Dataanmerkning for Healthcare AI

Menneskedrevet medisinsk dataanmerkning

Lås opp kompleks informasjon i ustrukturerte data med enhetsutvinning og gjenkjenning

Medisinsk datamerknad

Utvalgte klienter

Gir teamene mulighet til å bygge verdensledende AI-produkter.

Amazon
Google
Microsoft
Cogknit
Det er en økende etterspørsel etter å analysere ustrukturerte, komplekse medisinske data for å avdekke uoppdaget innsikt

80 % av dataene i helsedomenet er ustrukturerte, noe som gjør dem utilgjengelige. Å få tilgang til dataene krever betydelig manuell intervensjon, noe som begrenser mengden brukbare data. Å forstå tekst i det medisinske domenet krever en dyp forståelse av terminologien for å frigjøre potensialet. Shaip gir ekspertisen til å kommentere helsedata for å forbedre AI-motorer i stor skala.

IDC, analytikerfirma:

Den verdensomspennende installerte basen av lagringskapasitet vil nå 11.7 zettabyte in 2023

IBM, Gartner og IDC:

80% av dataene rundt om i verden er ustrukturert, noe som gjør det foreldet og ubrukelig. 

Real-World Solution

Analyser data for å oppdage meningsfull innsikt for å trene NLP-modeller med Medical Text Data Annotation

Vi tilbyr merknadstjenester for medisinske data som hjelper organisasjoner med å trekke ut kritisk informasjon i ustrukturerte medisinske data, f.eks. legenotater, EPJ-innleggelses-/utskrivningsoppsummeringer, patologirapporter osv., som hjelper maskiner med å identifisere de kliniske enhetene som er til stede i en gitt tekst eller et gitt bilde. Våre legitimerte domeneeksperter kan hjelpe deg med å levere domenespesifikk innsikt – dvs. symptomer, sykdom, allergier og medisiner, for å hjelpe deg med å få innsikt for omsorg.

Real-World Solution

Vi tilbyr også proprietære Medical NER API-er (pre-trent NLP-modeller), som kan automatisk identifisere og klassifisere de navngitte enhetene presentert i et tekstdokument. Medisinske NER APIer utnytter proprietær kunnskapsgraf, med 20 millioner+ relasjoner og 1.7 millioner+ kliniske konsepter

Fra datalisensiering og innsamling, til datakommentarer, har Shaip deg dekket.

  • Merknader og utarbeidelse av medisinske bilder, videoer og tekster, inkludert radiografi, ultralyd, mammografi, CT-skanninger, MR-er og fotonemisjonstomografi
  • Farmasøytiske og andre helsetjenester for bruk av naturlig språkbehandling (NLP), inkludert medisinsk tekstkategorisering, navngitt enhetsidentifikasjon, tekstanalyse, etc.

Medisinsk merknadsprosess

Merknadsprosessen er generelt forskjellig fra kundens krav, men den innebærer hovedsakelig:

Domenekompetanse

Fase 1: Teknisk domeneekspertise (Forstå omfang og retningslinjer for kommentarer)

Treningsressurser

Fase 2: Opplæring av passende ressurser for prosjektet

Qa-dokumenter

Fase 3: Tilbakemeldingssyklus og kvalitetssikring av de kommenterte dokumentene

Vår ekspertise

1. Klinisk enhetsgjenkjenning/kommentar

En stor mengde medisinske data og kunnskap er tilgjengelig i journalene hovedsakelig i et ustrukturert format. Medisinsk enhetsannotering gjør det mulig for oss å konvertere ustrukturerte data til et strukturert format.

Annotering av klinisk enhet
Medisinegenskaper

2. Attribusjonsannotering

2.1 Medisinegenskaper

Medisiner og deres egenskaper er dokumentert i nesten hver journal, som er en viktig del av det kliniske domenet. Vi kan identifisere og kommentere de ulike egenskapene til medisiner i henhold til retningslinjer.

2.2 Lab Dataattributter

Labdata er for det meste ledsaget av deres attributter i en medisinsk journal. Vi kan identifisere og kommentere de ulike egenskapene til laboratoriedata i henhold til retningslinjer.

