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:
Zainstalowana na całym świecie baza pojemności magazynowej osiągnie Zettabajty 11.7 in 2023
IBM, Gartner i IDC:
80% danych na całym świecie nie ma struktury, 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.
Proces adnotacji medycznej
Proces adnotacji generalnie różni się od wymagań klienta, ale obejmuje głównie:
Faza 1: Ekspertyza w dziedzinie technicznej (zrozumienie zakresu projektu i wytycznych dotyczących adnotacji)
Faza 2: Szkolenie odpowiednich zasobów do projektu
Faza 3: Cykl informacji zwrotnych i kontrola jakości dokumentów z adnotacjami
Nasza wiedza specjalistyczna
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 relacji
Po zidentyfikowaniu i opatrzeniu adnotacjami jednostek klinicznych przypisujemy również odpowiednie relacje między jednostkami. Relacje mogą istnieć między dwoma lub więcej pojęciami.
4. Adnotacja dotycząca działania niepożądanego
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. Deidentyfikacja PHI
Nasze możliwości deidentyfikacji PHI/PII obejmują usuwanie poufnych informacji, takich jak nazwiska i numery ubezpieczenia społecznego, które mogą bezpośrednio lub pośrednio łączyć daną osobę z jej danymi osobowymi. Na to zasługują pacjenci i wymagania HIPAA.
6. Elektroniczna dokumentacja medyczna (EMR)
Lekarze uzyskują istotne informacje z elektronicznej dokumentacji medycznej (EMR) i raportów klinicznych lekarzy. Nasi eksperci potrafią wyodrębnić złożony tekst medyczny, który można wykorzystać w rejestrach chorób, badaniach klinicznych i audytach opieki zdrowotnej.
7. Status/Negacja/Temat
Wraz z identyfikacją jednostek klinicznych i relacji, możemy również przypisać Status, Negację i Temat jednostek klinicznych.
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 naukowcy zajmujący się danymi spędzają ponad 80% swojego czasu na przygotowaniu danych. Dzięki outsourcingowi Twój zespół może skoncentrować się na opracowywaniu niezawodnych algorytmów, pozostawiając nam żmudną część zbierania zestawów danych rozpoznawania nazwanych jednostek.
Skalowalność
Przeciętny model ML wymagałby gromadzenia i oznaczania dużych fragmentów nazwanych zestawów danych, co wymaga od firm ściągania zasobów z innych zespołów. Dzięki takim partnerom jak my oferujemy ekspertów domenowych, 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 wiele etapów kontroli jakości pomagają nam dostarczać najlepszą w swojej klasie jakość, która często przekracza oczekiwania.
Bezpieczeństwo i prywatność
Posiadamy certyfikaty za utrzymywanie najwyższych standardów bezpieczeństwa danych z prywatnością podczas współpracy 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
Nazwane Rozpoznawanie Podmiotów (NER) – Pojęcie, Rodzaje
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 podmiotów do predefiniowanych kategorii. 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, szkoląc się na dużych ilościach zestawów danych języka naturalnego. Ogólnie 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 jednostek 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