人工智能为医疗保健带来变革
NLP和LLM通过分析医疗数据、协助医生完成知识和任务以及个性化患者教育，正在彻底改变医疗保健。 面临的挑战包括数据质量和确保道德使用。
// 人工智能在医疗保健领域的未来
由 NLP（理解医疗文本）和 LLM（人工智能助手）驱动的人工智能即将改变医疗保健行业。想象一下，医生掌握实时医学知识，患者接受个性化教育，这就是人工智能正在构建的未来。挑战依然存在，但改善诊断、治疗和患者护理的潜力是巨大的。
自然语言处理
揭开医学文本的秘密
NLP就像一个翻译器，可以破译记录、研究和笔记中隐藏的大量医学文本。这样就可以：
- 发现隐藏模式： NLP 可以发现人类分析无法发现的模式，从而帮助诊断和制定治疗计划。
- 加快临床试验： 通过有效地将患者与合适的试验相匹配，NLP 有助于加快医学研究。
- 开发新的治疗方法： NLP 可以通过分析庞大的科学文献数据集，帮助研究人员确定有前景的新药靶点和治疗策略。
大型语言模型
提升医生和患者的护理水平
LLM是一种人工智能助手，它彻底改变了医疗保健专业人员和患者的信息交互方式：
- 实时医疗知识：医生可以访问不断更新的医疗信息，并以通俗易懂的语言解释复杂的主题。
- 个性化患者教育： LLM 可以为每位患者量身定制诊断、治疗和副作用的清晰解释。
- 简化工作流程： 排班和报告生成等重复性任务可实现自动化，为医生和护士腾出宝贵的时间。
// NLP 应用程序接口
最强大的临床 NLP 应用程序接口，既快速又简单。
非结构化数据： 临床笔记、报告、电子邮件等。-
结构化数据： 包括电子病历数据、化验结果和代码。
NLP:从文本数据中提取关键概念。
机器学习：该平台使用 ML 查找文本数据中的模式。
提取实体：处理文本数据后，平台可识别药物、疾病和症状等重要实体。
术语表和规则： 这些是标准化的词汇表和规则，用于确保信息解释方式的一致性。
临床 NLP 应用程序接口
NER（命名实体识别）
这是基础，就像文本中的医疗侦探。NER 可帮助识别和分类医疗记录中的重要细节，如病人姓名、药物和诊断。
LOINC（逻辑观察标识符名称和代码）
LOINC 专注于识别医疗保健中使用的医学检验、测量和观察结果。它为这些操作提供了一种通用语言。
SNOMED CT（医学术语系统化--临床术语）
这个全面的系统提供了一个庞大的代码库，涵盖诊断、手术、药物、身体结构等。它是进行详细临床记录的强大工具。
CD-10（临床修改诊断代码）
这一标准化系统为诊断和健康状况分配唯一的代码，确保医疗服务提供者之间的清晰沟通。
RxNorm（RxNorm 归一化药物数据库）
RxNorm 解决的是药物世界的问题。它为药物分配标准标识符，确保从医生到药房的每个人都使用相同的术语。
PHI（受保护的健康信息）
PHI 是指可以识别特定病人的任何数据。 NER 和这些编码系统通过确保 PHI 的准确性和安全处理，在保护 PHI 方面发挥着至关重要的作用。
// 使用案例
PHI 去标识
语义角色标签（SRL）
否定检测
命名实体识别
// 为什么选择我们
医疗人工智能领域的专业知识
SO Development 专注于医疗保健人工智能解决方案，其专家团队在开发和实施专为医疗保健行业定制的人工智能技术方面经验丰富。
先进的 NLP 和 LLM 功能
SO Development 利用最先进的自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLM），提供尖端的人工智能解决方案，从非结构化医疗数据中提取有价值的见解。
定制解决方案
SO Development 与客户密切合作，了解他们的独特需求和挑战，提供定制的医疗保健人工智能解决方案，以满足特定的使用案例和要求。
可扩展性和集成
SO Development 的医疗保健人工智能服务专为满足医疗保健机构不断增长的需求而设计，可与现有 IT 系统和工作流程无缝集成。
良好的业绩记录
SO Development 在为医院、诊所、研究机构和制药公司等各类客户成功交付医疗人工智能项目方面拥有良好的记录。
持续支持和维护
SO Development 为其医疗保健人工智能解决方案提供持续支持和维护，确保这些解决方案在不断变化的医疗保健环境中保持高效和最新。
// 值得信赖的安全性
确保最高级别的数据安全性和保密性：请放心，您的宝贵数据在我们的保护下安全无虞
SO 开发部将数据安全和医疗法规合规性放在首位，确保所有人工智能解决方案都遵守严格的隐私标准，如 HIPAA 和 GDPR。
// 常见问题
NLP 和 LLM 中的医疗保健人工智能是指应用人工智能技术，如自然语言处理和大型语言模型，来分析、理解和生成基于文本的医疗保健数据，如临床笔记、医学文献和病历。
NLP 和 LLM 技术使医疗机构能够从非结构化文本数据中提取有价值的见解，自动执行重复性任务，改善临床决策，加强患者护理，并促进医疗保健领域的研究和创新。
NLP 可从临床笔记、出院摘要和医学文献等非结构化文本数据中提取临床信息，从而为医疗保健提供帮助。它可以帮助完成临床文档改进、临床决策支持、信息检索和人口健康管理等任务。
NLP 在医疗保健领域的一些应用包括临床编码和计费、临床试验匹配、患者反馈的情感分析、医学概念的命名实体识别、医学文献的自动摘要以及用于患者交流的虚拟健康助理。
大型语言模型（LLM）是在大量文本数据基础上训练出来的高级人工智能模型，可以理解和生成类似人类的文本。在医疗保健领域，大型语言模型可用于临床文本生成、医疗问题解答、医疗文件摘要以及患者参与的对话代理等任务。
利用 NLP 和 LLM 技术的医疗人工智能解决方案必须遵守严格的安全和隐私法规，如美国的 HIPAA（《健康保险可携性与责任法案》）和欧洲的 GDPR（《通用数据保护条例》）。实施数据匿名化、加密和访问控制等措施是为了确保患者数据隐私并遵守相关法规。
医疗机构可以通过与人工智能技术提供商合作、开发内部人工智能能力以及将人工智能解决方案集成到现有的医疗保健 IT 系统中，在 NLP 和 LLM 中实施医疗保健人工智能。要在医疗保健领域成功实施和采用人工智能，与数据科学家、临床医生和 IT 专业人员的合作至关重要。
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