Lås opp kompleks informasjon i ustrukturerte data med enhetsutvinning og gjenkjenning
Medisinsk dataannotering er prosessen med å merke klinisk tekst, medisinske bilder, lyd og video ved hjelp av domeneeksperter, slik at AI-modeller nøyaktig kan gjenkjenne kliniske enheter, diagnoser og anatomi. Vi tilbyr HIPAA-kompatibel medisinsk dataannotering på tvers av radiologi, onkologi, kardiologi og klinisk NLP, og hjelper organisasjoner med å trekke ut kritisk informasjon fra ustrukturerte data som legejournaler, EHR-sammendrag og patologirapporter. Våre autoriserte domeneeksperter leverer innsikt i symptomer, sykdom, allergier og medisiner, støttet av en proprietær kunnskapsgraf med over 20 millioner relasjoner og over 1.7 millioner kliniske konsepter. Fra datalisensiering og innsamling til annotering, Shaip har deg dekket.
Våre tjenester for medisinske annotasjoner styrker nøyaktigheten til kunstig intelligens i helsevesenet. Vi merker medisinske bilder, tekster og lyd nøye, og bruker vår ekspertise til å trene kunstig intelligens-modeller. Vårt ekspertteam, inkludert medisinske eksperter og helsepersonell, overvåker og validerer annoteringsprosessen for å sikre klinisk nøyaktighet og samsvar. Disse modellene forbedrer diagnostikk, behandlingsplanlegging og pasientbehandling. Sørg for pålitelige data av høy kvalitet for avanserte medisinske teknologiske applikasjoner. Vi forstår den betydelige innsatsen som kreves for å oppfylle strenge kvalitets- og samsvarsstandarder innen annotering av medisinske data. Stol på oss for å forbedre din kunstig intelligens' medisinske ferdigheter.
Forbedre medisinsk AI ved å annotere visuelle data fra røntgenbilder, CT-skanninger og MR-bilder. Medisinsk bildeannotering og bildeannotering er spesialiserte prosesser som involverer ekspertdrevet merking av komplekse medisinske bilder for å lage datasett av høy kvalitet for AI-systemer innen helsevesenet.
Skarp AI-læring med klassifiseringer og segmenteringer i medisinske opptak. Forbedre kirurgisk AI og pasientovervåking for forbedret helsetjenester og diagnostikk. Annoterte medisinske videoer er viktige for kliniske applikasjoner og støtter bruksområder i den virkelige verden.
Effektiviser utvikling av medisinsk AI med ekspertkommenterte tekstdata, utarbeidet av dyktige medisinske kommentatorer og dataannotatorer. Analyser og berik raskt store tekstmengder, fra håndskrevne notater til forsikringsrapporter. Sørg for nøyaktig og handlingsrettet innsikt for fremskritt innen helsevesenet.
Effektiviser medisinsk dokumentasjon ved å konvertere den til universelle koder med medisinsk koding basert på kunstig intelligens, ved bruk av data samlet fra ulike medisinske sentre. Sørg for nøyaktighet, forbedret faktureringseffektivitet og støtt sømløs levering av helsetjenester med banebrytende kunstig intelligens-assistanse innen koding av medisinske journaler.
Utnytt NLP-ekspertise til å kommentere og merke medisinske lyddata nøyaktig, med medisinske fagfolk involvert i annoteringsprosessen. Lag stemmeassisterte systemer for sømløs klinisk drift og integrer AI i stemmeaktiverte helseprodukter. Forbedre diagnostisk presisjon med ekspert kurering av lyddata.
I annotering av medisinske data bruker merkeprosessen ofte spesialiserte annoteringsverktøy, inkludert DICOM-visningsprogrammer for grunnleggende bildeannoteringsoppgaver. Mens DICOM-visningsprogrammer ofte brukes av radiologer til rutinearbeid, er avanserte annoteringsverktøy avgjørende for nøyaktig og effektiv merking, spesielt når man forbereder data for maskinlæring og dyp læringsapplikasjoner. Annoteringsprosessen varierer vanligvis avhengig av en klients krav, men den involverer hovedsakelig:
Fase 1: Teknisk domeneekspertise (Forstå omfang og retningslinjer for annotering)
Fase 2: Opplæring av passende ressurser for prosjektet
Fase 3: Tilbakemeldingssyklus og kvalitetssikring av de kommenterte dokumentene
Avanserte AI- og ML-algoritmer forvandler helsevesenet ved å bruke ulike medisinske prosesser. Annoterte data spiller en avgjørende rolle i medisinske applikasjoner, og støtter helseorganisasjoner i å utvikle og trene nøyaktige AI-modeller for diagnostikk, sykdomsidentifisering og avviksdeteksjon. Disse banebrytende teknologiene muliggjør automatisering av helsevesenet, noe som fører til forbedret effektivitet, presisjon og pasientbehandling. For å bedre forstå deres potensielle innvirkning, la oss utforske følgende brukstilfeller:
Vår tjeneste for annotering av radiologiske bilder skjerper AI-diagnostikk og inkluderer et ekstra lag med ekspertise. Hvert røntgenbilde, MR-bilde og CT-bilde merkes og gjennomgås omhyggelig av en fagekspert. Disse annoterte bildene fungerer som treningsdata for å trene maskinlæringsmodeller for radiologisk diagnostikk. Dette ekstra trinnet i trening og gjennomgang avdekker avvik og sykdommer.
