DIENSTLEISTUNGEN

Künstliche Intelligenz erweitert das Gesundheitswesen

Die innovative Technologie von KI und ML unterstützt und löst Probleme im Gesundheitswesen

Künstliche Intelligenz macht Gesundheitsdaten sinnvoll

Die KI-Verarbeitung ermöglicht es Gesundheitsdienstleistern, Krankenkassen und Pharmaunternehmen, Gesundheitsdaten im Petabyte-Bereich in der Cloud zu speichern, umzuwandeln, abzufragen und konsistent zu analysieren.
Vor allem wandelt es unstrukturierte Daten schnell in aussagekräftige Informationen um

Transformieren Sie unstrukturierte Daten mit dedizierten Machine Learning (ML)-Modellen

Transformieren Sie die rohen medizinischen Textdaten mithilfe spezialisierter ML-Modelle, die darauf trainiert sind, aussagekräftige Informationen aus unstrukturierten Gesundheitsdaten zu verstehen und zu extrahieren. Mit integriertem medizinischem NLP können Sie Entitäten (z. B. medizinische Verfahren und Medikamente), Entitätsbeziehungen (z. B. Medikamente und ihre Dosierung) und Entitätsmerkmale (z. B. positive oder negative Testergebnisse oder Zeitpunkt des Eingriffs) automatisch extrahieren aus Ihrem medizinischen Text.

KI hat immense Fortschritte gemacht und erweitert die Gesundheitsdienste auf allen Ebenen.

Erfassen Sie schnell und einfach Gesundheitsdaten

Importieren Sie in großem Maßstab lokale FHIR-Dateien (Fast Healthcare Interoperability Resources), einschließlich medizinischer Notizen, Laborberichte, Versicherungsansprüche und mehr, in einen dedizierten Cloud-Service. Anschließend können Sie die Daten dann in nachgelagerten Anwendungen oder Workflows verwenden.

Künstliche Intelligenz hilft Krankenhäusern, Krankenkassen und Life-Science-Organisationen, Versorgungslücken zu schließen, die Versorgungsqualität deutlich zu verbessern und Kosten zu senken, indem sie eine vollständige Sicht auf die Krankengeschichte der Patienten erstellen.

Optimieren Sie die Krankenhauseffizienz

Künstliche Intelligenz bietet Krankenhäusern wichtige Analyse- und maschinelle Lernwerkzeuge, um die Effizienz zu verbessern und Krankenhausverschwendung zu reduzieren.

Heutzutage sind viele Gesundheitsdaten frei von medizinischen Texten wie Arztnotizen, 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 die Gesundheits- und Biowissenschaftsbranche voranzubringen, die Patientenergebnisse zu verbessern und Effizienz zu schaffen. 

Vorteile, Automatisierung und Anwendungsfälle mit künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen revolutionieren derzeit das Gesundheitswesen. Wenn es um unsere Gesundheit geht, kann das Versprechen der KI, die Ergebnisse zu verbessern, sehr faszinierend sein. Die meisten sind mit der Angst vor schlecht verwalteter Pflege aufgrund mangelnder menschlicher Aufsicht belastet. Aber die Wahrheit ist, dass KI in dieser entscheidenden Zeit, in der wir eine Verbesserung des Gesundheitssystems brauchen, die beste Perspektive ist. Falsche Diagnosen, unnötige Tests, falsche Testergebnisse und Behandlungen, wiederholte Studien und Forschung sind die Probleme, mit denen das Gesundheitssystem konfrontiert ist, und es besteht die Notwendigkeit, KI zur Verbesserung des Gesundheitssektors einzusetzen.

Patient Case Management und Ergebnis— Ärzte und Gesundheitsdienstleister können problemlos verwalten und auf wichtige medizinische Daten zugreifen, die nicht in herkömmliche Formulare passen. Patienten können ihre gesundheitlichen Bedenken in vielen Formaten melden, z. B. als Erzählungen mit weiteren Informationen. Durch die Analyse von Fallnotizen haben Anbieter einen frühzeitigen Start und können Kandidaten für ein frühzeitiges Screening von Erkrankungen identifizieren, bevor die Behandlung schwieriger und teurer wird.

Klinische Forschung—Biowissenschaften und Forschungsorganisationen können den Matching-Prozess für die Aufnahme von Patienten in klinische Studien optimieren. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Erkennung relevanter Informationen in klinischen Texten können Forscher die Pharmakovigilanz verbessern, eine Überwachung nach dem Inverkehrbringen durchführen, um unerwünschte Arzneimittelereignisse zu überwachen, und die therapeutische Wirksamkeit bewerten, indem sie wichtige Informationen in Follow-up-Notizen und anderen klinischen Texten leicht erkennen. Beispielsweise kann es einfacher und effektiver sein, zu überwachen, wie Patienten auf bestimmte Therapien ansprechen, indem man ihre Erzählungen analysiert.

