服务

医疗保健中的人工智能

人工智能和机器学习的创新技术造福医疗保健
AI 和 ML 有可能为医务人员提供数据驱动的临床决策支持 (CDS)

这个概念

医疗保健中的人工智能是一个主要术语,用于描述使用机器学习算法和软件或人工智能来模拟人类在分析、呈现和理解复杂医疗保健数据时的感知。

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快速准确地提取医疗信息

在先进的机器学习模型的支持下,人工智能和机器学习能够更快、更准确地理解和识别复杂的医疗信息。 例如,系统可以提取“耐甲氧西林金黄色葡萄球菌”(通常输入为“MRSA”),将其链接到“J15.212”ICD-10-CM 代码,并提供诸如患者检测是否呈阳性等上下文或否定,使提取的术语有意义。

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保护机密的患者信息

一系列 AI 和 ML 工具提供了多种功能,可帮助医疗保健行业保持合规并保护患者数据。 该服务符合 HIPAA 标准,可以识别存储在医疗记录系统中的受保护健康信息 (PHI),同时遵守通用数据保护条例 (GDPR)。 此外,我们的开发人员可以通过提取并识别相关患者标识符来部署数据隐私和强大的安全解决方案,如 HIPAA 的安全港去标识方法中所述。

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降低医疗文件处理费用

该服务使处理和编码来自患者记录、账单和临床索引的非结构化医学文本变得容易自动化并降低其成本。 我们的开发团队可以集成到现有的工作流系统和应用程序中

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我们如何帮助您在医疗保健中使用人工智能?

人工智能在医疗保健中的日常使用涉及可以理解和分类临床文档的自然语言处理 (NLP) 应用程序。 例如,NLP 系统可以分析关于患者的非结构化临床记录,为理解质量、改进方法和更好的患者结果提供令人难以置信的洞察力。

今天,许多健康数据都没有医学文本,如医生的笔记、临床试验报告和患者健康记录。 然而,手动提取数据是一个耗时的过程,并且自动的、基于规则的提取数据的尝试并不能捕捉到整个故事,因为它们没有考虑到上下文。 因此,数据仍然无法用于推进医疗保健和生命科学行业、改善患者结果和提高效率所需的大规模分析。 

将数据集提升到新水平的智能项目

主要功能

准确快速地从非结构化医学文本中提取信息

医疗报告

今天,许多健康数据都没有医学文本,如医生的笔记、临床试验报告和患者健康记录。 然而,手动提取数据是一个耗时的过程,并且自动的、基于规则的提取数据的尝试并不能捕捉到整个故事,因为它们没有考虑到上下文。 因此,数据仍然无法用于推进医疗保健和生命科学行业、改善患者结果和提高效率所需的大规模分析。

跟踪和测量

必须迅速找到合适的选择标准,以便在许多医疗领域招募患者进行临床试验。 人工智能和机器学习理解和识别在非结构化文本中发现的复杂医疗信息,以帮助简化索引和搜索。 随后,深入了解患者的临床病史

如何在医疗保健中集成、协作人工智能?

人工智能可以帮助管理和分析数据,做出决策,并在医疗保健领域进行对话,所以它是注定的。 减轻繁琐任务的负担,让医务人员有时间改变临床医生的角色和日常做法。

显着改善诊断

对于医院或诊所,在应映射到国际疾病分类 (ICD) 中的有效代码的患者笔记中找到正确诊断的过程可能既耗时又乏味。 此外,提取可以以不同方式表示的诊断尤其具有挑战性。 例如,“房颤”有时写作“AF”。 AI 和 ML 可以准确识别我们系统内医学文本中的缩写、拼写错误和拼写错误。 这减少了医疗编码员必须花在分析非结构化笔记上的时间,减轻了临床工作人员的时间负担,并提高了效率。

智能搜寻

每天在医院系统中产生数 PB 的非结构化数据,我们的目标是获取这些信息并将其转换为可以有效访问和理解的有价值的见解。 我们采用 AI 和 ML 来理解和提供功能,通过从医疗文件中快速提取和构建信息来帮助我们的客户构建全面的患者纵向视图并实现决策支持和人口分析。

领悟医疗

医学命名实体和关系提取 (NERe),API 返回医学信息,例如药物、医疗状况、测试、治疗和程序 (TTP)、解剖结构和受保护的健康信息 (PHI)。 它还识别与药物和 TTP 相关的提取子类型之间的关系。 还有上下文信息作为实体“特征”(否定,或者如果诊断是一种迹象或症状)。 下表显示了具有相关子类型和实体特征的提取数据。

应用程序编程接口 (API) – 连接器

使用简单的 API,我们可以快速准确地提取信息,例如医疗状况、药物、剂量、测试、治疗和程序以及受保护的健康信息,同时保留数据的上下文。 我们可以确定提取的信息之间的关系,以帮助您为人口健康分析、临床试验管理、药物警戒和总结等用例构建应用程序

医学本体论

医学本体链接 API 识别医学信息并将其链接到标准医学本体的代码和概念。 例如,医疗状况通过 InferICD10CM API 链接到 ICD-51-CM 代码(例如,“头痛”与“R10”代码相关)。 相比之下,药物与 RxNorm 代码相关(“对乙酰氨基酚/可待因”与“C2341132”cui 相关联)。 此外,Medical Ontology Linking API 还将上下文信息检测为实体特征(例如否定)。

我们可以帮助您部署最新的创新技术; 人工智能和机器学习来理解、分析和搜索 PB 级的非结构化医疗数据。

我们拥有在 FTSE 100 企业交付复杂项目的良好记录

为什么选择我们?

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我们专注于安全

我们构建的每个环境都考虑到安全性,而不是事后的想法。 我们非常重视客户的数据和声誉,我们所有的基础设施都至少受到 PCI DSS 或更高级别的保护。 IT 安全是我们的首要任务,我们利用我们的知识和经验来利用这一点。

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创新技术

我们投资于人工智能和机器学习等最新、最具创新性的技术,因为它们为我们的客户增加了最大的价值。 当我们能够帮助企业在安全环境中最有效地使用 IT 技术时,我们会感到非常满意。 我们的目标是让我们的客户从他们的投资中获益十倍。

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我们最好的人前进

我们为专家提供必要的硬技能和经验,以推动您业务的所有活动部分。 我们的目标一直是提供切实可行的情报,对我们客户的业务产生真正的影响。 它帮助他们成长!

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