ہستی نکالنے کا استعمال کرتے ہوئے غیر ساختہ طبی ڈیٹا سے ضروری بصیرتیں نکالیں۔
دنیا کے معروف AI مصنوعات تیار کرنے کے لئے ٹیموں کو بااختیار بنانا۔
صحت کی دیکھ بھال میں نام شدہ ہستی کی شناخت (NER) غیر ساختہ متن سے مریضوں کے نام، طبی اصطلاحات اور مختلف اصطلاحات جیسے اداروں کا پتہ لگاتا اور ان کی درجہ بندی کرتا ہے۔ بیماریوں، علاج اور علامات جیسے اداروں کی درجہ بندی کر کے، NER معلومات کو زیادہ موثر نکالنے اور طبی ڈیٹا کے انتظام میں سہولت فراہم کرتا ہے۔
Shaip NER صحت کی دیکھ بھال کرنے والے اداروں کو غیر ساختہ ڈیٹا میں اہم تفصیلات کو سمجھنے، طبی رپورٹوں، انشورنس دستاویزات، مریضوں کے جائزوں، کلینیکل نوٹس وغیرہ میں اداروں کے درمیان روابط کو ظاہر کرنے میں مدد کرنے کے لیے تیار کیا گیا ہے۔ رشتہ نکالنے کی تکنیکوں کا استعمال طبی اداروں کے درمیان رشتوں کی خود بخود شناخت اور درجہ بندی کرنے کے لیے کیا جاتا ہے، بہتر ڈیٹا کی ساخت اور صحت کی دیکھ بھال کے فیصلہ سازی میں مدد ملتی ہے۔ NLP میں اپنی گہری مہارت سے تقویت حاصل کرتے ہوئے، ہم بصیرت فراہم کرتے ہیں اور پیچیدہ تشریحی منصوبوں سے نمٹتے ہیں، ان کی وسعت سے قطع نظر۔
طبی معلومات کا ایک وسیع حجم صحت کے ریکارڈ میں موجود ہے، بنیادی طور پر غیر ساختہ انداز میں۔ بائیو میڈیکل ٹیکسٹ مائننگ کی تکنیکوں کو بایو میڈیکل ڈومین میں بڑے پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے تاکہ ان بڑے غیر ساختہ ڈیٹاسیٹس سے متعلقہ بایومیڈیکل اداروں اور تعلقات کا تجزیہ کیا جا سکے۔ طبی ہستی کی تشریح اس غیر ساختہ مواد کو منظم شکل میں تبدیل کرنے میں سہولت فراہم کرتی ہے۔
2.1 طب کی خصوصیات
تقریباً ہر میڈیکل ریکارڈ میں ادویات اور ان کی خصوصیات کے بارے میں تفصیلات ہوتی ہیں، جو کہ طبی مشق کا ایک اہم پہلو ہے۔ قائم کردہ رہنما خطوط پر عمل کرتے ہوئے ان دواؤں کی مختلف صفات کی نشاندہی کرنا اور نشان زد کرنا ممکن ہے۔
2.2 لیب ڈیٹا کی خصوصیات
طبی ریکارڈوں میں لیبارٹری کے اعداد و شمار میں اکثر ان کی مخصوص صفات شامل ہوتی ہیں۔ ہم قائم کردہ رہنما خطوط کے مطابق لیب ڈیٹا کی ان صفات کو سمجھ سکتے ہیں اور ان کی تشریح کر سکتے ہیں۔
2.3 جسمانی پیمائش کی خصوصیات
جسمانی پیمائش، جو اکثر اہم علامات پر مشتمل ہوتی ہیں، عام طور پر طبی ریکارڈ میں ان کی متعلقہ صفات کے ساتھ دستاویزی ہوتی ہیں۔ ہم جسمانی پیمائش سے متعلق ان مختلف صفات کی نشاندہی اور تشریح کر سکتے ہیں۔ یہ تشریحات طبی ریکارڈوں میں درج طبی واقعات کو ٹریک کرنے اور ان کا تجزیہ کرنے میں بھی مدد کر سکتی ہیں۔
عام طبی NER تشریح کے علاوہ، ہم خصوصی ڈومینز جیسے کہ آنکولوجی کا مطالعہ کر سکتے ہیں۔ آنکولوجی ڈومین کے لیے، مخصوص NER اداروں جن کی تشریح کی جا سکتی ہے ان میں شامل ہیں: کینسر کا مسئلہ، ہسٹولوجی، کینسر سٹیج، TNM سٹیج، کینسر گریڈ، ڈائمینشن، کلینیکل سٹیٹس، ٹیومر مارکر ٹیسٹ، کینسر میڈیسن، کینسر سرجری، ریڈی ایشن، جین اسٹڈیڈ، ویری ایشن کوڈ، اور باڈی۔
