-
-
-
Trenuj i dostrajaj
-
Zarządzana ocena ekspercka
-
-
Specjalne
-
-
Firma
Odblokuj złożone informacje w nieustrukturyzowanych danych dzięki wyodrębnianiu i rozpoznawaniu jednostek
Adnotacja danych medycznych to proces etykietowania tekstu klinicznego, obrazów medycznych, plików audio i wideo z udziałem ekspertów dziedzinowych, dzięki czemu modele sztucznej inteligencji mogą precyzyjnie rozpoznawać jednostki kliniczne, diagnozy i anatomię. Oferujemy adnotację danych medycznych zgodną z HIPAA w zakresie radiologii, onkologii, kardiologii i klinicznego przetwarzania języka naturalnego (NLP), pomagając organizacjom wyodrębniać kluczowe informacje z nieustrukturyzowanych danych, takich jak notatki lekarskie, podsumowania EHR i raporty patologiczne. Nasi certyfikowani eksperci dziedzinowi dostarczają informacji na temat objawów, chorób, alergii i leków, wspartych autorskim wykresem wiedzy obejmującym ponad 20 milionów relacji i ponad 1.7 miliona pojęć klinicznych. Od licencjonowania i gromadzenia danych po adnotację – Shaip oferuje kompleksową obsługę.
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.
Usprawnij uczenie się sztucznej inteligencji dzięki klasyfikacjom i segmentacjom w materiałach medycznych. Ulepsz sztuczną inteligencję chirurgiczną i monitorowanie pacjentów, aby usprawnić świadczenie opieki zdrowotnej i diagnostykę. Filmy medyczne z adnotacjami są niezbędne w zastosowaniach klinicznych, wspierając rzeczywiste przypadki użycia.
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 z zakresu przetwarzania języka naturalnego (NLP), aby precyzyjnie adnotować i oznaczać medyczne dane audio, angażując w proces adnotacji specjalistów medycznych. Twórz systemy wspomagane głosem, aby zapewnić płynne operacje kliniczne i integruj sztuczną inteligencję z produktami medycznymi aktywowanymi głosem. Zwiększ precyzję diagnostyczną dzięki profesjonalnemu opracowywaniu 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: Ekspertyza techniczna w danej dziedzinie (zrozumienie zakresu i wytycznych dotyczących adnotacji)
Faza 2: Szkolenie odpowiednich zasobów dla projektu
Faza 3: Cykl informacji zwrotnej i zapewnianie jakości adnotowanych dokumentów
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 usprawnia diagnostykę AI i oferuje dodatkową warstwę wiedzy specjalistycznej. Każde zdjęcie rentgenowskie, rezonans magnetyczny i tomografia komputerowa są skrupulatnie oznaczane i weryfikowane przez eksperta w danej dziedzinie. Te opatrzone adnotacjami obrazy służą jako dane treningowe do trenowania modeli uczenia maszynowego w diagnostyce radiologicznej. Ten dodatkowy etap w szkoleniu i weryfikacji pozwala na wykrycie nieprawidłowości i chorób.
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.
Nakładamy mikroskali patologiczne na obrazy całych preparatów i biopsji, segmentując komórki, obszary tkanek i nieprawidłowości – a każdy preparat jest sprawdzany przed dostarczeniem. Ta specjalistyczna warstwa zapewnia wiarygodne modele gradacji guza i wykrywania chorób.
Nasi specjaliści z zakresu radiologii opracowują profile guzów i otaczającej je anatomii za pomocą tomografii komputerowej (TK), rezonansu magnetycznego (MRI) i pozytonowej tomografii emisyjnej (PET), z precyzyjną segmentacją i etykietami stopnia zaawansowania choroby, sprawdzanymi pod kątem dokładności. Rezultatem są dane treningowe, na których Twoja sztuczna inteligencja może polegać we wczesnym wykrywaniu raka i planowaniu leczenia.
Oznaczamy skany dna oka i OCT za pomocą ekspertów okulistycznych, którzy oznaczają subtelne zmiany i konsekwentnie oceniają ich stopień zaawansowania. Przejrzyste, sprawdzone przez ekspertów adnotacje dają sztucznej inteligencji rzetelną wiedzę niezbędną do wczesnego wykrywania retinopatii cukrzycowej, jaskry i innych chorób oczu.
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.
Po zidentyfikowaniu i adnotacji jednostek klinicznych, przypisujemy również odpowiednie relacje między nimi. Relacje mogą istnieć między dwoma lub więcej pojęciami.
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 RXNORM zgodnie z wytycznymi. Dla każdego oznakowanego kodu medycznego dowody (fragmenty tekstu), które uzasadniają decyzję o oznakowaniu, zostaną również adnotowane wraz z kodem.
Oprócz ogólnych adnotacji medycznych NER pracujemy również nad adnotacjami specyficznymi dla danej dziedziny, takiej jak onkologia, radiologia itp. Jednostki NER specyficzne dla onkologii, które można adnotować – problem nowotworowy, histologia, stadium nowotworu, stadium TNM, stopień nowotworu, wymiar, status kliniczny, badanie markerów nowotworowych, medycyna onkologiczna, chirurgia onkologiczna, radioterapia, badany gen, kod wariantu.
