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KI im Gesundheitswesen ist ein vorherrschender Begriff, um den Einsatz von Machine Learning-Algorithmen und -Software oder künstlicher Intelligenz zu beschreiben, um die menschliche Wahrnehmung bei der Analyse, Präsentation und dem Verständnis komplexer medizinischer und Gesundheitsdaten zu simulieren.
Basierend auf fortschrittlichen Modellen für maschinelles Lernen verstehen und identifizieren KI und ML komplexe medizinische Informationen schneller und genauer. Das System kann zum Beispiel "Methicillin-resistenter Staphylococcus aureus" (oft als "MRSA" eingegeben) extrahieren, mit dem ICD-15.212-CM-Code "J10" verknüpfen und Kontext bereitstellen, z. B. ob ein Patient positiv getestet wurde oder negativ, um den extrahierten Begriff sinnvoll zu machen.
Eine Reihe von Tools für KI und ML bietet verschiedene Funktionen, die dem Gesundheitssektor helfen, strikt konform zu bleiben und Patientendaten zu schützen. Der Dienst ist HIPAA-qualifiziert und kann geschützte Gesundheitsinformationen (PHI) identifizieren, die in Krankenaktensystemen gespeichert sind, während er die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) einhält. Darüber hinaus können unsere Entwickler Datenschutz- und robuste Sicherheitslösungen bereitstellen, indem sie relevante Patientenkennungen extrahieren und anschließend identifizieren, wie in der Safe-Harbor-Methode der De-Identifikation von HIPAA beschrieben.
Der Service macht es einfach, unstrukturierte medizinische Texte aus Patientenakten, Abrechnung und klinische Indexierung zu automatisieren und die Kosten für die Verarbeitung und Kodierung von unstrukturiertem medizinischem Text zu senken. Das Team unserer Entwickler kann sich in bestehende Workflows Systeme und Anwendungen integrieren
Der alltägliche Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen umfasst Anwendungen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), die klinische Dokumentation verstehen und klassifizieren können. NLP-Systeme können beispielsweise unstrukturierte klinische Notizen von Patienten analysieren und so unglaubliche Einblicke in das Verständnis der Qualität, Verbesserung der Methoden und bessere Patientenergebnisse liefern.
Extrahieren Sie Informationen aus unstrukturiertem medizinischem Text genau und schnell
Heutzutage sind viele Gesundheitsdaten frei von medizinischen Texten wie Arztbriefen, klinischen Studienberichten und Patientenakten. Das manuelle Extrahieren der Daten ist jedoch ein zeitaufwändiger Prozess, und automatisierte, regelbasierte Versuche, die Daten zu extrahieren, erfassen nicht die ganze Geschichte, da sie den Kontext nicht berücksichtigen. Aus diesem Grund bleiben Daten für groß angelegte Analysen unbrauchbar, die erforderlich sind, um das Gesundheitswesen und die Life-Sciences-Branche voranzubringen, die Patientenergebnisse zu verbessern und die Effizienz zu steigern.
Um Patienten für klinische Studien in vielen medizinischen Bereichen zu rekrutieren, müssen schnell die richtigen Auswahlkriterien gefunden werden. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verstehen und identifizieren komplexe medizinische Informationen in unstrukturiertem Text, um die Indexierung und Suche zu erleichtern. Anschließend ein Einblick in die Krankengeschichte des Patienten
Künstliche Intelligenz kann im Gesundheitswesen helfen, Daten zu verwalten und zu analysieren, Entscheidungen zu treffen und Gespräche zu führen. Die Last der mühsamen Aufgaben abnehmen und dem medizinischen Personal Zeit zurückgeben, um die Rolle des Klinikers und die tägliche Praxis zu ändern.
