- Amit kínálunk
-
-
-
Szakterület
-
-
-
- Készen kapható adatok
-
- Megoldások
- Emelvény
- Cég
A strukturálatlan adatok összetett információinak feloldása az entitások kinyerésével és felismerésével
A csapatok felhatalmazása a világelső AI termékek gyártására.
Az egészségügyi területen az adatok 80%-a strukturálatlan, így elérhetetlen. Az adatokhoz való hozzáférés jelentős manuális beavatkozást igényel, ami korlátozza a felhasználható adatok mennyiségét. A szöveg megértéséhez az orvostudomány területén szükség van annak terminológiájának mély megértésére, hogy kiaknázhassa a benne rejlő lehetőségeket. A Shaip szakértelmet biztosít az egészségügyi adatok kommentálásához a mesterséges intelligencia-motorok széles körű fejlesztése érdekében.
A világszerte telepített tárolókapacitás eléri majd 11.7 zettabájt in 2023
80% Az adatok nagy része világszerte strukturálatlan, így elavulttá és használhatatlanná válik.
Orvosi adatok annotációs szolgáltatásokat kínálunk, amelyek segítenek a szervezeteknek strukturálatlan egészségügyi adatokból kinyerni a kritikus információkat, pl. orvosi feljegyzések, EHR felvételi/elbocsátási összefoglalók, patológiai jelentések stb., amelyek segítségével a gépek azonosíthatják az adott szövegen vagy képen jelen lévő klinikai entitásokat. Hitelesítéssel rendelkező tartományszakértőink segíthetnek a tartomány-specifikus betekintésben – azaz a tünetek, a betegségek, az allergiák és a gyógyszeres kezelés terén –, hogy segítsenek a gondozásra vonatkozó információk megszerzésében.
Kínálunk továbbá szabadalmaztatott Medical NER API-kat (előre betanított NLP-modelleket), amelyek képesek automatikusan azonosítani és osztályozni a szöveges dokumentumban bemutatott megnevezett entitásokat. Az orvosi NER API-k szabadalmaztatott tudásdiagramot használnak, több mint 20 millió kapcsolattal és több mint 1.7 millió klinikai koncepcióval.
Az adatengedélyezéstől és -gyűjtéstől kezdve az adatfeljegyzésekig a Shaip mindent megtesz.
Orvosi annotációs szolgáltatásaink lehetővé teszik a mesterséges intelligencia pontosságát az egészségügyben. Az orvosi képeket, szövegeket és hanganyagokat aprólékosan címkézzük, szakértelmünket felhasználva mesterséges intelligencia modellek képzésére. Ezek a modellek javítják a diagnosztikát, a kezelés tervezését és a betegellátást. Kiváló minőségű, megbízható adatok biztosítása a fejlett orvostechnikai alkalmazásokhoz. Bízzon ránk, hogy fokozzuk mesterséges intelligencia orvosi jártasságát.
Az orvosi mesterséges intelligencia javítása a röntgen-, CT- és MRI-vizsgálatokból származó vizuális adatok megjegyzéseivel. Gondoskodjon arról, hogy az AI-modellek kiválóan teljesítsenek a diagnosztikában és a kezelésben, szakértői adatcímkézés alapján. Jobb eredményeket érhet el a betegeknél a kiváló képalkotási betekintések segítségével.
Fejlessze az AI-t az egészségügyben részletes videokommentárokkal. Élesítse az AI-tanulást az orvosi felvételeken található osztályozásokkal és szegmentációkkal. Javítsa a sebészeti mesterséges intelligencia és a betegek monitorozását a jobb egészségügyi ellátás és diagnosztika érdekében.
Egyszerűsítse az orvosi mesterséges intelligencia fejlesztését szakszerűen jegyzett szöveges adatokkal. Gyorsan elemezhet és gazdagíthat hatalmas szövegkötetet, a kézzel írt jegyzetektől a biztosítási jelentésekig. Biztosítson pontos és megvalósítható betekintést az egészségügyi fejlesztések érdekében.
