Dataanmærkning for Healthcare AI
Lås op for kompleks information i ustrukturerede data med enhedsudtræk og genkendelse
Fremhævede klienter
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.
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.
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:
Fase 1: Teknisk domæneekspertise (forståelse af projektets omfang og retningslinjer for annotering)
Fase 2: Uddannelse af passende ressourcer til projektet
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.
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.
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. Relationsanmærkning
Efter at have identificeret og kommenteret kliniske enheder, tildeler vi også relevante relationer mellem enhederne. Relationer kan eksistere mellem to eller flere begreber.
4. Anmærkning af negativ virkning
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. PHI Afidentifikation
Vores PHI / PII-identifikationsfunktioner inkluderer fjernelse af følsomme oplysninger såsom navne og personnumre, der direkte eller indirekte kan forbinde en person til deres personlige data. Det er, hvad patienter fortjener, og HIPAA kræver.
6. Elektroniske lægejournaler (EMR'er)
Læger får betydelig indsigt fra elektroniske lægejournaler (EMR'er) og kliniske lægerapporter. Vores eksperter kan udtrække kompleks medicinsk tekst, der kan bruges i sygdomsregistre, kliniske forsøg og sundhedsaudits.
7. Status/Negation/Emne
Ud over at identificere kliniske enheder og relationer kan vi også tildele de kliniske enheders status, negation og emne.
Grunde til at vælge Shaip som din troværdige medicinske annotationspartner
Mennesker
Dedikerede og uddannede hold:
- 30,000+ samarbejdspartnere til oprettelse af data, mærkning og kvalitetssikring
- Godkendt projektledelsesteam
- Erfaren produktudviklingsteam
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Behandle
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
Den patenterede platform giver fordele:
- Web-baseret ende-til-ende platform
- Upåklagelig kvalitet
- Hurtigere TAT
- Problemfri levering
Hvorfor Shaip?
Dediker team
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.
Skalerbarhed
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.
Bedre kvalitet
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.
Operationel ekspertise
Vores gennemprøvede datakvalitetssikringsproces, teknologivalideringer og flere stadier af QA hjælper os med at levere den bedste kvalitet i klassen, der ofte overgår forventningerne.
Sikkerhed med privatliv
Vi er certificeret til at opretholde de højeste standarder for datasikkerhed med privatliv, mens vi arbejder med vores kunder for at sikre fortrolighed
Konkurrencedygtige Priser
Som eksperter i at kuratere, træne og lede teams af dygtige medarbejdere kan vi sikre, at projekter leveres inden for budgettet.
Anbefalede ressourcer
Blog
Named Entity Recognition (NER) – Konceptet, typer
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.
Blog
5 spørgsmål, du skal stille, før du hyrer en Healthcare Labeling Co.
Kvalitetstræningsdatasæt for sundhedspleje forbedrer resultatet af den AI-baserede medicinske model. Men hvordan vælger man den rigtige udbyder af sundhedsdatamærkningstjenester?
Blog
Dataindsamlingens og annoteringens rolle i sundhedsvæsenet
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…
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
Ofte stillede spørgsmål (FAQ)
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