Anotasi Data untuk AI Penjagaan Kesihatan
Buka kunci maklumat kompleks dalam data tidak berstruktur dengan pengekstrakan dan pengecaman entiti
Pelanggan Pilihan
Memperkasakan pasukan untuk membina produk AI yang terkemuka di dunia.
80% daripada data dalam domain penjagaan kesihatan tidak berstruktur, menjadikannya tidak boleh diakses. Mengakses data memerlukan campur tangan manual yang ketara, yang mengehadkan kuantiti data yang boleh digunakan. Memahami teks dalam domain perubatan memerlukan pemahaman yang mendalam tentang istilahnya untuk membuka kunci potensinya. Shaip memberi anda kepakaran untuk menganotasi data penjagaan kesihatan untuk meningkatkan enjin AI pada skala.
IDC, Firma Penganalisis:
Pangkalan kapasiti storan yang dipasang di seluruh dunia akan mencapai 11.7 zettabait in 2023
IBM, Gartner & IDC:
80% daripada data di seluruh dunia adalah tidak berstruktur, menjadikannya usang dan tidak boleh digunakan.
Penyelesaian Dunia Sebenar
Analisis data untuk menemui cerapan bermakna untuk melatih model NLP dengan Anotasi Data Teks Perubatan
Kami menawarkan perkhidmatan anotasi Data Perubatan yang membantu organisasi mengekstrak maklumat kritikal dalam data perubatan tidak berstruktur, iaitu, Nota Doktor, ringkasan kemasukan/pelepasan EHR, laporan patologi, dsb., yang membantu mesin mengenal pasti entiti klinikal yang terdapat dalam teks atau imej tertentu. Pakar domain kami yang bertauliah boleh membantu anda menyampaikan cerapan khusus domain – iaitu simptom, penyakit, alahan & ubat-ubatan, untuk membantu memacu cerapan untuk penjagaan.
Kami juga menawarkan API NER Perubatan proprietari (model NLP pra-latihan), yang boleh mengenal pasti secara automatik & mengklasifikasikan entiti yang dinamakan yang dibentangkan dalam dokumen teks. API NER perubatan memanfaatkan graf pengetahuan proprietari, dengan 20J+ hubungan & 1.7J+ konsep klinikal
Daripada pelesenan data, dan pengumpulan, kepada anotasi data, Shaip telah membantu anda.
- Anotasi dan penyediaan imej perubatan, video dan teks, termasuk radiografi, ultrasound, mamografi, imbasan CT, MRI, dan tomografi pelepasan foton
- Kes penggunaan farmaseutikal dan penjagaan kesihatan lain untuk pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), termasuk pengkategorian teks perubatan, pengenalan entiti bernama, analisis teks, dsb.
Proses Anotasi Perubatan
Proses anotasi secara amnya berbeza dengan keperluan pelanggan tetapi ia melibatkan:
Fasa 1: Kepakaran domain teknikal (Fahami skop & garis panduan anotasi)
Fasa 2: Melatih sumber yang sesuai untuk projek
Fasa 3: Kitaran maklum balas dan QA bagi dokumen beranotasi
Kepakaran kami
1. Pengiktirafan/Anotasi Entiti Klinikal
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.
2. Anotasi Atribusi
2.1 Atribut Perubatan
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.
2.2 Atribut Data Makmal
Data makmal kebanyakannya disertakan dengan atribut mereka dalam rekod perubatan. Kami boleh mengenal pasti dan menganotasi pelbagai atribut data makmal mengikut garis panduan.
2.3 Atribut Pengukuran Badan
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.
3. Anotasi NER Khusus Onkologi
Bersama-sama dengan anotasi NER perubatan generik, kami juga boleh mengusahakan anotasi khusus domain seperti onkologi, radiologi, dll. Berikut ialah entiti NER khusus onkologi yang boleh dianotasi - Masalah kanser, Histologi, Peringkat Kanser, peringkat TNM, gred Kanser, Dimensi, Status klinikal, Ujian penanda tumor, Ubat kanser, Pembedahan kanser, Radiasi, Gen dikaji, Kod variasi, Tapak badan
4. Kesan Buruk NER & Anotasi Perhubungan
Bersama dengan mengenal pasti dan menganotasi entiti dan perhubungan klinikal utama, kami juga boleh menganotasi kesan buruk ubat atau prosedur tertentu. Skop adalah seperti berikut: Melabelkan kesan buruk dan agen penyebabnya. Menetapkan hubungan antara kesan buruk dan punca kesan.
