Shaip jest teraz częścią ekosystemu Ubiquity: Ten sam zespół, teraz z rozszerzonymi zasobami, który może obsługiwać klientów na dużą skalę.
|
Odblokuj złożone informacje w nieustrukturyzowanych danych dzięki wyodrębnianiu i rozpoznawaniu jednostek
Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.
Coraz większe jest zapotrzebowanie na analizę niestrukturyzowanych, złożonych danych medycznych w celu odkrycia nieodkrytych spostrzeżeń. Adnotacja danych medycznych przychodzi z pomocą.
Branża opieki zdrowotnej w dużej mierze opiera się na dokładnej adnotacji danych, która jest podstawą aplikacji wykorzystujących sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, co przyczynia się do postępu w diagnostyce i leczeniu.
80% danych w domenie opieki zdrowotnej jest niestrukturyzowane, co czyni je niedostępnymi. Dostęp do danych wymaga znacznej ręcznej interwencji, co ogranicza ilość użytecznych danych. Zrozumienie tekstu w domenie medycznej wymaga głębokiego zrozumienia jego terminologii, aby uwolnić jego potencjał. Shaip zapewnia Ci wiedzę specjalistyczną, aby adnotować dane dotyczące opieki zdrowotnej w celu ulepszenia silników AI na dużą skalę. Adnotacja danych medycznych odgrywa kluczową rolę w umożliwianiu zaawansowanych rozwiązań opieki zdrowotnej i wspieraniu rozwoju technologii AI w opiece zdrowotnej.
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, w tym adnotację tekstów medycznych do wykorzystania w algorytmach uczenia maszynowego, które pomagają organizacjom wyodrębnić krytyczne informacje z niestrukturyzowanych danych medycznych, tj. notatki lekarza, podsumowania przyjęć/wypisów EHR, raporty patologiczne itp., które pomagają maszynom identyfikować jednostki kliniczne obecne w danym tekście lub obrazie. Nasi eksperci z uprawnieniami mogą pomóc Ci dostarczyć spostrzeżeń specyficznych dla danej domeny – tj. objawów, chorób, alergii i leków, aby pomóc w uzyskaniu spostrzeżeń na potrzeby 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.
Adnotacja i przygotowywanie obrazów medycznych, filmów wideo i tekstów, w tym radiografii, ultradźwięków, mammografii, tomografii komputerowej, rezonansu magnetycznego i fotonowej tomografii emisyjnejtmClass tmClass
Przykłady zastosowań przetwarzania języka naturalnego (NLP) w przemyśle farmaceutycznym i innych dziedzinach opieki zdrowotnej, w tym kategoryzacja tekstów medycznych, identyfikacja jednostek nazwanych, analiza tekstów i szkolenie algorytmów uczenia maszynowego w celu diagnostyki i wykrywania anomalii w tekstach medycznych
Nasze usługi adnotacji medycznej zwiększają dokładność AI w opiece zdrowotnej. Skrupulatnie etykietujemy obrazy medyczne, teksty i dźwięk, wykorzystując naszą wiedzę specjalistyczną do trenowania modeli AI. Nasz zespół ekspertów, w tym eksperci medyczni i pracownicy służby zdrowia, nadzoruje i weryfikuje proces adnotacji, aby zapewnić dokładność kliniczną i zgodność. Modele te usprawniają diagnostykę, planowanie leczenia i opiekę nad pacjentem. Zapewnij wysokiej jakości, niezawodne dane dla zaawansowanych zastosowań technologii medycznej. Rozumiemy znaczny wysiłek wymagany do spełnienia rygorystycznych standardów jakości i zgodności w adnotacji danych medycznych. Zaufaj nam, aby zwiększyć biegłość medyczną Twojej AI.
Ulepsz medyczną sztuczną inteligencję, adnotując dane wizualne z promieni rentgenowskich, tomografii komputerowej i rezonansu magnetycznego. Adnotacja obrazów medycznych i adnotacja obrazowania to specjalistyczne procesy, które obejmują etykietowanie złożonych obrazów medycznych przez ekspertów w celu tworzenia wysokiej jakości zestawów danych dla systemów AI w opiece zdrowotnej.
