Adnotacja danych dla sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej
Odblokuj złożone informacje w nieustrukturyzowanych danych dzięki wyodrębnianiu i rozpoznawaniu jednostek
Wyróżnieni klienci
Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.
80% danych w dziedzinie opieki zdrowotnej jest nieustrukturyzowanych, co czyni je niedostępnymi. Dostęp do danych wymaga znacznej ingerencji manualnej, co ogranicza ilość użytecznych danych. Zrozumienie tekstu w dziedzinie medycyny wymaga głębokiego zrozumienia jego terminologii, aby uwolnić jego potencjał. Shaip zapewnia specjalistyczną wiedzę w zakresie dodawania adnotacji do danych dotyczących opieki zdrowotnej w celu ulepszania silników sztucznej inteligencji na dużą skalę.
IDC, firma analityczna:
Ogólnoświatowa zainstalowana baza pojemności pamięci masowej sięgnie Zettabajty 11.7 in 2023
IBM, Gartner i IDC:
80% danych na całym świecie jest nieustrukturyzowanych, co czyni je przestarzałymi i bezużytecznymi.
Rozwiązanie w świecie rzeczywistym
Analizuj dane, aby odkryć przydatne informacje do trenowania modeli NLP za pomocą adnotacji medycznych danych tekstowych
Oferujemy usługi adnotacji danych medycznych, które pomagają organizacjom wyodrębnić krytyczne informacje z nieustrukturyzowanych danych medycznych, tj. notatek lekarskich, podsumowań przyjęć/wypisów EHR, raportów patologicznych itp., które pomagają maszynom zidentyfikować jednostki kliniczne obecne w danym tekście lub obrazie. Nasi akredytowani eksperci domen mogą pomóc Ci w dostarczaniu szczegółowych informacji dotyczących danej domeny – tj. objawów, chorób, alergii i leków, aby uzyskać informacje dotyczące opieki.
Oferujemy również zastrzeżone interfejsy API Medical NER (wstępnie wytrenowane modele NLP), które mogą automatycznie identyfikować i klasyfikować nazwane jednostki prezentowane w dokumencie tekstowym. Medyczne interfejsy API NER wykorzystują zastrzeżony wykres wiedzy z ponad 20 milionami relacji i ponad 1.7 milionami koncepcji klinicznych
Od licencjonowania i gromadzenia danych po adnotacje danych — Shaip zapewnia wszystko.
- Adnotacja i przygotowywanie obrazów medycznych, filmów wideo i tekstów, w tym radiografii, ultradźwięków, mammografii, tomografii komputerowej, rezonansu magnetycznego i fotonowej tomografii emisyjnejtmClass tmClass
- Farmaceutyczne i inne przypadki użycia w opiece zdrowotnej do przetwarzania języka naturalnego (NLP), w tym kategoryzacja tekstów medycznych, identyfikacja nazwanych podmiotów, analiza tekstu itp.
Usługi adnotacji medycznych
Nasze usługi w zakresie adnotacji medycznych zwiększają dokładność sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej. Skrupulatnie oznaczamy obrazy medyczne, teksty i nagrania dźwiękowe, wykorzystując naszą wiedzę do szkolenia modeli sztucznej inteligencji. Modele te usprawniają diagnostykę, planowanie leczenia i opiekę nad pacjentem. Zapewnij wysokiej jakości i niezawodne dane do zastosowań w zaawansowanych technologiach medycznych. Zaufaj nam, że zwiększymy biegłość medyczną Twojej sztucznej inteligencji.
Adnotacja obrazu
Ulepsz medyczną sztuczną inteligencję, dodając adnotacje do danych wizualnych z zdjęć rentgenowskich, tomografii komputerowej i rezonansu magnetycznego. Upewnij się, że modele AI doskonale sprawdzają się w diagnostyce i leczeniu, kierując się etykietowaniem danych eksperckich. Uzyskaj lepsze wyniki leczenia pacjentów dzięki doskonałym wglądom w obrazowanie.
Adnotacja wideo
Zaawansowana sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej dzięki szczegółowym adnotacjom wideo. Udoskonalaj uczenie się sztucznej inteligencji dzięki klasyfikacjom i segmentacjom w materiałach medycznych. Ulepsz swoją chirurgiczną sztuczną inteligencję i monitorowanie pacjentów, aby usprawnić świadczenie opieki zdrowotnej i diagnostykę.