Lab Dataattributter
Kroppsmålingsattributter

2.3 Kroppsmålingsattributter

Kroppsmåling er for det meste ledsaget av deres attributter i en medisinsk journal. Det består for det meste av vitale tegn. Vi kan identifisere og kommentere de ulike egenskapene til kroppsmåling.

3. Onkologispesifikk NER-merknad

Sammen med generisk medisinsk NER-annotering kan vi også jobbe med domenespesifikke merknader som onkologi, radiologi, etc. Her er de onkologispesifikke NER-enhetene som kan annoteres – Kreftproblem, Histologi, Kreftstadium, TNM-stadium, Kreftgrad, Dimensjon, Klinisk status, Tumormarkørtest, Kreftmedisin, Kreftkirurgi, Stråling, Genstudert, Variasjonskode, Kroppssted

Onkologispesifikk Ner-annotering
Bivirkningskommentar

4. Bivirkninger NER & Relasjonsannotering

Sammen med å identifisere og kommentere viktige kliniske enheter og relasjoner, kan vi også kommentere de negative effektene av visse medikamenter eller prosedyrer. Omfanget er som følger: Merking av uønskede effekter og deres utløsende stoffer. Tilordne forholdet mellom den negative effekten og årsaken til effekten.

5. Relasjonsanmerkning

Etter å ha identifisert og kommentert kliniske enheter, tildeler vi også relevante forhold mellom enhetene. Relasjoner kan eksistere mellom to eller flere konsepter.

Forholdsanmerkning

6. Påstandsanmerkning

Sammen med å identifisere kliniske enheter og relasjoner, kan vi også tildele status, negasjon og emne for de kliniske enhetene.

Status-Negasjon-Emne

7. Tidsmessig merknad

Å kommentere tidsmessige enheter fra en medisinsk journal, hjelper med å bygge en tidslinje for pasientens reise. Den gir referanse og kontekst til datoen knyttet til en bestemt hendelse. Her er datoenhetene – Diagnosedato, prosedyredato, medisinstartdato, medisinsluttdato, strålingsstartdato, strålingssluttdato, innleggelsesdato, utskrivningsdato, konsultasjonsdato, merknadsdato, start.

Tidsmessig merknad
Delkommentar

8. Delkommentar

Det refererer til prosessen med å systematisk organisere, merke og kategorisere ulike seksjoner eller deler av helserelaterte dokumenter, bilder eller data, dvs. annotering av relevante seksjoner fra dokumentet og klassifisering av seksjonene i deres respektive typer. Dette hjelper til med å skape strukturert og lett tilgjengelig informasjon, som kan brukes til ulike formål som klinisk beslutningsstøtte, medisinsk forskning og helsedataanalyse.

9. ICD-10-CM & CPT-koding

Merknad av ICD-10-CM og CPT-koder i henhold til retningslinjene. For hver merket medisinsk kode vil beviset (tekstutdrag) som underbygger merkingsbeslutningen også bli kommentert sammen med koden.

Icd-10-Cm &Amp; Cpt-koding
Rxnorm-koding

10. RXNORM-koding

Merknad av RXNORM-koder i henhold til retningslinjene. For hver merket medisinsk kode vil beviset (tekstutdrag) som underbygger merkingsbeslutningen også bli kommentert sammen med koden.0

11. SNOMED-koding

Merknad av SNOMED-koder i henhold til retningslinjene. For hver merket medisinsk kode vil beviset (tekstutdrag) som underbygger merkingsbeslutningen også bli kommentert sammen med koden.

Snomed-koding
Umls-koding

12. UMLS-koding

Merknad av UMLS-koder i henhold til retningslinjene. For hver merket medisinsk kode vil beviset (tekstutdrag) som underbygger merkingsbeslutningen også bli kommentert sammen med koden.