Do kluczowych zadań adnotacji należą klasyfikacja obrazów (przypisywanie etykiet do obrazów), wykrywanie obiektów (identyfikowanie i lokalizowanie obiektów, takich jak guzy), segmentacja obrazu (dzielenie obrazów na sensowne segmenty) oraz stosowanie masek segmentacji i pól ograniczających w celu precyzyjnej i szczegółowej adnotacji obrazów medycznych.
Wyostrz uczenie się AI dzięki klasyfikacjom i segmentacjom w materiałach medycznych. Ulepsz swoją chirurgiczną AI i monitorowanie pacjentów, aby poprawić świadczenie opieki zdrowotnej i diagnostykę. Adnotowane filmy medyczne są niezbędne w zastosowaniach klinicznych, wspierając rzeczywiste wykorzystanie w opiece nad pacjentem
Usprawnij rozwój medycznej AI dzięki fachowo adnotowanym danym tekstowym, przygotowanym przez wykwalifikowanych adnotatorów medycznych i adnotatorów danych. Szybko analizuj i wzbogacaj ogromne ilości tekstu, od notatek pisanych ręcznie po raporty ubezpieczeniowe. Zapewnij dokładne i praktyczne spostrzeżenia na temat postępów w opiece zdrowotnej.
Usprawnij dokumentację medyczną, konwertując ją na uniwersalne kody za pomocą kodowania medycznego AI, wykorzystując dane zebrane z różnych ośrodków medycznych. Zapewnij dokładność, zwiększ wydajność rozliczeń i wspieraj bezproblemowe świadczenie usług opieki zdrowotnej dzięki najnowocześniejszej pomocy AI w kodowaniu dokumentacji medycznej.
Wykorzystaj wiedzę specjalistyczną z zakresu NLP, aby dokładnie adnotować i oznaczać medyczne dane audio, przy udziale specjalistów medycznych w procesie adnotacji. Twórz systemy wspomagane głosem dla bezproblemowych operacji klinicznych i integruj sztuczną inteligencję z różnymi produktami opieki zdrowotnej aktywowanymi głosem. Zwiększ precyzję diagnostyczną dzięki eksperckiej selekcji danych audio.
W adnotacji danych medycznych proces etykietowania często wykorzystuje specjalistyczne narzędzia adnotacyjne, w tym przeglądarki DICOM do podstawowych zadań adnotacji obrazów. Podczas gdy przeglądarki DICOM są powszechnie używane przez radiologów do rutynowej pracy, zaawansowane narzędzia adnotacyjne są niezbędne do dokładnego i wydajnego etykietowania, szczególnie podczas przygotowywania danych do zastosowań uczenia maszynowego i głębokiego uczenia. Proces adnotacji zazwyczaj różni się od wymagań klienta, ale głównie obejmuje:
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 przekształcają opiekę zdrowotną, wykorzystując różne procesy medyczne. Adnotowane dane odgrywają kluczową rolę w aplikacjach medycznych, wspierając organizacje opieki zdrowotnej w opracowywaniu i szkoleniu dokładnych modeli AI opieki zdrowotnej do diagnostyki, identyfikacji chorób i wykrywania anomalii. Te najnowocześniejsze technologie umożliwiają automatyzację opieki zdrowotnej, co prowadzi do zwiększonej wydajności, precyzji i opieki nad pacjentem. Aby lepiej zrozumieć ich potencjalny wpływ, przyjrzyjmy się następującym przypadkom użycia:
Nasza usługa adnotacji obrazów radiologicznych wyostrza diagnostykę AI i obejmuje dodatkową warstwę wiedzy specjalistycznej. Każde zdjęcie rentgenowskie, MRI i CT jest skrupulatnie oznaczane i sprawdzane przez eksperta w danej dziedzinie. Te adnotowane obrazy służą jako dane szkoleniowe do trenowania modeli uczenia maszynowego i modeli ML do diagnostyki radiologicznej. Ten dodatkowy krok w szkoleniu i przeglądaniu wykrywa nieprawidłowości i choroby.
