AWS Comprehend Medical для начинающих: извлечение клинических данных

Неструктурированный медицинский текст, например, записки врача и отчеты о клинических испытаниях, содержит бесценные сведения, которые традиционно трудно анализировать в больших масштабах. Этот курс познакомит вас с AWS Comprehend Medical, мощным сервисом обработки естественного языка, предназначенным для автоматического извлечения важных данных о здоровье. Прочитав это руководство, вы узнаете, как обрабатывать медицинские записи, выявлять ключевые клинические объекты и структурировать неструктурированные клинически записки в данные, которые можно использовать. Вы приобретете навыки для навигации по клиническим трубопроводам НЛП, сохраняя при этом акцент на конфиденциальности и безопасности данных. Что вы узнаете: Понимание основных концепций обработки естественного языка в медицине; Извлечение важных клинических объектов, таких как дозы лекарств, медицинские состояния и анатомические термины; Определение и редактирование защищенной медицинской информации (PHI) для обеспечения соблюдения конфиденциальности данных; Сопоставление извлеченных медицинских терминов со стандартными клиническими терминами. Возможность автоматизировать рабочие процессы для эффективной обработки пакетов клинических документов; Интеграция полученных клинической информации в современные системы обработки данных в здравоохранении. Курс начинается с основных определений и обзора клинических концепций НЛП, прежде чем перейти к практической механике извлечения сущности, обнаружения отношений и картирования медицинской онтологии. Затем вы изучите передовые методы обеспечения конфиденциальности данных и интеграции конвейеров. Этот курс предназначен для начинающих, аналитиков данных здравоохранения и разработчиков, желающих понять клиническую обработку текста. Не требуется предыдущий опыт машинного обучения. Начните читать сегодня, чтобы открыть скрытые идеи в неструктурированных клинических записей.