Adnotare de date pentru AI medical

Adnotare pentru date medicale alimentate de oameni

Deblocați informații complexe în date nestructurate cu extragerea și recunoașterea entităților

Adnotare date medicale

Clienți prezentați

Împuternicirea echipelor să construiască produse AI de top la nivel mondial.

Amazon
Google
Microsoft
Cogknit
Există o cerere din ce în ce mai mare de a analiza date medicale complexe și nestructurate pentru a descoperi perspective nedescoperite. Adnotarea datelor medicale vine în ajutor

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 în domeniul medical necesită o înțelegere profundă a terminologiei sale pentru a-și debloca potențialul. Shaip vă oferă experiența necesară pentru adnotarea datelor din domeniul sănătății pentru a îmbunătăți motoarele AI la scară.

IDC, Firma de analisti:

Baza instalată la nivel mondial de capacitate de stocare va ajunge 11.7 de zettabytes in 2023

IBM, Gartner și IDC:

80% dintre datele din întreaga lume este nestructurată, ceea ce le face depășite și inutilizabile. 

Soluție din lumea reală

Analizați datele pentru a descoperi informații semnificative pentru a pregăti modele NLP cu Adnotarea datelor cu text medical

Oferim servicii de adnotare a Datelor Medicale care ajută organizațiile să extragă informații critice din datele medicale nestructurate, adică note ale medicului, rezumate de admitere/externare EHR, rapoarte de patologie etc., care ajută aparatele să identifice entitățile clinice prezente într-un anumit text sau imagine. Experții noștri de domeniu acreditați vă pot ajuta să furnizați informații specifice domeniului – de exemplu, simptome, boli, alergii și medicamente, pentru a ajuta la obținerea de informații pentru îngrijire.

Oferim, de asemenea, API-uri NER medicale (modele NLP pre-antrenate), care pot identifica și clasifica automat entitățile denumite 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

Soluție din lumea reală

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 farmaceutică și alte cazuri de utilizare în domeniul sănătății pentru procesarea limbajului natural (NLP), inclusiv clasificarea textului medical, identificarea entității denumite, analiza textului etc.

Procesul de adnotare medicală

Procesul de adnotare diferă în general de cerințele clientului, dar implică în principal:

Expertiza domeniului

Faza 1: Expertiză în domeniul tehnic (Înțelegerea domeniului de aplicare și a liniilor directoare pentru adnotări)

Resurse de instruire

Faza 2: Formarea resurselor adecvate pentru proiect

Qa Documente

Faza 3: Ciclul de feedback și QA a documentelor adnotate

Expertiza noastră

1. Recunoașterea/Adnotarea entităților clinice

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.

Adnotare entitate clinică
Atributele medicinei

2. Adnotare de atribuire

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.

Atributele datelor de laborator
Atribute de măsurare a corpului

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.

3. Adnotare NER specifică oncologiei

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 notate - Problemă cancerului, Histologie, Stadiul cancerului, stadiul TNM, gradul cancerului, Dimensiunea, Starea clinică, Testul markerului tumoral, Medicina anticancerului, Chirurgia cancerului, Radiații, Genă studiată, Cod de variație, Locul corpului

Adnotare Ner specifică oncologiei
Adnotarea efectului advers

4. Efectul advers NER și adnotarea relației

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.

5. Adnotarea relației

După identificarea și adnotarea entităților clinice, atribuim, de asemenea, relații relevante între entități. Pot exista relații între două sau mai multe concepte.

Adnotare de relație

6. Adnotare aserțiune

Pe lângă identificarea entităților și relațiilor clinice, putem atribui și Statutul, Negația și Subiectul entităților clinice.

Stare-Negație-Subiect

7. Adnotare temporală

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.

Adnotare temporală
Secțiune Adnotare

8. Secțiune Adnotare

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.

9. Codarea ICD-10-CM și CPT

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.

Icd-10-Cm &Amp; Codare Cpt
Codarea Rxnorm

10. Codare RXNORM

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.0

11. Codarea SNOMED

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.

Codare Snomed
Codarea Umls

12. Codare UMLS

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.

Motive pentru a alege Shaip ca partener de încredere pentru adnotări medicale

oameni

oameni

Echipe dedicate și pregătite:

  • Peste 30,000 de colaboratori pentru crearea datelor, etichetare și asigurare a calității
  • Echipa de management de proiect acreditată
  • Echipa de dezvoltare a produselor cu experiență
  • Echipa Talent Pool Sourcing & Onboarding
Proces

Proces

Cea mai mare eficiență a procesului este asigurată cu:

  • Proces robust 6 Sigma Stage-Gate
  • O echipă dedicată de centuri negre 6 Sigma – proprietari cheie de proces și conformitate cu calitatea
  • Îmbunătățire continuă și buclă de feedback
Platformă

Platformă

Platforma patentata ofera beneficii:

  • Platformă end-to-end bazată pe web
  • Calitate impecabilă
  • TAT mai rapid
  • Livrare fără întreruperi

De ce Shaip?

Echipa dedicată

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.

Scalabilitate

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.

Calitate mai buna

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.

Excelență operațională

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.

Securitate cu confidențialitate

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

Preturi competitive

În calitate de experți în organizarea, instruirea și gestionarea echipelor de muncitori calificați, ne putem asigura că proiectele sunt livrate în limita bugetului.

Shaip Contactează-ne

Căutați experți în adnotări medicale pentru proiecte complexe?

Contactați-ne acum pentru a afla cum putem colecta și adnota setul de date pentru soluția dvs. unică de AI/ML

  • Prin înregistrare, sunt de acord cu Shaip Politica de Confidențialitate și Termeni şi Condiții și îmi dau consimțământul pentru a primi comunicări de marketing B2B de la Shaip.

Recunoașterea entităților numite este o parte a procesării limbajului natural. Obiectivul principal al NER este de a procesa date structurate și nestructurate și de a clasifica aceste entități numite în categorii predefinite. Unele categorii comune includ numele, locația, compania, ora, valorile monetare, evenimentele și multe altele.

Pe scurt, NER se ocupă de:

Recunoașterea/detecția entității denumite – Identificarea unui cuvânt sau a unei serii de cuvinte dintr-un document.

Clasificarea entității denumite – Clasificarea fiecărei entități detectate în categorii predefinite.

Procesarea limbajului natural ajută la dezvoltarea mașinilor inteligente capabile să extragă sens din vorbire și text. Învățarea automată ajută aceste sisteme inteligente să continue să învețe prin instruire pe cantități mari de seturi de date în limbaj natural. În general, NLP constă din trei categorii majore:

Înțelegerea structurii și regulilor limbajului – Sintaxă

Deducerea semnificației cuvintelor, textului și vorbirii și identificarea relațiilor lor - Semantică

Identificarea și recunoașterea cuvintelor rostite și transformarea lor în text – Discurs

Câteva dintre exemplele comune de categorizare a unei entități predeterminate sunt:

Persoană: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon

Locație: Canada, Honolulu, Bangkok, Brazilia, Cambridge

Organizație: Samsung, Disney, Universitatea Yale, Google

Timp: 15.35, 12 PM,

Diferitele abordări pentru crearea sistemelor NER sunt:

Dictionary-based systems

Sisteme bazate pe reguli

Sisteme bazate pe învățare automată

Asistență pentru clienți simplificată

Resurse umane eficiente

Clasificare simplificată a conținutului

Optimizarea motoarelor de căutare

Recomandare exactă de conținut