- Hvad vi gør
-
-
-
Specialiseret
-
-
-
- Off-the-shelf Data
-
- Solutions
- perron
- Om os
Lås op for kompleks information i ustrukturerede data med enhedsudtræk og genkendelse
Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.
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 giver dig ekspertisen til at kommentere sundhedsdata for at forbedre AI-motorer i stor skala.
Den verdensomspændende installerede base af lagerkapacitet vil nå 11.7 zettabyte in 2023
80 % af dataene rundt om i verden er ustrukturerede, hvilket gør dem forældede og ubrugelige.
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.
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.
Vores medicinske annoteringstjenester styrker AI-nøjagtighed i sundhedsvæsenet. Vi mærker omhyggeligt medicinske billeder, tekster og lyd ved at bruge vores ekspertise til at træne AI-modeller. Disse modeller forbedrer diagnostik, behandlingsplanlægning og patientpleje. Sikre pålidelige data af høj kvalitet til avancerede medicinske teknologiapplikationer. Stol på os for at forbedre din AI's medicinske færdigheder.
Forbedre medicinsk AI ved at annotere visuelle data fra røntgenbilleder, CT-scanninger og MR'er. Sørg for, at AI-modeller yder fremragende i diagnostik og behandling, styret af ekspertdatamærkning. Få bedre patientresultater med overlegen billedbehandlingsindsigt.
Avancer AI i sundhedsvæsenet med detaljerede videoannoteringer. Skærp AI-læring med klassifikationer og segmenteringer i medicinske optagelser. Forbedre din kirurgiske AI og patientovervågning for forbedret levering af sundhedsydelser og diagnostik.
Strømlin medicinsk AI-udvikling med ekspertkommenterede tekstdata. Parse og berig hurtigt store tekstmængder, fra håndskrevne noter til forsikringsrapporter. Sikre præcise og handlingsrettede indsigter for sundhedsfremskridt.
Udnyt NLP-ekspertise til at kommentere og mærke medicinske lyddata nøjagtigt. Lav stemmeassisterede systemer til problemfri klinisk drift, og integrer AI i forskellige stemmeaktiverede sundhedsprodukter. Forbedre diagnostisk præcision med ekspert lyddatakuration.
Strømlin medicinsk dokumentation ved at konvertere den til universelle koder med AI medicinsk kodning. Sikre nøjagtighed, forbedre faktureringseffektiviteten og understøtte problemfri levering af sundhedsydelser med banebrydende AI-assistance i medicinsk journalkodning.
Annoteringsprocessen adskiller sig generelt fra en klients krav, men den involverer hovedsagelig:
Fase 1: Teknisk domæneekspertise (forstå retningslinjer for omfang og annoteringer)
Fase 2: Uddannelse af passende ressourcer til projektet
Fase 3: Feedback cyklus og QA af de kommenterede dokumenter
Avancerede AI- og ML-algoritmer transformerer sundhedsvæsenet ved at bruge forskellige medicinske processer. Disse banebrydende teknologier muliggør automatisering af sundhedspleje, hvilket fører til øget effektivitet, præcision og patientpleje. For bedre at forstå deres potentielle indvirkning, lad os undersøge følgende brugssager:
Vores radiologibilledannoteringstjeneste skærper AI-diagnostik og inkluderer et ekstra lag af ekspertise. Hver røntgen-, MR- og CT-scanning er omhyggeligt mærket og gennemgået af en fagekspert. Dette ekstra trin i træning og gennemgang booster AI'ens evne til at opdage abnormiteter og sygdomme. Det øger nøjagtigheden før levering til vores kunder.
Vores kardiologi-fokuserede billedannotering skærper AI-diagnostik. Vi henter kardiologiske eksperter, som mærker komplekse hjerterelaterede billeder og træner vores AI-modeller. Inden vi sender data til kunder, gennemgår disse specialister hvert billede for at sikre den højeste nøjagtighed. Denne proces gør AI i stand til at opdage hjertesygdomme mere præcist.
Vores billedannoteringstjeneste i tandplejen mærker tandbilleder for at forbedre AI-diagnoseværktøjer. Ved nøjagtigt at identificere huller i tænderne, problemer med justering og andre tandtilstande giver vores SMV'er AI i stand til at forbedre patientresultater og støtte tandlæger i præcis behandlingsplanlægning og tidlig opdagelse.
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.
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.
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.
