Leder du efter innovative digitale løsninger?
AI-behandling gør det muligt for sundhedsudbydere, sygeforsikringsselskaber og farmaceutiske virksomheder at gemme, transformere, forespørge og konsekvent analysere sundhedsdata i skyen i petabyte-skala.
Vigtigst af alt omdanner ustrukturerede data til meningsfuld information med en hastighed
Transformér de rå medicinske tekstdata ved hjælp af specialiserede ML-modeller, der er trænet til at forstå og udtrække meningsfuld information fra ustrukturerede sundhedsdata. Med integreret medicinsk NLP kan du automatisk udtrække data (for eksempel medicinske procedurer og medicin), enhedsrelationer (for eksempel medicin og dens dosering) og enhedsegenskaber (for eksempel positive eller negative testresultater eller proceduretidspunkt) fra din lægetekst.
Importér i stor målestok lokale Fast Healthcare Interoperability Resources-filer (FHIR), inklusive lægenotater, laboratorierapporter, forsikringskrav og mere, til en dedikeret cloud-tjeneste. Efterfølgende kan du så bruge dataene i downstream-applikationer eller arbejdsgange.
Kunstig intelligens hjælper hospitaler, sygeforsikringsselskaber og biovidenskabelige organisationer med at lukke huller i plejen, forbedre kvaliteten af plejen betydeligt og reducere omkostningerne ved at samle et komplet overblik over patienternes sygehistorie.
Artificial Intelligence tilbyder hospitaler nøgleanalyse- og maskinlæringsværktøjer til at forbedre effektiviteten og reducere hospitalsspild.
Kunstig intelligens og maskinlæring revolutionerer i øjeblikket sundhedssektoren. Når det kommer til vores helbred, kan løftet om AI om at forbedre resultaterne være meget spændende. De fleste er tynget af frygten for dårlig pleje på grund af manglende menneskelig tilsyn. Men sandheden er, at kunstig intelligens er den bedste udsigt i denne afgørende tid, hvor vi har brug for en forbedring af sundhedssystemet. Forkerte diagnoser, unødvendige tests, falske testresultater og behandlinger, gentagne forsøg og forskning er de problemer, som sundhedssystemet står over for, og der er behov for at udnytte AI til at forbedre sundhedssektoren.
Patientsagsbehandling og resultat— Læger og sundhedsudbydere kan klare sig med lethed og få adgang til vigtige medicinske data, der ikke passer ind i traditionelle former. Patienter kan rapportere deres helbredsproblemer i mange formater, såsom fortællinger med mere information. Ved at analysere sagsnotater har udbyderne en heads-up start og kan identificere kandidater til tidlig screening af medicinske tilstande, før tilstanden bliver sværere og dyrere at behandle.
Klinisk forskning— Biovidenskab og forskningsorganisationer kan optimere matchningsprocessen for at indskrive patienter i kliniske forsøg. Ved at bruge kunstig intelligens til at opdage relevant information i klinisk tekst, kan forskere forbedre lægemiddelovervågning, udføre post-market overvågning for at overvåge uønskede lægemiddelhændelser og vurdere terapeutisk effektivitet ved nemt at detektere vital information i opfølgningsnotater og andre kliniske tekster. For eksempel kan det være lettere og mere effektivt at overvåge, hvordan patienter reagerer på bestemte behandlinger ved at analysere deres fortællinger.
Biovidenskabs- og forskningsorganisationer kan optimere matchningsprocessen for at indskrive patienter i kliniske forsøg. Ved at bruge kunstig intelligens til at detektere relevant information i klinisk tekst kan forskere forbedre lægemiddelovervågning, udføre post-market overvågning for at overvåge uønskede lægemiddelhændelser og vurdere terapeutisk effektivitet ved nemt at detektere vital information i opfølgningsnotater og andre kliniske tekster.
For eksempel kan det være lettere og mere effektivt at overvåge, hvordan patienter reagerer på bestemte behandlinger ved at analysere deres fortællinger.
Kunstig intelligens bruger en forudtrænet NLP-model (Natural Language Processing) til at analysere ustrukturerede data – klinisk tekst gennem strukturdetektering. En tilgang til enheden er en tekstlig reference til forskellige medicinske oplysninger såsom: medicinske tilstande, medicin eller beskyttede sundhedsoplysninger (PHI). Nogle procedurer går et skridt videre ved at detektere entiteter og derefter forbinde disse entiteter til standardiserede ontologier. Modellen trænes løbende på en stor mængde medicinske tekster, så du behøver ikke oplyse træningsdata. Alle resultater inkluderer en konfidensscore, som angiver den tillid, som kunstig intelligens har til nøjagtigheden af de opdagede enheder.
