Extraiga información esencial de datos médicos no estructurados mediante la extracción de entidades.
El Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER) en el sector sanitario detecta y categoriza entidades como nombres de pacientes, términos médicos y diversos términos a partir de texto no estructurado. Al categorizar entidades como enfermedades, tratamientos y síntomas, el NER facilita una extracción de información y una gestión de datos médicos más eficaces.
Shaip NER está diseñado para ayudar a las instituciones sanitarias a descifrar detalles vitales en datos no estructurados, revelando conexiones entre entidades en informes médicos, documentos de seguros, reseñas de pacientes, notas clínicas, etc. Las técnicas de extracción de relaciones se utilizan para identificar y clasificar automáticamente las relaciones entre entidades médicas, lo que facilita una mejor estructuración de datos y la toma de decisiones sanitarias. Con nuestra amplia experiencia en PLN, proporcionamos información y abordamos proyectos de anotación complejos, independientemente de su magnitud.
Los historiales médicos contienen un gran volumen de información médica, predominantemente de forma no estructurada. Las técnicas de minería de textos biomédicos se utilizan ampliamente en el ámbito biomédico para extraer y analizar entidades y relaciones biomédicas relevantes de estos grandes conjuntos de datos no estructurados. La anotación de entidades médicas facilita la transformación de este contenido no estructurado a un formato organizado.
2.1 Atributos de la medicina
Casi todos los registros médicos contienen detalles sobre los medicamentos y sus características, un aspecto crucial de la práctica clínica. Es posible identificar y marcar los diferentes atributos de estos medicamentos siguiendo pautas establecidas.
2.2 Atributos de datos de laboratorio
Los datos de laboratorio en los registros médicos a menudo incluyen sus atributos específicos. Podemos discernir y anotar estos atributos de los datos de laboratorio de acuerdo con las pautas establecidas.
2.3 Atributos de medidas corporales
Las medidas corporales, que a menudo incluyen los signos vitales, suelen documentarse con sus respectivos atributos en los historiales médicos. Podemos identificar y anotar estos diversos atributos relacionados con las medidas corporales. Estas anotaciones también pueden facilitar el seguimiento y análisis de los eventos clínicos documentados en los historiales médicos.
Además de la anotación de NER en medicina general, podemos profundizar en áreas especializadas como la oncología. En oncología, las entidades NER específicas que se pueden anotar incluyen: Problema del cáncer, Histología, Estadio del cáncer, Estadio TNM, Grado del cáncer, Dimensión, Estado clínico, Prueba de marcadores tumorales, Medicina del cáncer, Cirugía del cáncer, Radiación, Gen estudiado, Código de variación y Localización corporal.
Los elementos clave en el desarrollo y la aplicación de modelos NER para oncología incluyen el establecimiento de una metodología de investigación sólida, una evaluación exhaustiva del desempeño del modelo y la integración de técnicas específicas del dominio para mejorar la precisión y la eficiencia.
Además de identificar y anotar entidades clínicas primarias y sus relaciones, también podemos resaltar los efectos secundarios asociados con medicamentos o procedimientos específicos. El enfoque descrito implica:
Más allá de identificar entidades clínicas y sus relaciones, también podemos categorizar el Estado, la Negación y el Sujeto pertenecientes a estas entidades clínicas.
Los científicos de datos dedican más del 80% del tiempo a la preparación de datos. Con la subcontratación, el equipo puede centrarse en el desarrollo de algoritmos, dejándonos a nosotros la parte tediosa de extraer NER.
Los modelos de aprendizaje automático requieren la recopilación y el etiquetado de grandes cantidades de conjuntos de datos, lo que requiere que las empresas obtengan recursos de otros equipos. Ofrecemos expertos en dominios que pueden escalarse fácilmente.
Los expertos en dominios dedicados, que anotan día tras día, harán, cualquier día, un trabajo superior en comparación con un equipo que se adapta a las tareas de anotación en sus apretadas agendas.
