-
-
-
Mengikut Industri
-
Mengikut Kes Penggunaan
-
-
Syarikat
Buka kunci maklumat kompleks dalam data tidak berstruktur dengan pengekstrakan dan pengecaman entiti
Anotasi data perubatan ialah proses pelabelan teks klinikal, imej perubatan, audio dan video, menggunakan pakar domain, supaya model AI dapat mengenali entiti klinikal, diagnosis dan anatomi dengan tepat. Kami menawarkan anotasi data perubatan yang mematuhi HIPAA merentasi radiologi, onkologi, kardiologi dan NLP klinikal, membantu organisasi mengekstrak maklumat penting daripada data tidak berstruktur seperti nota doktor, ringkasan EHR dan laporan patologi. Pakar domain bertauliah kami memberikan pandangan tentang gejala, penyakit, alahan dan ubat-ubatan, disokong oleh graf pengetahuan proprietari dengan lebih 20 juta hubungan dan lebih 1.7 juta konsep klinikal. Daripada pelesenan dan pengumpulan data hingga anotasi, Shaip menyediakannya untuk anda.
Perkhidmatan Anotasi Perubatan kami memperkasakan ketepatan AI dalam penjagaan kesihatan. Kami melabel imej perubatan, teks dan audio dengan teliti, menggunakan kepakaran kami untuk melatih model AI. Pasukan pakar kami, termasuk pakar perubatan dan profesional penjagaan kesihatan, menyelia dan mengesahkan proses anotasi untuk memastikan ketepatan dan pematuhan klinikal. Model ini menambah baik diagnostik, perancangan rawatan dan penjagaan pesakit. Pastikan data berkualiti tinggi dan boleh dipercayai untuk aplikasi teknologi perubatan lanjutan. Kami memahami usaha penting yang diperlukan untuk memenuhi standard kualiti dan pematuhan yang ketat dalam anotasi data perubatan. Percayai kami untuk meningkatkan kecekapan perubatan AI anda.
Tingkatkan AI perubatan dengan menganotasi data visual daripada sinar-X, imbasan CT dan MRI. Anotasi imej perubatan dan anotasi pengimejan ialah proses khusus yang melibatkan pelabelan didorong pakar bagi imej perubatan yang kompleks untuk mencipta set data berkualiti tinggi untuk sistem AI penjagaan kesihatan.
Pertajam pembelajaran AI dengan klasifikasi dan segmentasi dalam rakaman perubatan. Tingkatkan AI pembedahan dan pemantauan pesakit anda untuk penyampaian dan diagnostik penjagaan kesihatan yang lebih baik. Video perubatan beranotasi adalah penting untuk aplikasi klinikal, menyokong kes penggunaan dunia sebenar.
Perkemas pembangunan AI perubatan dengan data teks beranotasi pakar, disediakan oleh anotor perubatan mahir dan anotasi data. Menghuraikan dan memperkayakan volum teks yang banyak dengan pantas, daripada nota tulisan tangan kepada laporan insurans. Pastikan cerapan yang tepat dan boleh diambil tindakan untuk kemajuan penjagaan kesihatan.
Perkemas dokumentasi perubatan dengan menukarnya kepada kod universal dengan pengekodan perubatan AI, menggunakan data yang dikumpul daripada pelbagai pusat perubatan. Memastikan ketepatan, meningkatkan kecekapan pengebilan dan menyokong penyampaian perkhidmatan penjagaan kesihatan yang lancar dengan bantuan AI termaju dalam pengekodan rekod perubatan.
Manfaatkan kepakaran NLP untuk memberi anotasi dan melabel data audio perubatan dengan tepat, dengan profesional perubatan yang terlibat dalam proses anotasi. Cipta sistem bantuan suara untuk operasi klinikal yang lancar dan integrasikan AI ke dalam produk penjagaan kesihatan yang diaktifkan suara. Tingkatkan ketepatan diagnostik dengan kurasi data audio pakar.
