Система извлечения данных из неструктурированных медицинских записей

Автоматическое извлечение машинно-понимаемых признаков с помощью технологий обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP)

Включено в реестр российского ПО
Демо

Ценность

3 тыс. поддерживаемых признаков

Объективные данные, симптомы, результаты обследования и многое другое

Точность до 98%

Высокая точность извлечения данных

Сложные признаки

Система умеет выявлять признаки, состоящие из нескольких терминов

Автономное использование

Можно использовать как встраиваемое решение

Функциональные возможности

  • Автоматическое извлечение информации из неструктурированных медицинских записей
  • Автоматический поиск и удаление ошибочных записей и выбросов
  • Возможность автономного использования продукта, в т.ч. встраиванием в сторонние решения
  • Извлечение объективных данных, симптомов из жалоб, признаков из врачебных осмотров и протоколов инструментальных исследований, результатов лабораторной диагностики, данных о назначенных лекарствах и т.д.

Как это работает

  • Врачи ведут записи в ЭМК в собственной системе. Никакого специального внесения информации или заполнения экранных форм не нужно
  • Медицинская информационная система обезличивает записи из ЭМК, формирует из них структурированные электронные медицинские документы (СЭМДы) в формате CDA 2.0 и отправляет пакет данных в Webiomed
  • Платформа берет каждый медицинский документ и с помощью сервиса Webiomed.NLP извлекает из него максимально возможное число признаков
  • Далее каждый признак анализируется на предмет ошибок. Сомнительные записи отмечаются как "мусорные" и не участвуют в обработке моделями машинного обучения

Для чего это нужно

  • Сегодня в электронных медицинских картах (ЭМК) до 80% врачебных записей хранится в текстовом виде. Мы помогаем извлечь из этих записей пригодные для анализа данные
  • Применение NLP позволяет избавить врачей от повторного "заколачивания" одной и той же информации - Webiomed получит нужные данные без участия человека
  • Врач может уделить больше времени на общение с пациентом и решение действительно клинических задач

ПАТЕНТЫ И СЕРТИФИКАТЫ

Присоединяйтесь

Наши группы в соц сетях

Новости о продукте

Искусственный интеллект помогает прогнозировать риск преэклампсии

17 Ноя 2023  |   293

Webiomed совместима с российской системой управления базами данных Postgres Pro

01 Авг 2023  |   600

Webiomed-финалист конкурса "Искусный интеллект 2023"

29 Июн 2023  |   495

Webiomed работает на РЕД ОС

26 Июн 2023  |   657

Компании «К-Скай» продлен сертификат соответствия требованиям Стандарта ISO 13485

18 Апр 2023  |   901

ИИ помог снизить риск развития сердечно-сосудистых заболеваний

12 Апр 2023  |   1 111

Зам. министра здравоохранения РФ Павел Пугачев отметил наши проекты

15 Мар 2023  |   805

Искусственный интеллект подключился к медосмотрам

13 Фев 2023  |   1 404

Webiomed получил поддержку АСИ

08 Фев 2023  |   1 135

MeDiCase, Webiomed и Московское городское научное общество терапевтов объединились для разработок в сфере систем поддержки принятия врачебных решений

10 Янв 2023  |   1 186

Подписано соглашение о сотрудничестве между Webiomed и Российским обществом профилактики неинфекционных заболеваний

10 Ноя 2022  |   837

Мы добавили в Webiomed прогнозную модель по преэклампсии

26 Янв 2022  |   1 537

В Webiomed добавлены функции для борьбы с сахарным диабетом

27 Сен 2021  |   1 414

Платформа Webiomed аттестована на соответствие требованиям безопасности

15 Мар 2021  |   1 952

Мы готовим к выпуску новую версию WEBIOMED

26 Окт 2020  |   2 064