Lås op for kompleks information i ustrukturerede data med enhedsudtræk og genkendelse
Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.
Der er en stigende efterspørgsel efter at analysere ustrukturerede, komplekse medicinske data for at afdække uopdagede indsigter. Annotering af medicinske data kommer til undsætning.
Sundhedssektoren er i høj grad afhængig af præcis dataannotering til at drive AI- og maskinlæringsapplikationer, hvilket driver fremskridt inden for diagnostik og behandling.
80 % af dataene inden for sundhedsvæsenet er ustrukturerede, hvilket gør dem utilgængelige. Adgang til dataene kræver betydelig manuel indgriben, hvilket begrænser mængden af brugbare data. Forståelse af tekst inden for det medicinske område kræver en dyb forståelse af dens terminologi for at frigøre dens potentiale. Shaip giver dig ekspertisen til at annotere sundhedsdata for at forbedre AI-motorer i stor skala. Annotering af medicinske data spiller en afgørende rolle i at muliggøre avancerede sundhedsløsninger og understøtte udviklingen af AI-teknologi til sundhedsvæsenet.
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 til medicinske data, herunder annotering af medicinske tekster til brug i maskinlæringsalgoritmer, der hjælper organisationer med at udtrække kritisk information i ustrukturerede medicinske data, f.eks. lægejournaler, EHR-indlæggelses-/udskrivningsresuméer, patologirapporter osv., der hjælper maskiner med at identificere de kliniske enheder, der findes i en given tekst eller et given billede. Vores certificerede domæneeksperter kan hjælpe dig med at levere domænespecifikke indsigter – f.eks. symptomer, sygdomme, allergier og medicin – for at hjælpe med at skabe indsigt i behandlingen.
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 sundhedsmæssige anvendelsesscenarier for naturlig sprogbehandling (NLP), herunder kategorisering af medicinsk tekst, identifikation af navngivne enheder, tekstanalyse og træning af maskinlæringsalgoritmer til diagnostik og anomalidetektion i medicinske tekster
Vores medicinske annotationstjenester styrker AI-nøjagtighed i sundhedsvæsenet. Vi mærker omhyggeligt medicinske billeder, tekster og lyd og bruger vores ekspertise til at træne AI-modeller. Vores ekspertteam, herunder medicinske eksperter og sundhedspersonale, overvåger og validerer annotationsprocessen for at sikre klinisk nøjagtighed og compliance. Disse modeller forbedrer diagnostik, behandlingsplanlægning og patientpleje. Sikrer pålidelige data af høj kvalitet til avancerede medicinske teknologiske applikationer. Vi forstår den betydelige indsats, der kræves for at opfylde strenge kvalitets- og compliance-standarder inden for medicinsk dataannotation. Stol på os til at forbedre din AI's medicinske færdigheder.
Forbedr medicinsk AI ved at annotere visuelle data fra røntgenbilleder, CT-scanninger og MR-scanninger. Medicinsk billedannotation og billedannotation er specialiserede processer, der involverer ekspertdrevet mærkning af komplekse medicinske billeder for at skabe datasæt af høj kvalitet til AI-systemer i sundhedsvæsenet.
Vigtige annotationsopgaver omfatter billedklassificering (tildeling af etiketter til billeder), objektdetektion (identifikation og lokalisering af objekter såsom tumorer), billedsegmentering (opdeling af billeder i meningsfulde segmenter) og brug af segmenteringsmasker og afgrænsningsbokse til præcis og detaljeret annotering af medicinske billeder.
Skærp AI-læring med klassifikationer og segmenteringer i medicinske optagelser. Forbedr din kirurgiske AI og patientovervågning for at forbedre sundhedsydelser og diagnostik. Annoterede medicinske videoer er afgørende for kliniske anvendelser og understøtter brug i den virkelige verden i patientpleje.
Strømlin udviklingen af medicinsk AI med ekspertkommenterede tekstdata, udarbejdet af dygtige medicinske annotatorer og dataannotatorer. Analyser og berig hurtigt store tekstmængder, fra håndskrevne noter til forsikringsrapporter. Sikr præcis og brugbar indsigt til fremskridt inden for sundhedsvæsenet.
Strømlin medicinsk dokumentation ved at konvertere den til universelle koder med AI-medicinsk kodning ved hjælp af data indsamlet fra forskellige medicinske centre. Sikr nøjagtighed, forbedr faktureringseffektiviteten og understøt problemfri levering af sundhedsydelser med banebrydende AI-assistance til kodning af patientjournaler.
Udnyt NLP-ekspertise til at annotere og mærke medicinske lyddata præcist, med lægefaglige medarbejdere involveret i annoteringsprocessen. Skab stemmeassisterede systemer til problemfri klinisk drift og integrer AI i forskellige stemmeaktiverede sundhedsprodukter. Forbedr diagnostisk præcision med ekspertkurering af lyddata.