Nuestro proceso de garantía de calidad de datos, validaciones técnicas y control de calidad en varias etapas nos ayudan a ofrecer una calidad que a menudo supera las expectativas.
Estamos certificados para mantener los más altos estándares de seguridad de datos con privacidad para garantizar la confidencialidad.
Como expertos en seleccionar, capacitar y administrar equipos de trabajadores calificados, podemos garantizar que los proyectos se entreguen dentro del presupuesto.
Alto tiempo de actividad de la red y entrega puntual de datos, servicios y soluciones.
Con un grupo de recursos en tierra y en alta mar, podemos construir y escalar equipos según sea necesario para varios casos de uso.
Con una combinación de fuerza laboral global, plataforma sólida y procesos operativos, Shaip ayuda a lanzar la IA más desafiante.
Capacitar a los equipos para crear productos de inteligencia artificial líderes en el mundo.
La recopilación eficaz de datos y la garantía de su disponibilidad son esenciales para desarrollar sistemas robustos de NER en el ámbito sanitario. Tanto el proceso de entrenamiento como el de ajuste dependen de conjuntos de datos de alta calidad y bien anotados para optimizar el rendimiento del modelo en tareas específicas de NER en el ámbito médico.
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El NER clínico es una técnica de procesamiento del lenguaje natural (PLN) que se utiliza para identificar y extraer entidades específicas, como enfermedades, síntomas, medicamentos y procedimientos, de datos médicos no estructurados. Funciona entrenando modelos de IA con conjuntos de datos anotados para reconocer patrones y clasificar términos clínicos con precisión.
Clinical NER ayuda a convertir datos médicos no estructurados en información estructurada y práctica. Esto permite que la IA mejore los diagnósticos, identifique tendencias en la atención al paciente y facilite una mejor toma de decisiones, mejorando así los resultados de la atención médica.
NER se utiliza para extraer información crítica de notas clínicas, historias clínicas electrónicas (HCE), informes de patología y resúmenes radiológicos. Ayuda a identificar entidades como afecciones médicas, tratamientos y resultados de laboratorio para su análisis y eficiencia operativa.
Los desafíos incluyen el manejo de terminología médica compleja, abreviaturas y variaciones en los estilos de documentación. Garantizar el cumplimiento de normativas como la HIPAA y mantener la precisión al trabajar con diversos conjuntos de datos también son obstáculos importantes.
Los modelos clínicos NER se entrenan con conjuntos de datos específicos del dominio para comprender el contexto y el significado de abreviaturas y términos complejos. Este entrenamiento garantiza una alta precisión en la extracción de entidades relevantes, a pesar de las variaciones en el lenguaje médico.
La capacitación requiere conjuntos de datos anotados, como notas clínicas, historiales clínicos electrónicos, informes de patología y otros documentos de atención médica. Estos conjuntos de datos deben ser etiquetados meticulosamente por expertos en la materia para garantizar su precisión y relevancia.
Clinical NER se utiliza para la extracción de datos de HCE, la identificación de enfermedades y medicamentos, la automatización del procesamiento de reclamaciones de seguros y la asistencia en la investigación clínica. También es fundamental para la creación de modelos de IA que facilitan la toma de decisiones en el diagnóstico y la planificación del tratamiento.
Al automatizar la extracción de información clave de datos no estructurados, Clinical NER reduce el esfuerzo manual, acelera procesos como el registro de pacientes y el procesamiento de reclamos, y proporciona información útil para una mejor atención al paciente.
El manejo de datos médicos sensibles exige un estricto cumplimiento de las normativas de privacidad, como la HIPAA. Los datos anotados deben desidentificarse para proteger la confidencialidad del paciente y, al mismo tiempo, proporcionar datos de entrenamiento de alta calidad para los modelos de IA.
Shaip combina experiencia en el sector, herramientas avanzadas de anotación y un sólido proceso de control de calidad para ofrecer soluciones de NER clínico precisas y escalables. Sus servicios se adaptan a las necesidades específicas de los proyectos de IA en el sector sanitario, garantizando el cumplimiento normativo y la precisión.