Dalam anotasi data perubatan, proses pelabelan selalunya menggunakan alat anotasi khusus, termasuk penonton DICOM untuk tugasan anotasi imej asas. Walaupun penonton DICOM biasanya digunakan oleh ahli radiologi untuk kerja rutin, alat anotasi lanjutan adalah penting untuk pelabelan yang tepat dan cekap, terutamanya apabila menyediakan data untuk pembelajaran mesin dan aplikasi pembelajaran mendalam. Proses anotasi secara amnya berbeza dengan keperluan pelanggan tetapi ia melibatkan:
Fasa 1: Kepakaran domain teknikal (Memahami skop & garis panduan anotasi)
Fasa 2: Melatih sumber yang sesuai untuk projek
Fasa 3: Kitaran maklum balas dan QA dokumen beranotasi
Algoritma AI dan ML termaju mengubah penjagaan kesihatan dengan menggunakan pelbagai proses perubatan. Data beranotasi memainkan peranan penting dalam aplikasi perubatan, menyokong organisasi penjagaan kesihatan dalam membangunkan dan melatih model AI penjagaan kesihatan yang tepat untuk diagnostik, pengecaman penyakit dan pengesanan anomali. Teknologi canggih ini membolehkan automasi penjagaan kesihatan, yang membawa kepada kecekapan, ketepatan dan penjagaan pesakit yang dipertingkatkan. Untuk lebih memahami potensi kesannya, mari kita terokai kes penggunaan berikut:
Perkhidmatan anotasi imej radiologi kami mempertajam diagnostik AI dan merangkumi lapisan kepakaran tambahan. Setiap imbasan sinar-X, MRI dan CT dilabelkan dan disemak dengan teliti oleh pakar subjek. Imej beranotasi ini berfungsi sebagai data latihan untuk melatih model pembelajaran mesin untuk diagnostik radiologi. Langkah tambahan ini dalam melatih dan menyemak semula keabnormalan dan penyakit.
Anotasi imej tertumpu kardiologi kami mempertajam diagnostik AI. Kami membawa masuk pakar kardiologi yang melabelkan imej berkaitan jantung yang kompleks dan melatih model AI kami. Sebelum kami menghantar data kepada pelanggan, pakar ini menyemak setiap imej untuk memastikan ketepatan yang terbaik. Proses ini memperkasakan AI untuk mengesan keadaan jantung dengan lebih tepat.
Perkhidmatan anotasi imej kami dalam pergigian melabelkan imejan pergigian, memfokuskan pada mengenal pasti pelbagai keadaan perubatan, untuk meningkatkan alat diagnostik AI. Dengan mengenal pasti kerosakan gigi, isu penjajaran dan keadaan pergigian yang lain dengan tepat, PKS kami memperkasakan AI untuk meningkatkan hasil pesakit dan menyokong doktor gigi dalam perancangan rawatan yang tepat dan pengesanan awal.
Kami meletakkan PKS patologi pada keseluruhan slaid dan imej biopsi anda, membahagikan sel, kawasan tisu dan keabnormalan — dengan setiap slaid disemak sebelum penghantaran. Lapisan pakar itu memberikan model penggredan tumor dan pengesanan penyakit anda kebenaran asas yang boleh mereka percayai.
PKS kami yang terlatih dalam radiologi dapat menggambarkan tumor dan anatomi di sekelilingnya merentasi CT, MRI dan PET, dengan label segmentasi dan pementasan yang tepat disemak untuk ketepatannya. Hasilnya ialah data latihan yang boleh diandalkan oleh AI anda untuk pengesanan awal kanser dan perancangan rawatan.
Kami melabelkan imbasan fundus dan OCT dengan PKS yang peka terhadap oftalmologi yang menanda lesi halus dan tahap keterukan secara konsisten. Anotasi yang bersih dan disemak oleh pakar memberikan AI anda kebenaran asas yang diperlukan untuk menandakan retinopati diabetes, glaukoma dan penyakit mata lain lebih awal.
Sebilangan besar data dan pengetahuan perubatan tersedia dalam rekod perubatan terutamanya dalam format tidak berstruktur. Anotasi entiti perubatan membolehkan kami menukar data tidak berstruktur kepada format berstruktur.
Selepas mengenal pasti dan memberi anotasi kepada entiti klinikal, kami juga menetapkan hubungan yang relevan antara entiti tersebut. Hubungan mungkin wujud antara dua atau lebih konsep.
Anotasi kod SNOMED mengikut garis panduan. Untuk setiap kod perubatan berlabel, bukti (coretan teks) yang menyokong keputusan pelabelan akan turut dianotasi bersama kod tersebut.
Anotasi kod RXNORM mengikut garis panduan. Untuk setiap kod perubatan berlabel, bukti (coretan teks) yang menyokong keputusan pelabelan akan turut dianotasi bersama kod tersebut.
Bersama anotasi NER perubatan generik, kami juga mengusahakan anotasi khusus domain seperti onkologi, radiologi, dsb. Entiti NER khusus onkologi yang boleh dianotasi – Masalah Kanser, Histologi, Peringkat Kanser, Peringkat TNM, Gred Kanser, Dimensi, Status klinikal, Ujian penanda tumor, Perubatan Kanser, Pembedahan Kanser, Sinaran, Gen yang dikaji, Kod variasi.
Selain mengenal pasti dan memberi anotasi kepada entiti klinikal utama dan hubungan, kita juga boleh memberi anotasi kepada kesan buruk ubat atau prosedur tertentu. Skopnya adalah seperti berikut: Melabelkan kesan buruk dan agen penyebabnya. Menetapkan hubungan antara kesan buruk dan punca kesan.
