服务

人工智能增强医疗保健

人工智能和机器学习的创新技术协助和解决医疗保健中的问题

人工智能正在理解健康数据

AI 处理使医疗保健提供商、健康保险公司和制药公司能够在云中存储、转换、查询和一致地分析 PB 级的健康数据。
最重要的是快速将非结构化数据转换为有意义的信息

使用专用机器学习 (ML) 模型转换非结构化数据

使用经过训练的专门 ML 模型转换原始医学文本数据,以从非结构化医疗保健数据中理解和提取有意义的信息。 借助集成的医学 NLP,您可以自动提取实体(例如,医疗程序和药物)、实体关系(例如,药物及其剂量)和实体特征(例如,阳性或阴性测试结果或程序时间)数据从您的医学文本中。

人工智能取得了巨大进步,并增强了各级医疗保健服务。

快速轻松地获取健康数据

大规模地将本地快速医疗保健互操作性资源 (FHIR) 文件(包括医疗记录、实验室报告、保险索赔等)导入专用云服务。 随后,您可以在下游应用程序或工作流中使用这些数据。

人工智能可帮助医院、健康保险公司和生命科学组织缩小护理差距,显着提高护理质量,并通过汇编患者病史的完整视图来降低成本。

优化医院效率

人工智能为医院提供关键分析和机器学习工具,以提高效率并减少医院浪费。

今天,许多健康数据都没有像医生笔记、临床试验报告和患者健康记录这样的医学文本。 但是,手动提取数据是一个耗时的过程,并且基于规则的自动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,数据在推动医疗保健和生命科学行业、改善患者治疗效果和提高效率所需的大规模分析中仍然无法使用。 

人工智能的优势、自动化和用例

人工智能和机器学习目前正在彻底改变医疗保健行业。 谈到我们的健康,人工智能改善结果的承诺可能非常有趣。 由于缺乏人工监督,大多数人都担心管理不善。 但事实是,在我们需要改善医疗保健系统的关键时刻,人工智能是最好的前景。 错误的诊断、不必要的测试、错误的测试结果和治疗、重复的试验和研究是医疗保健系统面临的问题,需要利用人工智能来改善医疗保健行业。

患者病例管理和结果— 医疗从业者和医疗保健提供者可以轻松管理和访问不适合传统形式的重要医疗数据。 患者可以通过多种形式报告他们的健康问题,例如带有更多信息的叙述。 通过分析案例记录,提供者可以提前开始,并可以在病情变得更加难以治疗和治疗昂贵之前确定早期筛查医疗状况的候选人。

临床研究——生命科学和研究机构可以优化招募患者进入临床试验的匹配流程。 通过使用人工智能检测临床文本中的相关信息,研究人员可以提高药物警戒性,进行上市后监测以监测药物不良事件,并通过轻松检测后续记录和其他临床文本中的重要信息来评估治疗效果。 例如,通过分析患者的叙述来监控患者对某些疗法的反应可能更容易、更有效。

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临床研究 - 用例

生命科学和研究机构可以优化将患者纳入临床试验的匹配过程。 使用人工智能检测临床文本中的相关信息,研究人员可以提高药物警戒性,进行上市后监测以监测药物不良事件,并通过轻松检测后续记录和其他临床文本中的重要信息来评估治疗效果。
例如,通过分析患者的叙述来监控患者对某些疗法的反应可能更容易、更有效。

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人工智能如何处理医疗数据集?

人工智能使用预训练的自然语言处理 (NLP) 模型来分析非结构化数据——通过结构检测的临床文本。 实体的方法是对各种医疗信息的文本引用,例如:医疗状况、药物或受保护的健康信息 (PHI)。 一些程序通过检测实体然后将这些实体链接到标准化本体来更进一步。 该模型在大量医学文本上不断训练,因此您无需提供训练数据。 所有结果都包括一个置信度分数,它表明人工智能对检测到的实体的准确性的置信度。

 

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自然语言处理理解医学笔记

我们通过 API 扩展处理,将文本分析功能构建为强大而准确的自然语言处理应用程序。

准确性

通过使用深度学习技术准确分析文本。 我们的模型不断使用跨多个领域的新数据进行训练,以提高准确性。

可扩展性

从多个文档中识别信息,从而快速了解患者的健康和护理。

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)。

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,AI 和 ML 可以更快、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,并提供患者是否检测呈阳性等上下文或否定,以使提取的术语有意义。

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。

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

 

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。

医疗报告

今天,许多健康数据都没有像医生笔记、临床试验报告和患者健康记录这样的医学文本。 但是,手动提取数据是一个耗时的过程,并且基于规则的自动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,数据在推动医疗保健和生命科学行业、改善患者治疗效果和提高效率所需的大规模分析中仍然无法使用。

显着改善诊断

对于医院或诊所而言,在患者记录中找到正确的诊断结果并映射到国际疾病分类 (ICD) 中的有效代码可能既耗时又乏味。 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,“心房颤动”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。 这减少了医疗编码人员必须花费在分析非结构化笔记上的时间,减少了临床工作人员的时间负担,并提高了效率。

如何在医疗保健中集成和协作 AI?

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。 消除繁琐任务的负担,让医务人员有时间改变临床医生的角色和日常实践。

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