Használja ki az NLP szakértelmét az orvosi hangadatok pontos megjegyzéséhez és címkézéséhez. Készítsen hangalapú rendszereket a zökkenőmentes klinikai műveletekhez, és integrálja a mesterséges intelligenciát különböző hangvezérelt egészségügyi termékekbe. Növelje a diagnosztikai pontosságot a hangadatok szakértő kezelésével.
Egyszerűsítse az orvosi dokumentációt azáltal, hogy AI orvosi kódolással univerzális kódokká alakítja. Biztosítsa a pontosságot, javítsa a számlázási hatékonyságot, és támogassa a zökkenőmentes egészségügyi szolgáltatások nyújtását a korszerű mesterséges intelligencia-segítséggel az orvosi feljegyzések kódolásában.
Az annotációs folyamat általában eltér az ügyfél igényeitől, de főként a következőket tartalmazza:
1 fázis: Szakterületi szakértelem (A hatókör és a megjegyzésekkel kapcsolatos irányelvek megértése)
2 fázis: A projekthez megfelelő erőforrások képzése
3 fázis: A megjegyzésekkel ellátott dokumentumok visszacsatolási ciklusa és minőségbiztosítása
A fejlett AI és ML algoritmusok különféle orvosi folyamatok felhasználásával átalakítják az egészségügyet. Ezek az élvonalbeli technológiák lehetővé teszik az egészségügyi ellátás automatizálását, ami fokozott hatékonyságot, pontosságot és betegellátást eredményez. A lehetséges hatások jobb megértése érdekében vizsgáljuk meg a következő használati eseteket:
Radiológiai képannotációs szolgáltatásunk élesíti az AI-diagnosztikát, és további szakértelemre tesz szert. Minden röntgen-, MRI- és CT-vizsgálatot aprólékosan felcímkéznek, és a téma szakértője felülvizsgál. Ez az extra lépés a képzésben és a felülvizsgálatban fokozza a mesterséges intelligencia azon képességét, hogy észlelje a rendellenességeket és a betegségeket. Növeli a pontosságot ügyfeleinknek való kiszállítás előtt.
Kardiológiára fókuszáló képannotációnk élesíti az AI-diagnosztikát. Kardiológiai szakértőket vonunk be, akik komplex, szívvel kapcsolatos képeket címkéznek fel, és kiképezik AI-modelleinket. Mielőtt adatokat küldenénk az ügyfeleknek, ezek a szakemberek minden egyes képet átnéznek, hogy biztosítsák a kiváló pontosságot. Ez a folyamat lehetővé teszi a mesterséges intelligencia pontosabb észlelését a szívbetegségekben.
A fogászatban kínált képannotációs szolgáltatásunk a fogászati képeket címkézi az AI diagnosztikai eszközök fejlesztése érdekében. A fogszuvasodás, az illesztési problémák és egyéb fogászati állapotok pontos azonosításával kkv-ink lehetővé teszik a mesterséges intelligencia javítását a betegek kimenetelének javításában, és támogatják a fogorvosokat a kezelés pontos tervezésében és a korai felismerésben.
A kórlapokban nagy mennyiségű orvosi adat és ismeret áll rendelkezésre, főleg strukturálatlan formában. A Medical entity Annotation lehetővé teszi számunkra, hogy strukturálatlan adatokat alakítsunk át strukturált formátumba.
2.1 Gyógyszertulajdonságok
A gyógyszereket és tulajdonságaikat szinte minden kórlapban dokumentálják, ami a klinikai terület fontos részét képezi. A gyógyszerek különféle tulajdonságait az irányelvek szerint tudjuk azonosítani és megjegyzésekkel ellátni.
2.2 Laboratóriumi adatok attribútumai
A laboradatokat többnyire az attribútumaik kísérik az egészségügyi dokumentációban. A laboratóriumi adatok különféle attribútumait az irányelvek szerint tudjuk azonosítani és megjegyzésekkel ellátni.
