Leder du efter innovative digitale løsninger?
AI i sundhedsvæsenet er et fremherskende udtryk, der bruges til at beskrive brugen af maskinlæringsalgoritmer og software eller kunstig intelligens til at simulere menneskelig opfattelse i analyse, præsentation og forståelse af komplekse medicinske og sundhedsmæssige data.
Drevet af avancerede maskinlæringsmodeller, AI og ML forstår og identificerer komplekse medicinske oplysninger hurtigt og mere præcist. For eksempel kan systemet ekstrahere "methicillinresistent Staphylococcus aureus" (ofte input som "MRSA"), linke det til "J15.212" ICD-10-CM-koden og give kontekst, f.eks. Om en patient har testet positivt 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.
Uddrag information fra ustruktureret medicinsk tekst præcist og hurtigt
I dag er meget af sundhedsdata fri for medicinsk tekst som lægeres notater, kliniske forsøgsrapporter og patienters sundhedsjournaler. Men manuelt udtræk af dataene er en tidskrævende proces, og automatiserede, regelbaserede forsøg på at udtrække dataene fanger ikke hele historien, da de ikke tager hensyn til kontekst. På grund af det forbliver data ubrugelige i store analyser, der er nødvendige for at fremme sundheds- og biovidenskabsindustrien, forbedre patientresultater og skabe effektivitet.
De korrekte udvælgelseskriterier skal hurtigt opdages for at rekruttere patienter til kliniske forsøg inden for mange medicinske sektorer. Kunstig intelligens og maskinlæring forstår og identificerer komplekse medicinske oplysninger, der findes i ustruktureret tekst, for at gøre indeksering og søgning lettere. Efterfølgende et indblik i patienternes kliniske historie
Kunstig intelligens kan hjælpe med at håndtere og analysere data, træffe beslutninger og føre samtaler i sundhedsvæsenet, så det er bestemt. At fjerne byrden med kedelige opgaver og give tid tilbage til medicinsk personale til at ændre klinikers roller og daglig praksis.
For et hospital eller en klinik kan processen med at finde den korrekte diagnose i patientnotaterne, der skal kortlægges til den gyldige kode i International Classification of Diseases (ICD), være tidskrævende og kedelig. Derudover er det særligt udfordrende at udtrække diagnoser, der kan repræsenteres på forskellige måder. For eksempel er "atrieflimren" undertiden skrevet 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 klinisk personale og forbedrer effektiviteten.
Da petabytes med ustrukturerede data produceres i hospitalssystemer hver dag, er vores mål at tage disse oplysninger og konvertere dem til værdifuld indsigt, der effektivt kan tilgås og forstås. Vi omfavner AI og ML for at forstå og levere funktionaliteten til at hjælpe vores klienter ved hurtigt at udtrække og konstruere oplysninger fra medicinske dokumenter for at opbygge et omfattende, langsigtet syn på patienter og muliggøre beslutningsstøtte og befolkningsanalyse.
Medical Named Entity and Relationship Extraction (NERe), API returnerer de medicinske oplysninger såsom medicin, medicinsk tilstand, test, behandling og procedurer (TTP), anatomi og Protected Health Information (PHI). Det identificerer også relationer mellem ekstraherede undertyper forbundet med medicin og TTP. Der er også kontekstuel information som entitets “træk” (negation, eller hvis en diagnose er et tegn eller symptom). Tabellen nedenfor viser de ekstraherede data med relevante undertyper og entitetstræk.
Med en simpel API kan vi hurtigt og præcist udtrække oplysninger såsom medicinske tilstande, medicin, doseringer, test, behandlinger og procedurer og beskyttede sundhedsoplysninger, samtidig med at vi bevarer datakonteksten. Vi kan identificere forholdet mellem de ekstraherede oplysninger for at hjælpe dig med at opbygge applikationer til brugstilfælde som populations sundhedsanalyser, håndtering af kliniske forsøg, lægemiddelovervågning og opsummering
Medical Ontology Linking API'erne identificerer medicinsk information og forbinder den med standardkoder og begreber for medicinske ontologier. For eksempel er medicinske tilstande knyttet til ICD-10-CM-koder (f.eks. "Hovedpine" er relateret til "R51" -koden) med InferICD10CM API. I modsætning hertil er medicin knyttet til RxNorm -koder ("Acetaminophine / Codeine" er knyttet til "C2341132" cui). Derudover registrerer Medical Ontology Linking API'er også kontekstuelle oplysninger som entitetstræk (f.eks. Negation).
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?