ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွက်အတုထောက်လှမ်းရေး

နေ့စဉ်စိန်ခေါ်မှုများကိုကျော်လွှားရန် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသောဒေတာကို မြှင့်တင်ပါ။ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ရိုးရှင်းစေပြီး ပိုမိုကြီးမားသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ရယူကာ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု NLP ရှိသည့် လူနာများထံ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့် စောင့်ရှောက်မှု ပေးဆောင်ပါ။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု Ai

အမြန်နှုန်းနှင့် ရိုးရှင်းမှုကို ပေးဆောင်သည့် အပြင်းထန်ဆုံး ဆေးခန်း NLP API များ

လက်တွေ့ Nlp Apis

ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော ဆေးခန်းဒေတာများမှ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော ဆေးခန်းများကို ထုတ်ယူခြင်း။

PHI လျှော့ချရေး

အကာအကွယ်ပေးထားသော ကျန်းမာရေးအချက်အလက် (PHI) သည် လူနာကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်အသုံးပြုနိုင်သည့် အချက်အလက်အားလုံးကို ဆိုလိုသည်မှာ “တိုက်ရိုက်သတ်မှတ်ခြင်း” အားလုံးကို ဖယ်ရှားပေးသည့် API၊

SnoMed နှင့် RxNorm

Snomed CT နှင့် RxNorm ခွဲခြားသတ်မှတ်မှုများကို စိစစ်၍ ရရှိရန်အတွက် Natural Language Processing (NLP) ကို အသုံးပြုသည့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ငွေတောင်းခံခြင်းနှင့် ကုဒ်အတွက် API ကို အကောင်အထည်ဖော်ပါ။

 

Loinc

ဓာတ်ခွဲခန်းစမ်းသပ်မှုအမိန့်များနှင့်ရလဒ်များကိုစစ်ဆေးသော Clinical API ကျွန်ုပ်တို့၏ NLP ကို ​​အသုံးပြု၍ ခွဲခြားသတ်မှတ်မှုများ၊ အမည်များနှင့် ကုဒ်များအတွက် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဓာတ်ခွဲခန်းလေ့လာတွေ့ရှိချက်များကို လော့ခ်ဖွင့်ပါ။

ICD-10

ခလုတ်တစ်ချက်နှိပ်ရုံဖြင့် လူနာကြုံတွေ့ရသောစာရွက်စာတမ်းများမှ ငွေတောင်းခံနိုင်သော ICD-10-CM နှင့် PCS ကုဒ်များကို ထုတ်ယူသည့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာကုဒ်အတွက် အလွန်တိကျသော API။

Named Entity အသိအမှတ်ပြုခြင်း (NER)

Deep Learning NLP Models များကို အသုံးပြု၍ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော ဆေးခန်းဒေတာအမြောက်အမြားမှ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအဖွဲ့အစည်းများ၊ ၎င်း၏အကြောင်းအရာနှင့် ဆက်စပ်မှုကို ထုတ်ယူသည့် Clinical NLP API။

စိတ်ကြိုက် API များ

စိတ်ကြိုက်လိုအပ်ချက်များအတွက် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ထားသည်။ သင့်တွင် သီးခြားလိုအပ်ချက်တစ်ခုရှိပါသလား။ HealthcareNLP ၏ သုတေသီများနှင့် အင်ဂျင်နီယာများအဖွဲ့သည် အထူးသဖြင့် သင့်အတွက် ၎င်းကို တည်ဆောက်မည်ဖြစ်သည်။

မှုများကိုသုံးပါ

de-သတ်မှတ်ခြင်း
de-သတ်မှတ်ခြင်း
Clinical Entity အသိအမှတ်ပြုမှု
Clinical Entity အသိအမှတ်ပြုမှု
ကင်ဆာရောဂါ မော်ဒယ်များ
ကင်ဆာ
မော်ဒယ်
ဆှေမြိုး
ထုတ်ယူခြင်း
Relation Extraction
ဓာတ်မှန်ရိုက်နည်းများ
ဒီယိုရောင်ခြည်ကုသမှုပညာ
မော်ဒယ်

status
အခိုင်အမာ အခြေအနေ

အောင်မြင်မှုပုံပြင်များ

ကင်ဆာရောဂါ ဒေတာ မြှင့်တင်ခြင်း- လိုင်စင်ထုတ်ပေးခြင်း၊ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် မှတ်ချက်ပေးခြင်း

