Data Annotation for Healthcare AI
Avaa monimutkaiset tiedot strukturoimattomasta tiedosta entiteetin poimimisen ja tunnistuksen avulla
Esittelyssä olevat asiakkaat
Tiimien valtuuttaminen rakentamaan maailman johtavia tekoälyn tuotteita.
80 % terveydenhuollon tiedoista on strukturoimatonta, joten niihin ei pääse käsiksi. Tietoihin pääseminen vaatii huomattavaa manuaalista puuttumista, mikä rajoittaa käytettävissä olevan tiedon määrää. Lääketieteen alan tekstin ymmärtäminen edellyttää sen terminologian syvällistä ymmärtämistä sen potentiaalin vapauttamiseksi. Shaip tarjoaa sinulle asiantuntemusta terveydenhuollon tietojen merkitsemiseen AI-moottoreiden parantamiseksi mittakaavassa.
IDC, analyytikkoyritys:
Maailmanlaajuinen asennettu varastokapasiteetti saavuttaa 11.7 zettabyyttiä in 2023
IBM, Gartner ja IDC:
80% tiedoista ympäri maailmaa on jäsentämätöntä, mikä tekee niistä vanhentuneita ja käyttökelvottomia.
Reaalimaailman ratkaisu
Analysoi tietoja saadaksesi merkityksellisiä oivalluksia NLP-mallien kouluttamiseen lääketieteellisen tekstin tietojen merkinnällä
Tarjoamme lääketieteellisten tietojen merkintäpalveluita, jotka auttavat organisaatioita poimimaan kriittistä tietoa jäsentämättömästä lääketieteellisestä tiedosta, kuten lääkärin muistiinpanoista, EHR-pääsy-/poistumisyhteenvedoista, patologiaraporteista jne., jotka auttavat koneita tunnistamaan tietyssä tekstissä tai kuvassa olevat kliiniset kokonaisuudet. Valtuutetut verkkotunnuksen asiantuntijamme voivat auttaa sinua toimittamaan toimialuekohtaisia oivalluksia – eli oireita, sairauksia, allergioita ja lääkitystä –, jotta saat tietoa hoitoon liittyvistä asioista.
Tarjoamme myös lääketieteellisiä NER-sovellusliittymiä (esikoulutettuja NLP-malleja), jotka voivat automaattisesti tunnistaa ja luokitella tekstidokumentissa esitetyt nimetyt entiteetit. Lääketieteellinen NER-sovellusliittymä hyödyntää omaa tietokaaviota, jossa on yli 20 miljoonaa suhdetta ja yli 1.7 miljoonaa kliinistä konseptia
Tietojen lisensoinnista ja keräämisestä datan merkintöihin Shaip on kattanut sinut.
- Lääketieteellisten kuvien, videoiden ja tekstien merkitseminen ja valmistelu, mukaan lukien radiografia, ultraääni, mammografia, CT-skannaukset, magneettikuvaukset ja fotoniemissiotomografia
- Farmaseuttiset ja muut terveydenhuollon käyttötapaukset luonnollisen kielen käsittelyyn (NLP), mukaan lukien lääketieteellisten tekstien luokittelu, nimetyn kokonaisuuden tunnistaminen, tekstianalyysi jne.
Lääketieteelliset huomautuspalvelut
Medical Annotation -palvelumme lisäävät tekoälyn tarkkuutta terveydenhuollossa. Merkitsemme huolellisesti lääketieteellisiä kuvia, tekstejä ja ääntä käyttämällä asiantuntemustamme tekoälymallien kouluttamiseen. Nämä mallit parantavat diagnostiikkaa, hoidon suunnittelua ja potilaiden hoitoa. Varmista korkealaatuiset ja luotettavat tiedot kehittyneitä lääketieteellisiä sovelluksia varten. Luota meihin parantaaksemme tekoälysi lääketieteellistä pätevyyttä.
