की आवश्यकता होती है। सटीकता और प्रासंगिकता सुनिश्चित करने के लिए इन डेटासेट को डोमेन विशेषज्ञों द्वारा सावधानीपूर्वक लेबल किया जाना चाहिए।
क्लिनिकल एनईआर का उपयोग ईएचआर डेटा निष्कर्षण, बीमारियों और दवाओं की पहचान, बीमा दावों के प्रसंस्करण को स्वचालित करने और नैदानिक अनुसंधान में सहायता के लिए किया जाता है। यह निदान और उपचार योजना में निर्णय लेने में सहायक एआई मॉडल बनाने के लिए भी महत्वपूर्ण है।
असंरचित डेटा से महत्वपूर्ण जानकारी निकालने को स्वचालित करके, क्लिनिकल एनईआर मैनुअल प्रयास को कम करता है, रोगी चार्टिंग और दावा प्रसंस्करण जैसी प्रक्रियाओं को गति देता है, और बेहतर रोगी देखभाल के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
संवेदनशील चिकित्सा डेटा को संभालने के लिए HIPAA जैसे गोपनीयता नियमों का कड़ाई से पालन करना आवश्यक है। रोगी की गोपनीयता की रक्षा के लिए एनोटेट किए गए डेटा की पहचान हटाई जानी चाहिए, साथ ही AI मॉडल के लिए उच्च-गुणवत्ता वाला प्रशिक्षण डेटा भी उपलब्ध होना चाहिए।
शैप सटीक और स्केलेबल क्लिनिकल एनईआर समाधान प्रदान करने के लिए डोमेन विशेषज्ञता, उन्नत एनोटेशन टूल्स और एक मज़बूत गुणवत्ता आश्वासन प्रक्रिया का संयोजन करता है। उनकी सेवाएँ स्वास्थ्य सेवा एआई परियोजनाओं की विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए तैयार की जाती हैं, जिससे अनुपालन और सटीकता सुनिश्चित होती है।
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