Adnotacja tekstowa
Usprawnij rozwój medycznej sztucznej inteligencji dzięki fachowym danym tekstowym z adnotacjami. Szybko analizuj i wzbogacaj ogromne ilości tekstu, od odręcznych notatek po raporty ubezpieczeniowe. Zapewnij dokładne i praktyczne spostrzeżenia na rzecz postępu w opiece zdrowotnej.
Adnotacja dźwiękowa
Wykorzystaj wiedzę NLP, aby dokładnie opisywać i oznaczać medyczne dane audio. Twórz systemy wspomagane głosem umożliwiające płynne operacje kliniczne i integruj sztuczną inteligencję z różnymi produktami opieki zdrowotnej aktywowanymi głosem. Zwiększ precyzję diagnostyki dzięki specjalistycznej selekcji danych audio.
Kodowanie medyczne
Usprawnij dokumentację medyczną, przekształcając ją w uniwersalne kody za pomocą kodowania medycznego AI. Zapewnij dokładność, zwiększ efektywność rozliczeń i wspieraj płynne świadczenie usług opieki zdrowotnej dzięki najnowocześniejszej pomocy AI w kodowaniu dokumentacji medycznej.
Proces adnotacji medycznej
Proces adnotacji generalnie różni się od wymagań klienta, ale obejmuje głównie:
Faza 1: Wiedza techniczna w dziedzinie (zrozumienie zakresu i wytycznych dotyczących adnotacji)
Faza 2: Szkolenie odpowiednich zasobów dla projektu
Faza 3: Cykl opinii i kontrola jakości dokumentów z adnotacjami
Przypadki użycia adnotacji medycznych
Zaawansowane algorytmy AI i ML zmieniają opiekę zdrowotną poprzez wykorzystanie różnych procesów medycznych. Te najnowocześniejsze technologie umożliwiają automatyzację opieki zdrowotnej, prowadząc do zwiększonej wydajności, precyzji i opieki nad pacjentem. Aby lepiej zrozumieć ich potencjalny wpływ, przeanalizujmy następujące przypadki użycia:
Radiologia
Nasza usługa adnotacji do obrazów radiologicznych usprawnia diagnostykę AI i obejmuje dodatkową warstwę wiedzy specjalistycznej. Każde zdjęcie rentgenowskie, rezonans magnetyczny i tomografia komputerowa jest szczegółowo oznakowane i sprawdzane przez eksperta w danej dziedzinie. Ten dodatkowy etap szkolenia i przeglądu zwiększa zdolność sztucznej inteligencji do wykrywania nieprawidłowości i chorób. Zwiększa dokładność przed dostawą do naszych klientów.
Kardiologia
Nasze adnotacje obrazowe dotyczące kardiologii usprawniają diagnostykę AI. Zatrudniamy ekspertów w dziedzinie kardiologii, którzy oznaczają złożone obrazy związane z sercem i szkolą nasze modele AI. Zanim wyślemy dane do klientów, specjaliści ci sprawdzają każdy obraz, aby zapewnić najwyższą dokładność. Proces ten umożliwia AI dokładniejsze wykrywanie chorób serca.
Stomatologia
Nasza usługa adnotacji obrazów w stomatologii oznacza zdjęcia zębów w celu ulepszenia narzędzi diagnostycznych AI. Dzięki dokładnej identyfikacji próchnicy, problemów z wyrównaniem zębów i innych schorzeń stomatologicznych nasze MŚP wspomagają sztuczną inteligencję w celu poprawy wyników pacjentów i wspierają dentystów w precyzyjnym planowaniu leczenia i wczesnym wykrywaniu.
Nasza wiedza
1. Rozpoznanie/adnotacja jednostki klinicznej
Duża ilość danych i wiedzy medycznej jest dostępna w dokumentacji medycznej, głównie w nieustrukturyzowanym formacie. Podmiot medyczny Adnotacja umożliwia nam konwersję danych nieustrukturyzowanych do formatu ustrukturyzowanego.
2. Adnotacja autorstwa
2.1 Atrybuty medycyny
Leki i ich właściwości są dokumentowane w prawie każdej dokumentacji medycznej, która jest ważną częścią domeny klinicznej. Możemy identyfikować i opisywać różne atrybuty leków zgodnie z wytycznymi.