Kuvan merkintä
Paranna lääketieteellistä tekoälyä merkitsemällä visuaalisia tietoja röntgensäteistä, CT-skannauksista ja magneettikuvauksista. Varmista, että tekoälymallit toimivat erinomaisesti diagnostiikassa ja hoidossa asiantuntevan datamerkinnän ohjaamana. Saat parempia potilastuloksia ylivertaisten kuvantamistietojen avulla.
Videomerkintä
Edistä tekoälyä terveydenhuollossa yksityiskohtaisilla videomerkinnöillä. Terävöi tekoälyoppimista lääketieteellisen materiaalin luokituksilla ja segmentoinneilla. Paranna kirurgista tekoälyäsi ja potilasseurantaasi parantaaksesi terveydenhuollon toimittamista ja diagnostiikkaa.
Tekstin merkintä
Virtaviivaista lääketieteellinen tekoälykehitys asiantuntevasti merkityillä tekstitiedoilla. Jäsennä ja rikasta nopeasti suuria tekstimääriä käsinkirjoitetuista muistiinpanoista vakuutusraportteihin. Varmista tarkat ja käyttökelpoiset näkemykset terveydenhuollon edistymisestä.
Äänimerkintä
Hyödynnä NLP-asiantuntemusta lääketieteellisen äänidatan tarkkaan merkitsemiseen ja merkitsemiseen. Luo ääniavusteisia järjestelmiä saumattomia kliinisiä operaatioita varten ja integroi tekoäly erilaisiin ääniohjattuihin terveydenhuoltotuotteisiin. Paranna diagnostista tarkkuutta asiantuntevalla äänidatan kuroinnilla.
Lääketieteellinen koodaus
Virtaviivaista lääketieteellistä dokumentaatiota muuntamalla se universaaleiksi koodeiksi tekoälykoodauksella. Varmista tarkkuus, tehosta laskutusta ja tue saumatonta terveydenhuoltopalvelujen toimitusta huippuluokan tekoälyavulla sairauskertomusten koodauksessa.
Lääketieteellinen huomautusprosessi
Annotointiprosessi poikkeaa yleensä asiakkaan tarpeista, mutta se sisältää pääasiassa:
Vaihe 1: Teknisen alan asiantuntemus (ymmärrä laajuus ja merkintäohjeet)
Vaihe 2: Koulutetaan asianmukaiset resurssit projektiin
Vaihe 3: Selostettujen asiakirjojen palautesykli ja QA
Lääketieteellisten huomautusten käyttötapaukset
Kehittyneet tekoäly- ja ML-algoritmit muuttavat terveydenhuoltoa hyödyntämällä erilaisia lääketieteellisiä prosesseja. Nämä huipputeknologiat mahdollistavat terveydenhuollon automatisoinnin, mikä parantaa tehokkuutta, tarkkuutta ja potilaiden hoitoa. Jotta ymmärtäisimme paremmin niiden mahdollisen vaikutuksen, tutkitaanpa seuraavia käyttötapauksia:
Radiologia
Radiologisen kuvan merkintäpalvelumme terävöittää tekoälydiagnostiikkaa ja sisältää lisäosaamista. Jokainen röntgen-, MRI- ja CT-skannaus merkitään huolellisesti ja tarkastetaan aiheen asiantuntijan toimesta. Tämä lisävaihe koulutuksessa ja arvioinnissa parantaa tekoälyn kykyä havaita poikkeavuuksia ja sairauksia. Se parantaa tarkkuutta ennen toimitusta asiakkaillemme.
Kardiologia
Kardiologiaan keskittyvä kuvamerkintämme terävöittää tekoälydiagnostiikkaa. Tuomme kardiologian asiantuntijoita, jotka merkitsevät monimutkaisia sydämeen liittyviä kuvia ja kouluttavat tekoälymallejamme. Ennen kuin lähetämme tietoja asiakkaille, nämä asiantuntijat tarkistavat jokaisen kuvan varmistaakseen huippuluokan tarkkuuden. Tämä prosessi antaa tekoälylle mahdollisuuden havaita sydämen tilat tarkemmin.
