Shaip face acum parte din ecosistemul Ubiquity: Aceeași echipă - acum susținută de resurse extinse pentru a oferi asistență clienților la scară largă.
|
Deblocați informații complexe în date nestructurate cu extragerea și recunoașterea entităților
Împuternicirea echipelor să construiască produse AI de top la nivel mondial.
Există o cerere tot mai mare de a analiza date medicale nestructurate și complexe pentru a descoperi informații necunoscute. Adnotarea datelor medicale vine în ajutor.
Industria medicală se bazează în mare măsură pe adnotarea precisă a datelor pentru a alimenta aplicațiile de inteligență artificială și învățare automată, stimulând progresele în diagnosticare și tratament.
80% din datele din domeniul sănătății sunt nestructurate, ceea ce le face inaccesibile. Accesarea datelor necesită o intervenție manuală semnificativă, ceea ce limitează cantitatea de date utilizabile. Înțelegerea textului din domeniul medical necesită o înțelegere aprofundată a terminologiei sale pentru a-i debloca potențialul. Shaip vă oferă expertiza necesară pentru a adnota datele medicale pentru a îmbunătăți motoarele de inteligență artificială la scară largă. Adnotarea datelor medicale joacă un rol crucial în permiterea unor soluții avansate în domeniul sănătății și în sprijinirea dezvoltării tehnologiei de inteligență artificială în domeniul sănătății.
Baza instalată la nivel mondial de capacitate de stocare va ajunge 11.7 de zettabytes in 2023
80% dintre datele din întreaga lume este nestructurată, ceea ce le face depășite și inutilizabile.
Oferim servicii de adnotare a datelor medicale, inclusiv adnotarea textelor medicale pentru utilizare în algoritmi de învățare automată, care ajută organizațiile să extragă informații critice din datele medicale nestructurate, de exemplu, notițe medicale, rezumate de internare/externare EHR, rapoarte de patologie etc., care ajută mașinile să identifice entitățile clinice prezente într-un anumit text sau o anumită imagine. Experții noștri acreditați în domenii vă pot ajuta să oferiți informații specifice domeniului - de exemplu, simptome, boli, alergii și medicamente, pentru a ajuta la generarea de informații pentru îngrijire.
Oferim, de asemenea, API-uri NER medicale (modele NLP pre-antrenate), care pot identifica și clasifica automat entitățile numite prezentate într-un document text. API-urile NER medicale folosesc graficul de cunoștințe proprietar, cu peste 20 de milioane de relații și peste 1.7 milioane de concepte clinice.
De la acordarea de licențe și colectarea datelor, până la adnotarea datelor, Shaip vă acoperă.
Adnotare și pregătire de imagini medicale, videoclipuri și texte, inclusiv radiografie, ultrasunete, mamografie, scanări CT, RMN și tomografie cu emisie de fotoni
Cazuri de utilizare în domeniul farmaceutic și al altor domenii din domeniul sănătății pentru procesarea limbajului natural (NLP), inclusiv categorizarea textelor medicale, identificarea entităților denumite, analiza textului și antrenarea algoritmilor de învățare automată pentru diagnosticare și detectarea anomaliilor în textele medicale
Serviciile noastre de adnotare medicală sporesc acuratețea inteligenței artificiale (IA) în domeniul sănătății. Etichetăm meticulos imaginile medicale, textele și fișierele audio, folosindu-ne expertiza pentru a antrena modele de IA. Echipa noastră de experți, formată din experți medicali și profesioniști din domeniul sănătății, supraveghează și validează procesul de adnotare pentru a asigura acuratețea clinică și conformitatea. Aceste modele îmbunătățesc diagnosticul, planificarea tratamentului și îngrijirea pacienților. Asigură date fiabile și de înaltă calitate pentru aplicații avansate de tehnologie medicală. Înțelegem efortul semnificativ necesar pentru a îndeplini standarde stricte de calitate și conformitate în adnotarea datelor medicale. Aveți încredere în noi pentru a îmbunătăți competența medicală a IA dumneavoastră.
Îmbunătățiți inteligența artificială medicală prin adnotarea datelor vizuale din radiografii, scanări CT și RMN-uri. Adnotarea imaginilor medicale și adnotarea imagisticii sunt procese specializate care implică etichetarea, condusă de experți, a imaginilor medicale complexe pentru a crea seturi de date de înaltă calitate pentru sistemele de inteligență artificială din domeniul sănătății.
