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El procesamiento de IA permite a los proveedores de atención médica, las compañías de seguros de salud y las compañías farmacéuticas almacenar, transformar, consultar y analizar de manera consistente los datos de salud en la nube a una escala de petabytes.
Lo que es más importante, transforma datos no estructurados en información significativa a una velocidad
Transforme los datos de texto médico sin procesar utilizando modelos de ML especializados capacitados para comprender y extraer información significativa de datos de atención médica no estructurados. Con la PNL médica integrada, puede extraer automáticamente datos de entidades (por ejemplo, procedimientos médicos y medicamentos), relaciones de entidades (por ejemplo, medicamentos y su dosis) y rasgos de entidades (por ejemplo, resultados de pruebas positivos o negativos o tiempo del procedimiento). de su texto médico.
A escala, importe archivos locales de Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR), incluidas notas médicas, informes de laboratorio, reclamaciones de seguros y más, a un servicio en la nube dedicado. Posteriormente, puede utilizar los datos en aplicaciones o flujos de trabajo posteriores.
La inteligencia artificial ayuda a los hospitales, las compañías de seguros de salud y las organizaciones de ciencias de la vida a cerrar las brechas en la atención, mejorar significativamente la calidad de la atención y reducir los costos al recopilar una vista completa del historial médico de los pacientes.
La inteligencia artificial ofrece a los hospitales herramientas clave de análisis y aprendizaje automático para mejorar la eficiencia y reducir el desperdicio hospitalario.
La Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático están revolucionando actualmente el sector sanitario. Cuando se trata de nuestra salud, la promesa de la IA de mejorar los resultados puede ser muy intrigante. La mayoría está agobiada por el temor de una atención mal administrada debido a la falta de supervisión humana. Pero la verdad es que la IA es la mejor perspectiva en este momento crucial en el que necesitamos una mejora en el sistema de salud. Los diagnósticos erróneos, las pruebas innecesarias, los resultados de las pruebas y los tratamientos falsos, los ensayos y la investigación repetitivos son los problemas que enfrenta el sistema de atención médica, y existe la necesidad de aprovechar la IA para mejorar el sector de la atención médica.
Manejo de casos de pacientes y resultados— Los médicos y los proveedores de atención médica pueden administrar con facilidad y acceder a datos médicos cruciales que no se ajustan a los formularios tradicionales. Los pacientes pueden informar sus problemas de salud en muchos formatos, como narraciones con más información. Al analizar las notas de los casos, los proveedores tienen una ventaja inicial y pueden identificar candidatos para la detección temprana de condiciones médicas antes de que la condición se vuelva más difícil y costosa de tratar.
Investigación clínica—Las organizaciones de ciencias de la vida y de investigación pueden optimizar el proceso de coincidencia para inscribir pacientes en ensayos clínicos. Mediante el uso de la inteligencia artificial para detectar información pertinente en el texto clínico, los investigadores pueden mejorar la farmacovigilancia, realizar una vigilancia posterior a la comercialización para controlar los eventos adversos de los medicamentos y evaluar la eficacia terapéutica al detectar fácilmente información vital en las notas de seguimiento y otros textos clínicos. Por ejemplo, puede ser más fácil y efectivo monitorear cómo los pacientes responden a ciertas terapias analizando sus narrativas.
Las organizaciones de ciencias de la vida y de investigación pueden optimizar el proceso de coincidencia para inscribir pacientes en ensayos clínicos. Al utilizar la inteligencia artificial para detectar información pertinente en el texto clínico, los investigadores pueden mejorar la farmacovigilancia, realizar una vigilancia posterior a la comercialización para controlar los eventos adversos de los medicamentos y evaluar la eficacia terapéutica al detectar fácilmente información vital en las notas de seguimiento y otros textos clínicos.
Por ejemplo, puede ser más fácil y efectivo monitorear cómo los pacientes responden a ciertas terapias analizando sus narrativas.
La inteligencia artificial utiliza un modelo de procesamiento de lenguaje natural (NLP) preentrenado para analizar datos no estructurados: texto clínico a través de la detección de estructuras. Un acercamiento a la entidad es una referencia textual a diversa información médica como: condiciones médicas, medicamentos o Información de Salud Protegida (PHI). Algunos procedimientos van un paso más allá al detectar entidades y luego vincular esas entidades a ontologías estandarizadas. El modelo se entrena continuamente en una gran cantidad de textos médicos, por lo que no necesita proporcionar datos de entrenamiento. Todos los resultados incluyen una puntuación de confianza, que indica la confianza que tiene la Inteligencia Artificial en la precisión de las entidades detectadas.