3. Anotasi Perhubungan
Selepas mengenal pasti dan menganotasi entiti klinikal, kami juga menetapkan hubungan yang berkaitan antara entiti. Hubungan mungkin wujud antara dua atau lebih konsep.
6. Anotasi Penegasan
Bersama dengan mengenal pasti entiti dan perhubungan klinikal, kami juga boleh menetapkan Status, Penolakan dan Subjek entiti klinikal.
7. Anotasi Temporal
Menganotasi entiti temporal daripada rekod perubatan, membantu dalam membina garis masa perjalanan pesakit. Ia menyediakan rujukan dan konteks kepada tarikh yang dikaitkan dengan peristiwa tertentu. Berikut ialah entiti tarikh - Tarikh diagnosis, Tarikh prosedur, Tarikh mula ubat, Tarikh tamat ubat, Tarikh mula radiasi, Tarikh tamat sinaran, Tarikh kemasukan, Tarikh pelepasan, Tarikh perundingan, Tarikh nota, Mula.
8. Anotasi Bahagian
Ia merujuk kepada proses penyusunan, pelabelan dan pengkategorian bahagian atau bahagian berlainan dokumen, imej atau data berkaitan penjagaan kesihatan secara sistematik iaitu, anotasi bahagian yang berkaitan daripada dokumen dan pengelasan bahagian ke dalam jenis masing-masing. Ini membantu dalam mencipta maklumat berstruktur dan mudah diakses, yang boleh digunakan untuk pelbagai tujuan seperti sokongan keputusan klinikal, penyelidikan perubatan dan analisis data penjagaan kesihatan.
9. Pengekodan ICD-10-CM & CPT
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.
10. Pengekodan RXNORM
Anotasi kod RXNORM mengikut garis panduan. Untuk setiap kod perubatan berlabel, bukti (coretan teks) yang menyokong keputusan pelabelan akan turut dianotasi bersama kod tersebut.0
11. Pengekodan SNOMED
Anotasi kod SNOMED mengikut garis panduan. Untuk setiap kod perubatan berlabel, bukti (coretan teks) yang menyokong keputusan pelabelan akan turut dianotasi bersama kod tersebut.
12. Pengekodan UMLS
Anotasi kod UMLS mengikut garis panduan. Untuk setiap kod perubatan berlabel, bukti (coretan teks) yang menyokong keputusan pelabelan akan turut dianotasi bersama kod tersebut.
13. Nyah pengenalan PHI
Keupayaan identifikasi PHI / PII kami merangkumi penyingkiran maklumat sensitif seperti nama dan nombor keselamatan sosial yang secara langsung atau tidak langsung dapat menghubungkan seseorang ke data peribadi mereka. Apa yang pesakit patut dan HIPAA tuntut.
14. Pengekstrakan Data daripada Rekod Perubatan Elektronik (EMR)
Pengamal perubatan mendapat pandangan yang ketara daripada Rekod Perubatan Elektronik (EMR) dan laporan klinikal doktor. Pakar kami boleh mengekstrak teks perubatan kompleks yang boleh digunakan dalam pendaftaran penyakit, ujian klinikal dan audit penjagaan kesihatan.
Sebab untuk memilih Shaip sebagai Rakan Kongsi Anotasi Perubatan anda yang boleh dipercayai
orang
Pasukan yang berdedikasi dan terlatih:
- 30,000+ kolaborator untuk Pembuatan Data, Pelabelan & QA
- Pasukan Pengurusan Projek yang diperakui
- Pasukan Pembangunan Produk yang berpengalaman
- Pasukan Penyediaan Bakat & Pasukan Bakat
Proses
Kecekapan proses tertinggi dijamin dengan:
- Proses Gerbang Tahap Sigma 6 yang kuat
- Pasukan khusus 6 tali pinggang hitam Sigma - Pemilik proses utama & Pematuhan kualiti
- Gelung Penambahbaikan & Maklum Balas yang Berterusan
platform
Platform yang dipatenkan menawarkan faedah:
- Platform hujung ke hujung berasaskan web
- Kualiti yang sempurna
- TAT lebih pantas
- Penghantaran lancar
Kenapa Shaip?
Pasukan Dedikasi
Dianggarkan bahawa saintis data menghabiskan lebih 80% masa mereka dalam penyediaan data. Dengan penyumberan luar, pasukan anda boleh menumpukan pada pembangunan algoritma yang mantap, meninggalkan bahagian yang membosankan untuk mengumpulkan set data pengecaman entiti yang dinamakan kepada kami.