Suksesshistorier

Klinisk forsikringsmerknad

Forhåndsgodkjenningsprosessen er nøkkelen til å koble sammen helsepersonell, betalere og sørge for at behandlingen følger retningslinjer. Å kommentere medisinske journaler bidro til å optimalisere denne prosessen. Den matchet dokumenter med spørsmål mens den fulgte standarder, og forbedret klientarbeidsflytene.

problem: Annotering av 6,000 medisinske tilfeller måtte gjøres nøyaktig innenfor en streng tidslinje, gitt helsedatasensitivitet. Streng overholdelse av oppdaterte kliniske retningslinjer og personvernforskrifter som HIPAA var nødvendig for å sikre kvalitetsmerknader og samsvar.

Løsning: Vi kommenterte over 6,000 medisinske tilfeller, og korrelerte medisinske dokumenter med kliniske spørreskjemaer. Dette krevde en omhyggelig kobling av bevis til svar samtidig som man fulgte kliniske retningslinjer. Nøkkelutfordringer som ble adressert var stramme tidsfrister for et stort datasett og håndtering av kliniske standarder i kontinuerlig utvikling.

Medisinsk datamerknad

Grunner til å velge Shaip som din pålitelige medisinske kommentarpartner

porsjoner

porsjoner

Dedikerte og trente team:

  • 30,000+ samarbeidspartnere for dataskaping, merking og kvalitetssikring
  • Godkjent prosjektlederteam
  • Erfarent produktutviklingsteam
  • Talentpool-innkjøps- og onboarding-team
Prosess

Prosess

Høyeste prosesseffektivitet er sikret med:

  • Robust 6 Sigma Stage-Gate-prosess
  • Et dedikert team av 6 Sigma svarte belter – nøkkelprosesseiere og overholdelse av kvalitet
  • Kontinuerlig forbedring og tilbakemeldingssløyfe
Plattform

Plattform

Den patenterte plattformen tilbyr fordeler:

  • Nettbasert ende-til-ende-plattform
  • Upåklagelig kvalitet
  • Raskere TAT
  • Sømløs levering
Shaip Kontakt oss

Ser du etter annoteringseksperter i helsevesenet for komplekse prosjekter?

Kontakt oss nå for å finne ut hvordan vi kan samle inn og kommentere datasett for din unike AI/ML-løsning

  • Ved å registrere meg godtar jeg Shaip Personvernserklæring og Våre vilkår og gi mitt samtykke til å motta B2B-markedsføringskommunikasjon fra Shaip.

Named Entity Recognition er en del av Natural Language Processing. Hovedmålet med NER er å behandle strukturerte og ustrukturerte data og klassifisere disse navngitte enhetene i forhåndsdefinerte kategorier. Noen vanlige kategorier inkluderer navn, sted, selskap, tid, pengeverdier, hendelser og mer.

I et nøtteskall omhandler NER:

Navngitt enhetsgjenkjenning/deteksjon – Identifisere et ord eller en rekke ord i et dokument.

Navngitt enhetsklassifisering – Klassifisering av alle oppdagede enheter i forhåndsdefinerte kategorier.

Natural Language-behandling bidrar til å utvikle intelligente maskiner som er i stand til å trekke ut mening fra tale og tekst. Machine Learning hjelper disse intelligente systemene å fortsette å lære ved å trene på store mengder naturlige språkdatasett. Generelt består NLP av tre hovedkategorier:

Forstå strukturen og regler for språket – Syntaks

Utlede betydningen av ord, tekst og tale og identifisere deres relasjoner – semantikk

Identifisere og gjenkjenne talte ord og transformere dem til tekst – tale

Noen av de vanlige eksemplene på en forhåndsbestemt enhetskategorisering er:

person: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon

Sted: Canada, Honolulu, Bangkok, Brasil, Cambridge

Organisasjon: Samsung, Disney, Yale University, Google

Tid: 15.35, 12,

De forskjellige tilnærmingene til å lage NER-systemer er:

Ordbokbaserte systemer

Regelbaserte systemer

Maskinlæringsbaserte systemer

Strømlinjeformet kundestøtte

Effektive menneskelige ressurser

Forenklet innholdsklassifisering

Optimalisering av søkemotorer

Nøyaktig innholdsanbefaling