Vår kardiologifokuserte bildekommentar gjør AI-diagnostikk skarpere. Vi henter inn kardiologieksperter som merker komplekse hjerterelaterte bilder og trener våre AI-modeller. Før vi sender data til kunder, gjennomgår disse spesialistene hvert bilde for å sikre førsteklasses nøyaktighet. Denne prosessen gjør AI i stand til å oppdage hjertesykdommer mer presist.
Vår bildeannoteringstjeneste innen tannbehandling merker tannbilder, med fokus på å identifisere ulike medisinske tilstander, for å forbedre AI-diagnostiske verktøy. Ved å nøyaktig identifisere tannråte, tannstillingsproblemer og andre tanntilstander, gir våre små og mellomstore bedrifter AI muligheten til å forbedre pasientutfall og støtte tannleger i presis behandlingsplanlegging og tidlig deteksjon.
Vi legger patologiske SME-er på helbildene og biopsibildene dine, segmenterer celler, vevsregioner og abnormaliteter – og hvert objektglass gjennomgås før levering. Dette ekspertlaget gir tumorgraderings- og sykdomsdeteksjonsmodellene dine sannheten de kan stole på.
Våre radiologiutdannede små og mellomstore spesialister avgrenser svulster og omkringliggende anatomi på tvers av CT, MR og PET, med presise segmenterings- og stadieinndelingsetiketter som gjennomgås for nøyaktighet. Resultatet er treningsdata din AI kan stole på for tidlig kreftdeteksjon og behandlingsplanlegging.
Vi merker fundus- og OCT-skanninger med oftalmologisk kunnskapsrike små og mellomstore bedrifter som markerer subtile lesjoner og graderer alvorlighetsgraden konsekvent. Rene, ekspertvurderte annoteringer gir din AI den grunnleggende sannheten den trenger for å flagge diabetisk retinopati, glaukom og andre øyesykdommer tidlig.
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.
Etter å ha identifisert og kommentert kliniske enheter, tilordner vi også relevante relasjoner mellom enhetene. Det kan finnes relasjoner mellom to eller flere konsepter.
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.
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.
I tillegg til generiske medisinske NER-annoteringer jobber vi også med domenespesifikke annoteringer som onkologi, radiologi osv. Onkologispesifikke NER-enheter som kan annoteres – kreftproblem, histologi, kreftstadium, TNM-stadium, kreftgrad, dimensjon, klinisk status, tumormarkørtest, kreftmedisin, kreftkirurgi, stråling, studert gen, variasjonskode.
I tillegg til å identifisere og kommentere viktige kliniske enheter og sammenhenger, kan vi også kommentere bivirkningene av visse legemidler eller prosedyrer. Omfanget er som følger: Merking av bivirkninger og deres årsaksfaktorer. Tilordne forholdet mellom bivirkningen og årsaken til effekten.
Å kommentere tidsmessige enheter hjelper med å bygge en tidslinje for pasientens reise. Det gir referanse og kontekst til datoen knyttet til en spesifikk hendelse. Her er datoenhetene – Diagnosedato, Prosedyredato, Startdato for medisinering, Sluttdato for medisinering, Startdato for stråling, Sluttdato for stråling, Innleggelsesdato, Utskrivningsdato, Konsultasjonsdato, Notatdato, Debut.
Prosessen med å systematisk organisere, merke og kategorisere ulike seksjoner eller deler av helserelaterte dokumenter, bilder eller data, dvs. annotere relevante seksjoner fra dokumentet og klassifisere seksjonene i deres respektive typer.
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.
Vår bildekommentartjeneste spesialiserer seg på CT-skanninger for presis merking for AI-trening med et sterkt fokus på detaljerte anatomiske strukturer. Temaeksperter vurderer ikke bare, men trener også på hvert bilde for førsteklasses nøyaktighet. Denne grundige prosessen hjelper til med utviklingen av diagnostiske verktøy.
Vår MR-bildekommentartjeneste finjusterer AI-diagnostikk. Våre fageksperter trener og vurderer hver skanning for maksimal presisjon før levering. Vi merker MR-skanninger nøyaktig for å forbedre AI-modellopplæringen. Denne prosessen hjelper dem med å finne anomalier og strukturer. Øk nøyaktigheten i medisinske vurderinger og behandlingsplaner med våre tjenester.
Røntgenbildekommentarer gjør AI-diagnostikk skarpere. Ekspertene våre merker hvert bilde med omhu ved å finne brudd og abnormiteter nøyaktig. De trener og vurderer også disse etikettene for topp nøyaktighet før levering til kunden. Stol på oss for å avgrense AI og få bedre medisinsk bildeanalyse.
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.
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.
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.
Sammen med å identifisere kliniske enheter og relasjoner, kan vi også tildele status, negasjon og emne for de kliniske enhetene.
