Adnotacja danych dla sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej

Adnotacja danych medycznych oparta na czynniku ludzkim

Odblokuj złożone informacje w nieustrukturyzowanych danych dzięki wyodrębnianiu i rozpoznawaniu jednostek

Adnotacja danych medycznych

Wyróżnieni klienci

Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.

Amazonka
Google
Microsoft
Dzianina
Istnieje rosnące zapotrzebowanie na analizę nieustrukturyzowanych, złożonych danych medycznych w celu odkrycia nieodkrytych spostrzeżeń. Na ratunek przychodzi adnotacja danych medycznych

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

Rozwiązanie w świecie rzeczywistym

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:

Ekspertyza domeny

Faza 1: Ekspertyza w dziedzinie technicznej (zrozumienie zakresu projektu i wytycznych dotyczących adnotacji)

Zasoby szkoleniowe

Faza 2: Szkolenie odpowiednich zasobów do projektu

Dokumenty Qa

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.

Adnotacja jednostki klinicznej
Atrybuty medycyny

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.

Atrybuty danych laboratoryjnych
Atrybuty pomiaru ciała

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.

Adnotacja relacji
Adnotacja działania niepożądanego

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.

Deidentyfikacja dokumentów tekstowych Free
Emra

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.

Status-negacja-podmiot

Powody, dla których warto wybrać firmę Shaip jako godnego zaufania partnera ds. adnotacji medycznych

Ludzie

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

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

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.

Skontaktuj się z nami

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

  • Rejestrując się, zgadzam się z Shaip Polityka prywatności i Regulamin Strony i wyrazić zgodę na otrzymywanie komunikacji marketingowej B2B od Shaip.

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