Galenos.NLP
Извлечение данных из неструктурированного текста ЭМК
Сервис извлекает клинические параметры из электронных медицинских карт и документов и преобразует их в структурированную форму

Ценность
Значительная часть важной клинической информации до сих пор представлена только в неструктурированном виде, например, в тексте заключения
Она попадает туда естественным образом: порой врачу удобнее и быстрее записать важное единым текстом, а не распределять сведения по предлагаемым структурированным полям для описания всей клинической картины заболевания
Наконец, множество электронных медицинских документов за более ранний период существуют исключительно в текстовом виде (в том числе в виде отсканированных бумажных документов)
Что делает
Natural Language Processing
- обеспечивает потоковое извлечение нужных показателей
- наполняет ими базу данных информационной системы
- формирует отчёты и выборки в привычном интерфейсе

Интерфейс
Пользователи работают в привычном для себя интерфейсе – и получают дополнительные возможности за счёт обогащения медицинскими данными их информационных систем
Как работает
Сервис подходит для любых систем, использующих клинические данные из первичных медицинских документов любых форматов
- .json
- .xml
- .jpg
- .txt
Подключение
к любой информационной системе по API
Получение
документов или ссылок на документы в хранилище
Настройка
для приема, обработки и анализа только тех документов, которые содержат искомые сведения
Преобразование
содержимого всех документов с возможностью обезличивания информации
Извлечение
данных из текстового массива в потоковом режиме и их распределение по витринам данных или информационным системам
Применение NLP
Инструменты разметки позволяют формировать датасет, обезличивать и проверять результаты прямо в защищённой сети

1
При внедрении сервиса Galenos.NLP проводится сравнительное тестирование алгоритмов, чтобы гарантировать точность распознавания текста
2
Galenos.NLP учитывает диалектные и индивидуальные особенности стиля письма разных медицинских специалистов и вариативность отображения и кодирования клинически значимых параметров
С чем работает
сердечно-сосудистые заболевания, сахарный диабет, онкология и др.
консультации, эпикризы, направления, справки, ЭЛН, результаты исследований
Пример использования
Galenos.NLP учитывает диалектные и индивидуальные особенности стиля письма разных медицинских специалистов и вариативность отображения и кодирования клинически значимых параметров
Например, такой параметр, как фракция выброса левого желудочка, в тексте может быть отражен разными способами — Galenos.NLP распознает их все

Польза от внедрения
Анализ и учёт результатов молекулярно-генетических исследований пациентов, даже если они приведены не в специальных числовых полях