Inżynier AI/NLP z silnym doświadczeniem w przetwarzaniu dokumentów medycznych.

Budżet: 25000 UAH Termin: 8 dni

⚙️ OCR + NLP-pipeline dla dokumentów medycznych — moja codzienna praca. Wiem, gdzie takie projekty zazwyczaj napotykają trudności: nieczytelne skany, różnorodne formaty formularzy, mieszany język terminologii.

Zrobię wyciąg z danych strukturalnych z raportów i formularzy długoterminowej opieki za pomocą Pythona — z wstępnym oczyszczeniem wyjścia OCR i modelem NLP do wyciągu pól.

Na wejściu: skany/zdjęcia dokumentów
Rozpoznawanie tekstu (Tesseract lub podejście dostosowane do twoich danych)
NLP-wyciąg encji w strukturalnym JSON
Walidacja wyniku na próbie kontrolnej

Robiłem podobne rzeczy z złożonymi raportami medycznymi — główną korzyścią jest to, że po skonfigurowaniu pipeline sam podstawia pola bez ręcznej pracy.

Mogę zacząć dzisiaj, na początek potrzebna jest tylko próbka dokumentów.

Napisz — a w ciągu 10 minut przedstawię plan pierwszego etapu dostosowanego do twoich formatów. Rozwiń

Budżet: 12345 UAH Termin: 3 dni

Cześć! Czy już korzystasz z gotowych modeli do klasyfikacji typów dokumentów medycznych, czy planujesz uczyć własny od podstaw?

Terminy i budżet dokładniej uzgodnię w osobistej korespondencji.

Oto jak zrealizuję ten projekt:
1. Uruchomię pipeline OCR (AWS Textract lub LlamaParse) do wyodrębniania tekstu z PDF i faksów.
2. Zastosuję LLM (na przykład LangChain) do parsowania klinicznych pól w strukturalny JSON z oceną pewności.
3. Dodam walidację z odniesieniami do źródeł i automatycznym oznaczaniem brakujących pól.

Dziękuję za rozważenie mojej propozycji. Z niecierpliwością czekam na możliwość współpracy z Tobą!

Budżet: 27000 UAH Termin: 10 dni

mamy już prawie gotowy pipeline AI dla dokumentów zdrowotnych, który można szybko dostosować do twojego POC, a ja jestem tutaj online, aby teraz omówić zestaw próbek (:

na pierwsze zadanie szacuję 10 dni i 2500 USD za kontrolowany POC - rozpoznawanie typu dokumentu, OCR, ekstrakcja pól do JSON, oceny pewności, odniesienia do stron źródłowych oraz obsługa brakujących pól bez zgadywania.

podobne prace w dziedzinie zdrowia i AI
- https://business.ingello.com/rapport - automatyzacja procesów zdrowotnych i strukturalna logika przepływu klinicznego
- https://business.ingello.com/lita-doctor - doświadczenie platformy medycznej z przepływami pracy po stronie lekarza i strukturalnymi rekordami
- https://business.ingello.com/vorfahr - przypadek automatyzacji AI, istotny dla pipeline'ów ekstrakcji i przetwarzania opartego na agentach

Ekstrakcja AI powinna być zbudowana jako oddzielne warstwy - OCR, klasyfikacja dokumentów, ekstrakcja schematów, walidacja, ocena pewności i przegląd niepewnych pól.

Użyłbym backendu w Pythonie, AWS Textract lub Google Document AI tam, gdzie to przydatne, oraz ekstrakcji LLM z rygorystycznymi schematami, zakotwiczeniem źródła i bez swobodnego zgadywania.

W przypadku obsługi zgodnej z HIPAA, przechowywanie, kontrola dostępu, logi audytowe i deidentyfikacja byłyby oddzielone przed przetwarzaniem modelu, gdzie to wymagane.

dwa szybkie pytania, zanim dokładniej ustalę szacunkowe koszty
- ile typów dokumentów próbek znajduje się w zestawie POC - MDS, faksowane notatki SNF, roszczenia, plany opieki, czy coś innego
- czy masz już docelowe schematy JSON, czy powinniśmy je zdefiniować na podstawie dokumentów

nasza strona FLH - https://systems-fl.ingello.com

mogę zacząć od architektury POC i pierwszego prototypu ekstrakcji po otrzymaniu zanonimizowanych próbek... mała uwaga, AI dla dokumentów klinicznych zazwyczaj wygląda na mniejsze na papierze, niż staje się w produkcji =/ Rozwiń

Budżet: 15000 UAH Termin: 20 dni

Mamy doświadczenie w przetwarzaniu dokumentów medycznych i realizacji rozwiązań NLP do wydobywania ustrukturyzowanych danych złożonych raportów, w tym MDS i formularzy długoterminowej opieki. Realizujemy to poprzez dostosowane pipeline'y OCR i modele LLM, skonfigurowane pod kątem specyfiki terminologii medycznej, aby zapewnić wysoką dokładność parsowania. Jesteśmy gotowi omówić szczegóły integracji w Twoim systemie.

Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień

Dzień dobry, jestem gotów wykonać twoje zadanie szybko i jakościowo. Mam duże doświadczenie w tworzeniu różnych parserów. Napisz w wiadomościach prywatnych, omówimy szczegóły. Chętnie pomogę)