Anotasi Data untuk AI Penjagaan Kesihatan

Anotasi Data Perubatan Dikuasakan Manusia

Buka kunci maklumat kompleks dalam data tidak berstruktur dengan pengekstrakan dan pengecaman entiti

Perubatan Ner

Pelanggan Pilihan

Memperkasakan pasukan untuk membina produk AI yang terkemuka di dunia.

Amazon
Google
microsoft
Cognit
Terdapat permintaan yang semakin meningkat untuk menganalisis data perubatan yang tidak berstruktur dan kompleks untuk menemui cerapan yang belum ditemui. Anotasi data perubatan datang untuk menyelamatkan

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

Penyelesaian Dunia Sebenar

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:

Kepakaran Domain

Fasa 1: Kepakaran domain teknikal (Memahami skop projek & garis panduan anotasi)

Sumber Latihan

Fasa 2: Melatih sumber yang sesuai untuk projek

Dokumen Qa

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.

Anotasi Entiti Klinikal
Atribut Perubatan

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.

Atribut Data Makmal
Atribut Pengukuran Badan

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 Perhubungan

Selepas mengenal pasti dan menganotasi entiti klinikal, kami juga menetapkan hubungan yang berkaitan antara entiti. Hubungan mungkin wujud antara dua atau lebih konsep.

Anotasi Perhubungan
Anotasi Kesan Buruk

4. Anotasi kesan buruk

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.

5. 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.

Nyah Kenali Dokumen Teks Percuma
Emr

6. 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.

7. Status/Penolakan/Subjek

Bersama dengan mengenal pasti entiti dan perhubungan klinikal, kami juga boleh menetapkan Status, Penolakan dan Subjek entiti klinikal.

Status-Negasi-Subjek

Sebab untuk memilih Shaip sebagai Rakan Kongsi Anotasi Perubatan anda yang boleh dipercayai

orang

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

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

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.

Shaip Hubungi Kami

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

  • Dengan mendaftar, saya bersetuju dengan Shaip Polisi Privasi and Syarat Perkhidmatan dan memberikan persetujuan saya untuk menerima komunikasi pemasaran B2B daripada Shaip.

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