医疗保健中的人工智能

简化非结构化数据以克服日常挑战。 通过医疗保健 NLP 简化数据分析、获得更深入的见解并为患者提供个性化护理。

医疗保健人工智能

最强大的临床 NLP API,可提供速度和简单性

临床 Nlp 蜜蜂

从非结构化临床数据中提取有意义的临床实体

PHI 编辑

用于受保护健康信息 (PHI) 去识别化的 API,剥离所有“直接标识符”,即可用于识别患者身份的所有信息。

SnoMed 和 RxNorm

实施用于医疗计费和编码的 API,利用自然语言处理 (NLP) 来检查和派生 Snomed CT 和 RxNorm 标识符。

 

卢因克

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。

ICD-10的

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。

命名实体识别(NER)

临床 NLP API,使用深度学习 NLP 模型从大量非结构化临床数据中提取医疗实体、其背景和关系。

自定义API

针对个性化需求量身定制。 您有具体要求吗? HealthcareNLP 的研究人员和工程师团队将专门为您构建它。

用例

去标识化
去标识化
临床实体识别
临床实体识别
肿瘤学模型
肿瘤科及癌症
型号
关系
萃取
关系抽取
放射学模型
放射线学
型号
断言
Status
断言状态

成功案例

肿瘤学数据增强:许可、去识别化和注释

该客户是一家著名的医疗保健实体,需要一个复杂的 NLP 系统来处理大量的肿瘤记录。本案例研究详细介绍了我们通过精确的数据注释、严格的去标识化和 NLP 实施来改进客户研究的工作,所有这些都符合 HIPAA 法规。

问题: 该项目结合了专家临床文档分析、医疗实体识别和 HIPAA 隐私遵守,需要技术和战略注释技能。

解决方案: 为客户的 NLP 模型提供 10,000 条去识别化、标记的记录,遵守 HIPAA 标准并增强其肿瘤学研究和患者护理结果。

肿瘤学 NLP 案例研究

Shaip 的医疗保健人工智能优势

准确

准确

我们的 NLP 模型在处理医学文本方面具有很高的准确性。

毫不费力

毫不费力

不需要编码或 NLP 知识。 只需几秒钟即可开始。

接口

接口

访问简化的 NLP 实施和使用。

个性化服务

个性化服务

适应并微调您组织的独特需求和要求。

互操作性

互操作性

将其与您现有的医疗保健系统和工作流程无缝集成。

最高标准的隐私和安全

我们的自然语言处理(NLP)技术是通过严格的措施设计和实施的,以确保完全的安全性。

  • 最先进的加密协议
  • 安全的数据存储
  • 遵守 HIPAA 和 GDPR
  • 透明的隐私政策
Shaip 隐私与隐私安全
智能手机在手

不能找到你想要的?

立即开始使用我们的医疗保健 NLP API

  • 通过注册,我同意 Shaip 隐私政策服务条款 并同意接受来自 Shaip 的 B2B 营销传播。

医疗保健 NLP 是自然语言处理技术在医疗保健领域的应用,用于提取、处理和理解来自各种来源的复杂医疗数据,包括电子健康记录、临床记录、研究论文和患者反馈等。

医疗保健中的 NLP 可用于疾病预测和诊断、治疗途径建议、了解患者情绪、自动化数据输入、优化计费流程、健康监测和警报等等。

NLP 可以帮助医疗保健提供者更好地了解患者的病史、症状和担忧,从而实现更准确的诊断和个性化的治疗计划。 它还可以高效处理大量数据,促进研究、预测建模和主动医疗保健管理。

一些挑战包括处理非结构化和非标准化医疗数据、确保数据隐私和安全、克服语言和文化障碍以及将 NLP 系统与现有医疗保健 IT 基础设施集成。

医疗保健 NLP 必须遵守所有相关的数据隐私法律和法规,例如美国的健康保险流通和责任法案 (HIPAA),这可能涉及匿名数据、获得患者同意以及实施严格的数据安全措施。

是的,医疗保健 NLP 可以成为远程医疗中的一个有价值的工具,它可以促进远程患者监控、实时解释患者的口头或书面语言,并帮助医生远程诊断和治疗患者。

NLP 可以通过自动化文献综述和数据提取过程、识别大型数据集中的模式和趋势以及帮助研究人员理解复杂的医学术语来协助医学研究。

是的,通过分析患者数据和医学文献中的模式,NLP 算法可以预测疾病的可能性。 这些预测模型可以帮助医生进行早期检测和预防性护理。

NLP 可以从 EHR 中提取和解释重要的临床信息,例如诊断、症状和治疗。 这可以帮助医疗保健提供者更好地利用 EHR 数据,从而改善患者的治疗结果。

医疗保健 NLP 的未来可能涉及对医学语言的更复杂的理解、患者数据的实时处理以及与其他医疗保健技术的无缝集成。 它具有彻底改变患者护理、医学研究和医疗保健管理的潜力。