Извлечение медицинской информации из клинического текста с помощью языковых моделей. скачать в хорошем качестве

Извлечение медицинской информации из клинического текста с помощью языковых моделей.

Мастер-класс по клинической НЛП: от распознавания именованных сущностей до разрешения кодов МКБ-10. Он охватывает клинические конвейеры НЛП для извлечения структурированных данных из неструктурированного медицинского текста. Изучите стандартные отраслевые методы, используемые в приложениях искусственного интеллекта в здравоохранении для обработки электронных медицинских карт, клинической документации и медицинских исследований. Содержание учебного пособия: 00:00 Введение в распознавание именованных сущностей в здравоохранении 02:34 Распознавание именованных сущностей в медицинских данных 10:30 Выявление статуса утверждения (отрицание и временная зависимость) 18:33 Модели извлечения отношений 21:25 Разрешение клинических сущностей и сопоставление кодов 23:14 Предварительно обученные клинические конвейеры Технологический стек: •⁠ ⁠Spark NLP для здравоохранения (лаборатория Джона Сноу) •⁠ ⁠Клинические BERT-встраивания •⁠ ⁠Более 2500 специализированных моделей для здравоохранения •⁠ ⁠Поддержка ICD-10, SNOMED-CT, RxNorm, UMLS Примеры использования: •⁠ ⁠Обработка клинической документации •⁠ ⁠Автоматизация медицинского кодирования •⁠ Выявление нежелательных явлений • Подбор участников клинических испытаний • Аналитика в здравоохранении Упомянутые ресурсы: • Библиотека NLP для здравоохранения: https://www.johnsnowlabs.com/healthca... • Центр моделей: https://nlp.johnsnowlabs.com • Блокнот Colab: https://colab.research.google.com/dri... • Репозиторий GitHub: https://github.com/JohnSnowLabs/spark... #HealthTech #ClinicalInformatics #MedicalAI #EHR #HealthcareData #MedicalCoding #NER