Hammaslääketiede
Hammaslääketieteen kuvamerkintäpalvelumme merkitsee hammaskuvia parantaakseen tekoälyn diagnostiikkatyökaluja. Tunnistamalla hampaiden reikiintymisen, kohdistusongelmat ja muut hammassairaudet tarkasti pk-yrityksemme antavat tekoälyn parantaa potilaiden tuloksia ja tukea hammaslääkäreitä tarkassa hoidon suunnittelussa ja varhaisessa havaitsemisessa.
Asiantuntemuksemme
1. Kliinisen kokonaisuuden tunnistus/merkintä
Lääketieteellisistä asiakirjoista on saatavilla suuri määrä lääketieteellistä tietoa ja tietoa pääosin jäsentämättömässä muodossa. Lääketieteellinen kokonaisuus Annotation mahdollistaa strukturoimattoman tiedon muuntamisen strukturoituun muotoon.
2. Attribuutiomerkintä
2.1 Lääketieteen ominaisuudet
Lääkkeet ja niiden ominaisuudet on dokumentoitu lähes jokaiseen sairauskertomukseen, mikä on tärkeä osa kliinistä aluetta. Pystymme tunnistamaan ja merkitsemään lääkkeiden eri ominaisuuksia ohjeiden mukaan.
2.2 Laboratoriotietojen attribuutit
Laboratoriotietoihin liitetään enimmäkseen niiden attribuutit sairauskertomuksessa. Voimme tunnistaa ja merkitä laboratoriotietojen eri attribuutit ohjeiden mukaisesti.
2.3 Kehonmittausominaisuudet
Kehonmittaukseen liittyy enimmäkseen niiden ominaisuuksia sairauskertomuksessa. Se koostuu enimmäkseen elintärkeistä merkeistä. Pystymme tunnistamaan ja merkitsemään kehon mittauksen eri attribuutteja.
3. Onkologiakohtainen NER-merkintä
Yleisen lääketieteellisen NER-merkinnän lisäksi voimme työstää myös aluekohtaisia merkintöjä, kuten onkologiaa, radiologiaa jne. Tässä ovat onkologiakohtaiset NER-yksiköt, jotka voidaan merkitä – syöpäongelma, histologia, syöpävaihe, TNM-vaihe, syöpäaste, ulottuvuus, Kliininen tila, Kasvainmerkkitesti, Syöpälääketiede, Syöpäkirurgia, Sädehoito, Geenitutkittu, Variaatiokoodi, Kehon paikka
4. Haitalliset vaikutukset NER & Relationship Annotation
Tärkeimpien kliinisten kokonaisuuksien ja suhteiden tunnistamisen ja merkitsemisen lisäksi voimme myös merkitä tiettyjen lääkkeiden tai toimenpiteiden haittavaikutukset. Soveltamisala on seuraava: Haittavaikutusten ja niitä aiheuttavien tekijöiden merkitseminen. Haitallisen vaikutuksen ja vaikutuksen syyn välisen suhteen määrittäminen.
5. Suhdemerkintä
Kliinisen kokonaisuuden tunnistamisen ja merkitsemisen jälkeen määritämme myös asiaankuuluvan suhteen kokonaisuuksien välille. Kahden tai useamman käsitteen välillä voi olla suhteita.
6. Väitteen huomautus
Kliinisten kokonaisuuksien ja suhteiden tunnistamisen lisäksi voimme määrittää kliinisille kokonaisuuksille tilan, negatiivisen ja aiheen.
