Ugeskrift for læger har skrevet om vores arbejde i 2024. Her er et kort resume. Hele teksten findes her Et tværfagligt team af læger og ingeniører fra OUH og SDU har udviklet en specialiseret dansk AI-algoritme, der identificerer blødningsepisoder i… Læs mere »Fra én time til 85 sekunder: Klinisk sprogmodel optimerer arbejdet med patientjournaler
Evidens for indsigt.ai Et klinisk studie baseret på over 46.000 akutindlagte medicinske patienter viser, at indsigt.ai kan identificere større blødninger i journaltekst med meget høj præcision. Den anvendte AI-model havde en negativ prædiktiv værdi på 99,97 % og fandt alle relevante… Læs mere »Identifikation af større blødning i hospitalsdata
Indsigt.ai’s sprogmodeller kan bruges til at finde oplysninger til klinisk forskning. Se mere i nedenstående video. Fordele ved vores sprogmodeller i forskning:
Indsigt.ai’s modeller finder relevant information i patientjournalen ved brug af en eller flere algoritmer afhængigt af opgaven. Hør mere om, hvordan sprogmodellerne fungerer:
Opgørelser over produktrelaterede ulykker, som eksempelvis ulykker med mountainbikes eller knapcellebatterier, laves aktuelt ved hjælp af produktkoder fra skadestuens registreringer. Sprogmodeller har vist sig anvendelige i mange sammenhænge og i dette proof-of-concept undersøges, om en sprogmodel kan anvendes til at… Læs mere »Ulykkesforskning – proof of concept
Her et eksempel på, at forskere har anvendt sprogmodeller som assistent ved gennemgang af journaler i forbindelse med validering af diagnosekoder. Jeanie Meincke Egedal skriver: “At arbejde med journaldata støttet af NLP-assistenten har jeg oplevet som et tidsbesparende, effektivt alternativ til manuel… Læs mere »Ny artikel bruger Indsigt.ai modeller til validering af diagnosekoder
Bias i algoritmer opstår, når data eller modeller ikke er repræsentative eller fejlbehæftede, der fører til systematisk fejlagtige forudsigelser i algoritmens output. Bias kan også forekomme i den medicinske beslutning på grund af forudindtagede holdninger, ufuldstændig information eller fejlagtige antagelser… Læs mere »Identifikation af bias
Dette projekt har til formål at undersøge sammenhængen mellem vægt, herunder Body Mass Index (BMI), og kardiovaskulær risiko ved at udnytte Natural Language Processing (NLP) teknologier til at extrahere og analysere data fra medicinske patientjournaler. NLP henter information om vægt,… Læs mere »Sammenhængen mellem vægt og kardiovaskulær risiko
Immune checkpoint inhibitorer (ICI) har revolutioneret behandlingen af kræft ved at mobilisere kroppens eget immunforsvar mod kræftceller. Denne terapiform har vist sig effektiv og forbedret overlevelsesmulighederne for mange kræftpatienter. Desværre følger der potentielle risici med denne form for behandling, og… Læs mere »Myosit og myokardit som bivirkning til Immune checkpoint inhibitor behandling
Jesper Farup Revsholm, ledende overlæge og Louise Helskov Jørgensen, biokemiker og lektor fra Klinisk Biokemi ved Odense Universitetshospital er i gang med et projekt omkring demensmarkører, der er analyser, der udføres på cerebrospinalvæske. I projektet etableres referenceintervaller for en dansk… Læs mere »Udredning for demens i Danmark