آنکولوجی کے لیے NER ماڈلز کو تیار کرنے اور لاگو کرنے کے کلیدی عناصر میں ایک مضبوط تحقیقی طریقہ کار کا قیام، ماڈل کی کارکردگی کا مکمل جائزہ، اور درستگی اور کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے ڈومین کے لیے مخصوص تکنیکوں کا انضمام شامل ہے۔
بنیادی طبی اداروں اور ان کے تعلقات کی نشاندہی اور تشریح کرنے کے علاوہ، ہم مخصوص ادویات یا طریقہ کار سے منسلک ضمنی اثرات کو بھی اجاگر کر سکتے ہیں۔ بیان کردہ نقطہ نظر میں شامل ہے:
طبی اداروں اور ان کے تعلقات کی نشاندہی کرنے کے علاوہ، ہم ان طبی اداروں سے متعلق حیثیت، نفی، اور موضوع کی بھی درجہ بندی کر سکتے ہیں۔
ڈیٹا سائنسدان ڈیٹا کی تیاری میں 80% سے زیادہ وقت صرف کرتے ہیں۔ آؤٹ سورسنگ کے ساتھ، ٹیم الگورتھم کی ترقی پر توجہ مرکوز کر سکتی ہے، جس سے NER نکالنے کا تکلیف دہ حصہ ہمارے لیے رہ جاتا ہے۔
ایم ایل ماڈلز کو ڈیٹاسیٹس کے بڑے ٹکڑوں کو جمع کرنے اور ٹیگ کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، جس کے لیے کمپنیوں کو دوسری ٹیموں سے وسائل حاصل کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ ہم ڈومین کے ماہرین پیش کرتے ہیں جن کی پیمائش آسانی سے کی جا سکتی ہے۔
ڈومین کے سرشار ماہرین، جو دن میں تشریح کرتے ہیں - کسی بھی دن - ایک ٹیم کے مقابلے میں ایک اعلیٰ کام کریں گے، جو ان کے مصروف نظام الاوقات میں تشریحی کاموں کو ایڈجسٹ کرتے ہیں۔
ہمارے ڈیٹا کوالٹی ایشورنس کا عمل، ٹیک توثیق، اور ملٹی اسٹیج QA، ہمیں اس معیار کی فراہمی میں مدد کرتا ہے جو توقعات سے زیادہ ہو۔
ہم رازداری کو یقینی بنانے کے لیے پرائیویسی کے ساتھ ڈیٹا سیکیورٹی کے اعلیٰ ترین معیار کو برقرار رکھنے کے لیے سند یافتہ ہیں۔
ہنر مند کارکنوں کی کیورٹنگ، تربیت اور ٹیموں کا انتظام کرنے کے ماہرین کے طور پر، ہم اس بات کو یقینی بنا سکتے ہیں کہ پراجیکٹس کی فراہمی بجٹ کے اندر ہو۔
ہائی نیٹ ورک اپ ٹائم اور ڈیٹا کی بروقت فراہمی ، خدمات اور حل۔
ساحل اور آف شور وسائل کے ایک تالاب کے ساتھ، ہم مختلف استعمال کے معاملات کے لیے ضرورت کے مطابق ٹیمیں بنا سکتے ہیں اور اسکیل کر سکتے ہیں۔
عالمی افرادی قوت، مضبوط پلیٹ فارم، اور آپریشنل عمل کے امتزاج کے ساتھ، Shaip سب سے زیادہ چیلنجنگ AI شروع کرنے میں مدد کرتا ہے۔
مؤثر ڈیٹا اکٹھا کرنا اور ڈیٹا کی دستیابی کو یقینی بنانا مضبوط ترقی کے لیے ضروری ہے۔ صحت کی دیکھ بھال NER سسٹمز۔ تربیت کا عمل اور ٹھیک ٹیوننگ کا عمل دونوں کا انحصار اعلیٰ معیار کے، اچھی طرح سے تشریح شدہ ڈیٹا سیٹس پر ہوتا ہے تاکہ مخصوص طبی NER کاموں کے لیے ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنایا جا سکے۔
یہ جاننے کے لیے ابھی ہم سے رابطہ کریں کہ ہم آپ کے منفرد AI/ML حل کے لیے کس طرح اپنی مرضی کے مطابق NER ڈیٹا سیٹ جمع کر سکتے ہیں۔
کلینیکل NER ایک قدرتی لینگویج پروسیسنگ (NLP) تکنیک ہے جو غیر ساختہ طبی ڈیٹا سے مخصوص ہستیوں جیسے بیماریوں، علامات، ادویات اور طریقہ کار کی شناخت اور نکالنے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔ یہ نمونوں کو پہچاننے اور طبی اصطلاحات کی درست درجہ بندی کرنے کے لیے تشریح شدہ ڈیٹاسیٹس پر AI ماڈلز کو تربیت دے کر کام کرتا ہے۔
