extraction de données de santé

TdocT utilise la technologie de Amazon Comprehend Médical : un service de traitement du langage naturel (NLP) qui utilise le machine learning pour extraire des données de santé dans des textes d'ordre médical, et ce sans aucune expérience en machine learning.

Aujourd'hui, bien des données médicales sont contenues dans des textes médicaux de forme libre comme les notes de médecins, les rapports d'essais cliniques et les dossiers médicaux des patients. L'extraction manuelle des données est un processus chronophage. Cependant, les tentatives d'extraction automatisées ne permettent pas de capturer l'intégralité des faits, car elles ne tiennent pas compte du contexte. Par conséquent, les données sont inutilisables dans les analyses à grande échelle nécessaires au progrès du secteur de la santé et des sciences de la vie, ainsi que pour améliorer les résultats des patients et obtenir des gains d'efficacité. 

Avantages :

Extraire des informations médicales avec rapidité et précision pour les inclure dans le système TdocT

L'objectif est d'identifier les informations médicales complexes avec une grande rapidité et précision pour ensuite l'associer à un code exemple : CIM-10-CM « J15.212 » et fournir un contexte, par exemple, si un patient a testé positif ou négatif, afin de donner un sens au terme extrait. (« Staphylococcus aureus résistant à la méthicilline », souvent entré comme « MRSA »)

Protéger les informations des patients

Un certain nombre de fonctionnalités sont mis à disposition pour aider les prestataires de soins de santé à assurer leur conformité et à protéger les données des patients. Le service peut identifier les informations de santé protégées (PHI) stockées dans les systèmes de dossiers médicaux tout en respectant les normes du Règlement général sur la protection des données (RGPD). Amazon permet aux développeurs de mettre en œuvre des solutions de confidentialité et de sécurité des données en extrayant, puis en identifiant les identifiants de patient pertinents, comme décrit dans la méthode de désidentification de la Sphère de sécurité de la loi HIPAA pour les USA. Enfin, le service ne stocke ni n'enregistre aucune donnée client.

Réduction des coûts de traitement des documents médicaux

Ce système facilite l'automatisation et la réduction des coûts de traitement et de codage du texte médical non structuré à partir des dossiers des patients, de la facturation et de l'indexation clinique. Nos développeurs ont intégré dans les flux de travail de TdocT et applications existantes les apis d'analyse de textes structurés et non structurés.