醫療保健AI
斯諾醫學CT
SNOMED CT API 是一種進階工具，可將潛在的醫學概念識別為實體，並將其與醫學系統化命名法、臨床術語 (SNOMED-CT) 本體中的標準化代碼相關聯。 SNOMED CT API 允許在不同系統和利益相關者之間實現更一致和準確的醫療資訊通信，從而增強患者護理、研究和數據分析。
它重點關注以下類別的有辨別力的實體：
- 醫療條件： 這包括與各種醫療狀況相關的徵兆、症狀和診斷。 透過將這些情況映射到標準化 SNOMED CT 代碼，API 可以更精確、更全面地記錄患者症狀和診斷，促進更準確的數據交換，並實現更好的患者護理和健康結果。
- 解剖學： API 也對身體或身體系統的部件以及這些部件或系統的位置進行識別和分類。 此功能有助於詳細繪製患者解剖結構，這對於手術、診斷和其他治療等程序至關重要。 解剖學術語及其相關的 SNOMED CT 代碼得到普遍理解，確保了醫療保健系統之間的一致性。
- 測試處理程序： 這涉及用於診斷、管理或緩解醫療狀況的各種程序、測試和治療。 透過將這些程序連結到標準化 SNOMED CT 代碼，API 可以促進對患者護理活動進行更詳細、結構化和一致的記錄。
接收標準
RxNorm 是臨床藥物和藥物輸送設備的標準化命名法，由美國國家醫學圖書館 (NLM) 開發和監管。 它為藥物術語提供唯一識別碼 (RxCUI)，以實現跨不同軟體系統和平台的藥物資訊高效、可靠的通訊。
從本質上講，RxNorm 充當同一概念的不同術語之間的橋樑，使得不同藥物資料庫使用的各種「語言」之間的翻譯成為可能。
RxNorm 通常處理的類別包括：
- RxNorm 類別： 它對「藥物」類別下的實體進行識別和分類。 它不僅檢測實體，還檢測分類為屬性或特徵的關聯資訊。
- RxNorm 類型： 藥物類別中的實體類型：
- 品牌： 這是指製造商賦予藥物或治療劑的商標名稱。 例如，「Advil」是布洛芬的商品名。
- 通用名： 這是藥物的非專有名稱，通常指藥物的主要成分或化學成分。 即「布洛芬」。
- RxNorm 特徵
- 否定： 參考資料顯示患者目前沒有服用檢測到的藥物。
- 過去的歷史： 表示患者在目前就醫之前曾服用過藥物。
- RxNorm 屬性
- 用量： 患者應服用的處方藥量。
- 持續時間： 應服用藥物的時間長度。
- 形式： 藥物的物理形式，例如片劑、膠囊、液體等。
- 頻率： 應該多久服藥一次。
- 率： 指示應給予藥物的速度（對於輸注或靜脈注射藥物）。
- 路由或模式： 如何給藥，即口服、靜脈注射等。
- 強度： 活性成分的濃度及其強度。 即布洛芬錠劑為「200 毫克」。
邏輯觀察標識符名稱和代碼 (Loinc)
檢查實驗室測試訂單和結果的臨床 API。 使用我們的 NLP 解鎖醫學實驗室觀察結果中的識別碼、名稱和代碼。
LOINC 是一個用於識別健康測量、觀察結果和文件的系統。 LOINC API 是一個允許與 LOINC 資料庫互動的接口，使應用程式能夠搜尋和檢索 LOINC 程式碼及其相關資訊。 LOINC 中的關鍵類別包括：
- 實驗室測試： 這是指任何實驗室測量或觀察，從簡單的血糖測試到複雜的基因測試。 LOINC 為每個測試提供唯一識別碼。
- 臨床報告： 這些文件包括病理報告、出院總結或放射學報告等文件。 LOINC 為這些類型的報告分配唯一標識符，從而能夠跨不同系統識別和處理它們。
- 意見： 這些代表與患者相關的測量或簡單觀察。 例如，體溫、心率或患者的情緒。 每個觀測值都有一個唯一的 LOINC 代碼。
- 調查： LOINC 也涵蓋調查和問卷，這些在研究和患者報告的結果測量中經常使用。
ICD-10-CM
高度準確的醫療編碼 API，只需單擊按鈕即可從患者就診文件中提取可計費的 ICD-10-CM 和 PCS 代碼。
國際疾病分類第十版 (ICD-10) 是世界衛生組織 (WHO) 開發的用於對醫療狀況和程序進行分類的編碼系統。 它提供了一種通用語言，允許醫療保健專業人員在不同的醫療保健系統和平台上共享和理解患者數據。 ICD-10 中的關鍵類別包括：
- ICD-10 類別： 它對「藥物」類別下的實體進行識別和分類。 它不僅檢測實體，還檢測分類為屬性或特徵的關聯資訊。
