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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 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.
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.
Künstliche Intelligenz bietet Krankenhäusern wichtige Analyse- und maschinelle Lernwerkzeuge, um die Effizienz zu verbessern und Krankenhausverschwendung zu reduzieren.
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.
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.
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.
Wir erweitern die Verarbeitung durch APIs, um Textanalysefunktionen in leistungsstarke und genaue Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache zu integrieren.
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.
Identifizieren Sie Informationen aus mehreren Dokumenten, um schnelle Einblicke in die Gesundheit und Pflege von Patienten zu erhalten.
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.
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.
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.
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.
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.
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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