Adnotare de date pentru AI medical
Deblocați informații complexe în date nestructurate cu extragerea și recunoașterea entităților
Clienți prezentați
Împuternicirea echipelor să construiască produse AI de top la nivel mondial.
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
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:
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
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.
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.
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
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.
6. Adnotare aserțiune
Pe lângă identificarea entităților și relațiilor clinice, putem atribui și Statutul, Negația și Subiectul entităților clinice.
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.
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.
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.
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
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
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
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.
Resurse recomandate
BLOG
Recunoașterea entității denumite (NER) – Conceptul, tipurile
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.
BLOG
5 întrebări pe care trebuie să le puneți înainte de a angaja o companie medicală de etichetare.
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?
BLOG
Rolul colectării și adnotării datelor în domeniul sănătății
Cu datele care pun bazele asistenței medicale, trebuie să înțelegem rolul acesteia, implementările din lumea reală și provocările. Citiți mai departe pentru a afla…
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
Întrebări frecvente (FAQ)
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