医疗保健AI
斯诺医学CT
SNOMED CT API 是一种高级工具，可将潜在的医学概念识别为实体，并将其与医学系统化命名法、临床术语 (SNOMED-CT) 本体中的标准化代码相关联。 SNOMED CT API 允许在不同系统和利益相关者之间实现更加一致和准确的医疗信息通信，从而增强患者护理、研究和数据分析。
它重点关注以下类别的有辨别力的实体：
- 医疗条件： 这包括与各种医疗状况相关的体征、症状和诊断。 通过将这些情况映射到标准化 SNOMED CT 代码，API 可以更精确、更全面地记录患者症状和诊断，促进更准确的数据交换，并实现更好的患者护理和健康结果。
- 解剖学： API 还对身体或身体系统的部件以及这些部件或系统的位置进行识别和分类。 此功能有助于详细绘制患者解剖结构，这对于手术、诊断和其他治疗等程序至关重要。 解剖学术语及其相关的 SNOMED CT 代码得到普遍理解，确保了医疗保健系统之间的一致性。
- 测试处理程序： 这涉及用于诊断、管理或缓解医疗状况的各种程序、测试和治疗。 通过将这些程序链接到标准化 SNOMED CT 代码，API 可以促进对患者护理活动进行更详细、结构化和一致的记录。
接收标准
RxNorm 是临床药物和药物输送设备的标准化命名法，由美国国家医学图书馆 (NLM) 开发和监管。 它为药物术语提供唯一标识符 (RxCUI)，以实现跨不同软件系统和平台的药物信息高效、可靠的通信。
从本质上讲，RxNorm 充当同一概念的不同术语之间的桥梁，使得不同药物数据库使用的各种“语言”之间的翻译成为可能。
RxNorm 通常处理的类别包括：
- RxNorm 类别： 它对“药物”类别下的实体进行识别和分类。 它不仅检测实体，还检测分类为属性或特征的关联信息。
- RxNorm 类型： 药物类别中的实体类型：
- 品牌： 这是指制造商赋予药物或治疗剂的商标名称。 例如，“Advil”是布洛芬的商品名。
- 通用名： 这是药物的非专有名称，通常指药物的主要成分或化学成分。 即“布洛芬”。
- RxNorm 特征
- 否定： 参考资料表明患者目前没有服用检测到的药物。
- 过去的历史： 表明患者在当前就医之前曾服用过药物。
- RxNorm 属性
- 用量： 患者应服用的处方药量。
- 期限： 应服用药物的时间长度。
- 形成： 药物的物理形式，例如片剂、胶囊、液体等。
- 频率： 应该多久服药一次。
- 率： 指示应给予药物的速度（对于输注或静脉注射药物）。
- 路由或模式： 如何给药，即口服、静脉注射等。
- 强度： 活性成分的浓度及其强度。 即布洛芬片剂为“200 毫克”。
逻辑观察标识符名称和代码 (Loinc)
检查实验室测试订单和结果的临床 API。 使用我们的 NLP 解锁医学实验室观察结果中的标识符、名称和代码。
LOINC 是一个用于识别健康测量、观察结果和文档的系统。 LOINC API 是一个允许与 LOINC 数据库交互的接口，使应用程序能够搜索和检索 LOINC 代码及其相关信息。 LOINC 中的关键类别包括：
- 实验室测试： 这是指任何实验室测量或观察，从简单的血糖测试到复杂的基因测试。 LOINC 为每个测试提供唯一标识符。
- 临床报告： 这些文件包括病理报告、出院总结或放射学报告等文件。 LOINC 为这些类型的报告分配唯一标识符，从而能够跨不同系统识别和处理它们。
- 意见： 这些代表与患者相关的测量或简单观察。 例如，体温、心率或患者的情绪。 每个观测值都有一个唯一的 LOINC 代码。
- 调查： LOINC 还涵盖调查和问卷，这些在研究和患者报告的结果测量中经常使用。
ICD-10-CM
高度准确的医疗编码 API，只需单击按钮即可从患者就诊文档中提取可计费的 ICD-10-CM 和 PCS 代码。
