醫療保健命名實體識別
使用實體提取從非結構化醫療數據中提取重要見解。
特色客戶
賦能團隊打造世界領先的人工智能產品。
什麼是神經網絡
分析數據以發現有意義的見解
醫療保健領域的命名實體識別 (NER) 可對非結構化文字中的患者姓名、醫學術語和各種術語等實體進行檢測和分類。 此功能提升了資料擷取、簡化了資訊檢索並支援複雜的人工智慧系統，使其成為醫療機構的重要工具。
Shaip NER 專為幫助醫療機構解讀非結構化資料中的重要細節而量身定制，揭示醫療報告、保險文件、患者評論、臨床記錄等中實體之間的聯繫。憑藉我們在NLP 方面深厚的專業知識，我們提供見解並處理複雜的註釋項目，無論其大小如何。
包機成本結構範例
1. 臨床實體識別
健康記錄中存在大量醫療信息，而且主要以非結構化方式存在。 醫療實體註釋有助於將這種非結構化內容轉換為有組織的格式。
2.歸因
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
身體測量通常包括生命體徵，通常在醫療記錄中記錄其各自的屬性。 我們可以找出並註釋與身體測量相關的各種屬性。
3. 腫瘤學特異性 NER
除了一般醫學命名實體識別（NER）註釋之外，我們還可以深入研究腫瘤學和放射學等專業領域。 對於腫瘤學領域，可以註釋的具體NER實體包括：癌症問題、組織學、癌症分期、TNM分期、癌症等級、維度、臨床狀態、腫瘤標記測試、癌症醫學、癌症手術、放射、基因研究、變異程式碼和正文網站。
4. 不良影響 NER 和關係
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：
- 標記不良影響和造成這些影響的因素。
- 確定並記錄不良反應與其致病因素之間的關係。
5. 斷言狀態
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。
為什麼是夏普？
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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。
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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。
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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。
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