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 obrazy stomatologiczne, koncentrując się na identyfikacji różnych schorzeń medycznych, aby ulepszyć narzędzia diagnostyczne AI. Poprzez dokładną identyfikację próchnicy zębów, problemów z ustawieniem zębów i innych schorzeń stomatologicznych nasze MŚP umożliwiają AI poprawę wyników leczenia 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: Adnotacja 6,000 przypadków medycznych musiała zostać wykonana dokładnie w ściśle określonym czasie, biorąc pod uwagę wrażliwość danych opieki zdrowotnej. Ścisłe przestrzeganie zaktualizowanych wytycznych klinicznych i przepisów dotyczących prywatności, takich jak HIPAA, było konieczne, aby zapewnić jakość adnotacji i zgodność, co jest szczególnie ważne dla diagnostyki klinicznej w celu zachowania integralności zbioru danych i spełnienia wymogów regulacyjnych.
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
Adnotacja danych medycznych to proces etykietowania tekstu medycznego, obrazów, plików audio i wideo w celu trenowania modeli AI. Ma to kluczowe znaczenie dla tworzenia precyzyjnych systemów AI, które usprawniają diagnostykę, planowanie leczenia i opiekę nad pacjentem.
Dostarczając oznaczone zbiory danych, modele sztucznej inteligencji mogą uczyć się rozpoznawania wzorców w złożonych danych medycznych, na przykład identyfikować choroby na podstawie zdjęć rentgenowskich lub wyodrębniać kluczowe informacje z notatek klinicznych. Zwiększa to precyzję i niezawodność zastosowań sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej.
Adnotacje danych medycznych obejmują etykietowanie notatek klinicznych, elektronicznej dokumentacji medycznej (EHR), zdjęć rentgenowskich, rezonansów magnetycznych, tomografii komputerowej, raportów patologicznych i danych audio, takich jak dyktanda lekarskie.
Adnotacje do tekstów medycznych umożliwiają modelom przetwarzania języka naturalnego (NLP) wyodrębnianie i interpretowanie informacji klinicznych, np. objawów, chorób lub leków, z niestrukturyzowanych danych, np. notatek lekarzy lub wypisów ze szpitala.
Adnotacja danych medycznych wymaga obsługi nieustrukturyzowanych i złożonych informacji, zapewnienia dokładności klinicznej oraz przestrzegania przepisów o ochronie prywatności, takich jak HIPAA. Wymaga również znajomości terminologii medycznej i wiedzy specjalistycznej.
Dostawcy adnotacji stosują się do rygorystycznych protokołów bezpieczeństwa danych, takich jak zgodność z HIPAA, i wykorzystują zanonimizowane dane, aby chronić prywatność pacjentów, jednocześnie adnotując poufne informacje medyczne.
Adnotowane zbiory danych uczą modele AI rozpoznawania markerów chorób na obrazach medycznych lub w tekście. Na przykład, AI może identyfikować stadia raka w onkologii lub wykrywać choroby serca w kardiologii, poprawiając wczesną diagnostykę i skuteczność leczenia.
Aby zapewnić wysoką dokładność etykietowania danych medycznych, stosuje się zaawansowane narzędzia adnotacji i specjalistyczne oprogramowanie, takie jak przeglądarki DICOM do obrazowania medycznego, a także wiedzę fachową.
Firma Shaip łączy wiedzę ekspertów dziedzinowych, zaawansowane narzędzia do adnotacji oraz solidny proces zapewnienia jakości, aby dostarczać precyzyjne i skalowalne adnotacje danych medycznych dostosowane do potrzeb klienta. Specjalizuje się w radiologii, onkologii, kardiologii i innych dziedzinach opieki zdrowotnej.
Koszt zależy od rodzaju, objętości i złożoności danych, a także od wymaganego poziomu wiedzy specjalistycznej. Shaip oferuje indywidualne ceny, oparte na konkretnych wymaganiach projektu.