ထင်ရှားသောကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအဖွဲ့အစည်းတစ်ခုဖြစ်သည့် ဖောက်သည်သည် ကင်ဆာရောဂါမှတ်တမ်းအများအပြားကို ကိုင်တွယ်ရန် ခေတ်မီဆန်းသစ်သော NLP စနစ်တစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။ ဤ case study သည် HIPAA စည်းမျဉ်းများနှင့်အညီ တိကျသော ဒေတာမှတ်ချက်များ၊ တင်းကျပ်သော ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် NLP အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းများမှတစ်ဆင့် သုံးစွဲသူ၏သုတေသနကို တိုးတက်စေရာတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏လုပ်ငန်းကို အသေးစိတ်ဖော်ပြထားသည်။

ပြဿနာ: ပရောဂျက်သည် နည်းပညာနှင့် ဗျူဟာမြောက် မှတ်ချက်ကျွမ်းကျင်မှု နှစ်ခုစလုံးလိုအပ်သည့် ပရောဂျက်တွင် ကျွမ်းကျင်သော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ စာရွက်စာတမ်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အဖွဲ့အစည်း ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် HIPAA တွင် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ လိုက်နာမှုတို့ကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။

ဖြေရှင်းချက်: ဖောက်သည်၏ NLP မော်ဒယ်အတွက် အညွှန်းတပ်ထားသော မှတ်တမ်း ၁၀,၀၀၀ ကို ပေးပို့ခဲ့ပြီး HIPAA စံနှုန်းများကို လိုက်နာကာ ၎င်းတို့၏ ကင်ဆာရောဂါဆိုင်ရာ သုတေသနနှင့် လူနာစောင့်ရှောက်မှု ရလဒ်များကို မြှင့်တင်ပေးခဲ့သည်။

ကင်ဆာရောဂါ Nlp ဖြစ်ရပ်မှန်လေ့လာမှု

Shaip ၏ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI အကျိုးကျေးဇူးများ

တိကျမှု

တိကျမှု

ကျွန်ုပ်တို့၏ NLP မော်ဒယ်သည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာစာသားကို လုပ်ဆောင်ရာတွင် မြင့်မားသောတိကျမှုရှိပါသည်။

ကြိုးမဲ့

ကြိုးမဲ့

Coding သို့မဟုတ် NLP အသိပညာ မလိုအပ်ပါ။ စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း စတင်လိုက်ပါ။

interface

interface

ရိုးရှင်းသော NLP အကောင်အထည်ဖော်မှုနှင့် အသုံးပြုမှုကို ရယူပါ။

စိတ်ကြိုက်

စိတ်ကြိုက်

သင့်အဖွဲ့အစည်း၏ ထူးခြားသောလိုအပ်ချက်များနှင့် လိုအပ်ချက်များကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ချိန်ညှိပါ။

အပြန်အလှန်အသုံးပြု

အပြန်အလှန်အသုံးပြု

၎င်းကို သင်၏လက်ရှိကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစနစ်များနှင့် ပေါင်းစပ်ပြီး ချောမွေ့စွာလုပ်ဆောင်ပါ။

ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် လုံခြုံရေး၏ အမြင့်ဆုံးစံနှုန်းများ

ကျွန်ုပ်တို့၏ Natural Language Processing (NLP) နည်းပညာကို ပြီးပြည့်စုံသော ဘေးကင်းမှုနှင့် လုံခြုံရေးကို သေချာစေရန် တင်းကြပ်သော အစီအမံများဖြင့် ရေးဆွဲထားသည်။

  • ခေတ်မီသော ကုဒ်ဝှက်ခြင်း ပရိုတိုကောများ
  • လုံခြုံသောဒေတာသိုလှောင်မှု
  • HIPAA နှင့် GDPR ကိုလိုက်နာခြင်း။
  • ပွင့်လင်းသော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာမူဝါဒ
Shaip ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ & လုံခြုံရေး
လက်ထဲတွင် စမတ်ဖုန်း

သင်ရှာနေသည့်အရာကို ရှာမတွေ့ဘူးလား။

ကျွန်ုပ်တို့၏ Healthcare NLP APIs များဖြင့် ယနေ့စတင်လိုက်ပါ။

  • စာရင်းသွင်းခြင်းဖြင့်၊ Shaip နှင့် သဘောတူပါသည်။ ကိုယ်ရေးအချက်အလက်ပေါ်လစီ နှင့် ဝန်ဆောင်မှုစည်းမျဉ်းများ Shaip ထံမှ B2B စျေးကွက်ချဲ့ထွင်ဆက်သွယ်ရေးကို လက်ခံရယူရန် ကျွန်ုပ်၏သဘောတူညီချက်ကို ပေးဆောင်ပါ။