国际疾病分类第十版 (ICD-10) 是世界卫生组织 (WHO) 开发的用于对医疗状况和程序进行分类的编码系统。 它提供了一种通用语言，允许医疗保健专业人员跨不同的医疗保健系统和平台共享和理解患者数据。 ICD-10 中的关键类别包括：
- ICD-10 类别： 它对“药物”类别下的实体进行识别和分类。 它不仅检测实体，还检测分类为属性或特征的关联信息。
- ICD-10-CM 属性：
- 方向： 指示方向的术语 – 左、右、内侧、外侧、上、下、后、前、远端、近端、对侧、双侧、同侧、背侧或腹侧。
- SYSTEM_ORGAN_SITE： 与医疗状况相关的解剖位置。
- 视力： 疾病的发作或持续时间的特征，即慢性、急性、突发、持续或渐进。
- 质量： 医疗状况的任何描述性属性，例如其阶段或等级。
- 时间表达类别： TIME_EXPRESSION 类别捕获与时间相关的实体，包括日期和与时间相关的表达式，例如“三天前”、“今天”、“当前”、“入院日”、“上个月”或“16 天”。
- ICD-10-CM特性：
- 诊断： 根据症状评估来识别医疗状况。 它们的范围从高血压 (I10) 等常见病症到伴有糖尿病周围血管病变 (E2) 的 11.51 型糖尿病。
- 假想： 表明某种医疗状况被表述为可能性或假设的参考文献。
- 低置信度： 参考文献表明所提到的医疗状况具有很大的不确定性。
- 否定： 不存在健康状况的迹象。
- 与家庭相关： 表明医疗状况与患者家属有关，而不是患者本人。
- 符号： 医生报告的健康状况。
- 症状： 患者报告的医疗状况。
- 程序： 这包括手术、治疗和诊断程序的代码。
命名实体识别（NER）
Clinical NER API 使用深度学习 NLP 模型从大量非结构化临床数据中识别和提取医疗实体、其背景和关系。 在医疗保健领域，API 可以准确地检测和分类文本中代表医学重要信息的单词或短语。
医疗 NER API 通常检测的类别可能包括：
- 医疗条件： 识别疾病、伤害、症状或任何健康问题。
- 药物： 药物、治疗方法或其他治疗物质的名称。
- 解剖学： 与身体部位、器官或解剖结构相关的术语。
- 程序： 确定医疗干预、测试或手术。
- 测试结果： 突出显示医学检查的结果或结果。
- 人： 识别参与患者护理或个人生活的个人。
- 时间： 标识与时间相关的参考，例如持续时间、频率或特定日期。
PHI 编辑
PHI（受保护的健康信息）编辑 API 是一个旨在识别和删除健康记录中的个人身份信息或直接标识符的系统，例如姓名、联系方式、医疗 ID、年龄、职业和其他个人详细信息。 该技术用于维护患者机密并遵守健康保险流通和责任法案 (HIPAA)。
可以检测到以下与 PHI 相关的实体：
- 年龄： 纳入年龄的所有要素，包括年龄范围和任何提到的年龄，无论他们属于患者、家庭成员还是医疗记录中包含的其他人。
- 日期： 与患者或其医疗保健相关的任何日期。
- 产品名称： 临床记录中发现的所有姓名，通常与患者、其家人或医疗保健提供者有关。
- 电话或传真： 任何电信设备，即电话、传真或寻呼机号码； 但是，这不包括 1-800-QUIT-NOW 等可识别号码或 911 等紧急号码。
- 电子邮件： 任何给定的电子邮件地址。
- 地址： 包括任何医疗机构地址的所有地理细分、指定医疗机构等。
- ID： 与患者身份相关的任何类型的号码。 这包括 ssn、医疗记录号、设施 ID 号、临床试验号、许可证号以及车辆或设备号。 它还涵盖生物识别标识符等。
- 职业： 包括注释中提到的与患者或患者家属有关的任何职业或雇主详细信息。
- 健康保险流通与责任法案 (HIPAA) 类别： 包括姓名、地理位置、与个人相关的日期、电话号码、传真号码、电子邮件地址、社会安全号码、医疗记录号码、健康计划号码、账号、证书/执照号码、车辆标识符、生物特征信息和任何其他识别信息特征
定制医疗保健
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