2.2 Atrybuty danych laboratoryjnych
Danym laboratoryjnym towarzyszą najczęściej ich atrybuty w dokumentacji medycznej. Możemy identyfikować i opisywać różne atrybuty danych laboratoryjnych zgodnie z wytycznymi.
2.3 Atrybuty pomiaru ciała
Pomiarom ciała najczęściej towarzyszą ich atrybuty w dokumentacji medycznej. Obejmuje głównie parametry życiowe. Możemy identyfikować i opisywać różne atrybuty pomiaru ciała.
3. Adnotacja NER specyficzna dla onkologii
Wraz z ogólną adnotacją medyczną NER, możemy również pracować nad adnotacjami specyficznymi dla domeny, takimi jak onkologia, radiologia itp. Oto jednostki NER specyficzne dla onkologii, które można opatrzyć adnotacjami – problem z rakiem, histologia, stadium raka, stadium TNM, stopień raka, wymiar, Stan kliniczny, Test markera nowotworowego, Lek przeciwnowotworowy, Chirurgia onkologiczna, Promieniowanie, Badany gen, Kod zmienności, Lokalizacja ciała
4. Negatywny skutek NER i adnotacja o związku
Oprócz identyfikowania i opisywania głównych jednostek klinicznych i relacji, możemy również opisywać działania niepożądane niektórych leków lub procedur. Zakres jest następujący: Oznakowanie działań niepożądanych i ich czynników sprawczych. Przypisanie związku między niepożądanym skutkiem a przyczyną skutku.
5. Adnotacja relacji
Po zidentyfikowaniu i opatrzeniu adnotacjami jednostek klinicznych przypisujemy również odpowiednie relacje między jednostkami. Relacje mogą istnieć między dwoma lub więcej pojęciami.
6. Adnotacja asercji
Wraz z identyfikacją jednostek klinicznych i relacji, możemy również przypisać Status, Negację i Temat jednostek klinicznych.
7. Adnotacja czasowa
Adnotowanie bytów czasowych z dokumentacji medycznej pomaga w budowaniu harmonogramu podróży pacjenta. Zawiera odniesienie i kontekst do daty związanej z konkretnym wydarzeniem. Oto jednostki daty – data diagnozy, data zabiegu, data rozpoczęcia przyjmowania leków, data zakończenia przyjmowania leków, data rozpoczęcia naświetlania, data zakończenia napromieniowania, data przyjęcia, data wypisu, data konsultacji, data notatki, początek.
8. Adnotacja sekcji
Odnosi się do procesu systematycznego organizowania, etykietowania i kategoryzowania różnych sekcji lub części dokumentów, obrazów lub danych związanych z opieką zdrowotną, tj. adnotacji odpowiednich sekcji z dokumentu i klasyfikacji sekcji według ich odpowiednich typów. Pomaga to w tworzeniu ustrukturyzowanych i łatwo dostępnych informacji, które można wykorzystać do różnych celów, takich jak wspomaganie decyzji klinicznych, badania medyczne i analiza danych dotyczących opieki zdrowotnej.
9. Kodowanie ICD-10-CM i CPT
Adnotacja kodów ICD-10-CM i CPT zgodnie z wytycznymi. W przypadku każdego oznakowanego kodu medycznego wraz z kodem zostaną również opatrzone adnotacją o dowodach (fragmentach tekstu) uzasadniających decyzję o umieszczeniu na etykiecie.
10. Kodowanie RXNORM
Adnotacja kodów RXNORM zgodnie z wytycznymi. W przypadku każdego oznakowanego kodu medycznego dowody (fragmenty tekstu) uzasadniające decyzję o umieszczeniu na etykiecie zostaną również opatrzone adnotacją wraz z kodem.0
11. Kodowanie SNOMED
Adnotacja kodów SNOMED zgodnie z wytycznymi. W przypadku każdego oznakowanego kodu medycznego wraz z kodem zostaną również opatrzone adnotacją o dowodach (fragmentach tekstu) uzasadniających decyzję o umieszczeniu na etykiecie.
12. Kodowanie UMLS
Adnotacja kodów UMLS zgodnie z wytycznymi. W przypadku każdego oznakowanego kodu medycznego wraz z kodem zostaną również opatrzone adnotacją o dowodach (fragmentach tekstu) uzasadniających decyzję o umieszczeniu na etykiecie.