7. Ajallinen huomautus
Ajattelevien kokonaisuuksien merkitseminen sairauskertomuksesta auttaa luomaan aikajanan potilaan matkalle. Se tarjoaa viittauksen ja kontekstin tiettyyn tapahtumaan liittyvään päivämäärään. Tässä ovat päivämääräkokonaisuudet – Diagnoosipäivä, Toimenpidepäivä, Lääkityksen alkamispäivä, Lääkkeen lopetuspäivä, Säteilyhoidon alkamispäivä, Säteilyhoidon päättymispäivä, Hakemuksen päivämäärä, Kotiutuspäivämäärä, Konsultaatiopäivä, Huomautuksen päivämäärä, Aloituspäivä.
8. Osion huomautus
Se viittaa terveydenhuoltoon liittyvien asiakirjojen, kuvien tai tietojen eri osien tai osien systemaattiseen järjestämiseen, merkitsemiseen ja luokitteluun eli asiakirjan asiaankuuluvien osien merkitsemiseen ja osioiden luokitteluun vastaaviin tyyppeihin. Tämä auttaa luomaan jäsenneltyä ja helposti saatavilla olevaa tietoa, jota voidaan käyttää erilaisiin tarkoituksiin, kuten kliinisen päätöksenteon tukemiseen, lääketieteelliseen tutkimukseen ja terveydenhuollon tietojen analysointiin.
9. ICD-10-CM & CPT-koodaus
ICD-10-CM- ja CPT-koodien huomautus ohjeiden mukaisesti. Jokaisen merkityn lääketieteellisen koodin kohdalla koodin mukana merkitään myös todisteet (tekstikatkelmat), jotka tukevat merkintäpäätöstä.
10. RXNORM-koodaus
RXNORM-koodien huomautus ohjeiden mukaisesti. Jokaisen merkityn lääketieteellisen koodin kohdalla koodin mukana merkitään myös todisteet (tekstikatkelmat), jotka tukevat merkintäpäätöstä.0
11. SNOMED-koodaus
SNOMED-koodien huomautus ohjeiden mukaisesti. Jokaisen merkityn lääketieteellisen koodin kohdalla koodin mukana merkitään myös todisteet (tekstikatkelmat), jotka tukevat merkintäpäätöstä.
12. UMLS-koodaus
UMLS-koodien huomautus ohjeiden mukaan. Jokaisen merkityn lääketieteellisen koodin kohdalla koodin mukana merkitään myös todisteet (tekstikatkelmat), jotka tukevat merkintäpäätöstä.
13. CT-skannaus
Kuvamerkintäpalvelumme on erikoistunut CT-skannauksiin tarkkojen merkintöjen tekemiseksi tekoälyharjoitteluun keskittyen tarkasti yksityiskohtaisiin anatomisiin rakenteisiin. Aiheasiantuntijat eivät vain tarkista, vaan myös harjoittelevat jokaista kuvaa huippuluokan tarkkuuden saavuttamiseksi. Tämä huolellinen prosessi auttaa diagnostisten työkalujen kehittämisessä.
14. MRI
MRI-kuvamerkintäpalvelumme hienosäätää tekoälydiagnostiikkaa. Asiantuntijamme kouluttavat ja tarkistavat jokaisen skannauksen äärimmäisen tarkasti ennen toimitusta. Merkitsemme MRI-skannaukset tarkasti parantaaksemme tekoälymallin koulutusta. Tämä prosessi auttaa heitä havaitsemaan poikkeavuuksia ja rakenteita. Paranna lääketieteellisten arvioiden ja hoitosuunnitelmien tarkkuutta palveluillamme.
15. Röntgenkuvaus
Röntgenkuvan merkintä terävöittää AI-diagnostiikkaa. Asiantuntijamme merkitsevät jokaisen kuvan huolellisesti paikantamalla murtumat ja poikkeavuudet tarkasti. He myös kouluttavat ja tarkistavat näiden tarrojen tarkkuuden ennen asiakkaan toimitusta. Luota meihin, jotta voimme tarkentaa tekoälyäsi ja saada paremman lääketieteellisen kuvantamisanalyysin.