Memberi anotasi kepada entiti temporal membantu dalam membina garis masa perjalanan pesakit. Ia memberikan rujukan dan konteks kepada tarikh yang berkaitan dengan peristiwa tertentu. Berikut ialah entiti tarikh – Tarikh diagnosis, Tarikh prosedur, Tarikh mula ubat, Tarikh tamat ubat, Tarikh mula radiasi, Tarikh tamat radiasi, Tarikh kemasukan, Tarikh keluar dari hospital, Tarikh rundingan, Tarikh nota, Permulaan.
Proses penyusunan, pelabelan dan pengkategorian bahagian atau bahagian yang berbeza secara sistematik bagi dokumen, imej atau data berkaitan penjagaan kesihatan iaitu anotasi bahagian yang berkaitan daripada dokumen dan pengelasan bahagian tersebut kepada jenis masing-masing.
Anotasi kod ICD-10-CM dan CPT mengikut garis panduan. Untuk setiap kod perubatan berlabel, bukti (coretan teks) yang menyokong keputusan pelabelan akan turut dianotasi bersama kod tersebut.
Perkhidmatan anotasi imej kami mengkhususkan diri dalam imbasan CT untuk pelabelan yang tepat untuk latihan AI dengan tumpuan yang mendalam pada struktur anatomi terperinci. Pakar subjek bukan sahaja menyemak tetapi juga melatih setiap imej untuk ketepatan yang terbaik. Proses yang teliti ini membantu dalam pembangunan alat diagnostik.
Perkhidmatan anotasi imej MRI kami memperhalusi diagnostik AI. Pakar subjek kami melatih dan menyemak setiap imbasan untuk ketepatan yang terbaik sebelum penghantaran. Kami melabelkan imbasan MRI dengan tepat untuk meningkatkan latihan model AI. Proses ini membantu mereka menentukan anomali dan struktur. Tingkatkan ketepatan dalam penilaian perubatan dan pelan rawatan dengan perkhidmatan kami.
Anotasi imej sinar-X mempertajam diagnostik AI. Pakar kami melabelkan setiap imej dengan berhati-hati dengan menentukan patah tulang dan kelainan dengan tepat. Mereka juga melatih dan menyemak label ini untuk ketepatan tertinggi sebelum penghantaran pelanggan. Percayai kami untuk memperhalusi AI anda dan mendapatkan analisis pengimejan perubatan yang lebih baik.
Ubat-ubatan dan sifat-sifatnya didokumenkan dalam hampir setiap rekod perubatan, yang merupakan bahagian penting dalam domain klinikal. Kita boleh mengenal pasti dan menganotasi pelbagai sifat ubat mengikut garis panduan.
Data makmal kebanyakannya disertakan dengan atribut mereka dalam rekod perubatan. Kami boleh mengenal pasti dan menganotasi pelbagai atribut data makmal mengikut garis panduan.
Pengukuran badan kebanyakannya disertai dengan sifat-sifat mereka dalam rekod perubatan. Ia kebanyakannya terdiri daripada tanda-tanda vital. Kita boleh mengenal pasti dan menganotasi pelbagai sifat ukuran badan.
Bersama dengan mengenal pasti entiti dan perhubungan klinikal, kami juga boleh menetapkan Status, Penolakan dan Subjek entiti klinikal.
Anotasi Insurans Klinikal
Proses kebenaran terdahulu adalah kunci dalam menghubungkan penyedia penjagaan kesihatan, pembayar dan memastikan rawatan mengikut garis panduan. Menganotasi rekod perubatan membantu mengoptimumkan proses ini. Ia memadankan dokumen dengan soalan sambil mengikut piawaian, menambah baik aliran kerja pelanggan.
Masalah: Anotasi 6,000 kes perubatan perlu dilakukan dalam tempoh masa yang ketat dan tepat, memandangkan sensitiviti data penjagaan kesihatan. Pematuhan ketat terhadap garis panduan klinikal dan peraturan privasi terkini seperti HIPAA diperlukan untuk memastikan anotasi dan pematuhan yang berkualiti, yang amat penting untuk diagnostik klinikal bagi mengekalkan integriti set data dan memenuhi keperluan kawal selia.
Penyelesaian: Kami telah menganotasi lebih 6,000 kes perubatan, mengaitkan dokumen perubatan dengan soal selidik klinikal. Ini memerlukan penghubungkaitan bukti dengan respons dengan teliti sambil mematuhi garis panduan klinikal. Cabaran utama yang ditangani ialah tarikh akhir yang ketat untuk set data yang besar dan menangani piawaian klinikal yang sentiasa berubah.
