-
-
Companie
Deblocați informații complexe în date nestructurate cu extragerea și recunoașterea entităților
Adnotarea datelor medicale este procesul de etichetare a textului clinic, a imaginilor medicale, a fișierelor audio și video, utilizând experți în domeniu, astfel încât modelele de inteligență artificială să poată recunoaște cu precizie entitățile clinice, diagnosticele și anatomia. Oferim adnotări de date medicale conforme cu HIPAA în radiologie, oncologie, cardiologie și NLP clinic, ajutând organizațiile să extragă informații critice din date nestructurate, cum ar fi notițele medicilor, rezumatele EHR și rapoartele de patologie. Experții noștri acreditați în domeniu oferă informații despre simptome, boli, alergii și medicamente, susținute de un grafic de cunoștințe proprietar cu peste 20 de milioane de relații și peste 1.7 milioane de concepte clinice. De la licențierea și colectarea datelor până la adnotare, Shaip vă acoperă toate nevoile.
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.
Îmbunătățiți învățarea prin inteligență artificială cu clasificări și segmentări în filmările medicale. Îmbunătățiți-vă inteligența artificială chirurgicală și monitorizarea pacienților pentru o mai bună furnizare a asistenței medicale și diagnosticare. Videoclipurile medicale adnotate sunt esențiale pentru aplicațiile clinice, susținând cazuri de utilizare din lumea reală.
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 profesioniștii din domeniul medical implicați în procesul de adnotare. Creați sisteme asistate vocal pentru operațiuni clinice fără probleme și integrați inteligența artificială în produse medicale activate vocal. Îmbunătățiți precizia diagnosticului cu ajutorul unei selecții experte de date 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 tehnică în domeniul de aplicare (Înțelegerea domeniului de aplicare și a ghidurilor de adnotare)
Faza 2: Instruirea resurselor adecvate pentru proiect
Faza 3: Ciclul de feedback și asigurarea calității 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 și revizuită meticulos de un expert în domeniu. Aceste imagini adnotate servesc drept date de antrenament pentru antrenarea modelelor de învățare automată pentru diagnosticarea radiologică. Acest pas suplimentar în antrenarea și revizuirea detectării anomaliilor și bolilor.
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.
Includem segmente mici de patologie în imaginile complete ale lamei și biopsiei, segmentând celule, regiuni de țesut și anomalii - fiecare lamă fiind revizuită înainte de livrare. Acest nivel expert oferă modelelor dumneavoastră de gradare a tumorii și de detectare a bolii informații concrete în care pot avea încredere.
Specialiștii noștri specializați în radiologie delimitează tumorile și anatomia înconjurătoare prin CT, RMN și PET, cu segmentare precisă și etichete de stadializare revizuite pentru acuratețe. Rezultatul este date de antrenament pe care inteligența artificială se poate baza pentru detectarea precoce a cancerului și planificarea tratamentului.
Etichetăm scanările fundului de ochi și OCT cu experți în oftalmologie, care marchează leziunile subtile și evaluează severitatea în mod constant. Adnotările clare, evaluate de experți, oferă inteligenței artificiale informațiile de care are nevoie pentru a semnala din timp retinopatia diabetică, glaucomul și alte boli oculare.
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.
După identificarea și adnotarea entităților clinice, atribuim și relații relevante între entități. Pot exista relații între două sau mai multe concepte.
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 RXNORM conform ghidurilor. Pentru fiecare cod medical etichetat, împreună cu codul vor fi adnotate și dovezile (fragmente de text) care susțin decizia de etichetare.
Pe lângă adnotarea generică a NER medicală, lucrăm și la adnotări specifice domeniilor, cum ar fi oncologia, radiologia etc. Entități NER specifice oncologiei care pot fi adnotate - Problemă oncologică, Histologie, Stadiul cancerului, Stadiul TNM, Gradul cancerului, Dimensiune, Stare clinică, Test marker tumoral, Medicină oncologică, Chirurgie oncologică, Radiații, Genă studiată, Cod de variație.
Pe lângă identificarea și adnotarea entităților și relațiilor clinice majore, putem adnota 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.
Adnotarea entităților temporale ajută la construirea unei cronologii a parcursului pacientului. Aceasta oferă referință și context pentru data asociată cu un anumit eveniment. Iată entitățile de dată – Data diagnosticului, Data procedurii, Data începerii medicației, Data încheierii medicației, Data începerii radiațiilor, Data încheierii radiațiilor, Data internării, Data externării, Data consultației, Data notei medicale, Debutul.
Procesul de organizare, etichetare și clasificare sistematică 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 respective.
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.
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.
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.
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.
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.
Pe lângă identificarea entităților și relațiilor clinice, putem atribui și Statutul, Negația și Subiectul entităților clinice.
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, cum ar fi 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.
Soluție: Am adnotat peste 6,000 de cazuri medicale, corelând documentele medicale cu chestionarele clinice. Acest lucru a necesitat o legătură meticuloasă între dovezi și răspunsuri, respectând în același timp ghidurile clinice. Principalele provocări abordate au fost termenele limită strânse pentru un set mare de date și gestionarea standardelor clinice în continuă evoluție.
Echipe dedicate și pregătite:
Cea mai mare eficiență a procesului este asigurată cu:
Platforma patentata ofera beneficii:
Date medicale de încredere - provenite din surse etice, anonimizate în siguranță și livrate la o calitate expertă la scară largă.
De la aprovizionare și licențiere până la anonimizare și etichetare - un singur partener pe întreg ciclul de viață al datelor de inteligență artificială din domeniul sănătății.
Asistență de specialitate pentru texte clinice, dosare medicale electronice, audio medical, imagistică și seturi de date multimodale.
Specialiști instruiți în domeniul sănătății - nu lucrători generici implicați în activități de colaborare cu publicul.
Colectare bazată pe consimțământ, cu o linie clară a datelor și auditabilitate.
Practici solide de securitate care protejează datele sensibile din domeniul sănătății pe tot parcursul fluxului de lucru.
Asigurarea calității pe mai multe niveluri și validare umană pentru seturi de date consistente și precise.
Companie de încredere pentru furnizarea de seturi de date medicale mari și complexe pentru programele de inteligență artificială ale întreprinderilor.
HIPAA Safe Harbor, Determinarea de către experți și anonimizarea prin proiectare, aliniată la GDPR.
Recunoașterea entităților denumite (NER) identifică și clasifică entități precum persoane, organizații și locații în cadrul unui text nestructurat.
Licențiați seturi de date medicale compatibile cu HIPAA pentru 31 de specialități - dictare de la medic, dosare medicale electronice, transcrieri ale dosarelor medicale. Eșantion la cerere.
Inteligența artificială generativă și modelele lingvistice mari (LLM) necesită volume masive de date de antrenament de înaltă calitate pentru a produce rezultate precise, fiabile și contextuale.
Împuternicirea echipelor să construiască produse AI de top la nivel mondial.
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.