Vi udvider behandlingen gennem API'er for at opbygge tekstanalysefunktioner i kraftfulde og nøjagtige naturlige sprogbehandlingsapplikationer.
Ved at bruge deep learning-teknologi til at analysere tekst nøjagtigt. Vores modeller trænes konstant med nye data på tværs af flere domæner for at forbedre nøjagtigheden.
Identificer oplysninger fra flere dokumenter, hvilket gør hurtig indsigt i patientens sundhed og pleje mulig.
Drevet af avancerede maskinlæringsmodeller, AI og ML forstår og identificerer kompleks medicinsk information hurtigt og mere præcist. Systemet kan f.eks. udtrække "methicillin-resistent Staphylococcus aureus" (ofte indtastet som "MRSA"), linke det til "J15.212" ICD-10-CM-koden og give kontekst, såsom om en patient er testet positiv eller negativ, for at gøre det ekstraherede udtryk meningsfuldt.
En vifte af værktøjer til AI og ML giver flere muligheder for at hjælpe sundhedssektoren med at overholde kravene og beskytte patientdata. Tjenesten er HIPAA -kvalificeret og kan identificere beskyttede sundhedsoplysninger (PHI), der er gemt i journalsystemer, samtidig med at de overholder General Data Protection Regulation (GDPR). Desuden kan vores udviklere implementere datasikkerhed og robuste sikkerhedsløsninger ved at udtrække og derefter identificere relevante patientidentifikatorer som beskrevet i HIPAAs Safe Harbor-metode til afidentificering.
Tjenesten gør det let at automatisere og sænke omkostningerne ved behandling og kodning af ustruktureret medicinsk tekst fra patientjournaler, fakturering og klinisk indeksering. Teamet af vores udviklere kan integrere i eksisterende arbejdsgange systemer og applikationer
Daglig brug af kunstig intelligens i sundhedsvæsenet involverer Natural Language Processing (NLP) applikationer, der kan forstå og klassificere klinisk dokumentation. F.eks. Kan NLP -systemer analysere ustrukturerede kliniske notater om patienter, hvilket giver utrolig indsigt i at forstå kvalitet, forbedre metoder og bedre patientresultater.
I dag er meget af sundhedsdata fri for medicinsk tekst som lægenotater, rapporter om kliniske forsøg og patientjournaler. Manuel udtrækning af dataene er dog en tidskrævende proces, og automatiserede, regelbaserede forsøg på at udtrække dataene fanger ikke hele historien, da de mangler at tage kontekst i betragtning. På grund af det forbliver data ubrugelige i store analyser, der er nødvendige for at fremme sundheds- og biovidenskabsindustrien, forbedre patientresultater og skabe effektivitet.
For et hospital eller en klinik kan det være tidskrævende og kedeligt at finde den korrekte diagnose i patientnotaterne, der skal kortlægges til den gyldige kode i International Classification of Diseases (ICD). Derudover er det særligt udfordrende at udtrække diagnoser, der kan repræsenteres på forskellige måder. For eksempel skrives "atrieflimren" nogle gange som "AF." AI og ML kan nøjagtigt identificere forkortelser, stavefejl og stavefejl i den medicinske tekst i vores system. Dette reducerer den tid, en medicinsk koder skal bruge på at analysere ustrukturerede noter, reducerer tidsbyrden for det kliniske personale og forbedrer effektiviteten.
Kunstig intelligens kan hjælpe med at administrere og analysere data, træffe beslutninger og føre samtaler i sundhedsvæsenet, så det er bestemt. At fjerne byrden af kedelige opgaver og give tid tilbage til medicinsk personale til at ændre klinikernes roller og hverdagspraksis.
Hvert miljø, vi bygger, er med sikkerhed i tankerne, ikke en eftertanke. Vi tager vores kunders data og omdømme meget alvorligt, og al vores infrastruktur er sikret i det mindste til PCI DSS eller højere. IT -sikkerhed er vores prioritet, og vi udnytter dette med vores viden og erfaring.
Vi investerer i de nyeste, mest innovative teknologier som AI og ML, fordi de tilføjer størst værdi til vores kunder. Vi får enorm tilfredshed, når vi kan hjælpe virksomheder med at bruge it -teknologier mest effektivt i sikre miljøer. Målet er, at vores kunder får ti gange gavn af deres investering.
Vi giver eksperter de hårde færdigheder og erfaring, der er nødvendige for at få alle de bevægelige dele af din virksomhed til at flytte sig. Vores mål har altid været at levere praktisk intelligens, der gør en reel forskel for vores kundes forretning. Det hjælper dem med at vokse!
Leder du efter innovative digitale løsninger?