Dataanmærkning for Healthcare AI

Menneskedrevet medicinsk dataanmærkning

Lås op for kompleks information i ustrukturerede data med enhedsudtræk og genkendelse

Annotation af medicinske data

Fremhævede klienter

Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.

Amazon
Google
microsoft
Cogknit
Der er en stigende efterspørgsel efter at analysere ustrukturerede, komplekse medicinske data for at afdække uopdaget indsigt

80 % af data i sundhedsdomænet er ustruktureret, hvilket gør dem utilgængelige. Adgang til data kræver betydelig manuel indgriben, hvilket begrænser mængden af ​​brugbare data. Forståelse af tekst i det medicinske domæne kræver en dyb forståelse af dens terminologi for at frigøre dens potentiale. Shaip leverer ekspertisen til at kommentere sundhedsdata for at forbedre AI-motorer i stor skala.

IDC, analytikerfirma:

Den verdensomspændende installerede base af lagerkapacitet vil nå 11.7 zettabyte in 2023

IBM, Gartner og IDC:

80 % af dataene rundt om i verden er ustrukturerede, hvilket gør dem forældede og ubrugelige. 

Virkelig løsning

Analyser data for at opdage meningsfuld indsigt for at træne NLP-modeller med medicinsk tekstdataanmærkning

Vi tilbyder annoteringstjenester for medicinske data, der hjælper organisationer med at udtrække kritisk information i ustrukturerede medicinske data, dvs. lægenotater, EPJ-indlæggelses-/udskrivningsoversigter, patologirapporter osv., der hjælper maskiner med at identificere de kliniske enheder, der er til stede i en given tekst eller et givet billede. Vores anerkendte domæneeksperter kan hjælpe dig med at levere domænespecifik indsigt – dvs. symptomer, sygdom, allergier og medicin, for at hjælpe dig med at skabe indsigt om pleje.

Virkelig løsning

Vi tilbyder også proprietære Medical NER API'er (præ-trænede NLP-modeller), som kan auto-identificere og klassificere de navngivne enheder præsenteret i et tekstdokument. Medicinske NER API'er udnytter proprietær vidensgraf med 20M+ relationer og 1.7M+ kliniske koncepter

Fra datalicensering og indsamling til dataannotering, Shaip har dig dækket.

  • Annotering og forberedelse af medicinske billeder, videoer og tekster, herunder røntgen, ultralyd, mammografi, CT-scanninger, MRI'er og fotonemissionstomografi
  • Farmaceutiske og andre sundhedsanvendelser til naturlig sprogbehandling (NLP), herunder medicinsk tekstkategorisering, navngiven enhedsidentifikation, tekstanalyse osv.

Medicinsk anmærkningsproces

Annoteringsprocessen adskiller sig generelt fra en klients krav, men den involverer hovedsagelig:

Domæneekspertise

Fase 1: Teknisk domæneekspertise (forstå retningslinjer for omfang og annoteringer)

Træningsressourcer

Fase 2: Uddannelse af passende ressourcer til projektet

Qa dokumenter

Fase 3: Feedback cyklus og QA af de kommenterede dokumenter

Vores ekspertise

1. Clinical Entity Recognition/Annotation

En stor mængde medicinsk data og viden er tilgængelig i journalerne hovedsageligt i et ustruktureret format. Medicinsk enhed Annotation gør det muligt for os at konvertere ustrukturerede data til et struktureret format.

Clinical Entity Annotation
Medicinske egenskaber

2. Attributionsanmærkning

2.1 Medicinegenskaber

Medicin og deres egenskaber er dokumenteret i næsten alle journaler, som er en vigtig del af det kliniske domæne. Vi kan identificere og kommentere de forskellige egenskaber ved medicin i henhold til retningslinjer.

2.2 Laboratoriedataattributter

Laboratoriedata er for det meste ledsaget af deres egenskaber i en lægejournal. Vi kan identificere og annotere de forskellige attributter af laboratoriedata i henhold til retningslinjer.

