Mais eficaz e cuidados mais baratos através da digitalização das conversas
Anotações seguras e organizadas ao toque de um botão
Melhor arquivamento e disponibilidade de informações
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Junte-se à lista de esperaO HealthTalk é uma solução segura de reconhecimento de fala médica baseada em nuvem que permite a digitalização das conversas entre o provedor de saúde e o paciente.
Realizamos uma admissão estendida que consiste nos seguintes módulos:
Podemos coletar vários sinais vitais usando a câmera do seu celular em apenas 1 minuto, incluindo:
Testes revolucionários sem sangue (em pesquisa) permitem medir hemoglobinas, hemoglobina A1C e colesterol total. Mais testes sanguíneos adicionais em breve.
Com base em todas as informações geradas pelo usuário ou por outros médicos, iremos gerar um resumo simples e compreensível para o médico antes da consulta
Fornece um mecanismo para cada profissional de saúde e seus pacientes realizarem anotações automáticas de notas clínicas.
Conversão de fala em texto em vocabulários clínicos com base nos sistemas de codificação MeSh e UMLS.
Movemos automaticamente o texto falado para o modelo SOEP (Subjetivo, Objetivo, Avaliação e Plano).
Com base nos vocabulários clínicos, criaremos o modelo SOAP (ou modelo SOEP em holandês) que será a entrada para cartas de pacientes e encaminhamentos que podem ser criados automaticamente ou ditados pelo provedor de saúde.
Esta carta ou relatório será enviado ao provedor de saúde (em formato técnico) para incluir em seu sistema de Registros de Saúde ou para o paciente.
O significado do conteúdo médico é altamente afetado por modificadores, como afirmações negativas ou condicionais, que podem ter implicações críticas se forem representadas de forma incorreta.
A análise para saúde suporta três categorias de detecção de afirmação para entidades no texto:
O Reconhecimento de Entidades Nomeadas detecta palavras e frases mencionadas em texto não estruturado que podem estar associadas a um ou mais tipos semânticos, como diagnóstico, nome de medicamento, sintoma/sinal ou idade.
A extração de relações identifica conexões significativas entre conceitos mencionados no texto.
Por exemplo, uma relação "tempo da condição" é encontrada ao associar um nome de condição a um tempo ou entre uma abreviação e a descrição completa.
A vinculação de entidades desambigua entidades distintas, associando entidades nomeadas mencionadas no texto a conceitos encontrados em um banco de dados pré-definido de conceitos, incluindo o Sistema Unificado de Linguagem Médica (UMLS).
Os conceitos médicos também recebem uma nomenclatura preferencial, como uma forma adicional de normalização.
O significado do conteúdo médico é altamente afetado por modificadores, como afirmações negativas ou condicionais, que podem ter implicações críticas se forem representadas de forma incorreta.
A análise para saúde suporta três categorias de detecção de afirmação para entidades no texto:
Com base nos vocabulários clínicos, fornecemos uma consulta no PUBmed SUBmed para fornecer os artigos mais relevantes para a melhor sugestão de tratamento.