Expandimos el procesamiento a través de API para desarrollar capacidades de análisis de texto en aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural potentes y precisas.
Mediante el uso de tecnología de aprendizaje profundo para analizar el texto con precisión. Nuestros modelos se entrenan constantemente con nuevos datos en múltiples dominios para mejorar la precisión.
Identifique la información de múltiples documentos, lo que hace posible una visión rápida de la salud y la atención del paciente.
Con la tecnología de modelos avanzados de aprendizaje automático, AI y ML comprenden e identifican información médica compleja de forma rápida y precisa. Por ejemplo, el sistema puede extraer "Staphylococcus aureus resistente a la meticilina" (a menudo ingresado como "MRSA"), vincularlo con el código ICD-15.212-CM "J10" y proporcionar contexto, como si un paciente dio positivo. o negativo, para que el término extraído tenga sentido.
Una variedad de herramientas para IA y ML proporciona varias capacidades para ayudar al sector de la salud a cumplir firmemente y proteger los datos de los pacientes. El servicio está calificado por HIPAA y puede identificar información de salud protegida (PHI) almacenada en sistemas de registros médicos mientras se adhiere al Reglamento General de Protección de Datos (GDPR). Además, nuestros desarrolladores pueden implementar la privacidad de los datos y soluciones de seguridad robustas extrayendo y luego identificando identificadores de pacientes relevantes como se describe en el método de desidentificación de puerto seguro de HIPAA.
El servicio facilita la automatización y reduce el costo de procesamiento y codificación de texto médico no estructurado de registros de pacientes, facturación e indexación clínica. El equipo de nuestros desarrolladores puede integrarse en sistemas y aplicaciones de flujos de trabajo existentes.
El uso diario de la inteligencia artificial en la atención médica implica aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (PNL) que pueden comprender y clasificar la documentación clínica. Por ejemplo, los sistemas de PNL pueden analizar notas clínicas no estructuradas de los pacientes, lo que brinda una visión increíble de la calidad de la comprensión, la mejora de los métodos y los mejores resultados para los pacientes.
Hoy en día, gran parte de los datos de salud están libres de texto médico, como notas de médicos, informes de ensayos clínicos y registros de salud de pacientes. Sin embargo, la extracción manual de datos es un proceso que requiere mucho tiempo, y los intentos automatizados y basados en reglas para extraer los datos no capturan toda la historia, ya que no toman en cuenta el contexto. Debido a eso, los datos permanecen inutilizables en los análisis a gran escala necesarios para avanzar en la industria de la salud y las ciencias de la vida, mejorar los resultados de los pacientes y crear eficiencias.
Para un hospital o clínica, encontrar el diagnóstico correcto en las notas de los pacientes que deben asignarse al código válido en la Clasificación Internacional de Enfermedades (ICD) puede llevar mucho tiempo y ser tedioso. Además, es particularmente difícil extraer diagnósticos que puedan representarse de diferentes maneras. Por ejemplo, "fibrilación auricular" a veces se escribe como "FA". AI y ML pueden identificar con precisión abreviaturas, errores ortográficos y errores tipográficos en el texto médico dentro de nuestro sistema. Esto reduce el tiempo que un codificador médico debe dedicar a analizar notas no estructuradas, disminuye la carga de tiempo del personal clínico y mejora la eficiencia.
La inteligencia artificial puede ayudar a administrar y analizar datos, tomar decisiones y realizar conversaciones en el cuidado de la salud, por lo que está destinado. Eliminar la carga de las tareas tediosas y devolver tiempo al personal médico para cambiar los roles y las prácticas diarias de los médicos.
Cada entorno que construimos tiene la seguridad en mente, no una ocurrencia tardía. Nos tomamos muy en serio los datos y la reputación de nuestros clientes y toda nuestra infraestructura está protegida al menos con PCI DSS o superior. La seguridad de TI es nuestra prioridad y la aprovechamos con nuestro conocimiento y experiencia.
Invertimos en las últimas tecnologías más innovadoras como AI y ML porque agregan el mayor valor a nuestros clientes. Obtenemos una enorme satisfacción cuando podemos ayudar a las empresas a utilizar las tecnologías de TI de la forma más eficiente en entornos seguros. El objetivo es que nuestros clientes se beneficien diez veces más de su inversión.
Brindamos a los expertos las habilidades y la experiencia necesarias para que todas las partes móviles de su negocio se muevan. Nuestro objetivo siempre ha sido brindar inteligencia procesable que marque una diferencia real en el negocio de nuestros clientes. ¡Les ayuda a crecer!
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