Shaip er nå en del av Ubiquity-økosystemet: Samme team – nå støttet av utvidede ressurser for å støtte kunder i stor skala.
|
Dataanmerkning for Healthcare AI
Lås opp kompleks informasjon i ustrukturerte data med enhetsutvinning og gjenkjenning
Helsevesenet er i stor grad avhengig av nøyaktig dataannotering for å drive AI- og maskinlæringsapplikasjoner, noe som driver fremskritt innen diagnostikk og behandling.
80 % av dataene innen helsevesenet er ustrukturerte, noe som gjør dem utilgjengelige. Tilgang til dataene krever betydelig manuell inngripen, noe som begrenser mengden brukbare data. Å forstå tekst innen 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. Annotering av medisinske data spiller en avgjørende rolle i å muliggjøre avanserte helseløsninger og støtte utviklingen av AI-teknologi innen helsevesenet.
Den verdensomspennende installerte basen av lagringskapasitet vil nå 11.7 zettabyte in 2023.
80% av dataene rundt om i verden er ustrukturert, noe som gjør det foreldet og ubrukelig.
Vi tilbyr tjenester for annotering av medisinske data, inkludert annotering av medisinske tekster for bruk i maskinlæringsalgoritmer, som hjelper organisasjoner med å trekke ut kritisk informasjon i ustrukturerte medisinske data, f.eks. legejournaler, sammendrag av innleggelser/utskrivninger i elektroniske pasientjournaler, patologirapporter osv., som hjelper maskiner med å identifisere de kliniske enhetene som finnes i en gitt tekst eller et gitt bilde. Våre autoriserte domeneeksperter kan hjelpe deg med å levere domenespesifikk innsikt – f.eks. symptomer, sykdom, allergier og medisiner, for å bidra til å generere innsikt for behandling.
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
Bruksområder for naturlig språkbehandling (NLP) innen farmasøytiske og andre helsetjenester, inkludert kategorisering av medisinsk tekst, identifikasjon av navngitte enheter, tekstanalyse og trening av maskinlæringsalgoritmer for diagnostikk og avviksdeteksjon i medisinske tekster
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.
Viktige annoteringsoppgaver inkluderer bildeklassifisering (tilordne etiketter til bilder), objektdeteksjon (identifisere og lokalisere objekter som svulster), bildesegmentering (dele bilder inn i meningsfulle segmenter) og bruk av segmenteringsmasker og avgrensningsbokser for presis og detaljert annotering av medisinske bilder.
Skjerp 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 bruk i pasientbehandling 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 kommenteringsprosessen. Lag stemmeassisterte systemer for sømløs klinisk drift og integrer AI i ulike 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 kommentarer)
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 nøye av en fagekspert. Disse annoterte bildene fungerer som treningsdata for å trene maskinlæringsmodeller og ML-modeller 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.
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.
2.1 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.
Sammen med generisk medisinsk NER-annotering kan vi også jobbe med domenespesifikke merknader som onkologi, radiologi, etc. Her er de onkologispesifikke NER-entitetene som kan kommenteres – Kreftproblem, Histologi, Kreftstadium, TNM-stadium, Kreftgrad, Dimensjon, Klinisk status, Tumormarkørtest, Kreftmedisin, Kreftkodekirurgi, Stråling, Kreftkodekirurgi,
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.
Etter å ha identifisert og kommentert kliniske enheter, tildeler vi også relevante forhold mellom enhetene. Relasjoner kan eksistere mellom to eller flere konsepter.
Sammen med å identifisere kliniske enheter og relasjoner, kan vi også tildele status, negasjon og emne for de kliniske enhetene.
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.
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.
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.
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.
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 UMLS-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.
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 man fulgte kliniske retningslinjer. Nøkkelutfordringer som ble adressert var stramme tidsfrister for et stort datasett og håndtering av kliniske standarder i kontinuerlig utvikling.
Dedikerte og trente team:
Høyeste prosesseffektivitet er sikret med:
Den patenterte plattformen tilbyr fordeler:
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.
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.
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.
Vår utprøvde prosess for datakvalitetssikring, teknologivalideringer og flere stadier av QA, hjelper oss med å levere klassens beste kvalitet som ofte overgår forventningene.
Vi er sertifisert for å opprettholde de høyeste standardene for datasikkerhet med personvern mens vi jobber med våre kunder for å sikre konfidensialitet
Som eksperter på kuratering, opplæring og ledelse av team av dyktige arbeidere, kan vi sikre at prosjekter leveres innenfor budsjett.
Høy nettverksoppetid og levering i tide av data, tjenester og løsninger.
Med en pool av ressurser på land og til havs kan vi bygge og skalere team etter behov for ulike brukstilfeller.
Med kombinasjonen av en global arbeidsstyrke, robust plattform og operasjonelle prosesser designet av 6 sigma svarte belter, hjelper Shaip med å lansere de mest utfordrende AI-initiativene.
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.
Datasett for helsetjenester med kvalitetsopplæring forbedrer resultatet av den AI-baserte medisinske modellen. Men hvordan velge riktig leverandør av merking av helsedata?
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...
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.