کلینیکل NER غیر ساختہ طبی ڈیٹا کو ساختی، قابل عمل بصیرت میں تبدیل کرنے میں مدد کرتا ہے۔ یہ AI کو تشخیص کو بہتر بنانے، مریضوں کی دیکھ بھال کے رجحانات کی نشاندہی کرنے، اور بہتر فیصلہ سازی کی حمایت کرنے کے قابل بناتا ہے، بالآخر صحت کی دیکھ بھال کے نتائج کو بڑھاتا ہے۔
NER کا استعمال کلینیکل نوٹس، الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈز (EHRs)، پیتھالوجی رپورٹس، اور ریڈیولوجی کے خلاصوں سے اہم معلومات حاصل کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ یہ اداروں کی شناخت میں مدد کرتا ہے جیسے طبی حالات، علاج، اور تجزیہ اور آپریشنل کارکردگی کے لیے لیبارٹری کے نتائج۔
چیلنجز میں پیچیدہ طبی اصطلاحات، مخففات، اور دستاویزات کے انداز میں تغیرات کو سنبھالنا شامل ہے۔ HIPAA جیسے ضوابط کی تعمیل کو یقینی بنانا اور متنوع ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرتے ہوئے درستگی کو برقرار رکھنا بھی اہم رکاوٹیں ہیں۔
کلینیکل NER ماڈلز کو مخففات اور پیچیدہ اصطلاحات کے سیاق و سباق اور معنی کو سمجھنے کے لیے ڈومین کے لیے مخصوص ڈیٹا سیٹس کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دی جاتی ہے۔ یہ تربیت طبی زبان میں تغیرات کے باوجود متعلقہ اداروں کو نکالنے میں اعلیٰ درستگی کو یقینی بناتی ہے۔
تربیت کے لیے تشریح شدہ ڈیٹاسیٹس کی ضرورت ہوتی ہے جیسے کلینیکل نوٹس، EHRs، پیتھالوجی رپورٹس، اور دیگر صحت کی دیکھ بھال کے دستاویزات۔ درستگی اور مطابقت کو یقینی بنانے کے لیے ان ڈیٹاسیٹس کو ڈومین کے ماہرین کے ذریعے احتیاط سے لیبل لگانا چاہیے۔
کلینیکل NER کا استعمال EHR ڈیٹا نکالنے، بیماریوں اور ادویات کی نشاندہی کرنے، انشورنس کلیمز پروسیسنگ کو خودکار بنانے، اور طبی تحقیق میں مدد کرنے میں کیا جاتا ہے۔ یہ AI ماڈلز بنانے کے لیے بھی اہم ہے جو تشخیص اور علاج کی منصوبہ بندی میں فیصلہ سازی کی حمایت کرتے ہیں۔
غیر ساختہ ڈیٹا سے کلیدی معلومات کے اخراج کو خودکار بنا کر، کلینیکل NER دستی کوششوں کو کم کرتا ہے، مریض کی چارٹنگ اور کلیمز پروسیسنگ جیسے عمل کو تیز کرتا ہے، اور مریضوں کی بہتر دیکھ بھال کے لیے قابل عمل بصیرت فراہم کرتا ہے۔
حساس طبی ڈیٹا کو سنبھالنے کے لیے HIPAA جیسے رازداری کے ضوابط کی سخت تعمیل کی ضرورت ہوتی ہے۔ AI ماڈلز کے لیے اعلیٰ معیار کا تربیتی ڈیٹا فراہم کرتے ہوئے مریض کی رازداری کے تحفظ کے لیے تشریح شدہ ڈیٹا کو غیر شناخت کرنا چاہیے۔
Shaip درست اور قابل توسیع کلینیکل NER حل فراہم کرنے کے لیے ڈومین کی مہارت، جدید تشریحی ٹولز، اور ایک مضبوط کوالٹی ایشورنس کے عمل کو یکجا کرتا ہے۔ ان کی خدمات صحت کی دیکھ بھال کے AI منصوبوں کی انوکھی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے تیار کی گئی ہیں، جس سے تعمیل اور درستگی کو یقینی بنایا گیا ہے۔