Lab Data Attributter
Kropsmålingsegenskaber

2.3 Kropsmålingsattributter

Kropsmåling er for det meste ledsaget af deres egenskaber i en lægejournal. Det består for det meste af de vitale tegn. Vi kan identificere og annotere de forskellige egenskaber ved kropsmåling.

3. Onkologispecifik NER-annotation

Sammen med generisk medicinsk NER-annotering kan vi også arbejde med domænespecifikke annotationer som onkologi, radiologi osv. Her er de onkologiske specifikke NER-enheder, der kan annoteres – Kræftproblem, Histologi, Kræftstadium, TNM-stadium, Kræftgrad, Dimension, Klinisk status, Tumormarkørtest, Kræftmedicin, Kræftkirurgi, Stråling, Gen undersøgt, Variationskode, Kropssted

Onkologisk specifik Ner Annotation
Bivirkningskommentar

4. Adverse Effect NER & Relationship Annotation

Ud over at identificere og kommentere større kliniske enheder og relationer kan vi også anføre de negative virkninger af visse lægemidler eller procedurer. Omfanget er som følger: Mærkning af uønskede virkninger og deres forårsagende stoffer. Tildeling af forholdet mellem den negative virkning og årsagen til virkningen.

5. Relationsanmærkning

Efter at have identificeret og kommenteret kliniske enheder, tildeler vi også relevante relationer mellem enhederne. Relationer kan eksistere mellem to eller flere begreber.

Forholdsanmærkning

6. Påstandsanmærkning

Ud over at identificere kliniske enheder og relationer kan vi også tildele de kliniske enheders status, negation og emne.

Status-Negation-Emne

7. Tidsmæssig anmærkning

Annotering af tidsmæssige enheder fra en journal hjælper med at opbygge en tidslinje for patientens rejse. Det giver reference og kontekst til den dato, der er knyttet til en specifik begivenhed. Her er datoenheder - Diagnosedato, Proceduredato, Medicinstartdato, Medicinslutdato, Strålingsstartdato, Strålingsslutdato, Indlæggelsesdato, Udskrivelsesdato, Konsultationsdato, Bemærk dato, Debut.

Tidsmæssig anmærkning
Sektionsanmærkning

8. Sektionsanmærkning

Det refererer til processen med systematisk at organisere, mærke og kategorisere forskellige sektioner eller dele af sundhedsrelaterede dokumenter, billeder eller data, dvs. annotering af relevante sektioner fra dokumentet og klassificering af sektionerne i deres respektive typer. Dette hjælper med at skabe struktureret og let tilgængelig information, som kan bruges til forskellige formål såsom klinisk beslutningsstøtte, medicinsk forskning og sundhedsdataanalyse.

9. ICD-10-CM & CPT-kodning

Annotering af ICD-10-CM og CPT koder i henhold til retningslinjerne. For hver mærket medicinsk kode vil beviserne (tekstuddrag), der underbygger mærkningsbeslutningen, også blive kommenteret sammen med koden.

Icd-10-Cm &Amp; Cpt kodning
Rxnorm kodning

10. RXNORM-kodning

Annotering af RXNORM-koder i henhold til retningslinjerne. For hver mærket medicinsk kode vil beviserne (tekstuddrag), der underbygger mærkningsbeslutningen, også blive kommenteret sammen med koden.0

11. SNOMED Kodning

Annotering af SNOMED-koder i henhold til retningslinjerne. For hver mærket medicinsk kode vil beviserne (tekstuddrag), der underbygger mærkningsbeslutningen, også blive kommenteret sammen med koden.

Snomed kodning
Umls kodning

12. UMLS-kodning

Anmærkning af UMLS-koder i henhold til retningslinjerne. For hver mærket medicinsk kode vil beviserne (tekstuddrag), der underbygger mærkningsbeslutningen, også blive kommenteret sammen med koden.

