使用實體提取從非結構化醫療數據中提取重要見解。
賦能團隊打造世界領先的人工智能產品。
醫療保健領域的命名實體識別 (NER) 可以從非結構化文字中檢測並分類實體，例如患者姓名、醫學術語以及各種專業術語。透過對疾病、治療方法和症狀等實體進行分類，NER 可以更有效地提取資訊並管理醫療數據。
Shaip NER 專為幫助醫療機構解讀非結構化資料中的關鍵細節而設計，揭示醫療報告、保險單據、病患評論、臨床記錄等資料中實體之間的連結。關係提取技術用於自動識別和分類醫療實體之間的關係，從而支援改善資料結構和醫療決策。憑藉我們在 NLP 領域的深厚專業知識，我們能夠提供洞察並處理各種規模的複雜註釋專案。
健康記錄中存在大量醫療信息，主要以非結構化形式存在。生物醫學文本探勘技術在生物醫學領域被廣泛用於從這些大型非結構化資料集中提取和分析相關的生物醫學實體及其關係。醫學實體標註有助於將這些非結構化內容轉換為有序的格式。
2.1 藥物屬性
幾乎每一份醫療記錄都包含有關藥物及其特性的詳細信息，這是臨床實踐的一個重要方面。 可以按照既定的指導方針來找出和標記這些藥物的不同屬性。
2.2 實驗室數據屬性
醫療記錄中的實驗室數據通常包括其特定屬性。 我們可以根據既定的指南來辨別和註釋實驗室資料的這些屬性。
2.3 體測屬性
身體測量數據（通常包含生命徵象）通常會在病歷中記錄其各自的屬性。我們可以精確定位並註釋這些與身體測量相關的各種屬性。這些註釋還可以幫助追蹤和分析病歷中記錄的臨床事件。
除了一般的醫學NER註釋外，我們還可以深入研究腫瘤學等專業領域。對於腫瘤學領域，可以註釋的具體NER實體包括：癌症病因、組織學、癌症分期、TNM分期、癌症分級、維度、臨床狀態、腫瘤標記檢測、癌症醫學、癌症手術、放射治療、研究基因、變異代碼和身體部位。
開發和應用腫瘤學 NER 模型的關鍵要素包括建立強大的研究方法、徹底的模型性能評估以及整合特定領域的技術以提高準確性和效率。
除了找出和註釋主要臨床實體及其關係之外，我們還可以突出顯示與特定藥物或程序相關的副作用。 概述的方法包括：
除了找出臨床實體及其關係之外，我們還可以對與這些臨床實體相關的狀態、否定和主題進行分類。
資料科學家 80% 以上的時間都花在資料準備上。 透過外包，團隊可以專注於演算法的開發，把提取NER的繁瑣部分留給我們。
機器學習模型需要收集和標記大量資料集，這需要公司從其他團隊取得資源。 我們提供可以輕鬆擴充的領域專家。
與在繁忙的日程中完成註釋任務的團隊相比，日復一日地進行註釋的專門領域專家在任何一天都會做得更好。
我們的資料品質保證流程、技術驗證和多階段品質保證幫助我們提供經常超出預期的品質。
我們獲得了維護最高標準的資料安全和隱私以確保機密性的認證
作為策劃、培訓和管理技術工人團隊的專家，我們可以確保項目在預算範圍內交付。
數據、服務和解決方案的高網絡正常運行時間和準時交付。
憑藉在岸和離岸資源池，我們可以根據各種用例的需要建立和擴展團隊。
Shaip 結合了全球員工、強大的平台和營運流程，協助推出最具挑戰性的人工智慧。
有效的數據收集和確保數據可用性對於開發強大的 醫療保健 NER系統。 訓練過程和微調過程都依賴高品質、註釋良好的資料集，以優化特定醫學 NER 任務的模型效能。
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