Data Annotation for Healthcare AI
Unlock complex information in unstructured data with entity extraction and recognition
Kiemelt ügyfelek
A csapatok felhatalmazása a világelső AI termékek gyártására.
80% of data in the healthcare domain is unstructured, making it inaccessible. Accessing the data requires significant manual intervention, which limits the quantity of usable data. Understanding text in the medical domain requires a deep understanding of its terminology to unlock its potential. Shaip provides you the expertise to annotate healthcare data to improve AI engines at scale.
IDC, elemző cég:
A világszerte telepített tárolókapacitás eléri majd 11.7 zettabájt in 2023
IBM, Gartner és IDC:
80% Az adatok nagy része világszerte strukturálatlan, így elavulttá és használhatatlanná válik.
Valós megoldás
Analyze data to discover meaningful insights to train NLP models with Medical Text Data Annotation
We offer Medical Data annotation services that help organizations extract critical information in unstructured medical data, i.e., Physician notes, EHR admission/discharge summaries, pathology reports, etc., that help machines to identify the clinical entities present in a given text or image. Our credentialed domain experts can help you deliver domain-specific insights – i.e., symptoms, disease, allergies, & medication, to help drive insights for care.
We also offer proprietary Medical NER APIs (pre-trained NLP models), which can auto-identify & classify the named entities presented in a text document. Medical NER APIs leverage proprietary knowledge graph, with 20M+ relationships & 1.7M+ clinical concepts
From data licensing, and collection, to data annotation, Shaip has got you covered.
- Annotation and preparation of medical images, videos, and texts, including radiography, ultrasound, mammography, CT scans, MRIs, and photon emission tomography
- Pharmaceutical and other healthcare use cases for natural language processing (NLP), including medical text categorization, named entity identification, text analysis, etc.
Medical Annotation Process
Annotation process generally differs to a client’s requirement but it majorly involves:
1 fázis: Műszaki szakértelem (a projekt hatókörének és a megjegyzésekkel kapcsolatos irányelveinek megértése)
2 fázis: A projekthez megfelelő erőforrások képzése
3 fázis: A megjegyzésekkel ellátott dokumentumok visszacsatolási ciklusa és minőségbiztosítása
Szakértelem
1. Clinical Entity Recognition/Annotation
A large amount of medical data and knowledge is available in the medical records mainly in an unstructured format. Medical entity Annotation enables us to convert unstructured data into a structured format.
2. Attribution Annotation
2.1 Medicine Attributes
Medications and their attributes are documented in almost every medical record, which is an important part of the clinical domain. We can identify and annotate the various attributes of medications according to guidelines.
2.2 Lab Data Attributes
Lab data is mostly accompanied by their attributes in a medical record. We can identify and annotate the various attributes of lab data according to guidelines.
2.3 Body Measurement attributes
Body measurement is mostly accompanied by their attributes in a medical record. It mostly comprises of the vital signs. We can identify and annotate the various attributes of body measurement.
3. Relationship Annotation
After identifying and annotating clinical entities, we also assign relevant relationship among the entities. Relationships may exist between two or more concepts.
4. Adverse effect annotation
Along with identifying and annotating major clinical entities and relationships, we can also annotate the adverse effects of certain drugs or procedures. The scope is as follows: Labeling adverse effects and their causative agents. Assigning the relationship between the adverse effect and the cause of the effect.
5. PHI De-identification
PHI/PII deidentifikációs képességeink közé tartozik az olyan érzékeny információk eltávolítása, mint a nevek és társadalombiztosítási számok, amelyek közvetlenül vagy közvetve összekapcsolhatják az egyént a személyes adataival. Amit a betegek megérdemelnek és a HIPAA megköveteli.
6. Electronic Medical Records (EMRs)
Medical practitioners gain significant insight from Electronic Medical Records (EMRs) and physician clinical reports. Our experts can extract complex medical text that can be used in disease registries, clinical trials, and healthcare audits.
7. Status/Negation/Subject
Along with identifying clinical entities and relationships, we can also assign the Status, Negation and Subject of the clinical entities.
Reasons to choose Shaip as your trustworthy Medical Annotation Partner
Emberek
Dedikált és kiképzett csapatok:
- Több mint 30,000 munkatárs az adatok létrehozásához, címkézéséhez és minőségbiztosításához
- Hitelesített projektmenedzsment csapat
- Tapasztalt termékfejlesztő csapat
- Tehetséggondozási és beszállítói csapat
folyamat
A legnagyobb hatékonyságot az alábbiak biztosítják:
- Robusztus 6 Sigma Stage-Gate folyamat
- 6 Sigma fekete övből álló elkötelezett csapat - A legfontosabb folyamattulajdonosok és a minőségi megfelelés
- Folyamatos fejlesztés és visszacsatolási hurok
Emelvény
A szabadalmaztatott platform előnyöket kínál:
- Webalapú végpontok közötti platform
- Kifogástalan minőség
- Gyorsabb TAT
- Zökkenőmentes szállítás
Miért Shaip?