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Klinische Forschung – Anwendungsfall

Biowissenschaften und Forschungsorganisationen können den Matching-Prozess für die Aufnahme von Patienten in klinische Studien optimieren. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Erkennung relevanter Informationen in klinischen Texten können Forscher die Pharmakovigilanz verbessern, eine Überwachung nach dem Inverkehrbringen durchführen, um unerwünschte Arzneimittelereignisse zu überwachen, und die therapeutische Wirksamkeit bewerten, indem sie wichtige Informationen in Follow-up-Notizen und anderen klinischen Texten einfach erkennen.
Beispielsweise kann es einfacher und effektiver sein, zu überwachen, wie Patienten auf bestimmte Therapien ansprechen, indem man ihre Erzählungen analysiert.

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Wie funktioniert KI bei medizinischen Datensätzen?

Künstliche Intelligenz verwendet ein vortrainiertes Natural Language Processing (NLP)-Modell, um unstrukturierte Daten zu analysieren – klinische Texte durch Strukturerkennung. Eine Annäherung an die Entität ist ein Textverweis auf verschiedene medizinische Informationen, wie z. B.: Erkrankungen, Medikamente oder geschützte Gesundheitsinformationen (PHI). Einige Verfahren gehen noch einen Schritt weiter, indem sie Entitäten erkennen und diese Entitäten dann mit standardisierten Ontologien verknüpfen. Das Modell wird kontinuierlich anhand einer großen Anzahl medizinischer Texte trainiert, sodass Sie keine Trainingsdaten bereitstellen müssen. Alle Ergebnisse enthalten einen Konfidenzwert, der das Vertrauen angibt, das künstliche Intelligenz in die Genauigkeit der erkannten Entitäten hat.

 

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Natural Language Processing versteht Medical Notes

Wir erweitern die Verarbeitung durch APIs, um Textanalysefunktionen in leistungsstarke und genaue Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache zu integrieren.

Genauigkeit

Durch die Verwendung von Deep-Learning-Technologie zur genauen Textanalyse. Unsere Modelle werden ständig mit neuen Daten aus mehreren Domänen trainiert, um die Genauigkeit zu verbessern.

Skalierbarkeit

Identifizieren Sie Informationen aus mehreren Dokumenten, um schnelle Einblicke in die Gesundheit und Pflege von Patienten zu erhalten.

KI und ML haben das Potenzial, medizinischem Personal datengesteuerte klinische Entscheidungsunterstützung (CDS) bereitzustellen.

Schnell und präzise medizinische Informationen extrahieren

Basierend auf fortschrittlichen Modellen für maschinelles Lernen verstehen und identifizieren KI und ML komplexe medizinische Informationen schnell und genauer. Beispielsweise kann das System „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 aussagekräftig zu machen.

Vertrauliche Patientendaten schützen

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.

Niedrigere Bearbeitungsgebühren für medizinische Dokumente

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

 

Wie können wir Ihnen helfen, KI im Gesundheitswesen einzusetzen?

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.

Medizinische Berichte

Heutzutage sind viele Gesundheitsdaten frei von medizinischen Texten wie Arztnotizen, 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 die Gesundheits- und Biowissenschaftsbranche voranzubringen, die Patientenergebnisse zu verbessern und Effizienz zu schaffen.

Diagnose erheblich verbessern

Für ein Krankenhaus oder eine Klinik kann es zeitaufwändig und mühsam sein, die richtige Diagnose in den Patientennotizen zu finden, die dem gültigen Code in der Internationalen Klassifikation der Krankheiten (ICD) zugeordnet werden sollten. Darüber hinaus ist es besonders herausfordernd, Diagnosen zu extrahieren, die auf unterschiedliche Weise dargestellt werden können. Beispielsweise wird „Vorhofflimmern“ manchmal als „AF“ geschrieben. KI und ML können Abkürzungen, Rechtschreibfehler und Tippfehler im medizinischen Text innerhalb unseres Systems genau identifizieren. Dies reduziert die Zeit, die ein medizinischer Kodierer für die Analyse unstrukturierter Notizen aufwenden muss, verringert die Zeitbelastung für das klinische Personal und verbessert die Effizienz.

Wie lässt sich KI im Gesundheitswesen integrieren und zusammenarbeiten?

Künstliche Intelligenz kann helfen, Daten zu verwalten und zu analysieren, Entscheidungen zu treffen und Gespräche im Gesundheitswesen zu führen, also ist sie bestimmt. Um die Last mühsamer Aufgaben zu beseitigen und dem medizinischen Personal Zeit zurückzugeben, um die Rollen und alltäglichen Praktiken des Klinikpersonals zu ändern.

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