Adatannotáció az egészségügyi AI-hoz
A strukturálatlan adatok összetett információinak feloldása az entitások kinyerésével és felismerésével
Kiemelt ügyfelek
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.
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
Elemezze az adatokat, hogy értelmes betekintést nyerjen az NLP-modellek képzéséhez az orvosi szöveges adatok megjegyzéseivel
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 képek, videók és szövegek annotációja és elkészítése, beleértve a radiográfiát, ultrahangot, mammográfiát, CT-vizsgálatokat, MRI-ket és fotonemissziós tomográfiát
- Gyógyszerészeti és egyéb egészségügyi felhasználási esetek természetes nyelvi feldolgozáshoz (NLP), beleértve az orvosi szövegek kategorizálását, a megnevezett entitás azonosítását, a szövegelemzést stb.
Orvosi annotációs szolgáltatások
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.
Kép megjegyzés
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.
Videó kommentárja
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.
Szövegjegyzet
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.
Hangjegyzet
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.
Orvosi kódolás
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.
Orvosi annotációs folyamat
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
Orvosi megjegyzések használati esetei
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:
Radiológia
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.
Kardiológia
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.
Fogászat
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.
Szakértelem
1. Klinikai entitás felismerés/annotáció
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. Attribution Annotation
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.
3. Onkológiai specifikus NER megjegyzés
Az általános orvosi NER-annotáció mellett dolgozhatunk olyan tartományspecifikus annotációkon is, mint az onkológia, radiológia stb. Itt vannak az onkológia-specifikus NER-entitások, amelyek annotálhatók – Rák probléma, Szövettan, Rák stádium, TNM-stádium, Rák fokozat, Dimenzió, Klinikai állapot, Tumormarker teszt, Rákgyógyászat, Ráksebészet, Besugárzás, Vizsgált gén, Variációs kód, Testhely
4. Káros hatás, NER és kapcsolati megjegyzés
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.
5. Kapcsolati megjegyzés
A klinikai entitások azonosítása és annotálása után releváns kapcsolatokat is hozzárendelünk az entitások között. Kapcsolatok létezhetnek két vagy több fogalom között.
6. Az állítás megjegyzése
A klinikai entitások és kapcsolatok azonosítása mellett hozzárendelhetjük a klinikai entitások állapotát, tagadását és tárgyát is.
7. Időbeli megjegyzés
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.
8. Szakasz Annotáció
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.
9. ICD-10-CM & CPT kódolás
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).
10. RXNORM kódolás
Az RXNORM kódok annotációja az irányelvek szerint. Minden egyes címkézett orvosi kódhoz a kóddal együtt a címkézési döntést alátámasztó bizonyítékokat (szövegrészleteket) is fel kell tüntetni.0
11. SNOMED kódolás
SNOMED kódok annotációja az irányelvek szerint. Minden egyes megjelölt orvosi kódhoz a kóddal együtt fel kell tüntetni a címkézési döntést alátámasztó bizonyítékokat (szövegrészleteket).
12. UMLS kódolás
Az UMLS kódok annotációja az irányelvek szerint. Minden egyes megjelölt orvosi kódhoz a kóddal együtt fel kell tüntetni a címkézési döntést alátámasztó bizonyítékokat (szövegrészleteket).
13. CT-vizsgálat
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.
14. MRI
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.
15. RÖNTG
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.
Sikertörténetek
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.
Miért válassza a Shaip-et megbízható orvosi megjegyzésekkel foglalkozó partnerének
Emberek (People)
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 kérdés, amelyet fel kell tenni, mielőtt felvesz egy egészségügyi címkézési vállalatot.
A minőségi képzési egészségügyi adatkészlet javítja az AI-alapú orvosi modell eredményét. De hogyan válasszuk ki a megfelelő egészségügyi adatcímkézési szolgáltatót?
Blog
Az adatgyűjtés és megjegyzések szerepe az egészségügyben
Mivel az adatok lefektetik az egészségügy alapjait, meg kell értenünk annak szerepét, valós megvalósításait és kihívásait. Olvasson tovább, hogy megtudja…
Egészségügyi annotációs szakértőket keres összetett projektekhez?
Lépjen kapcsolatba velünk most, hogy megtudja, hogyan gyűjthetjük össze és jegyezhetjük fel az egyedi AI/ML-megoldás adatkészletét
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