2.3 Testmérési tulajdonságok
A testmérést többnyire az attribútumaik kísérik egy kórlapon. Leginkább az életjelekből áll. A testmérés különféle attribútumait azonosítani és megjegyzésekkel tudjuk ellátni.
Az általános orvosi NER-annotáció mellett tartományspecifikus annotációkon is dolgozhatunk, mint például onkológia, radiológia stb. Itt vannak az onkológia-specifikus NER-entitások, amelyek annotálhatók – Rák probléma, Szövettan, Rák stádium, TNM-stádium, Rák fokozata, Dimenzió, Klinikai állapot, Tumormarker teszt, Rákgyógyászat, Tanulmányozott génsebészet, Body-helyszín vizsgálata
A főbb klinikai entitások és kapcsolatok azonosítása és megjegyzései mellett bizonyos gyógyszerek vagy eljárások káros hatásait is megjegyezhetjük. A hatály a következő: A káros hatások és kiváltó okok címkézése. A káros hatás és a hatás oka közötti kapcsolat hozzárendelése.
A klinikai entitások azonosítása és annotálása után releváns kapcsolatokat is hozzárendelünk az entitások között. Kapcsolatok létezhetnek két vagy több fogalom között.
A klinikai entitások és kapcsolatok azonosítása mellett hozzárendelhetjük a klinikai entitások állapotát, tagadását és tárgyát is.
Az időbeli entitások orvosi feljegyzésekből való megjegyzése segít a páciens utazásának idővonalának felépítésében. Referenciát és kontextust biztosít egy adott eseményhez kapcsolódó dátumhoz. Itt vannak a dátum entitások – diagnózis dátuma, eljárás dátuma, gyógyszeres kezelés kezdő dátuma, gyógyszeres kezelés befejezési dátuma, sugárkezelés kezdő dátuma, sugárkezelés befejezési dátuma, befogadás dátuma, elbocsátás dátuma, konzultáció dátuma, megjegyzés dátuma, kezdete.
Az egészségüggyel kapcsolatos dokumentumok, képek vagy adatok különböző részeinek vagy részeinek szisztematikus rendszerezését, címkézését és kategorizálását jelenti, azaz a dokumentum releváns szakaszainak megjegyzését és a szakaszok megfelelő típusokba sorolását. Ez segít strukturált és könnyen hozzáférhető információk létrehozásában, amelyek különféle célokra felhasználhatók, például klinikai döntéstámogatásra, orvosi kutatásra és egészségügyi adatelemzésre.
Az ICD-10-CM és CPT kódok annotációja az irányelvek szerint. Minden egyes megjelölt orvosi kódhoz a kóddal együtt fel kell tüntetni a címkézési döntést alátámasztó bizonyítékokat (szövegrészleteket).
Az RXNORM kódok annotációja az irányelvek szerint. Minden egyes megjelölt orvosi kódhoz a kóddal együtt fel kell tüntetni a címkézési döntést alátámasztó bizonyítékokat (szövegrészleteket).
SNOMED kódok annotációja az irányelvek szerint. Minden egyes megjelölt orvosi kódhoz a kóddal együtt fel kell tüntetni a címkézési döntést alátámasztó bizonyítékokat (szövegrészleteket).
Az UMLS kódok annotációja az irányelvek szerint. Minden egyes megjelölt orvosi kódhoz a kóddal együtt fel kell tüntetni a címkézési döntést alátámasztó bizonyítékokat (szövegrészleteket).
Képannotációs szolgáltatásunk CT-vizsgálatokra specializálódott a mesterséges intelligencia oktatásához szükséges pontos címkézés érdekében, különös tekintettel a részletes anatómiai struktúrákra. A téma szakértői nemcsak átnézik, hanem kiképezik is az egyes képeket a kiváló pontosság érdekében. Ez az aprólékos folyamat segíti a diagnosztikai eszközök fejlesztését.