Success Stories
Kliininen vakuutusmerkintä
Ennakkolupaprosessi on avainasemassa terveydenhuollon tarjoajien ja maksajien yhdistämisessä ja sen varmistamisessa, että hoidot noudattavat ohjeita. Lääkäritietoihin merkitseminen auttoi optimoimaan tämän prosessin. Se sovitti asiakirjat kysymyksiin ja noudatti standardeja, mikä parantaa asiakkaiden työnkulkua.
Ongelma: 6,000 XNUMX lääketieteellisen tapauksen huomautukset oli tehtävä tarkasti tiukan aikajanan puitteissa, kun otetaan huomioon terveydenhuollon tietojen herkkyys. Päivitettyjen kliinisten ohjeiden ja tietosuojamääräysten, kuten HIPAA:n, tiukka noudattaminen vaadittiin laadukkaiden huomautusten ja vaatimustenmukaisuuden varmistamiseksi.
Ratkaisu: Annotoimme yli 6,000 XNUMX lääketieteellistä tapausta ja korreloimme lääketieteellisiä asiakirjoja kliinisiin kyselylomakkeisiin. Tämä edellytti todisteiden huolellista yhdistämistä vasteisiin samalla kun noudatettiin kliinisiä ohjeita. Keskeisiä haasteita olivat suuren tietojoukon tiukat määräajat ja jatkuvasti kehittyvien kliinisten standardien käsittely.
Syitä valita Shaip luotettavaksi lääketieteelliseksi kumppaniksi
Ihmiset
Omistetut ja koulutetut ryhmät:
- Yli 30,000 yhteistyökumppania tietojen luontia, merkintöjä ja laadunvalvontaa varten
- Tunnistettu projektinhallintaryhmä
- Kokenut tuotekehitystiimi
- Talent Pool Sourcing & Onboarding -tiimi
Käsitellä asiaa
Korkein prosessitehokkuus taataan:
- Vankka 6 Sigma Stage-Gate -prosessi
- Erityinen 6 Sigma -mallihihnan tiimi - tärkeimmät prosessin omistajat ja laatuvaatimukset
- Jatkuva parantaminen ja palautesilmukka
foorumi
Patentoitu alusta tarjoaa etuja:
- Verkkopohjainen alusta loppuun
- Moitteeton laatu
- Nopeampi TAT
- Saumaton toimitus
Miksi Shaip?
Omista joukkue
On arvioitu, että datatieteilijät viettävät yli 80 % ajastaan tietojen valmisteluun. Ulkoistamalla tiimisi voi keskittyä kestävien algoritmien kehittämiseen ja jättää nimettyjen entiteettien tunnistustietoaineistojen keräämisen työläs osion meidän huoleksemme.
Skaalautuvuus
Keskimääräinen ML-malli vaatisi suurien nimettyjen tietojoukkojen keräämistä ja merkitsemistä, mikä edellyttää yritysten hankkivan resursseja muilta ryhmiltä. Kaltaisemme kumppaneiden kanssa tarjoamme toimialueen asiantuntijoita, joita voidaan helposti skaalata yrityksesi kasvaessa.
Parempi laatu
Omistetut verkkotunnuksen asiantuntijat, jotka kommentoivat päiviä ja päiviä, tekevät-joka päivä-erinomaista työtä verrattuna tiimiin, jonka on täytettävä huomautustehtävät kiireisessä aikataulussaan. Sanomattakin on selvää, että se tuottaa paremman tuloksen.
Operatiivinen erinomaisuus
Todistettu tietojen laadunvarmistusprosessimme, teknologian validoinnit ja useat laadunvarmistusvaiheet auttavat meitä tarjoamaan luokkansa parasta laatua, joka usein ylittää odotukset.