Dedikált csapat
Becslések szerint az adatkutatók idejük több mint 80%-át az adatok előkészítésével töltik. Az outsourcing segítségével csapata robusztus algoritmusok fejlesztésére összpontosíthat, ránk bízva a megnevezett entitásfelismerő adatkészletek összegyűjtésének fáradságos részét.
Skálázhatóság
Egy átlagos ML-modellhez elnevezett adatkészletek nagy darabjainak összegyűjtésére és címkézésére lenne szükség, amihez a vállalatoknak erőforrásokat kell bevonniuk más csapatoktól. A hozzánk hasonló partnereinkkel olyan domain szakértőket kínálunk, amelyek vállalkozása növekedésével könnyen méretezhetők.
Jobb minőség
Az elkötelezett tartomány szakértői, akik nap mint nap jegyzeteket készítenek, minden nap kiváló munkát végeznek egy olyan csapattal összehasonlítva, amelynek el kell látnia a jegyzetelési feladatokat elfoglaltságaikban. Mondanom sem kell, hogy jobb kimenetet eredményez.
Működési kiválóság
Bevált adatminőség-biztosítási folyamatunk, technológiai érvényesítésünk és a minőségbiztosítás több szakasza segít abban, hogy kategóriájában a legjobb minőséget biztosítsuk, amely gyakran meghaladja az elvárásokat.
Biztonság adatvédelemmel
Tanúsítvánnyal rendelkezünk a legmagasabb szintű adatbiztonság és adatvédelem fenntartására, miközben ügyfeleinkkel együttműködve a titoktartás érdekében
Versenyképes árképzés
Szakértőkként a szakképzett munkásokból álló csoportok kurátora, képzése és irányítása terén biztosíthatjuk, hogy a projektek a költségvetésen belül valósuljanak meg.
Ajánlott források
Blog
Named Entity Recognition (NER) – A koncepció, típusok
A Named Entity Recognition (NER) segít a legmodernebb gépi tanulási és NLP-modellek fejlesztésében. Ebben a rendkívül informatív bejegyzésben megtudhatja a NER használati eseteit, példáit és még sok mást.
Blog
5 Questions to Ask Before You Hire a Healthcare Labeling Co.
Quality training healthcare dataset improves the outcome of the AI-based medical model. But how to select the right healthcare data labeling services provider?
Blog
Az adatgyűjtés és megjegyzések szerepe az egészségügyben
With data laying the foundation for healthcare, we need to understand its role, real-world implementations, & challenges. Read on to find out…
Looking for Healthcare Annotation Experts for complex projects?
Contact us now to learn how we can collect and annotate dataset for your unique AI/ML solution
Gyakran feltett kérdések (GYIK)
A Named Entity Recognition a természetes nyelvi feldolgozás része. A NER elsődleges célja a strukturált és strukturálatlan adatok feldolgozása, és ezeknek a megnevezett entitásoknak előre meghatározott kategóriákba sorolása. Néhány gyakori kategória a név, a hely, a cég, az idő, a pénzbeli értékek, az események és egyebek.
Dióhéjban a NER a következőkkel foglalkozik:
Elnevezett entitás felismerése/észlelése – Egy szó vagy szósorozat azonosítása egy dokumentumban.
Elnevezett entitások osztályozása – Minden észlelt entitás előre meghatározott kategóriákba sorolása.
A természetes nyelv feldolgozása segít olyan intelligens gépek kifejlesztésében, amelyek képesek jelentést kivonni a beszédből és a szövegből. A gépi tanulás segít ezeknek az intelligens rendszereknek a tanulás folytatásában azáltal, hogy nagy mennyiségű természetes nyelvi adatkészletre oktatnak. Általában az NLP három fő kategóriából áll:
A nyelv szerkezetének és szabályainak megértése – Szintaxis
A szavak, a szöveg és a beszéd jelentésének levezetése és kapcsolataik azonosítása – Szemantika
A kimondott szavak azonosítása és felismerése és szöveggé alakítása – Beszéd
Néhány gyakori példa egy előre meghatározott entitás kategorizálására:
Személy: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Bérleti díj: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brazília, Cambridge
Szervezet: Samsung, Disney, Yale Egyetem, Google
Idő: 15.35, 12 PM,
A NER-rendszerek létrehozásának különböző megközelítései a következők:
Szótár alapú rendszerek
Szabály alapú rendszerek
Gépi tanulás alapú rendszerek
Áramvonalas ügyfélszolgálat
Hatékony humánerőforrás
Egyszerűsített tartalombesorolás
A keresőmotorok optimalizálása
Pontos tartalomajánlás