Sarcinile cheie de adnotare includ clasificarea imaginilor (atribuirea de etichete imaginilor), detectarea obiectelor (identificarea și localizarea obiectelor precum tumorile), segmentarea imaginilor (împărțirea imaginilor în segmente semnificative) și utilizarea măștilor de segmentare și a casetei de delimitare pentru adnotarea precisă și detaliată a imaginilor medicale.
Îmbunătățiți învățarea prin inteligență artificială cu clasificări și segmentări în filmările medicale. Îmbunătățiți-vă inteligența artificială chirurgicală și monitorizarea pacienților pentru o îmbunătățire a furnizării de servicii medicale și a diagnosticării. Videoclipurile medicale adnotate sunt esențiale pentru aplicațiile clinice, susținând utilizarea în lumea reală în îngrijirea pacienților.
Simplificați dezvoltarea inteligenței artificiale medicale cu date text adnotate cu expertiză, pregătite de adnotatori medicali și adnotatori de date pricepuți. Analizați și îmbogățiți rapid volume vaste de text, de la notițe scrise de mână la rapoarte de asigurări. Asigurați informații precise și practice pentru progresele în domeniul sănătății.
Optimizați documentația medicală prin convertirea acesteia în coduri universale cu ajutorul codării medicale bazate pe inteligență artificială, utilizând date colectate de la diverse centre medicale. Asigurați acuratețea, îmbunătățiți eficiența facturării și susțineți furnizarea fără probleme a serviciilor medicale cu asistență de ultimă generație bazată pe inteligență artificială în codificarea dosarelor medicale.
Valorificați expertiza NLP pentru a adnota și eticheta cu precizie datele audio medicale, cu profesioniști din domeniul medical implicați în procesul de adnotare. Creați sisteme asistate vocal pentru operațiuni clinice fără probleme și integrați inteligența artificială în diverse produse medicale activate vocal. Îmbunătățiți precizia diagnosticului cu ajutorul selecției experte a datelor audio.
În adnotarea datelor medicale, procesul de etichetare utilizează adesea instrumente specializate de adnotare, inclusiv vizualizatoare DICOM pentru sarcini de bază de adnotare a imaginilor. În timp ce vizualizatoarele DICOM sunt utilizate în mod obișnuit de radiologi pentru munca de rutină, instrumentele avansate de adnotare sunt esențiale pentru o etichetare precisă și eficientă, în special atunci când se pregătesc datele pentru aplicații de învățare automată și deep learning. Procesul de adnotare diferă, în general, în funcție de cerințele clientului, dar implică în principal:
Faza 1: Expertiză în domeniul tehnic (Înțelegerea domeniului de aplicare și a liniilor directoare pentru adnotări)
Faza 2: Formarea resurselor adecvate pentru proiect
Faza 3: Ciclul de feedback și QA a documentelor adnotate
Algoritmii avansați de inteligență artificială și învățare automată transformă asistența medicală prin utilizarea diverselor procese medicale. Datele adnotate joacă un rol crucial în aplicațiile medicale, sprijinind organizațiile din domeniul sănătății în dezvoltarea și instruirea unor modele precise de inteligență artificială pentru diagnosticare, identificarea bolilor și detectarea anomaliilor. Aceste tehnologii de ultimă generație permit automatizarea asistenței medicale, ducând la o eficiență, precizie și îngrijire sporite ale pacienților. Pentru a înțelege mai bine impactul lor potențial, haideți să explorăm următoarele cazuri de utilizare:
Serviciul nostru de adnotare a imaginilor radiologice îmbunătățește diagnosticarea prin inteligență artificială și include un nivel suplimentar de expertiză. Fiecare radiografie, RMN și scanare CT este etichetată meticulos și revizuită de un expert în domeniu. Aceste imagini adnotate servesc drept date de antrenament pentru a antrena modele de învățare automată și modele de învățare automată (ML) pentru diagnosticarea radiologică. Acest pas suplimentar în antrenamentul și revizuirea detectează anomalii și boli.