MRI képannotációs szolgáltatásunk finomhangolja az AI-diagnosztikát. Szakértőink minden egyes szkennelést kiképeznek és felülvizsgálnak a lehető legnagyobb pontosság érdekében a szállítás előtt. Az MRI-vizsgálatokat pontosan címkézzük, hogy javítsuk az AI-modell képzését. Ez a folyamat segít azonosítani az anomáliákat és a struktúrákat. Növelje az orvosi értékelések és kezelési tervek pontosságát szolgáltatásainkkal.
A röntgenkép-annotáció élesíti az AI-diagnosztikát. Szakértőink minden egyes képet gondosan felcímkéznek a törések és rendellenességek pontos meghatározásával. Ezenkívül az ügyfél kézbesítése előtt kiképezik és felülvizsgálják ezeket a címkéket a maximális pontosság érdekében. Bízzon ránk mesterséges intelligencia finomításában és jobb orvosi képelemzésben.
Klinikai biztosítási megjegyzés
Az előzetes engedélyezési eljárás kulcsfontosságú az egészségügyi szolgáltatók és a fizetők összekapcsolásában, valamint annak biztosításában, hogy a kezelések megfeleljenek az irányelveknek. Az orvosi feljegyzések annotálása segített optimalizálni ezt a folyamatot. A dokumentumokat kérdésekhez illesztette, miközben követte a szabványokat, javítva az ügyfelek munkafolyamatait.
Probléma: Az egészségügyi adatok érzékenységére tekintettel 6,000 orvosi esetet kellett pontosan megjegyezni egy szigorú határidőn belül. A frissített klinikai irányelvek és az adatvédelmi előírások, például a HIPAA szigorú betartására volt szükség a minőségi megjegyzések és a megfelelőség biztosítása érdekében.
Megoldás: Több mint 6,000 orvosi esetet jegyzettünk meg, összefüggésbe hozva az orvosi dokumentumokat a klinikai kérdőívekkel. Ehhez a bizonyítékok és a válaszok aprólékos összekapcsolására volt szükség, miközben betartották a klinikai irányelveket. A legfontosabb kihívások a nagy adatkészletre vonatkozó szűk határidők és a folyamatosan fejlődő klinikai szabványok kezelése voltak.
Dedikált és kiképzett csapatok:
A legnagyobb hatékonyságot az alábbiak biztosítják:
A szabadalmaztatott platform előnyöket kínál:
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.
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.
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.
Bizonyított adatminőség-biztosítási folyamatunk, technológiai érvényesítésünk és a minőségbiztosítás több szakasza segít abban, hogy kategóriájában a legjobb minőséget biztosítsuk, amely gyakran meghaladja az elvárásokat.
Tanúsítvánnyal rendelkezünk a legmagasabb szintű adatbiztonság és adatvédelem fenntartására, miközben ügyfeleinkkel együttműködve a titoktartás érdekében
Szakértőkként a szakképzett munkásokból álló csoportok kurátora, képzése és irányítása terén biztosíthatjuk, hogy a projektek a költségvetésen belül valósuljanak meg.
Az adatok, szolgáltatások és megoldások magas szintű hálózati és időben történő szállítása.
A szárazföldi és tengeri erőforrások készletével csapatokat építhetünk és bővíthetünk a különféle felhasználási esetekhez.
A globális munkaerő, a robusztus platform és a 6 szigma fekete öv által tervezett működési folyamatok kombinációjával a Shaip segít elindítani a legnagyobb kihívást jelentő AI-kezdeményezéseket.
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.
A minőségi képzési egészségügyi adatkészlet javítja az AI-alapú orvosi modell eredményét. De hogyan válasszuk ki a megfelelő egészségügyi adatcímkézési szolgáltatót?
Mivel az adatok lefektetik az egészségügy alapjait, meg kell értenünk annak szerepét, valós megvalósításait és kihívásait. Olvasson tovább, hogy megtudja…
Lépjen kapcsolatba velünk most, hogy megtudja, hogyan gyűjthetjük össze és jegyezhetjük fel az egyedi AI/ML-megoldás adatkészletét
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 óra
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