Pasukan yang berdedikasi dan terlatih:
Kecekapan proses tertinggi dijamin dengan:
Platform yang dipatenkan menawarkan faedah:
Data penjagaan kesihatan yang dipercayai—diperoleh secara beretika, dinyahkenal pasti dengan selamat dan disampaikan dengan kualiti pakar pada skala besar.
Daripada penyumberan dan pelesenan kepada penyahidentifikasian dan pelabelan—satu rakan kongsi merentasi kitaran hayat data AI penjagaan kesihatan.
Sokongan pakar merentasi teks klinikal, EHR, audio perubatan, pengimejan dan set data multimodal.
Pakar terlatih penjagaan kesihatan—bukan pekerja awam generik.
Pengumpulan berasaskan persetujuan dengan salasilah data dan kebolehauditan yang jelas.
Amalan keselamatan yang kukuh yang melindungi data penjagaan kesihatan sensitif sepanjang aliran kerja.
QA berbilang lapisan dan pengesahan manusia-dalam-gelung untuk set data yang konsisten dan tepat.
Dipercayai untuk menyediakan set data penjagaan kesihatan yang besar dan kompleks untuk program AI perusahaan.
Perlindungan Selamat HIPAA, Penentuan Pakar dan penyahidentifikasian sejajar GDPR mengikut reka bentuk.
Pengecaman Entiti Dinamakan (NER), mengenal pasti dan mengklasifikasikan entiti seperti orang, organisasi dan lokasi dalam teks tidak berstruktur.
Lesenkan set data perubatan sedia HIPAA merentasi 31 kepakaran — imlak doktor, EHR, rekod perubatan yang ditranskripsikan. Sampel atas permintaan.
AI generatif dan model bahasa besar (LLM) memerlukan sejumlah besar data latihan berkualiti tinggi untuk menghasilkan output yang tepat, andal dan peka konteks.
Memperkasakan pasukan untuk membina produk AI yang terkemuka di dunia.
Hubungi kami sekarang untuk mengetahui cara kami boleh mengumpul dan menganotasi set data untuk penyelesaian AI/ML unik anda
Anotasi data perubatan ialah proses pelabelan teks perubatan, imej, audio dan video untuk melatih model AI. Ia adalah penting untuk membangunkan sistem AI yang tepat yang meningkatkan diagnostik, perancangan rawatan dan penjagaan pesakit.
Dengan menyediakan set data berlabel, model AI boleh belajar mengenali corak dalam data perubatan yang kompleks, seperti mengenal pasti penyakit dalam X-ray atau mengekstrak maklumat penting daripada nota klinikal. Ini meningkatkan ketepatan dan kebolehpercayaan aplikasi AI dalam penjagaan kesihatan.
Anotasi data perubatan termasuk pelabelan nota klinikal, rekod kesihatan elektronik (EHR), X-ray, MRI, imbasan CT, laporan patologi dan data audio seperti imlak doktor.
Teks perubatan beranotasi membolehkan model pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) mengekstrak dan mentafsir maklumat klinikal, seperti simptom, penyakit atau ubat-ubatan, daripada data tidak berstruktur seperti nota doktor atau ringkasan pelepasan.
Menganotasi data perubatan memerlukan pengendalian maklumat yang tidak berstruktur dan kompleks, memastikan ketepatan klinikal dan mematuhi peraturan privasi seperti HIPAA. Ia juga menuntut kepakaran dalam istilah perubatan dan pengetahuan domain.
Pembekal anotasi mengikut protokol keselamatan data yang ketat seperti pematuhan HIPAA dan menggunakan data yang tidak dikenal pasti untuk mengekalkan privasi pesakit sambil memberi anotasi maklumat perubatan yang sensitif.
Set data beranotasi melatih model AI untuk mengenali penanda penyakit dalam imej atau teks perubatan. Sebagai contoh, AI boleh mengenal pasti peringkat kanser dalam onkologi atau mengesan keadaan jantung dalam kardiologi, meningkatkan diagnosis awal dan hasil rawatan.
Alat anotasi lanjutan dan perisian khusus domain, seperti penonton DICOM untuk pengimejan perubatan, digunakan bersama kepakaran manusia untuk memastikan ketepatan yang tinggi dalam pelabelan data perubatan.
Shaip menggabungkan pakar domain, alat anotasi lanjutan dan proses jaminan kualiti yang mantap untuk menyampaikan anotasi data perubatan yang tepat dan berskala yang disesuaikan dengan keperluan pelanggan. Mereka pakar dalam radiologi, onkologi, kardiologi dan domain penjagaan kesihatan yang lain.
Kos bergantung pada jenis, volum dan kerumitan data, serta tahap kepakaran yang diperlukan. Shaip menyediakan harga tersuai berdasarkan keperluan projek tertentu.