Skalabiliti
Model ML purata memerlukan pengumpulan dan penandaan sebahagian besar set data bernama, yang memerlukan syarikat untuk menarik sumber daripada pasukan lain. Dengan rakan kongsi seperti kami, kami menawarkan pakar domain yang boleh ditingkatkan dengan mudah apabila perniagaan anda berkembang.
Kualiti yang lebih baik
Pakar domain yang berdedikasi, yang memberi penjelasan dari hari ke hari - setiap hari - akan melakukan pekerjaan yang lebih baik jika dibandingkan dengan pasukan, yang perlu menampung tugas anotasi dalam jadual sibuk mereka. Tidak perlu dikatakan, ia menghasilkan output yang lebih baik.
Kecemerlangan Operasi
Proses jaminan kualiti data kami yang terbukti, pengesahan teknologi dan pelbagai peringkat QA, membantu kami memberikan kualiti terbaik dalam kelasnya yang melebihi jangkaan.
Keselamatan dengan Privasi
Kami diperakui untuk mengekalkan standard tertinggi keselamatan data dengan privasi semasa bekerja dengan pelanggan kami untuk memastikan kerahsiaan
Harga Kompetitif
Sebagai pakar dalam menyusun, melatih dan mengurus pasukan pekerja mahir, kami boleh memastikan projek dihantar mengikut bajet.
Sumber Disyorkan
Blog
Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER) – Konsep, Jenis
Pengecaman Entiti Dinamakan (NER) membantu anda membangunkan model pembelajaran mesin & NLP yang terkemuka. Ketahui kes penggunaan NER, contoh & banyak lagi dalam siaran yang sangat bermaklumat ini.
Blog
5 Soalan untuk Ditanya Sebelum Anda Mengupah Healthcare Labelling Co.
Set data penjagaan kesihatan latihan berkualiti meningkatkan hasil model perubatan berasaskan AI. Tetapi bagaimana untuk memilih penyedia perkhidmatan pelabelan data penjagaan kesihatan yang betul?
Blog
Peranan Pengumpulan Data dan Anotasi dalam Penjagaan Kesihatan
Dengan data meletakkan asas untuk penjagaan kesihatan, kita perlu memahami peranannya, pelaksanaan dunia sebenar & cabarannya. Baca terus untuk mengetahui…
Mencari Pakar Anotasi Penjagaan Kesihatan untuk projek yang kompleks?
Hubungi kami sekarang untuk mengetahui cara kami boleh mengumpul dan menganotasi set data untuk penyelesaian AI/ML unik anda
Soalan-soalan yang kerap ditanya (FAQ)
Pengiktirafan Entiti Dinamakan adalah sebahagian daripada Pemprosesan Bahasa Semulajadi. Objektif utama NER adalah untuk memproses data berstruktur dan tidak berstruktur serta mengelaskan entiti yang dinamakan ini ke dalam kategori yang telah ditetapkan. Beberapa kategori biasa termasuk nama, lokasi, syarikat, masa, nilai kewangan, acara dan banyak lagi.
Secara ringkasnya, NER berurusan dengan:
Pengiktirafan/pengesan entiti bernama – Mengenal pasti perkataan atau siri perkataan dalam dokumen.
Pengelasan entiti bernama – Mengelaskan setiap entiti yang dikesan ke dalam kategori yang telah ditetapkan.
Pemprosesan Bahasa Asli membantu membangunkan mesin pintar yang mampu mengekstrak makna daripada pertuturan dan teks. Pembelajaran Mesin membantu sistem pintar ini meneruskan pembelajaran dengan melatih sejumlah besar set data bahasa semula jadi. Secara amnya, NLP terdiri daripada tiga kategori utama:
Memahami struktur dan peraturan bahasa – Sintaksis
Menghasilkan makna perkataan, teks, dan pertuturan dan mengenal pasti hubungan mereka – Semantik
Mengenal pasti dan mengenali perkataan yang dituturkan dan mengubahnya menjadi teks - Ucapan
Beberapa contoh biasa pengkategorian entiti yang telah ditetapkan ialah:
Orang: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Location: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brazil, Cambridge
Organisasi: Samsung, Disney, Universiti Yale, Google
Masa: 15.35, 12 PM,
Pendekatan yang berbeza untuk mencipta sistem NER ialah:
Sistem berasaskan kamus
Sistem berasaskan peraturan
Sistem berasaskan pembelajaran mesin
Sokongan Pelanggan Diperkemas
Sumber Manusia yang Cekap
Klasifikasi Kandungan Ringkas
Mengoptimumkan Enjin Carian
Pengesyoran Kandungan Tepat