Tietoturva yksityisyydellä
Olemme sertifioitu ylläpitämään korkeimpia tietoturvastandardeja ja yksityisyyttä työskennellessämme asiakkaidemme kanssa luottamuksellisuuden varmistamiseksi
kilpailukykyinen hinnoittelu
Ammattitaitoisten työntekijöiden kuraation, koulutuksen ja johtamisen asiantuntijoina voimme varmistaa, että projektit toimitetaan budjetin rajoissa.
Suositellut resurssit
Uutiset ja media
Nimetty entiteettitunnistus (NER) – käsite, tyypit
Named Entity Recognition (NER) auttaa sinua kehittämään huippuluokan koneoppimis- ja NLP-malleja. Opi NER-käyttötapauksia, esimerkkejä ja paljon muuta tässä erittäin informatiivisessa postauksessa.
Uutiset ja media
5 kysymystä, jotka tulee kysyä ennen kuin palkkaat Healthcare Labeling Co.
Laadukas koulutus terveydenhuollon tietojoukko parantaa tekoälypohjaisen lääketieteellisen mallin tuloksia. Mutta kuinka valita oikea terveydenhuollon tietomerkintäpalvelujen tarjoaja?
Uutiset ja media
Tiedonkeruun ja merkintöjen rooli terveydenhuollossa
Kun data luo perustan terveydenhuollolle, meidän on ymmärrettävä sen rooli, todelliset toteutukset ja haasteet. Lue eteenpäin saadaksesi selville…
Etsitkö terveydenhuollon huomautusten asiantuntijoita monimutkaisiin projekteihin?
Ota yhteyttä nyt saadaksesi lisätietoja siitä, kuinka voimme kerätä ja merkitä tietojoukon ainutlaatuista AI/ML-ratkaisuasi varten
Usein kysytyt kysymykset (FAQ)
Nimettyjen entiteettien tunnistus on osa luonnollisen kielen käsittelyä. NER:n ensisijainen tavoite on käsitellä jäsenneltyä ja strukturoimatonta dataa ja luokitella nämä nimetyt kokonaisuudet ennalta määritettyihin luokkiin. Joitakin yleisiä luokkia ovat nimi, sijainti, yritys, aika, rahalliset arvot, tapahtumat ja paljon muuta.
Lyhyesti sanottuna NER käsittelee:
Nimetyn entiteetin tunnistus/tunnistus – Sanan tai sanasarjan tunnistaminen asiakirjassa.
Nimettyjen entiteettien luokitus – Luokittelee kaikki havaitut entiteetit ennalta määritettyihin luokkiin.
Luonnollisen kielen käsittely auttaa kehittämään älykkäitä koneita, jotka pystyvät poimimaan merkityksen puheesta ja tekstistä. Koneoppiminen auttaa näitä älykkäitä järjestelmiä jatkamaan oppimista harjoittelemalla suuria määriä luonnollisen kielen tietojoukkoja. Yleensä NLP koostuu kolmesta pääkategoriasta:
Kielen rakenteen ja sääntöjen ymmärtäminen – Syntaksi
Sanojen, tekstin ja puheen merkityksen johtaminen ja niiden suhteiden tunnistaminen – Semantiikka
Puhuttujen sanojen tunnistaminen ja tunnistaminen ja niiden muuntaminen tekstiksi – Puhe
Joitakin yleisiä esimerkkejä ennalta määrätyn kokonaisuuden luokittelusta ovat:
Henkilö: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Sijainti: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brasilia, Cambridge
organisaatio: Samsung, Disney, Yalen yliopisto, Google
aika: 15.35, 12 PM,
Eri lähestymistavat NER-järjestelmien luomiseen ovat:
Sanakirjapohjaiset järjestelmät
Sääntöihin perustuvat järjestelmät
Koneoppimiseen perustuvat järjestelmät
Virtaviivainen asiakastuki
Tehokkaat henkilöstöresurssit
Yksinkertaistettu sisällön luokittelu
Hakukoneiden optimointi
Tarkka sisältösuositus