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Holmusk

Holmusk gibt neue Ver?ffentlichung bekannt: Auf Deep Learning basierende Modelle zur Verarbeitung nat?rlicher Sprache, die unstrukturierte Notizen aus der Psychiatrie in quantifizierbare Ma?nahmen ?bersetzen

17.02.2021 - 02:07:27

Holmusk gibt neue Ver?ffentlichung bekannt: Auf Deep Learning basierende Modelle zur Verarbeitung nat?rlicher Sprache, die unstrukturierte Notizen aus der Psychiatrie in quantifizierbare Ma?nahmen ?bersetzen. Singapur und New York - Die Publikation zeigt, wie die NLP-Modelle von Holmusk unstrukturierte psychiatrische Notizen aus EHRs in ein strukturiertes, quantifizierbares Format umwandeln k?nnen, um Analysen und umfassende Erkenntnisse zu erm?glichen Holmusk, ein f?hrendes internationales Unternehmen f?r Datenwissenschaft und Gesundheitstechnologie, das die ...

Singapur und New York - Die Publikation zeigt, wie die NLP-Modelle von Holmusk unstrukturierte psychiatrische Notizen aus EHRs in ein strukturiertes, quantifizierbares Format umwandeln k?nnen, um Analysen und umfassende Erkenntnisse zu erm?glichen

Holmusk, ein f?hrendes internationales Unternehmen f?r Datenwissenschaft und Gesundheitstechnologie, das die gr??te Real-World Evidence (RWE)-Plattform f?r die Psychiatrie aufbaut, hat heute die Ver?ffentlichung des wissenschaftlichen Artikels " Natural Language Processing-Based Quantification of the Mental State of Psychiatric Patients ", in Computational Psychiatry (MIT Press) bekannt gegeben. Lesen Sie den vollst?ndigen Text hier: https://cpsyjournal.org/articles/10.1162/cpsy_a_00030/ .

Mit dieser Ver?ffentlichung hat Holmusk seine einzigartige Bibliothek von propriet?ren Natural Language Processing (NLP)-Modellen validiert, die unstrukturierte psychiatrische Aufzeichnungen in quantifizierbare Indikatoren des Patientenstatus (z. B. Symptome, Nebenwirkungen und externe Stressoren) ?bersetzen. Wenn diese quantifizierbaren Indikatoren zur Anreicherung von Daten in Gesundheitssystemen verwendet werden, k?nnen sie den Krankheitsschweregrad von Patienten ?ber das gesamte Spektrum von Verhaltensst?rungen hinweg einsch?tzen und Langzeitverl?ufe des Patientenstatus erstellen. Durch die Erstellung dieser quantifizierbaren Indikatoren generieren die Modelle von Holmusk zum ersten Mal solide Real-World-Evidenz des Krankheitsverlaufs und der Behandlungseffektivit?t f?r psychiatrische St?rungen. Holmusk wird die objektiven Messwerte aus diesen Modellen verwenden, um die messbasierte Pflege zu f?rdern und die Pflegeversorgung im Bereich der Psychiatrie in den verschiedenen Gesundheitssystemen zu individualisieren.

"Mit den NLP-Labels k?nnen wir strukturierte Informationen ?ber den psychischen Zustand von Patienten aus Freitext-Notizen von Krankenhaus?rzten generieren und den Schweregrad von psychischen Erkrankungen auf Basis dieser Labels mit Deep-Learning-Algorithmen quantifizieren. Au?erdem k?nnen wir durch die direkte Extraktion wichtiger psychiatrischer Labels aus klinischen Notizen den m?hsamen Anonymisierungsprozess umgehen. Dadurch er?ffnen sich uns interessante M?glichkeiten f?r die Anwendung quantitativer Analysetechniken auf alle verf?gbaren psychiatrischen Notizen", sagt Sankha Mukherjee, Senior Data Scientist bei Holmusk und Hauptautor.

Zur Erstellung dieser Bibliothek nutzte das Data Science (KI)-Team von Holmusk sein spezielles System f?r elektronische Gesundheitsakten (EHR) im Bereich der psychischen Gesundheit, MindLinc. Die Modelle konvertieren mehr als 20 Jahre elektronischer Krankenaktenaufzeichnungen aus der internationalen MindLinc-Datenbank von Holmusk in ?ber 240 psychiatrisch relevante Dimensionen. In Kombination mit maschinellem Lernen tragen diese Dimensionen zu mehr Pr?zision im t?glichen Management und der Behandlung von Krankheiten bei.

