醫療保健中的人工智能
簡化非結構化資料以克服日常挑戰。 透過醫療保健 NLP 簡化數據分析、獲得更深入的見解並為患者提供個人化護理。
下一代醫療保健人工智慧
下一代醫療保健 NLP 利用複雜的自然語言處理 (NLP) 的力量將非結構化醫療數據轉換為可操作的見解。 這項創新技術建立在大型語言模型 (LLM) 的基礎上，並在前所未有的真實患者圖表規模上進行了微調，在處理和理解複雜的醫療數據方面提供了前所未有的精度和速度。 從增強的註釋服務到自訂模型培訓，它提供了全面的解決方案，可提高結果、營運效率和資料安全性。
- 醫療保健中的大型語言模型： HealthcareNLP 利用在 30 萬真實患者圖表上進行微調的法學碩士，在處理非結構化醫療數據方面提供了無與倫比的精度。
- 增強的註解服務： 利用我們先進的法學碩士，我們的精細註釋服務可以快速、準確地提取關鍵醫療資訊。
- 雲端獨立性與本地端託管： 我們優先考慮靈活性，提供獨立於雲端的解決方案和本地託管選項，以實現卓越的資料控制和安全性。
- 固定定價，無限處理： 我們簡單、固定成本的模型可確保無限的文件處理，並且不會產生可擴展、可預測的操作的隱藏費用。
- 客製化模型培訓： 我們使用真實世界、去識別化的患者資料為我們的法學碩士提供量身定制的模型培訓，確保醫療保健應用程式穩健且符合隱私要求。
最強大的臨床 NLP API，可提供速度和簡單性
從非結構化臨床數據中提取有意義的臨床實體
用例
模特兒
萃取
模特兒
Status
成功案例
腫瘤學資料增強：許可、去識別化和註釋
該客戶是一家著名的醫療保健實體，需要一個複雜的 NLP 系統來處理大量的腫瘤記錄。本案例研究詳細介紹了我們透過精確的資料註釋、嚴格的去識別化和 NLP 實施來改進客戶研究的工作，所有這些都符合 HIPAA 法規。
問題： 該計畫結合了專家臨床文件分析、醫療實體識別和 HIPAA 隱私遵守，需要技術和策略註釋技能。
解決方案： 為客戶的 NLP 模型提供 10,000 個去識別化、標記的記錄，遵守 HIPAA 標準並增強其腫瘤學研究和患者護理結果。
Shaip 的醫療保健人工智慧優勢
準確
我們的 NLP 模型在處理醫學文本方面具有很高的準確性。
毫不費力
不需要編碼或 NLP 知識。 只需幾秒鐘即可開始。
介面
存取簡化的 NLP 實施和使用。
可定制
適應並微調您組織的獨特需求和要求。
可互操作的
將其與您現有的醫療保健系統和工作流程無縫整合。
最高標準的隱私和安全
我們的自然語言處理（NLP）技術是透過嚴格的措施設計和實施的，以確保完全的安全性。
- 最先進的加密協議
- 安全的數據存儲
- 遵守 HIPAA 和 GDPR
- 透明的隱私權政策
不能找到你想要的？
立即開始使用我們的醫療保健 NLP API
常見問題
醫療保健 NLP 是自然語言處理技術在醫療保健領域的應用，用於提取、處理和理解來自各種來源的複雜醫療數據，包括電子健康記錄、臨床記錄、研究論文和患者回饋等。
醫療保健中的 NLP 可用於疾病預測和診斷、治療途徑建議、了解患者情緒、自動化資料輸入、優化計費流程、健康監測和警報等等。
NLP 可以幫助醫療保健提供者更好地了解患者的病史、症狀和擔憂，從而實現更準確的診斷和個人化的治療計劃。 它還可以有效率地處理大量數據，促進研究、預測建模和主動醫療保健管理。
一些挑戰包括處理非結構化和非標準化醫療數據、確保資料隱私和安全、克服語言和文化障礙以及將 NLP 系統與現有醫療保健 IT 基礎設施整合。
醫療保健 NLP 必須遵守所有相關的資料隱私法律和法規，例如美國的健康保險流通和責任法案 (HIPAA)，這可能涉及匿名資料、獲得病患同意以及實施嚴格的資料安全措施。
是的，醫療保健 NLP 可以成為遠距醫療中的一個有價值的工具，它可以促進遠端患者監控、即時解釋患者的口頭或書面語言，並幫助醫生遠端診斷和治療患者。
NLP 可以透過自動化文獻綜述和資料提取過程、識別大型資料集中的模式和趨勢以及幫助研究人員理解複雜的醫學術語來協助醫學研究。
是的，透過分析患者數據和醫學文獻中的模式，NLP 演算法可以預測疾病的可能性。 這些預測模型可以幫助醫生進行早期檢測和預防性護理。
NLP 可以從 EHR 中提取和解釋重要的臨床訊息，例如診斷、症狀和治療。 這可以幫助醫療保健提供者更好地利用 EHR 數據，從而改善患者的治療結果。
醫療保健 NLP 的未來可能涉及對醫學語言的更複雜的理解、患者數據的即時處理以及與其他醫療保健技術的無縫整合。 它具有徹底改變患者護理、醫學研究和醫療保健管理的潛力。