Data Annotation for Healthcare AI

Ihmisvoimaiset lääketieteelliset tiedot

Avaa monimutkaiset tiedot strukturoimattomasta tiedosta entiteetin poimimisen ja tunnistuksen avulla

Lääketieteellisten tietojen huomautus

Esittelyssä olevat asiakkaat

Tiimien valtuuttaminen rakentamaan maailman johtavia tekoälyn tuotteita.

Amazon
Google
Microsoft
Cognit
Järjestämättömien, monimutkaisten lääketieteellisten tietojen analysointi tarve kasvaa löytämättömien oivallusten paljastamiseksi. Lääketieteellisten tietojen merkintä tulee apuun

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

Tosimaailman ratkaisu

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

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.

Videon huomautus

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:

Domain asiantuntemus

Vaihe 1: Teknisen alan asiantuntemus (ymmärrä laajuus ja merkintäohjeet)

Koulutusresurssit

Vaihe 2: Koulutetaan asianmukaiset resurssit projektiin

Qa-asiakirjat

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

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

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

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.

Kliinisen kokonaisuuden merkintä
Lääketieteen ominaisuudet

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.

Laboratoriotietojen attribuutit
Kehon mittausominaisuudet

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

Onkologiakohtainen ner-merkintä
Haitallisten vaikutusten huomautus

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.

Suhteen huomautus

6. Väitteen huomautus

Kliinisten kokonaisuuksien ja suhteiden tunnistamisen lisäksi voimme määrittää kliinisille kokonaisuuksille tilan, negatiivisen ja aiheen.

Tila-negaatio-aihe

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.

Temporaalinen huomautus
Osion huomautus

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.

Icd-10-cm & cpt koodaus
Rxnorm koodaus

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.

Snomed koodaus
Umls-koodaus

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.

mri

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.

Lääketieteellisten tietojen huomautus

Syitä valita Shaip luotettavaksi lääketieteelliseksi kumppaniksi

Ihmiset

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

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

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.

Shaip ota yhteyttä

Etsitkö terveydenhuollon huomautusten asiantuntijoita monimutkaisiin projekteihin?

Ota yhteyttä nyt saadaksesi lisätietoja siitä, kuinka voimme kerätä ja merkitä tietojoukon ainutlaatuista AI/ML-ratkaisuasi varten

  • Rekisteröitymällä olen samaa mieltä Shaipin kanssa Tietosuojakäytäntö ja Käyttöehdot ja annan suostumukseni B2B-markkinointiviestinnän vastaanottamiseen Shaipilta.

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