Healthcare NLP သည် အီလက်ထရွန်းနစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများ၊ ဆေးခန်းမှတ်စုများ၊ သုတေသနစာတမ်းများနှင့် လူနာတုံ့ပြန်ချက်အပါအဝင် ရှုပ်ထွေးသောဆေးဘက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကို ထုတ်ယူရန်၊ လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် နားလည်ရန် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဏ္ဍရှိ သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းပညာများကို အသုံးချပါသည်။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် NLP ကို ​​ရောဂါကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် ရောဂါရှာဖွေခြင်း၊ ကုသမှုလမ်းကြောင်း အကြံပြုချက်များ၊ လူနာ၏ခံစားချက်ကိုနားလည်ခြင်း၊ ဒေတာထည့်သွင်းမှုကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ငွေပေးချေမှုလုပ်ငန်းစဉ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် သတိပေးချက်နှင့် အခြားအရာများအတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

NLP သည် လူနာတစ်ဦး၏ ရာဇဝင်၊ ရောဂါလက္ခဏာများနှင့် စိုးရိမ်ပူပန်မှုများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်နိုင်ရန် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးသူများကို ကူညီပေးနိုင်ပြီး ပိုမိုတိကျသောရောဂါရှာဖွေမှုများနှင့် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ထားသော ကုသမှုအစီအစဉ်များကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။ ၎င်းသည် ဒေတာအများအပြားကို ထိရောက်စွာ စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း၊ သုတေသနပြုခြင်း၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ပုံစံထုတ်ခြင်းနှင့် တက်ကြွသော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု စီမံခန့်ခွဲမှုတို့ကို လွယ်ကူချောမွေ့စေပါသည်။

အချို့သောစိန်ခေါ်မှုများတွင် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော စံမဟုတ်သော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန်၊ ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် လုံခြုံရေးကို သေချာစေရန်၊ ဘာသာစကားနှင့် ယဉ်ကျေးမှုဆိုင်ရာ အတားအဆီးများကို ကျော်လွှားပြီး NLP စနစ်များကို လက်ရှိကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု IT အခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် ပေါင်းစည်းခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု NLP သည် US ရှိ Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) ကဲ့သို့သော သက်ဆိုင်ရာ ဒေတာ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ ဥပဒေနှင့် စည်းမျဉ်းများအားလုံးကို လိုက်နာရမည်ဖြစ်ပြီး ၎င်းတွင် ဒေတာကို အမည်ဝှက်ထားခြင်း၊ လူနာ၏ ခွင့်ပြုချက်ရယူခြင်းနှင့် တင်းကျပ်သော ဒေတာလုံခြုံရေးဆောင်ရွက်မှုများ အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းတို့ ပါဝင်နိုင်သည်။

ဟုတ်ပါသည်၊ Healthcare NLP သည် အဝေးမှ လူနာစောင့်ကြပ်ကြည့်ရှုခြင်း၊ လူနာ၏ပြောသော သို့မဟုတ် ရေးသားထားသောဘာသာစကားကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဘာသာပြန်ပေးခြင်းနှင့် လူနာများကို အဝေးမှ ရောဂါရှာဖွေကုသရန် သမားတော်များအား ကူညီပေးခြင်းဖြင့် တယ်လီဆေးပညာတွင် အဖိုးတန်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်နိုင်ပါသည်။

NLP သည် စာပေပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းနှင့် ဒေတာထုတ်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများတွင် ပုံစံများနှင့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ရှုပ်ထွေးသောဆေးဘက်ဆိုင်ရာဝေါဟာရများကို နားလည်စေရန် သုတေသီများအား ကူညီပေးခြင်းဖြင့် ဆေးသုတေသနတွင် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

ဟုတ်ပါသည်၊ လူနာဒေတာနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာစာပေများတွင် ပုံစံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် NLP algorithms သည် ရောဂါများဖြစ်နိုင်ခြေကို ခန့်မှန်းနိုင်သည်။ ဤကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုပုံစံများသည် သမားတော်များကို စောစီးစွာသိရှိနိုင်စေရန်နှင့် ကြိုတင်ကာကွယ်စောင့်ရှောက်မှုတွင် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

NLP သည် ရောဂါရှာဖွေခြင်း၊ ရောဂါလက္ခဏာများနှင့် ကုသမှုများကဲ့သို့ EHRs မှ အရေးကြီးသော ဆေးခန်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူပြီး အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုနိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးသူများကို EHR ဒေတာကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာအသုံးပြုရန် ကူညီပေးနိုင်ပြီး လူနာရလဒ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေပါသည်။

Healthcare NLP ၏အနာဂတ်တွင် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဘာသာစကားကို ပိုမိုခေတ်မီနားလည်မှု၊ လူနာဒေတာများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် အခြားကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနည်းပညာများနှင့် ချောမွေ့စွာပေါင်းစပ်ခြင်းတို့ ပါဝင်နိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် လူနာစောင့်ရှောက်မှု၊ ဆေးသုတေသနနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစီမံခန့်ခွဲမှုတို့ကို တော်လှန်ရန် အလားအလာရှိသည်။