Sammen med generisk medicinsk NER-annotering kan vi også arbejde med domænespecifikke annoteringer som onkologi, radiologi osv. Her er de onkologispecifikke NER-enheder, der kan annoteres – Kræftproblem, Histologi, Kræftstadium, TNM-stadium, Kræftgrad, Dimension, Klinisk status, Tumormarkørtest, Kræftmedicin, Kræftkodekirurgi, Kræft-, krops- og kropsundersøgelsessted,
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.
Efter at have identificeret og kommenteret kliniske enheder, tildeler vi også relevante relationer mellem enhederne. Relationer kan eksistere mellem to eller flere begreber.
Ud over at identificere kliniske enheder og relationer kan vi også tildele de kliniske enheders status, negation og emne.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Vores billedannoteringstjeneste er specialiseret i CT-scanninger til præcis mærkning til AI-træning med et skarpt fokus på detaljerede anatomiske strukturer. Eksperter i emner gennemgår ikke kun, men træner også hvert billede for at opnå den højeste nøjagtighed. Denne omhyggelige proces hjælper med udviklingen af diagnostiske værktøjer.
Vores MRI-billedannoteringstjeneste finjusterer AI-diagnostik. Vores emneeksperter træner og gennemgår hver scanning for den største præcision før levering. Vi mærker MRI-scanninger nøjagtigt for at forbedre AI-modeltræningen. Denne proces hjælper dem med at lokalisere anomalier og strukturer. Øg nøjagtigheden i medicinske vurderinger og behandlingsplaner med vores tjenester.
Røntgenbilledannotering skærper AI-diagnostik. Vores eksperter mærker hvert billede med omhu ved at lokalisere brud og abnormiteter nøjagtigt. De træner og gennemgår også disse etiketter for toppræcision før levering til kunder. Stol på os til at forfine din AI og få bedre medicinsk billeddannelsesanalyse.
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.
Dedikerede og uddannede hold:
Højeste proceseffektivitet sikres med:
Den patenterede platform giver fordele:
Det anslås, at dataforskere bruger over 80 % af deres tid på dataforberedelse. Med outsourcing kan dit team fokusere på udviklingen af robuste algoritmer, hvilket overlader den kedelige del af indsamlingen af de navngivne enhedsgenkendelsesdatasæt til os.
En gennemsnitlig ML-model ville kræve indsamling og tagging af store bidder af navngivne datasæt, hvilket kræver, at virksomheder trækker ressourcer ind fra andre teams. Med partnere som os tilbyder vi domæneeksperter, som nemt kan skaleres, efterhånden som din virksomhed vokser.
Dedikerede domæneksperter, der kommenterer dag-ind og dag-ud, vil-hver dag-udføre et overlegent job i forhold til et team, der skal rumme annotationsopgaver i deres travle tidsplaner. Det er overflødigt at sige, at det resulterer i bedre output.
Vores gennemprøvede datakvalitetssikringsproces, teknologivalideringer og flere stadier af QA hjælper os med at levere den bedste kvalitet i klassen, der ofte overgår forventningerne.
Vi er certificeret til at opretholde de højeste standarder for datasikkerhed med privatliv, mens vi arbejder med vores kunder for at sikre fortrolighed
Som eksperter i at kuratere, træne og lede teams af dygtige medarbejdere kan vi sikre, at projekter leveres inden for budgettet.
Høj netværksoptid og levering til tiden af data, tjenester og løsninger.
Med en pulje af onshore og offshore ressourcer kan vi bygge og skalere teams efter behov til forskellige brugssager.
Med kombinationen af en global arbejdsstyrke, robust platform og operationelle processer designet af 6 sigma sorte bælter hjælper Shaip med at lancere de mest udfordrende AI-initiativer.
Named Entity Recognition (NER) hjælper dig med at udvikle førsteklasses machine learning & NLP-modeller. Lær NER use-cases, eksempler og meget mere i dette superinformative indlæg.
Kvalitetstræningsdatasæt for sundhedspleje forbedrer resultatet af den AI-baserede medicinske model. Men hvordan vælger man den rigtige udbyder af sundhedsdatamærkningstjenester?
Med data, der lægger grundlaget for sundhedspleje, er vi nødt til at forstå dens rolle, implementeringer i den virkelige verden og udfordringer. Læs videre for at finde ud af…
Kontakt os nu for at lære, hvordan vi kan indsamle og kommentere datasæt til din unikke AI/ML-løsning
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