Oprócz identyfikacji i adnotacji głównych jednostek klinicznych i zależności, możemy również adnotować działania niepożądane określonych leków lub procedur. Zakres jest następujący: Oznaczenie działań niepożądanych i ich czynników sprawczych. Przypisanie związku między działaniem niepożądanym a przyczyną tego działania.
Adnotacje jednostek temporalnych pomagają w tworzeniu osi czasu historii pacjenta. Zapewniają one odniesienie i kontekst do daty powiązanej z konkretnym zdarzeniem. Oto jednostki daty: data diagnozy, data zabiegu, data rozpoczęcia leczenia, data zakończenia leczenia, data rozpoczęcia radioterapii, data zakończenia radioterapii, data przyjęcia, data wypisu, data konsultacji, data notatki, początek.
Proces systematycznego organizowania, etykietowania i kategoryzowania różnych sekcji lub części dokumentów, obrazów lub danych związanych z opieką zdrowotną, tj. adnotacje odpowiednich sekcji dokumentu i klasyfikacja sekcji według odpowiednich typów.
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.
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.
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.
Danym laboratoryjnym towarzyszą najczęściej ich atrybuty w dokumentacji medycznej. Możemy identyfikować i opisywać różne atrybuty danych laboratoryjnych zgodnie z wytycznymi.
Pomiarom ciała najczęściej towarzyszą ich atrybuty w dokumentacji medycznej. Obejmuje głównie parametry życiowe. Możemy identyfikować i opisywać różne atrybuty pomiaru ciała.
Wraz z identyfikacją jednostek klinicznych i relacji, możemy również przypisać Status, Negację i Temat jednostek klinicznych.
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 6,000 przypadków medycznych musiały zostać wykonane precyzyjnie i w ściśle określonym czasie, ze względu na poufność danych medycznych. Ścisłe przestrzeganie zaktualizowanych wytycznych klinicznych i przepisów dotyczących prywatności, takich jak HIPAA, było konieczne, aby zapewnić jakość adnotacji i zgodność z przepisami, co jest szczególnie istotne w diagnostyce klinicznej, aby zachować integralność zbioru danych i spełnić wymogi regulacyjne.
Rozwiązanie: Opatrzyliśmy adnotacjami ponad 6,000 przypadków medycznych, korelując dokumentację medyczną z kwestionariuszami klinicznymi. Wymagało to skrupulatnego powiązania dowodów z odpowiedziami, przy jednoczesnym przestrzeganiu wytycznych klinicznych. Kluczowymi wyzwaniami były krótkie terminy dla dużego zbioru danych oraz konieczność dostosowania się do stale ewoluujących standardów klinicznych.
Dedykowane i przeszkolone zespoły:
Najwyższą wydajność procesu zapewniają:
Opatentowana platforma oferuje korzyści:
Wiarygodne dane dotyczące opieki zdrowotnej — pozyskiwane w sposób etyczny, bezpiecznie anonimizowane i dostarczane na dużą skalę z zachowaniem profesjonalnej jakości.
Od pozyskiwania i licencjonowania po anonimizację i etykietowanie — jeden partner w całym cyklu życia danych sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia.
Eksperckie wsparcie w zakresie tekstów klinicznych, elektronicznej dokumentacji medycznej, nagrań audio, obrazowania i multimodalnych zestawów danych.
Specjaliści przeszkoleni w zakresie opieki zdrowotnej, a nie zwykli pracownicy zatrudniani przez społeczność.
Gromadzenie danych na podstawie zgody, z jasnym pochodzeniem danych i możliwością ich audytu.
Solidne praktyki bezpieczeństwa chroniące poufne dane dotyczące opieki zdrowotnej na każdym etapie przepływu pracy.
Wielowarstwowa kontrola jakości i walidacja z udziałem człowieka zapewniają spójne i dokładne zestawy danych.
Zaufany dostawca dużych, złożonych zbiorów danych dotyczących opieki zdrowotnej na potrzeby programów sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach.
HIPAA Safe Harbor, Expert Determination i zgodna z RODO funkcja usuwania danych identyfikacyjnych w fazie projektowania.
Rozpoznawanie jednostek nazwanych (NER) umożliwia identyfikację i klasyfikację jednostek, takich jak osoby, organizacje i lokalizacje, w tekście niestrukturyzowanym.
Uzyskaj licencję na zestawy danych medycznych zgodne z HIPAA dla 31 specjalizacji – dyktanda lekarskie, EHR, transkrypcje dokumentacji medycznej. Próbka na życzenie.
Generatywna sztuczna inteligencja i duże modele językowe (LLM) wymagają ogromnych ilości wysokiej jakości danych szkoleniowych, aby generować dokładne, niezawodne i uwzględniające kontekst wyniki.
Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.
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.
