- Co robimy
-
-
-
Specjalne
-
-
-
- Dane gotowe
-
- Rozwiązania
- Platforma
- Firma
Odblokuj złożone informacje w nieustrukturyzowanych danych dzięki wyodrębnianiu i rozpoznawaniu jednostek
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.
Ogólnoświatowa zainstalowana baza pojemności pamięci masowej sięgnie Zettabajty 11.7 in 2023
80% danych na całym świecie jest nieustrukturyzowanych, co czyni je przestarzałymi i bezużytecznymi.
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 Medical NER API (wstępnie wytrenowane modele NLP), które mogą automatycznie identyfikować i klasyfikować nazwane jednostki przedstawione w dokumencie tekstowym. Medical NER API 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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 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
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:
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.
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.
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.
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.
2.1 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.
Oprócz ogólnych adnotacji medycznych NER możemy również pracować nad adnotacjami specyficznymi dla domen, takich jak onkologia, radiologia itp. Oto specyficzne dla onkologii jednostki NER, które można adnotować – Problem nowotworowy, Histologia, Stopień zaawansowania nowotworu, Stopień zaawansowania TNM, Stopień zaawansowania nowotworu, Wymiar, Status kliniczny, Badanie markerów nowotworowych, Medycyna onkologiczna, Chirurgia onkologiczna, Promieniowanie, Badany gen, Kod wariantu, Miejsce w ciele
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.
Po zidentyfikowaniu i opatrzeniu adnotacjami jednostek klinicznych przypisujemy również odpowiednie relacje między jednostkami. Relacje mogą istnieć między dwoma lub więcej pojęciami.
Wraz z identyfikacją jednostek klinicznych i relacji, możemy również przypisać Status, Negację i Temat jednostek klinicznych.
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.
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.
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.
Adnotacja kodów RXNORM zgodnie z wytycznymi. Dla każdego oznakowanego kodu medycznego dowody (fragmenty tekstu), które uzasadniają decyzję o oznakowaniu, zostaną również adnotowane wraz z kodem.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Dedykowane i przeszkolone zespoły:
Najwyższą wydajność procesu zapewniają:
Opatentowana platforma oferuje korzyści:
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.
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.
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.
Nasz sprawdzony proces zapewniania jakości danych, walidacja technologii i wieloetapowa kontrola jakości pozwalają nam oferować najwyższą jakość, która często przewyższa oczekiwania.
Posiadamy certyfikaty potwierdzające zachowanie najwyższych standardów bezpieczeństwa danych z zachowaniem prywatności podczas pracy z naszymi klientami w celu zapewnienia poufności
Jako eksperci w kuratorowaniu, szkoleniu i zarządzaniu zespołami wykwalifikowanych pracowników, możemy zapewnić realizację projektów w ramach budżetu.
Wysoka dostępność sieci i terminowe dostarczanie danych, usług i rozwiązań.
Dzięki puli zasobów lądowych i morskich możemy budować i skalować zespoły zgodnie z wymaganiami różnych przypadków użycia.
Dzięki połączeniu globalnej siły roboczej, solidnej platformy i procesów operacyjnych zaprojektowanych przez ekspertów 6 sigma black belts, Shaip pomaga wdrażać najbardziej wymagające inicjatywy w zakresie sztucznej inteligencji.
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.
Zbiór danych dotyczących opieki zdrowotnej wysokiej jakości poprawia wyniki modelu medycznego opartego na sztucznej inteligencji. Ale jak wybrać odpowiedniego dostawcę usług etykietowania danych medycznych?
Ponieważ dane stanowią podstawę opieki zdrowotnej, musimy zrozumieć jej rolę, rzeczywiste wdrożenia i wyzwania. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się…
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
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