Інженер ШІ/НЛП з великим досвідом обробки медичних документів.

Привіт! Чи використовуєте ви вже готові моделі для класифікації типів медичних документів, чи плануєте навчати власну з нуля?

Терміни та бюджет точніше узгоджу в особистому листуванні.

Ось як я виконаю цей проект:
1. Розгорну OCR-пайплайн (AWS Textract або LlamaParse) для витягу тексту з PDF та факсів.
2. Застосую LLM (наприклад, LangChain) для парсингу клінічних полів у структурований JSON з оцінкою впевненості.
3. Додам валідацію з посиланнями на джерела та автоматичним маркуванням відсутніх полів.

… Дякую за розгляд моєї пропозиції. Я з нетерпінням чекаю на можливість співпраці з вами!

ми вже маємо майже готовий AI-пайплайн для охорони здоров'я, який можна швидко адаптувати для вашого POC, і я онлайн тут, щоб обговорити набір зразків зараз (:

для першого завдання я оцінюю 10 днів і 2500 доларів США за контрольований POC - розпізнавання типу документа, OCR, витяг полів у JSON, оцінки впевненості, посилання на джерела сторінок та обробка відсутніх полів без здогадок.

схожі роботи в сфері охорони здоров'я та AI
- https://business.ingello.com/rapport - автоматизація процесів охорони здоров'я та структурована логіка клінічного робочого процесу
- https://business.ingello.com/lita-doctor - медична платформа з досвідом роботи з робочими процесами з боку лікаря та структурованими записами
- https://business.ingello.com/vorfahr - випадок автоматизації AI, що має відношення до пайплайнів витягування та обробки на основі агентів

… AI-витягування має бути побудоване як окремі шари - OCR, класифікація документів, витяг схеми, валідація, оцінка впевненості та перегляд невизначених полів.

я б використовував Python на бекенді, AWS Textract або Google Document AI, де це доцільно, та витягування LLM з суворими схемами, прив'язкою до джерела та без вільних здогадок.

для обробки з урахуванням HIPAA я б зберігав зберігання, контроль доступу, журнали аудиту та деідентифікацію окремо перед обробкою моделі, де це необхідно.

два швидкі запитання, перш ніж я більш точно закріплю оцінку
- скільки типів документів у наборі POC - MDS, факсовані нотатки SNF, претензії, плани догляду чи щось інше
- чи вже є у вас цільові JSON-схеми, чи нам слід визначити їх з документів

наша сторінка FLH - https://systems-fl.ingello.com

я можу почати з архітектури POC та першого прототипу витягування після отримання деідентифікованих зразків... маленька примітка, клінічний AI-документ зазвичай виглядає меншим на папері, ніж стає в продукції =/

Показати оригінал

Перекласти

Ми маємо досвід у обробці медичних документів та реалізації NLP-рішень для витягування структурованих даних з складних звітів, включаючи MDS та форми довгострокового догляду. Реалізуємо це через кастомні пайплайни OCR та LLM-моделі, налаштовані під специфіку медичної термінології для забезпечення високої точності парсингу. Готові обговорити деталі інтеграції у Вашу систему.

Показати оригінал

Перекласти

Доброго дня, готовий виконати ваше завдання швидко та якісно. маю великий досвід у створенні різноманітних парсерів. Напишіть у особисті повідомлення обговоримо деталі. Залюбки допоможу)