Adnotarea noastră de imagine axată pe cardiologie clarifică diagnosticarea AI. Aducem experți în cardiologie care etichetează imagini complexe legate de inimă și antrenează modelele noastre AI. Înainte de a trimite date clienților, acești specialiști revizuiesc fiecare imagine pentru a asigura o acuratețe de top. Acest proces împuternicește AI să detecteze mai precis condițiile cardiace.
Serviciul nostru de adnotare a imaginilor în stomatologie etichetează imaginile dentare, concentrându-se pe identificarea diverselor afecțiuni medicale, pentru a îmbunătăți instrumentele de diagnosticare bazate pe inteligență artificială. Prin identificarea precisă a cariilor dentare, a problemelor de aliniere și a altor afecțiuni dentare, serviciile noastre de adnotare a imaginilor permit inteligenței artificiale să îmbunătățească rezultatele pacienților și să sprijine medicii stomatologi în planificarea precisă a tratamentului și detectarea precoce.
O cantitate mare de date și cunoștințe medicale este disponibilă în dosarele medicale, în principal într-un format nestructurat. Adnotarea entității medicale ne permite să convertim datele nestructurate într-un format structurat.
2.1 Atributele medicinei
Medicamentele și atributele lor sunt documentate în aproape fiecare fișă medicală, care este o parte importantă a domeniului clinic. Putem identifica și adnota diferitele atribute ale medicamentelor conform ghidurilor.
2.2 Atributele datelor de laborator
Datele de laborator sunt în mare parte însoțite de atributele lor într-o fișă medicală. Putem identifica și adnota diferitele atribute ale datelor de laborator în conformitate cu liniile directoare.
2.3 Atribute de măsurare a corpului
Măsurarea corpului este în mare parte însoțită de atributele lor într-o fișă medicală. Acesta cuprinde mai ales semnele vitale. Putem identifica și adnota diferitele atribute ale măsurării corpului.
Alături de adnotarea NER medicală generică, putem lucra și pe adnotări specifice domeniului, cum ar fi oncologie, radiologie, etc. Iată entitățile NER specifice oncologiei care pot fi adnotate – Problemă cancerului, Histologie, Stadiul cancerului, stadiul TNM, gradul cancerului, Dimensiunea, Starea clinică, Testul markerului tumoral, Medicina cancerului, Codul genetic al corpului studiat, Radiația
Pe lângă identificarea și adnotarea entităților și relațiilor clinice majore, putem, de asemenea, să adnotăm și efectele adverse ale anumitor medicamente sau proceduri. Domeniul de aplicare este următorul: Etichetarea efectelor adverse și a agenților lor cauzali. Atribuirea relației dintre efectul advers și cauza efectului.
După identificarea și adnotarea entităților clinice, atribuim, de asemenea, relații relevante între entități. Pot exista relații între două sau mai multe concepte.
Pe lângă identificarea entităților și relațiilor clinice, putem atribui și Statutul, Negația și Subiectul entităților clinice.
Adnotarea entităților temporale dintr-o fișă medicală ajută la construirea unei cronologie a călătoriei pacientului. Oferă referință și context la data asociată unui anumit eveniment. Iată entitățile date – Data diagnosticului, Data procedurii, Data începerii medicamentului, Data încheierii medicamentului, Data începerii radiației, Data finalizării radiației, Data admiterii, Data externarii, Data consultării, Data notării, Debutul.
Se referă la procesul de organizare sistematică, etichetare și clasificare a diferitelor secțiuni sau părți ale documentelor, imaginilor sau datelor legate de asistența medicală, adică adnotarea secțiunilor relevante din document și clasificarea secțiunilor în tipurile lor respective. Acest lucru ajută la crearea de informații structurate și ușor accesibile, care pot fi utilizate în diverse scopuri, cum ar fi sprijinul pentru deciziile clinice, cercetarea medicală și analiza datelor de asistență medicală.
Adnotarea codurilor ICD-10-CM și CPT conform ghidurilor. Pentru fiecare cod medical etichetat, împreună cu codul vor fi adnotate și dovezile (fragmente de text) care susțin decizia de etichetare.
Adnotarea codurilor RXNORM conform ghidurilor. Pentru fiecare cod medical etichetat, împreună cu codul vor fi adnotate și dovezile (fragmente de text) care susțin decizia de etichetare.
