Data Annotation for Healthcare AI

Human-Powered Medical Data Annotation

Unlock complex information in unstructured data with entity extraction and recognition

Orvosi Ner

Kiemelt ügyfelek

A csapatok felhatalmazása a világelső AI termékek gyártására.

amazon
Google
microsoft
Cogknit
There’s an increasing demand to analyze unstructured, complex medical data to uncover undiscovered insights. Medical data annotation comes to the rescue

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

Valós megoldás

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:

Domain szakértelem

1 fázis: Műszaki szakértelem (a projekt hatókörének és a megjegyzésekkel kapcsolatos irányelveinek megértése)

Képzési források

2 fázis: A projekthez megfelelő erőforrások képzése

Qa dokumentumok

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.

Clinical Entity Annotation
Medicine Attributes

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.

Lab Data Attributes
Body Measurement Attributes

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.

Relationship Annotation
Adverse Effect Annotation

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.

Szabad szöveges dokumentumok azonosítása
Emr

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.

Status-Negation-Subject

Reasons to choose Shaip as your trustworthy Medical Annotation Partner

Emberek

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

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

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.

Shaip Vegye fel velünk a kapcsolatot

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

  • A regisztrációval egyetértek Shaippal Adatkezelési tájékoztató és a Általános Szerződési Feltételek és hozzájárulok a Shaip B2B marketingkommunikációjának fogadásához.

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