Dataanmerkning for Healthcare AI
Lås opp kompleks informasjon i ustrukturerte data med enhetsutvinning og gjenkjenning
Utvalgte klienter
Gir teamene mulighet til å bygge verdensledende AI-produkter.
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 deg 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.
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.
Medisinske merknadstjenester
Våre medisinske annoteringstjenester styrker AI-nøyaktighet i helsevesenet. Vi merker medisinske bilder, tekster og lyd omhyggelig, og bruker ekspertisen vår til å trene AI-modeller. Disse modellene forbedrer diagnostikk, behandlingsplanlegging og pasientbehandling. Sikre pålitelige data av høy kvalitet for avanserte medisinske teknologiapplikasjoner. Stol på oss for å forbedre AIs medisinske ferdigheter.
Bildekommentar
Forbedre medisinsk AI ved å kommentere visuelle data fra røntgenbilder, CT-skanninger og MR-er. Sørg for at AI-modeller yter utmerket i diagnostikk og behandling, veiledet av merking av ekspertdata. Få bedre pasientresultater med overlegen bildeinnsikt.
Videokommentar
Avanser AI i helsevesenet med detaljert videokommentar. Skjerp AI-læring med klassifiseringer og segmenteringer i medisinske opptak. Forbedre din kirurgiske AI og pasientovervåking for forbedret helsetjenester og diagnostikk.
Tekstkommentar
Strømlinjeform medisinsk AI-utvikling med ekspertkommenterte tekstdata. Analyser og berik raskt store tekstvolumer, fra håndskrevne notater til forsikringsrapporter. Sikre nøyaktig og handlingskraftig innsikt for fremskritt i helsevesenet.
Lydkommentar
Utnytt NLP-ekspertise for å kommentere og merke medisinske lyddata nøyaktig. Lag stemmeassisterte systemer for sømløs klinisk drift og integrer AI i ulike stemmeaktiverte helseprodukter. Forbedre diagnostisk presisjon med ekspertlyddatakurering.
Medisinsk koding
Strømlinjeform medisinsk dokumentasjon ved å konvertere den til universelle koder med medisinsk AI-koding. Sikre nøyaktighet, forbedre faktureringseffektiviteten og støtte sømløs levering av helsetjenester med banebrytende AI-hjelp i medisinsk journalkoding.
Medisinsk merknadsprosess
Merknadsprosessen er generelt forskjellig fra kundens krav, men den innebærer hovedsakelig:
Fase 1: Teknisk domeneekspertise (Forstå omfang og retningslinjer for kommentarer)
Fase 2: Opplæring av passende ressurser for prosjektet
Fase 3: Tilbakemeldingssyklus og kvalitetssikring av de kommenterte dokumentene
Brukstilfeller for medisinsk merknad
Avanserte AI- og ML-algoritmer transformerer helsevesenet ved å bruke ulike medisinske prosesser. Disse banebrytende teknologiene muliggjør automatisering av helsetjenester, noe som fører til økt effektivitet, presisjon og pasientbehandling. For bedre å forstå deres potensielle innvirkning, la oss utforske følgende brukstilfeller:
Radiologi
Vår røntgenbildeannoteringstjeneste skjerper AI-diagnostikk og inkluderer et ekstra lag med ekspertise. Hver røntgen-, MR- og CT-skanning er omhyggelig merket og gjennomgått av en sakkyndig. Dette ekstra trinnet i trening og gjennomgang øker AIs evne til å oppdage abnormiteter og sykdommer. Det øker nøyaktigheten før levering til våre kunder.
Kardiologi
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.
Tannbehandling
Vår bildekommentartjeneste i odontologi merker tannbilder for å forbedre AI-diagnoseverktøy. Ved å nøyaktig identifisere tannråte, problemer med justering og andre tanntilstander, styrker våre SMB-er AI til å forbedre pasientresultater og støtte tannleger i presis behandlingsplanlegging og tidlig oppdagelse.
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.
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.
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
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.
6. Påstandsanmerkning
Sammen med å identifisere kliniske enheter og relasjoner, kan vi også tildele status, negasjon og emne for de kliniske enhetene.
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.
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.
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.
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.
13. CT-skanning
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.
14. MR
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.
15. RØNTGEN
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.
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.
Grunner til å velge Shaip som din pålitelige medisinske kommentarpartner
porsjoner
Dedikerte og trente team:
- 30,000+ samarbeidspartnere for dataskaping, merking og kvalitetssikring
- Godkjent prosjektlederteam
- Erfarent produktutviklingsteam
- Talentpool-innkjøps- og onboarding-team
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
Den patenterte plattformen tilbyr fordeler:
- Nettbasert ende-til-ende-plattform
- Upåklagelig kvalitet
- Raskere TAT
- Sømløs levering
Hvorfor Shaip?
Dediker Team
Det er anslått at dataforskere bruker over 80 % av tiden sin på dataforberedelse. Med outsourcing kan teamet ditt fokusere på utviklingen av robuste algoritmer, og overlate den kjedelige delen av å samle de navngitte enhetsgjenkjenningsdatasettene til oss.
Skalerbarhet
En gjennomsnittlig ML-modell vil kreve innsamling og merking av store deler av navngitte datasett, noe som krever at selskaper trekker inn ressurser fra andre team. Med partnere som oss tilbyr vi domeneeksperter som enkelt kan skaleres etter hvert som virksomheten din vokser.
Bedre kvalitet
Dedikerte domeneeksperter, som kommenterer dag inn og dag ut, vil – hver dag – gjøre en overlegen jobb sammenlignet med et team, som trenger å imøtekomme annoteringsoppgaver i deres travle timeplaner. Det er unødvendig å si at det gir bedre resultater.
Operasjonell Excellence
Vår utprøvde prosess for datakvalitetssikring, teknologivalideringer og flere stadier av QA, hjelper oss med å levere klassens beste kvalitet som ofte overgår forventningene.
Sikkerhet med personvern
Vi er sertifisert for å opprettholde de høyeste standardene for datasikkerhet med personvern mens vi jobber med våre kunder for å sikre konfidensialitet
konkurranse~~POS=TRUNC priser
Som eksperter på kuratering, opplæring og ledelse av team av dyktige arbeidere, kan vi sikre at prosjekter leveres innenfor budsjett.
Anbefalte ressurser
Blogg
Named Entity Recognition (NER) – Konseptet, typer
Named Entity Recognition (NER) hjelper deg med å utvikle førsteklasses maskinlæring og NLP-modeller. Lær NER-brukssaker, eksempler og mye mer i dette superinformative innlegget.
Blogg
5 spørsmål å stille før du ansetter en Healthcare Labeling Co.
Datasett for helsetjenester med kvalitetsopplæring forbedrer resultatet av den AI-baserte medisinske modellen. Men hvordan velge riktig leverandør av merking av helsedata?
Blogg
Rollen for datainnsamling og annotering i helsevesenet
Med data som legger grunnlaget for helsevesenet, må vi forstå dens rolle, implementeringer i den virkelige verden og utfordringer. Les videre for å finne ut...
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
Ofte stilte spørsmål (FAQ)
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