医疗保健命名实体识别
使用实体提取从非结构化医疗数据中提取重要见解。
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什么是神经网络
分析数据以发现有意义的见解
医疗保健领域的命名实体识别 (NER) 可对非结构化文本中的患者姓名、医学术语和各种术语等实体进行检测和分类。 此功能提升了数据提取、简化了信息检索并支持复杂的人工智能系统，使其成为医疗机构的重要工具。
Shaip NER 专为帮助医疗机构解读非结构化数据中的重要细节而量身定制，揭示医疗报告、保险文件、患者评论、临床记录等中实体之间的联系。凭借我们在 NLP 方面深厚的专业知识，我们提供见解并处理复杂的注释项目，无论其大小如何。
例子
1. 临床实体识别
健康记录中存在大量医疗信息，而且主要以非结构化方式存在。 医疗实体注释有助于将这种非结构化内容转换为有组织的格式。
2. 归属
2.1 药物属性
几乎每一份医疗记录都包含有关药物及其特性的详细信息，这是临床实践的一个重要方面。 可以按照既定的指导方针来查明和标记这些药物的不同属性。
2.2 实验室数据属性
医疗记录中的实验室数据通常包括其特定属性。 我们可以根据既定的指南来辨别和注释实验室数据的这些属性。
2.3 体测属性
身体测量通常包括生命体征，通常在医疗记录中记录其各自的属性。 我们可以查明并注释与身体测量相关的各种属性。
3. 肿瘤学特异性 NER
除了一般医学命名实体识别（NER）注释之外，我们还可以深入研究肿瘤学和放射学等专业领域。 对于肿瘤学领域，可以注释的具体NER实体包括：癌症问题、组织学、癌症分期、TNM分期、癌症等级、维度、临床状态、肿瘤标志物测试、癌症医学、癌症手术、放射、基因研究、变异代码和正文站点。
4. 不良影响 NER 和关系
除了查明和注释主要临床实体及其关系之外，我们还可以突出显示与特定药物或程序相关的副作用。 概述的方法包括：
- 标记不良影响和造成这些影响的因素。
- 确定并记录不良反应与其致病因素之间的关系。
5. 断言状态
除了查明临床实体及其关系之外，我们还可以对与这些临床实体相关的状态、否定和主题进行分类。
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我们获得了维护最高标准的数据安全和隐私以确保机密性的认证
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