"Holmusks zuverl?ssige und systematische Zusammenstellung von Arztaufzeichnungen zur Bewertung von Ergebnissen ?ber Patienten, ?rzte und Gesundheitssysteme hinweg ist ein gro?er Fortschritt auf dem Weg zu einem lernenden Gesundheitssystem. Basierend auf Entscheidungen zur Behandlung von Patienten und deren Ergebnisse erfahren wir, wie andere Patienten am besten versorgt werden k?nnen", sagte A. John Rush, MD, Professor Emeritus an der Duke-NUS Medical School, Au?erordentlicher Professor f?r Psychiatrie und Verhaltenswissenschaften an der Duke Medical School und wissenschaftlicher Berater von Holmusk.

Die soliden und skalierbaren NLP-Modelle von Holmusk erm?glichen es, Informationen aus unstrukturierten EHR-Daten von psychiatrischen Behandlungen zu extrahieren, einem bisher zeitaufw?ndigen und manuellen Prozess.

"Wir bei Holmusk warten wir nicht darauf, perfekte Daten zu sammeln, um Erkenntnisse zu analysieren und zu generieren. Die M?glichkeit, die reichhaltigen und vielf?ltigen Informationen in den Notizen der ?rzte in einem strukturierten, quantifizierbaren Format zu analysieren, ist ein potenzieller Wendepunkt im Bereich der psychischen Behandlung. Erstmals k?nnen wir mit unserem Ansatz die Patienten nicht nur nach Diagnosen segmentieren, sondern auch nach Clustern von Symptomen und Schweregraden, die dann in klinischen Studien und in der Praxis auf die entsprechenden Medikamente abgestimmt werden k?nnen", sagt Joydeep Sarkar, Chief Analytics Officer bei Holmusk.

Wissenschaftliche Quellen: Mukherjee S.S., Yu J., Won Y., McClay M.J., Wang L, Rush A.J., Sarkar J. (2020). Natural Language Processing-Based Quantification of the Mental State of Psychiatric Patients (https://www.mitpressjournals.org/doi/abs/10.1162/cpsy_a_00030) . Computational Psychiatry , Volume 4, 76-106. https://doi.org/10.1162/cpsy_a_00030

Informationen zu Holmusk :

Holmusk setzt sich daf?r ein, das Leben unter verhaltensgesundheitlichen und chronischen Erkrankungen leidender Menschen ?ber evidenzbasierte Medizin zu verbessern. Das Unternehmen, das seinen Stammsitz in Singapur hat und weltweit pr?sent ist, treibt Innovationen, Forschung und Versorgung im Gesundheitswesen voran und entwickelt die weltweit gr??te Real-World-Evidence-Plattform f?r psychische und chronische Erkrankungen. Im Jahr 2020 brachte Holmusk 21,5 Millionen US-Dollar bei seiner Serie A Finanzierungsrunde auf, die von Optum Ventures und Health Catalyst Capital geleitet wurde.

Die Analyseplattform von Holmusk synthetisiert Real-World Data (RWD) mit propriet?ren Krankheitsverlaufsmodellen, um verwertbare Erkenntnisse f?r Forschung, Innovation und Versorgung im Bereich der Verhaltensmedizin zu gewinnen. Die Real-World Evidence Plattform von Holmusk, NeuroBlu, basiert auf einer der gr??ten longitudinalen anonymisierten Verhaltensdatenbanken mit Daten von mehr als 550.000 Patienten, die ?ber mehr als 20 Jahre und mehr als 20 Millionen Besuche gesammelt wurden. Holmusk erweitert seine Datenbank kontinuierlich durch Partnerschaften mit Gesundheitssystemen auf der ganzen Welt. Dar?ber hinaus entwickelt Holmusk digitale Gesundheitsl?sungen, die Patienten einbinden, das Selbstmanagement ihrer Krankheiten unterst?tzen und patientenbezogene Ergebnisse erfassen, um klinische Entscheidungen und Analysen zu erleichtern. Weitere Informationen finden Sie unter http://www.holmusk.com/

Pressekontakt:

Paul Feldhausen Director of Growth Operations Partnerships paul.feldhausen@holmusk.com +65-6250-4233

Weiteres Material: http://presseportal.de/pm/132308/4840349 Holmusk

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