Succeshistorier

Klinisk forsikringskommentar

Forudgående godkendelsesprocessen er nøglen til at forbinde sundhedsudbydere, betalere og sikre, at behandlingerne følger retningslinjerne. Annotering af lægejournaler hjalp med at optimere denne proces. Det matchede dokumenter med spørgsmål, mens det fulgte standarder, hvilket forbedrede klientens arbejdsgange.

problem: Annotering af 6,000 medicinske sager skulle foretages inden for en streng tidslinje nøjagtigt i betragtning af sundhedsdatafølsomheden. Streng overholdelse af opdaterede kliniske retningslinjer og fortrolighedsbestemmelser som HIPAA var nødvendig for at sikre kvalitetsanmærkninger og overholdelse.

Opløsning: Vi kommenterede over 6,000 medicinske sager og korrelerede medicinske dokumenter med kliniske spørgeskemaer. Dette krævede omhyggeligt at forbinde evidens med svar, samtidig med at de kliniske retningslinjer blev overholdt. De vigtigste udfordringer, der blev behandlet, var stramme deadlines for et stort datasæt og håndtering af kontinuerligt udviklende kliniske standarder.

Annotation af medicinske data

Grunde til at vælge Shaip som din troværdige medicinske annotationspartner

Mennesker

Mennesker

Dedikerede og uddannede hold:

  • 30,000+ samarbejdspartnere til oprettelse af data, mærkning og kvalitetssikring
  • Godkendt projektledelsesteam
  • Erfaren produktudviklingsteam
  • Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Proces

Proces

Højeste proceseffektivitet sikres med:

  • Robust 6 Sigma Stage-Gate-proces
  • Et dedikeret team med 6 Sigma-sorte bælter - Nøgleprocessejere og overholdelse af kvalitet
  • Løbende forbedring og feedback
perron

perron

Den patenterede platform giver fordele:

  • Web-baseret ende-til-ende platform
  • Upåklagelig kvalitet
  • Hurtigere TAT
  • Problemfri levering
Shaip Kontakt os

Leder du efter sundhedsannoteringseksperter til komplekse projekter?

Kontakt os nu for at lære, hvordan vi kan indsamle og kommentere datasæt til din unikke AI/ML-løsning

  • Ved tilmelding er jeg enig med Shaip Privatlivspolitik , Servicevilkår og give mit samtykke til at modtage B2B marketingkommunikation fra Shaip.

Named Entity Recognition er en del af Natural Language Processing. Det primære formål med NER er at behandle strukturerede og ustrukturerede data og klassificere disse navngivne enheder i foruddefinerede kategorier. Nogle almindelige kategorier omfatter navn, placering, virksomhed, tid, pengeværdier, begivenheder og mere.

I en nøddeskal beskæftiger NER sig med:

Navngivet enhedsgenkendelse/detektion – Identifikation af et ord eller en række af ord i et dokument.

Navngivet enhedsklassificering – Klassificering af alle detekterede enheder i foruddefinerede kategorier.

Natural Language-behandling hjælper med at udvikle intelligente maskiner, der er i stand til at udtrække mening fra tale og tekst. Machine Learning hjælper disse intelligente systemer med at fortsætte med at lære ved at træne i store mængder naturlige sprogdatasæt. Generelt består NLP af tre hovedkategorier:

Forståelse af sprogets struktur og regler – Syntaks

At udlede betydningen af ​​ord, tekst og tale og identificere deres relationer - Semantik

At identificere og genkende talte ord og transformere dem til tekst – Tale

Nogle af de almindelige eksempler på en forudbestemt enhedskategorisering er:

Person: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon

Beliggenhed: Canada, Honolulu, Bangkok, Brasilien, Cambridge

Organisation: Samsung, Disney, Yale University, Google

Tid: 15.35, 12,

De forskellige tilgange til at skabe NER-systemer er:

Ordbogsbaserede systemer

Regelbaserede systemer

Maskinlæringsbaserede systemer

Strømlinet kundesupport

Effektive menneskelige ressourcer

Forenklet indholdsklassificering

Optimering af søgemaskiner

Præcis indholdsanbefaling