इकाई निष्कर्षण का उपयोग करके असंरचित चिकित्सा डेटा से आवश्यक अंतर्दृष्टि निकालें।
विश्व-अग्रणी एआई उत्पाद बनाने के लिए टीमों को सशक्त बनाना।
स्वास्थ्य देखभाल में नामित इकाई मान्यता (एनईआर) असंरचित पाठ से रोगी के नाम, चिकित्सा शर्तों और विभिन्न शब्दावली जैसी संस्थाओं का पता लगाती है और वर्गीकृत करती है। यह क्षमता डेटा निष्कर्षण को बढ़ाती है, सूचना पुनर्प्राप्ति को आसान बनाती है, और परिष्कृत एआई सिस्टम को सशक्त बनाती है, जो इसे स्वास्थ्य देखभाल संस्थानों के लिए एक आवश्यक उपकरण के रूप में स्थापित करती है।
शेप एनईआर को स्वास्थ्य देखभाल संस्थानों को असंरचित डेटा में महत्वपूर्ण विवरण समझने, मेडिकल रिपोर्ट, बीमा दस्तावेज़, रोगी समीक्षा, नैदानिक नोट्स इत्यादि में संस्थाओं के बीच कनेक्शन का खुलासा करने में मदद करने के लिए तैयार किया गया है। एनएलपी में हमारी गहरी विशेषज्ञता से प्रेरित होकर, हम अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं और जटिल एनोटेशन परियोजनाओं से निपटते हैं। , चाहे उनका आकार कुछ भी हो।
स्वास्थ्य रिकॉर्ड में बड़ी मात्रा में चिकित्सीय जानकारी मौजूद है, मुख्यतः असंरचित तरीके से। मेडिकल इकाई एनोटेशन इस असंरचित सामग्री को एक संगठित प्रारूप में बदलने की सुविधा प्रदान 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, जिनमें अक्सर महत्वपूर्ण संकेत शामिल होते हैं, को आमतौर पर मेडिकल रिकॉर्ड में उनकी संबंधित विशेषताओं के साथ दर्ज किया जाता है। हम शरीर के माप से संबंधित इन विभिन्न विशेषताओं को इंगित और व्याख्या कर सकते हैं।
सामान्य मेडिकल नेम्ड एंटिटी रिकॉग्निशन (एनईआर) एनोटेशन के अलावा, हम ऑन्कोलॉजी और रेडियोलॉजी जैसे विशेष डोमेन में भी जा सकते हैं। ऑन्कोलॉजी डोमेन के लिए, विशिष्ट एनईआर इकाइयां जिन्हें एनोटेट किया जा सकता है उनमें शामिल हैं: कैंसर समस्या, हिस्टोलॉजी, कैंसर स्टेज, टीएनएम स्टेज, कैंसर ग्रेड, आयाम, क्लिनिकल स्थिति, ट्यूमर मार्कर टेस्ट, कैंसर मेडिसिन, कैंसर सर्जरी, विकिरण, जीन अध्ययन, विविधता कोड, और बॉडी साइट।
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।
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