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 innenfor en streng tidsramme og nøyaktig, gitt sensitiviteten til helsedata. Streng overholdelse av oppdaterte kliniske retningslinjer og personvernforskrifter som HIPAA var nødvendig for å sikre kvalitetsannoteringer og samsvar, noe som er spesielt viktig for klinisk diagnostikk for å opprettholde datasettintegriteten og oppfylle regulatoriske krav.
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 vi fulgte kliniske retningslinjer. Viktige utfordringer som ble tatt opp var stramme tidsfrister for et stort datasett og håndtering av kontinuerlig utviklende kliniske standarder.
Dedikerte og trente team:
Høyeste prosesseffektivitet er sikret med:
Den patenterte plattformen tilbyr fordeler:
Pålitelige helsedata – etisk innhentet, sikkert avidentifisert og levert med ekspertkvalitet i stor skala.
Fra sourcing og lisensiering til avidentifikasjon og merking – én partner gjennom hele helsevesenets AI-datasyklus.
Ekspertstøtte på tvers av klinisk tekst, elektroniske helsejournaler, medisinsk lyd, bildebehandling og multimodale datasett.
Helseutdannede spesialister – ikke generiske folkemengdearbeidere.
Samtykkedrevet innsamling med tydelig dataavstamning og reviderbarhet.
Sterke sikkerhetsrutiner som beskytter sensitive helsedata gjennom hele arbeidsflyten.
Flerlags kvalitetssikring og validering basert på menneskelig innhold for konsistente og nøyaktige datasett.
Pålitelig for å levere store, komplekse helsedatasett for bedrifters AI-programmer.
HIPAA Safe Harbor, ekspertbestemmelse og GDPR-tilpasset avidentifikasjon by design.
Navngitt entitetsgjenkjenning (NER) identifiserer og klassifiserer enheter som personer, organisasjoner og steder i ustrukturert tekst.
Lisensier HIPAA-klare medisinske datasett på tvers av 31 spesialiteter – legediktat, elektroniske helsejournaler, transkriberte pasientjournaler. Eksempler på forespørsel.
Generativ AI og store språkmodeller (LLM-er) krever enorme mengder treningsdata av høy kvalitet for å produsere nøyaktige, pålitelige og kontekstbevisste resultater.
Gir teamene mulighet til å bygge verdensledende AI-produkter.
Kontakt oss nå for å finne ut hvordan vi kan samle inn og kommentere datasett for din unike AI/ML-løsning
Medisinsk dataannotering er prosessen med å merke medisinsk tekst, bilder, lyd og video for å trene AI-modeller. Det er avgjørende for å utvikle nøyaktige AI-systemer som forbedrer diagnostikk, behandlingsplanlegging og pasientbehandling.
Ved å tilby merkede datasett kan AI-modeller lære å gjenkjenne mønstre i komplekse medisinske data, som å identifisere sykdommer i røntgenbilder eller trekke ut viktig informasjon fra kliniske notater. Dette forbedrer presisjonen og påliteligheten til AI-applikasjoner i helsevesenet.
Annotering av medisinske data inkluderer merking av kliniske notater, elektroniske helsejournaler (EHR-er), røntgenbilder, MR-bilder, CT-skanninger, patologirapporter og lyddata som legediktater.
Annotert medisinsk tekst gjør det mulig for modeller for naturlig språkbehandling (NLP) å trekke ut og tolke klinisk informasjon, for eksempel symptomer, sykdommer eller medisiner, fra ustrukturerte data som legejournaler eller epikriser.
Å kommentere medisinske data krever håndtering av ustrukturert og kompleks informasjon, sikring av klinisk nøyaktighet og overholdelse av personvernforskrifter som HIPAA. Det krever også ekspertise innen medisinsk terminologi og domenekunnskap.
Annoteringsleverandører følger strenge datasikkerhetsprotokoller som HIPAA-samsvar og bruker avidentifiserte data for å opprettholde pasientenes personvern mens de annoterer sensitiv medisinsk informasjon.
Annoterte datasett trener AI-modeller til å gjenkjenne sykdomsmarkører i medisinske bilder eller tekst. For eksempel kan AI identifisere kreftstadier i onkologi eller oppdage hjertesykdommer i kardiologi, noe som forbedrer tidlig diagnose og behandlingsresultater.
Avanserte annoteringsverktøy og domenespesifikk programvare, som DICOM-visningsprogrammer for medisinsk avbildning, brukes sammen med menneskelig ekspertise for å sikre høy nøyaktighet i merkingen av medisinske data.
Shaip kombinerer domeneeksperter, avanserte annoteringsverktøy og en robust kvalitetssikringsprosess for å levere presis og skalerbar medisinsk dataannotering skreddersydd til kundenes behov. De spesialiserer seg innen radiologi, onkologi, kardiologi og andre helsedomener.
Kostnaden avhenger av datatypen, volumet og kompleksiteten, samt nivået av ekspertise som kreves. Shaip tilbyr tilpassede priser basert på spesifikke prosjektkrav.