13. Tomografia komputerowa
Nasza usługa adnotacji obrazu specjalizuje się w tomografii komputerowej w celu precyzyjnego oznaczania na potrzeby treningu sztucznej inteligencji, ze szczególnym naciskiem na szczegółowe struktury anatomiczne. Eksperci merytoryczni nie tylko przeglądają, ale także trenują każdy obraz, aby uzyskać najwyższą dokładność. Ten skrupulatny proces pomaga w opracowywaniu narzędzi diagnostycznych.
14. MRI
Nasza usługa adnotacji do obrazów MRI pozwala na udoskonalenie diagnostyki AI. Nasi eksperci merytoryczni szkolą i sprawdzają każdy skan pod kątem najwyższej precyzji przed dostawą. Dokładnie oznaczamy skany MRI, aby usprawnić szkolenie w zakresie modeli AI. Proces ten pomaga im zlokalizować anomalie i struktury. Dzięki naszym usługom zwiększ dokładność ocen medycznych i planów leczenia.
15. PROGRAM
Adnotacja obrazu rentgenowskiego poprawia diagnostykę AI. Nasi eksperci starannie etykietują każdy obraz, dokładnie wskazując złamania i nieprawidłowości. Szkolą także i sprawdzają te etykiety pod kątem najwyższej dokładności przed dostawą do klienta. Zaufaj nam, że udoskonalimy Twoją sztuczną inteligencję i uzyskamy lepszą analizę obrazowania medycznego.
Historie Sukcesu
Adnotacja dotycząca ubezpieczenia klinicznego
Proces uprzedniej autoryzacji ma kluczowe znaczenie dla łączenia świadczeniodawców, płatników i zapewnienia, że leczenie jest zgodne z wytycznymi. Adnotacje do dokumentacji medycznej pomogły zoptymalizować ten proces. Dopasowywał dokumenty do pytań, przestrzegając standardów, usprawniając przepływ pracy klientów.
Problem: Adnotacje dotyczące 6,000 przypadków medycznych należało sporządzić w ściśle określonym terminie, biorąc pod uwagę wrażliwość danych dotyczących opieki zdrowotnej. Aby zapewnić jakość adnotacji i zgodność, konieczne było ścisłe przestrzeganie zaktualizowanych wytycznych klinicznych i przepisów dotyczących prywatności, takich jak HIPAA.
Rozwiązanie: Opatrzyliśmy adnotacjami ponad 6,000 przypadków medycznych, korelując dokumenty medyczne z kwestionariuszami klinicznymi. Wymagało to skrupulatnego powiązania dowodów z odpowiedziami przy jednoczesnym przestrzeganiu wytycznych klinicznych. Do najważniejszych wyzwań, którym podjęto prace, należały napięte terminy dotyczące dużego zbioru danych oraz radzenie sobie ze stale zmieniającymi się standardami klinicznymi.
Powody, dla których warto wybrać firmę Shaip jako godnego zaufania partnera ds. adnotacji medycznych
Ludzie
Dedykowane i przeszkolone zespoły:
- Ponad 30,000 współpracowników w zakresie tworzenia danych, etykietowania i kontroli jakości Q
- Uznany Zespół Zarządzania Projektami
- Doświadczony zespół rozwoju produktu
- Zespół ds. pozyskiwania i wdrażania puli talentów
Przetwarzanie
Najwyższą wydajność procesu zapewniają:
- Solidny proces 6 Sigma Stage-Gate
- Dedykowany zespół 6 czarnych pasów Sigma – Właściciele kluczowych procesów i zgodność z jakością
- Ciągłe doskonalenie i pętla sprzężenia zwrotnego
Platforma
Opatentowana platforma oferuje korzyści:
- Kompleksowa platforma internetowa
- Nienaganna jakość
- Szybsze TAT
- Bezproblemowa dostawa
Dlaczego Shaip?
Dedykuj zespół
Szacuje się, że Data Scientist spędza ponad 80% swojego czasu na przygotowaniu danych. Dzięki outsourcingowi Twój zespół może skupić się na opracowaniu niezawodnych algorytmów, pozostawiając nam żmudną część zbierania zestawów danych rozpoznawania nazwanych jednostek.
Skalowalność
Przeciętny model uczenia maszynowego wymagałby gromadzenia i oznaczania dużych fragmentów nazwanych zestawów danych, co wymaga od firm pozyskiwania zasobów z innych zespołów. Dzięki partnerom takim jak my oferujemy ekspertów w dziedzinie, których można łatwo skalować wraz z rozwojem firmy.