- ICD-10-CM 屬性：
- 方向： 指示方向的術語 – 左、右、內側、外側、上、下、後、前、遠端、近端、對側、雙側、同側、背側或腹側。
- SYSTEM_ORGAN_SITE： 與醫療狀況相關的解剖位置。
- 視力： 疾病的發作或持續時間的特徵，即慢性、急性、突發、持續或漸進。
- 質量： 醫療狀況的任何描述性屬性，例如其階段或等級。
- 時間表達類別： TIME_EXPRESSION 類別擷取與時間相關的實體，包括日期和與時間相關的表達式，例如「三天前」、「今天」、「目前」、「入院日」、「上個月」或「16 天」。
- ICD-10-CM特性：
- 診斷： 根據症狀評估來識別醫療狀況。 它們的範圍從高血壓 (I10) 等常見病症到伴有糖尿病周圍血管病變 (E2) 的第 11.51 型糖尿病。
- 假想： 顯示某種醫療狀況被表述為可能性或假設的參考文獻。
- 低置信度： 參考文獻顯示所提到的醫療狀況具有很大的不確定性。
- 否定： 不存在健康狀況的跡象。
- 與家庭相關： 顯示醫療狀況與病人家屬有關，而不是病人本人。
- 符號： 醫生報告的健康狀況。
- 症狀： 病患報告的醫療狀況。
- 程序： 這包括手術、治療和診斷程序的代碼。
命名實體識別（NER）
Clinical NER API 使用深度學習 NLP 模型從大量非結構化臨床資料中識別和提取醫療實體、其背景和關係。 在醫療保健領域，API 可以準確地檢測和分類文本中代表醫學重要資訊的單字或短語。
醫療 NER API 通常檢測的類別可能包括：
- 醫療條件： 識別疾病、傷害、症狀或任何健康問題。
- 藥物: 藥物、治療方法或其他治療物質的名稱。
- 解剖學： 與身體部位、器官或解剖結構相關的術語。
- 程序： 確定醫療介入、測試或手術。
- 測試結果： 突出顯示醫學檢查的結果或結果。
- 人： 識別參與病人照護或個人生活的個人。
- 時間： 標識與時間相關的參考，例如持續時間、頻率或特定日期。
PHI 編輯
PHI（受保護的健康資訊）編輯 API 是一個旨在識別和刪除健康記錄中的個人識別資訊或直接識別碼的系統，例如姓名、聯絡資訊、醫療 ID、年齡、職業和其他個人詳細資訊。 該技術用於維護患者機密並遵守健康保險流通和責任法案 (HIPAA)。
可以偵測到以下與 PHI 相關的實體：
- 年齡： 納入年齡的所有要素，包括年齡範圍和任何提到的年齡，無論它們屬於患者、家庭成員或醫療記錄中包含的其他人。
- 發布時間： 與患者或其醫療保健相關的任何日期。
- 名稱： 臨床記錄中發現的所有姓名，通常與患者、家人或醫療保健提供者有關。
- 電話或傳真： 任何電信設備，即電話、傳真或呼叫器號碼； 但是，這不包括 1-800-QUIT-NOW 等可識別號碼或 911 等緊急號碼。
- EMAIL： 任何給定的電子郵件地址。
- 地址： 包括任何醫療機構地址的所有地理細分、指定醫療機構等。
- ID： 與患者身分相關的任何類型的號碼。 這包括 ssn、醫療記錄號、設施 ID 號碼、臨床試驗號、許可證號以及車輛或設備號。 它還涵蓋生物識別標識符等。
- 職業： 包括註釋中提到的與患者或患者家屬有關的任何職業或雇主詳細資訊。
- 健康保險流通與責任法案 (HIPAA) 類別： 包括姓名、地理位置、與個人相關的日期、電話號碼、傳真號碼、電子郵件地址、社會安全號碼、醫療記錄號碼、健康計劃號碼、帳號、證書/執照號碼、車輛識別碼、生物特徵資訊和任何其他識別資訊特徵
客製化醫療保健
與您的需求一樣獨特的解決方案。
在廣泛的醫療保健領域，獨特的挑戰需要獨特的解決方案。 這就是為什麼在 Shaip，我們提供客製化醫療保健 API，專為您的獨特需求而設計， 這是否意味著修改現有 API 或從頭開始開發新 API。
在我們的指導下，您可以建立適合您的特定用例的專用模型。 無論是疾病預測、醫療編碼、不良事件檢測或任何其他醫療保健應用。
與我們一起擁抱客製化並重新構想醫療保健！
透過我們的客製化醫療保健 API，您可以受益於針對您的特定需求的個人化功能，從而改善數據管理、決策和患者治療結果。 與我們分享您的具體要求，讓我們的團隊創建一個量身定制的 API 解決方案，完全符合您組織的獨特需求。