Adnotarea codurilor SNOMED conform instrucțiunilor. Pentru fiecare cod medical etichetat, împreună cu codul vor fi adnotate și dovezile (fragmente de text) care susțin decizia de etichetare.
Adnotarea codurilor UMLS conform ghidurilor. Pentru fiecare cod medical etichetat, împreună cu codul vor fi adnotate și dovezile (fragmente de text) care susțin decizia de etichetare.
Serviciul nostru de adnotare a imaginilor este specializat în scanări CT pentru etichetare precisă pentru antrenamentul AI, cu un accent deosebit pe structurile anatomice detaliate. Experții în materie nu numai că examinează, ci și se instruiesc pe fiecare imagine pentru o acuratețe de top. Acest proces meticulos ajută la dezvoltarea instrumentelor de diagnosticare.
Serviciul nostru de adnotare a imaginilor RMN ajustează diagnosticarea AI. Experții noștri în domeniu antrenează și revizuiesc fiecare scanare pentru o precizie maximă înainte de livrare. Etichetăm scanările RMN cu precizie pentru a îmbunătăți pregătirea modelului AI. Acest proces îi ajută să identifice anomaliile și structurile. Îmbunătățiți acuratețea evaluărilor medicale și a planurilor de tratament cu serviciile noastre.
Adnotarea imaginilor cu raze X clarifică diagnosticarea AI. Experții noștri etichetează fiecare imagine cu atenție, identificând cu exactitate fracturile și anomaliile. De asemenea, ei instruiesc și revizuiesc aceste etichete pentru o acuratețe maximă înainte de livrarea clientului. Aveți încredere în noi pentru a vă rafina AI și pentru a obține o analiză imagistică medicală mai bună.
Adnotare de asigurări clinice
Procesul de autorizare prealabilă este esențial pentru conectarea furnizorilor de asistență medicală, plătitorilor și pentru asigurarea faptului că tratamentele respectă liniile directoare. Adnotarea dosarelor medicale a ajutat la optimizarea acestui proces. A corelat documentele cu întrebările respectând în același timp standardele, îmbunătățind fluxurile de lucru ale clienților.
Problemă: Adnotarea a 6,000 de cazuri medicale a trebuit să fie efectuată într-un interval de timp strict și precis, având în vedere sensibilitatea datelor medicale. Respectarea strictă a ghidurilor clinice actualizate și a reglementărilor privind confidențialitatea, precum HIPAA, a fost necesară pentru a asigura adnotările de calitate și conformitatea, ceea ce este deosebit de important pentru diagnosticarea clinică, pentru a menține integritatea setului de date și a îndeplini cerințele de reglementare.
Soluţie: Am adnotat peste 6,000 de cazuri medicale, corelând documentele medicale cu chestionarele clinice. Acest lucru a necesitat legarea meticuloasă a dovezilor de răspunsuri, respectând în același timp ghidurile clinice. Principalele provocări abordate au fost termenele limită strânse pentru un set mare de date și abordarea standardelor clinice în continuă evoluție.
Echipe dedicate și pregătite:
Cea mai mare eficiență a procesului este asigurată cu:
Platforma patentata ofera beneficii:
Se estimează că oamenii de știință de date își petrec peste 80% din timp în pregătirea datelor. Cu externalizarea, echipa dvs. se poate concentra pe dezvoltarea unor algoritmi robusti, lăsând partea plictisitoare a colectării setului de date de recunoaștere a entităților numite.
Un model mediu de ML ar necesita colectarea și etichetarea unor bucăți mari de seturi de date denumite, ceea ce presupune ca companiile să atragă resurse de la alte echipe. Cu parteneri ca noi, oferim experți în domeniu care pot fi scalați cu ușurință pe măsură ce afacerea dvs. crește.
Experții de domeniu dedicați, care adnotă zi de zi și zi de zi, vor face - în orice zi - o treabă superioară în comparație cu o echipă, care trebuie să se adapteze sarcinilor de adnotare în programul lor încărcat. Inutil să spun că are ca rezultat o producție mai bună.
Procesul nostru dovedit de asigurare a calității datelor, validările tehnologiei și mai multe etape ale QA ne ajută să oferim cea mai bună calitate din clasă, care depășește adesea așteptările.