I forbindelse med annotation af medicinske data bruger mærkningsprocessen ofte specialiserede annotationsværktøjer, herunder DICOM-fremvisere til grundlæggende billedannotationsopgaver. Mens DICOM-fremvisere ofte bruges af radiologer til rutinearbejde, er avancerede annotationsværktøjer afgørende for præcis og effektiv mærkning, især når man forbereder data til maskinlæring og deep learning-applikationer. Annotationsprocessen varierer generelt afhængigt af en klients krav, men involverer primært:
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 udnytte forskellige medicinske processer. Annoterede data spiller en afgørende rolle i medicinske applikationer og støtter sundhedsorganisationer i at udvikle og træne præcise AI-modeller til diagnostik, sygdomsidentifikation og anomalidetektion. Disse banebrydende teknologier muliggør automatisering af sundhedsvæsenet, hvilket fører til forbedret effektivitet, præcision og patientpleje. For bedre at forstå deres potentielle indvirkning, lad os undersøge følgende anvendelsesscenarier:
Vores annotationstjeneste til radiologiske billeder forbedrer AI-diagnostik og inkluderer et ekstra lag af ekspertise. Hvert røntgenbillede, MR-scanning og CT-scanning mærkes og gennemgås omhyggeligt af en fagekspert. Disse annoterede billeder fungerer som træningsdata til at træne maskinlæringsmodeller og ML-modeller til radiologisk diagnostik. Dette ekstra trin i træning og gennemgang afdækker abnormiteter og sygdomme.
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 billedannotationstjeneste inden for tandpleje mærker tandbilleder med fokus på at identificere forskellige medicinske tilstande for at forbedre AI-diagnostiske værktøjer. Ved præcist at identificere huller i tænderne, problemer med tandjustering og andre tandlidelser giver vores SMV'er AI mulighed for 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 tilfælde skulle udføres inden for en stram tidsramme og præcist, givet sundhedsdatafølsomheden. Streng overholdelse af opdaterede kliniske retningslinjer og privatlivsregler som HIPAA var nødvendig for at sikre kvalitetsannoteringer og overholdelse af regler, hvilket er særligt vigtigt for klinisk diagnostik for at opretholde datasættets integritet og opfylde lovgivningsmæssige krav.
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
Annotering af medicinske data er processen med at mærke medicinsk tekst, billeder, lyd og video for at træne AI-modeller. Det er afgørende for at udvikle præcise AI-systemer, der forbedrer diagnostik, behandlingsplanlægning og patientpleje.
Ved at levere mærkede datasæt kan AI-modeller lære at genkende mønstre i komplekse medicinske data, såsom at identificere sygdomme i røntgenbilleder eller udtrække vigtige oplysninger fra kliniske notater. Dette forbedrer præcisionen og pålideligheden af AI-applikationer i sundhedsvæsenet.
Annotation af medicinske data omfatter mærkning af kliniske notater, elektroniske patientjournaler (EHR'er), røntgenbilleder, MR-scanninger, CT-scanninger, patologirapporter og lyddata som lægediktater.
Annoteret medicinsk tekst gør det muligt for modeller for naturlig sprogbehandling (NLP) at udtrække og fortolke klinisk information, såsom symptomer, sygdomme eller medicin, fra ustrukturerede data som lægejournaler eller epikriser.
Annotering af medicinske data kræver håndtering af ustruktureret og kompleks information, sikring af klinisk nøjagtighed og overholdelse af privatlivsregler som HIPAA. Det kræver også ekspertise inden for medicinsk terminologi og domæneviden.
Udbydere af annotationer følger strenge datasikkerhedsprotokoller såsom HIPAA-overholdelse og bruger anonymiserede data for at opretholde patienters privatliv, mens de annoterer følsomme medicinske oplysninger.
Annoterede datasæt træner AI-modeller til at genkende sygdomsmarkører i medicinske billeder eller tekst. For eksempel kan AI identificere kræftstadier i onkologi eller opdage hjertesygdomme i kardiologi, hvilket forbedrer tidlig diagnose og behandlingsresultater.
Avancerede annotationsværktøjer og domænespecifik software, såsom DICOM-fremvisere til medicinsk billeddannelse, bruges sammen med menneskelig ekspertise for at sikre høj nøjagtighed i mærkningen af medicinske data.
Shaip kombinerer domæneeksperter, avancerede annoteringsværktøjer og en robust kvalitetssikringsproces for at levere præcis og skalerbar medicinsk dataannotering skræddersyet til klienters behov. De specialiserer sig i radiologi, onkologi, kardiologi og andre sundhedsområder.
Prisen afhænger af datatypen, mængden og kompleksiteten samt det nødvendige ekspertiseniveau. Shaip tilbyder skræddersyede priser baseret på specifikke projektkrav.