Lepsza jakość
Dedykowani eksperci domenowi, którzy codziennie dodają adnotacje, będą – każdego dnia – wykonywać lepszą pracę w porównaniu z zespołem, który musi uwzględnić zadania związane z adnotacjami w swoich napiętych harmonogramach. Nie trzeba dodawać, że skutkuje to lepszą wydajnością.
Doskonałość operacyjna
Nasz sprawdzony proces zapewniania jakości danych, walidacje technologii i wieloetapowa kontrola jakości pomagają nam zapewniać najlepszą w swojej klasie jakość, która często przekracza oczekiwania.
Bezpieczeństwo z prywatnością
Posiadamy certyfikaty potwierdzające zachowanie najwyższych standardów bezpieczeństwa danych z zachowaniem prywatności podczas pracy z naszymi klientami w celu zapewnienia poufności
konkurencyjne ceny
Jako eksperci w kuratorowaniu, szkoleniu i zarządzaniu zespołami wykwalifikowanych pracowników, możemy zapewnić realizację projektów w ramach budżetu.
Zalecane zasoby
Blog
Rozpoznawanie jednostek nazwanych (NER) – pojęcie, typy
Rozpoznawanie jednostek nazwanych (NER) pomaga opracowywać najwyższej klasy modele uczenia maszynowego i NLP. Poznaj przypadki użycia NER, przykłady i wiele więcej w tym super informacyjnym poście.
Blog
5 pytań, które należy zadać przed zatrudnieniem firmy Healthcare Labeling Co.
Zbiór danych dotyczących opieki zdrowotnej wysokiej jakości poprawia wyniki modelu medycznego opartego na sztucznej inteligencji. Ale jak wybrać odpowiedniego dostawcę usług etykietowania danych medycznych?
Blog
Rola zbierania danych i adnotacji w opiece zdrowotnej
Ponieważ dane stanowią podstawę opieki zdrowotnej, musimy zrozumieć jej rolę, rzeczywiste wdrożenia i wyzwania. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się…
Szukasz ekspertów ds. adnotacji dotyczących opieki zdrowotnej do złożonych projektów?
Skontaktuj się z nami teraz, aby dowiedzieć się, w jaki sposób możemy gromadzić i dodawać adnotacje do zestawu danych dla Twojego unikalnego rozwiązania AI/ML
Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
Rozpoznawanie nazwanych jednostek jest częścią przetwarzania języka naturalnego. Podstawowym celem NER jest przetwarzanie ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych oraz klasyfikowanie tych nazwanych jednostek na predefiniowane kategorie. Niektóre popularne kategorie obejmują imię i nazwisko, lokalizację, firmę, czas, wartości pieniężne, wydarzenia i inne.
Krótko mówiąc, NER zajmuje się:
Rozpoznawanie/wykrywanie nazwanych jednostek — identyfikacja słowa lub serii słów w dokumencie.
Klasyfikacja nazwanych jednostek — klasyfikowanie każdej wykrytej jednostki do predefiniowanych kategorii.
Przetwarzanie języka naturalnego pomaga rozwijać inteligentne maszyny zdolne do wydobywania znaczenia z mowy i tekstu. Uczenie maszynowe pomaga tym inteligentnym systemom kontynuować naukę poprzez uczenie się na dużych ilościach zestawów danych języka naturalnego. Ogólnie rzecz biorąc, NLP składa się z trzech głównych kategorii:
Zrozumienie struktury i zasad języka – Składnia
Wyprowadzanie znaczenia słów, tekstu i mowy oraz identyfikowanie ich relacji – Semantyka
Rozpoznawanie i rozpoznawanie wypowiadanych słów oraz przekształcanie ich w tekst – Mowa
Niektóre z typowych przykładów z góry określonej kategoryzacji podmiotów to:
Osoba: Michaela Jacksona, Oprah Winfrey, Baracka Obamy, Susan Sarandon
Lokalizacja: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brazylia, Cambridge
Organizacja: Samsung, Disney, Uniwersytet Yale, Google
Czas: 15.35, 12:XNUMX,
Różne podejścia do tworzenia systemów NER to:
Systemy oparte na słowniku
Systemy oparte na regułach
Systemy oparte na uczeniu maszynowym
Usprawniona obsługa klienta
Wydajne zasoby ludzkie
Uproszczona klasyfikacja treści
Optymalizacja wyszukiwarek
Dokładna rekomendacja treści