Für ein Krankenhaus oder eine Klinik kann es zeitaufwändig und mühsam sein, die richtige Diagnose in den Patientennotizen zu finden, die dem gültigen Code der Internationalen Klassifikation der Krankheiten (ICD) zugeordnet werden sollten. Darüber hinaus ist es besonders anspruchsvoll, Diagnosen zu extrahieren, die auf unterschiedliche Weise dargestellt werden können. Zum Beispiel wird „Vorhofflimmern“ manchmal als „AF“ geschrieben. KI und ML können Abkürzungen, Rechtschreibfehler und Tippfehler im medizinischen Text in unserem System genau erkennen. Dies reduziert die Zeit, die ein medizinischer Kodierer für die Analyse unstrukturierter Notizen aufwenden muss, verringert den Zeitaufwand für das klinische Personal und verbessert die Effizienz.
Da täglich Petabytes an unstrukturierten Daten in Krankenhaussystemen anfallen, ist es unser Ziel, diese Informationen in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln, die effizient abgerufen und verstanden werden können. Wir nutzen KI und ML, um die Funktionen zu verstehen und bereitzustellen, die unseren Kunden helfen, indem wir schnell Informationen aus medizinischen Dokumenten extrahieren und erstellen, um eine umfassende Längsansicht der Patienten zu erstellen und Entscheidungsunterstützung und Populationsanalysen zu ermöglichen.
Medical Named Entity and Relationship Extraction (NERe), API gibt die medizinischen Informationen wie Medikamente, Gesundheitszustand, Tests, Behandlungen und Verfahren (TTP), Anatomie und geschützte Gesundheitsinformationen (PHI) zurück. Es identifiziert auch Beziehungen zwischen extrahierten Subtypen, die mit Medikamenten und TTP verbunden sind. Es gibt auch kontextbezogene Informationen als „Eigenschaften“ von Entitäten (Negation oder wenn eine Diagnose ein Zeichen oder Symptom ist). Die folgende Tabelle zeigt die extrahierten Daten mit relevanten Untertypen und Entitätsmerkmalen.
Mit einer einfachen API können wir schnell und genau Informationen wie medizinische Zustände, Medikamente, Dosierungen, Tests, Behandlungen und Verfahren sowie geschützte Gesundheitsinformationen extrahieren und gleichzeitig den Kontext der Daten beibehalten. Wir können die Beziehungen zwischen den extrahierten Informationen identifizieren, um Sie bei der Entwicklung von Anwendungen für Anwendungsfälle wie Bevölkerungsgesundheitsanalyse, Management klinischer Studien, Pharmakovigilanz und Zusammenfassung zu unterstützen
Die APIs zur Verknüpfung medizinischer Ontologien identifizieren medizinische Informationen und verknüpfen sie mit den Codes und Konzepten der medizinischen Standardontologien. Zum Beispiel werden medizinische Zustände mit ICD-10-CM-Codes (zB "Kopfschmerz" hängt mit dem "R51"-Code) mit der InferICD10CM-API verknüpft. Im Gegensatz dazu sind Medikamente mit RxNorm-Codes verknüpft ("Acetaminophine / Codein" ist mit dem Cui "C2341132" verknüpft). Darüber hinaus erkennen die Medical Ontology Linking APIs auch Kontextinformationen als Entitätsmerkmale (zB Negation).
Bei jeder Umgebung, die wir erstellen, steht die Sicherheit im Vordergrund, kein nachträglicher Gedanke. Wir nehmen die Daten und den Ruf unserer Kunden sehr ernst und unsere gesamte Infrastruktur ist mindestens nach PCI DSS oder höher gesichert. IT-Sicherheit steht bei uns an erster Stelle, die wir mit unserem Wissen und unserer Erfahrung nutzen.
Wir investieren in die neuesten und innovativsten Technologien wie KI und ML, weil sie unseren Kunden den größten Mehrwert bieten. Wir sind sehr zufrieden, wenn wir Unternehmen dabei unterstützen können, IT-Technologien in sicheren Umgebungen möglichst effizient einzusetzen. Das Ziel ist, dass unsere Kunden von ihrem Investment zehnfach profitieren.
Wir bieten Experten die erforderlichen Fähigkeiten und Erfahrungen, um alle beweglichen Teile Ihres Unternehmens in Bewegung zu setzen. Unser Ziel war es schon immer, umsetzbare Informationen zu liefern, die für das Geschäft unserer Kunden einen echten Unterschied machen. Es hilft ihnen zu wachsen!
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