Suntem certificați pentru menținerea celor mai înalte standarde de securitate a datelor cu confidențialitate în timp ce lucrăm cu clienții noștri pentru a asigura confidențialitatea
În calitate de experți în organizarea, instruirea și gestionarea echipelor de muncitori calificați, ne putem asigura că proiectele sunt livrate în limita bugetului.
Activități ridicate ale rețelei și livrare la timp a datelor, serviciilor și soluțiilor.
Cu un grup de resurse onshore și offshore, putem construi și scala echipe după cum este necesar pentru diferite cazuri de utilizare.
Prin combinația dintre forța de muncă globală, platformă robustă și procese operaționale concepute de centuri negre 6 sigma, Shaip ajută la lansarea celor mai provocatoare inițiative AI.
Named Entity Recognition (NER) vă ajută să dezvoltați modele de învățare automată și NLP de top. Aflați cazuri de utilizare NER, exemple și multe altele în această postare super-informativă.
Setul de date de asistență medicală de formare de calitate îmbunătățește rezultatul modelului medical bazat pe inteligență artificială. Dar cum să selectezi furnizorul potrivit de servicii de etichetare a datelor de asistență medicală?
Cu datele care pun bazele asistenței medicale, trebuie să înțelegem rolul acesteia, implementările din lumea reală și provocările. Citiți mai departe pentru a afla…
Contactați-ne acum pentru a afla cum putem colecta și adnota setul de date pentru soluția dvs. unică de AI/ML
Adnotarea datelor medicale este procesul de etichetare a textului, imaginilor, fișierelor audio și video medicale pentru antrenarea modelelor de inteligență artificială. Este crucială pentru dezvoltarea unor sisteme de inteligență artificială precise care îmbunătățesc diagnosticul, planificarea tratamentului și îngrijirea pacienților.
Prin furnizarea de seturi de date etichetate, modelele de inteligență artificială pot învăța să recunoască tipare în datele medicale complexe, cum ar fi identificarea bolilor în radiografii sau extragerea de informații cheie din notițele clinice. Acest lucru îmbunătățește precizia și fiabilitatea aplicațiilor de inteligență artificială în domeniul sănătății.
Adnotarea datelor medicale include etichetarea notelor clinice, a dosarelor electronice de sănătate (DES), a radiografiilor, a RMN-urilor, a scanărilor CT, a rapoartelor de patologie și a datelor audio, cum ar fi dictările medicului.
Textul medical adnotat permite modelelor de procesare a limbajului natural (NLP) să extragă și să interpreteze informații clinice, cum ar fi simptome, boli sau medicamente, din date nestructurate, cum ar fi notițele medicului sau rezumatele de externare.
Adnotarea datelor medicale necesită gestionarea informațiilor nestructurate și complexe, asigurarea acurateței clinice și respectarea reglementărilor privind confidențialitatea, precum HIPAA. De asemenea, necesită expertiză în terminologia medicală și cunoștințe de domeniu.
Furnizorii de adnotări respectă protocoale stricte de securitate a datelor, cum ar fi conformitatea cu HIPAA, și utilizează date anonimizate pentru a menține confidențialitatea pacientului în timp ce adnotează informații medicale sensibile.
Seturile de date adnotate antrenează modelele de inteligență artificială să recunoască markerii bolilor din imaginile sau textul medical. De exemplu, inteligența artificială poate identifica stadiile cancerului în oncologie sau poate detecta afecțiuni cardiace în cardiologie, îmbunătățind diagnosticul precoce și rezultatele tratamentului.
Instrumente avansate de adnotare și software specific domeniului, cum ar fi vizualizatoarele DICOM pentru imagistica medicală, sunt utilizate alături de expertiza umană pentru a asigura o precizie ridicată în etichetarea datelor medicale.
Shaip combină experți în domeniu, instrumente avansate de adnotare și un proces robust de asigurare a calității pentru a oferi adnotări precise și scalabile ale datelor medicale, adaptate nevoilor clienților. Sunt specializați în radiologie, oncologie, cardiologie și alte domenii ale asistenței medicale.
Costul depinde de tipul, volumul și complexitatea datelor, precum și de nivelul de expertiză necesar. Shaip oferă prețuri personalizate în funcție de cerințele specifice ale proiectului.
