Отключете сложна информация в неструктурирани данни с извличане и разпознаване на обекти
Овластяване на екипи за изграждане на водещи в света продукти за изкуствен интелект.
Нараства търсенето на анализ на неструктурирани, сложни медицински данни, за да се разкрият неразкрити прозрения. Анотацията на медицински данни идва на помощ.
Здравната индустрия разчита в голяма степен на точни анотации на данни, за да захранва приложенията с изкуствен интелект и машинно обучение, което стимулира напредъка в диагностиката и лечението.
80% от данните в областта на здравеопазването са неструктурирани, което ги прави недостъпни. Достъпът до данните изисква значителна ръчна намеса, което ограничава количеството използваеми данни. Разбирането на текста в медицинската област изисква задълбочено разбиране на неговата терминология, за да се отключи неговият потенциал. Shaip ви предоставя експертния опит за анотиране на здравни данни, за да подобрите системите за изкуствен интелект в голям мащаб. Анотирането на медицински данни играе ключова роля за осигуряване на напреднали решения в здравеопазването и подпомагане на развитието на технологиите за изкуствен интелект в здравеопазването.
Световната инсталирана база от капацитет за съхранение ще достигне 11.7 zettabytes in 2023
80% от данните по света са неструктурирани, което ги прави остарели и неизползваеми.
Предлагаме услуги за анотиране на медицински данни, включително анотиране на медицински текстове за използване в алгоритми за машинно обучение, които помагат на организациите да извличат критична информация от неструктурирани медицински данни, например лекарски бележки, обобщения за прием/изписване в електронни здравни досиета, патологични доклади и др., които помагат на машините да идентифицират клиничните образувания, присъстващи в даден текст или изображение. Нашите акредитирани експерти в областта могат да ви помогнат да предоставите специфични за областта анализи – например симптоми, заболявания, алергии и лекарства, за да спомогнете за генерирането на анализи за грижи.
Ние също така предлагаме патентовани медицински NER API (предварително обучени NLP модели), които могат автоматично да идентифицират и класифицират наименуваните обекти, представени в текстов документ. Медицинските NER API използват собствена графика на знания с 20 милиона+ връзки и 1.7 милиона+ клинични концепции.
От лицензиране на данни и събиране до анотация на данни, Shaip ви покрива.
Анотация и подготовка на медицински изображения, видеоклипове и текстове, включително радиография, ултразвук, мамография, CT сканиране, MRI и фотонна емисионна томография
Фармацевтични и други случаи на употреба в здравеопазването за обработка на естествен език (NLP), включително категоризация на медицински текстове, идентифициране на именувани обекти, текстов анализ и обучение на алгоритми за машинно обучение за диагностика и откриване на аномалии в медицински текстове
Нашите услуги за медицински анотации дават възможност на изкуствения интелект да прецизно обозначава медицински изображения, текстове и аудио, използвайки нашия опит за обучение на модели с изкуствен интелект. Нашият експертен екип, включващ медицински експерти и здравни специалисти, контролира и валидира процеса на анотиране, за да гарантира клинична точност и съответствие. Тези модели подобряват диагностиката, планирането на лечението и грижите за пациентите. Осигуряват висококачествени и надеждни данни за приложения на съвременни медицински технологии. Разбираме значителните усилия, необходими за спазване на строгите стандарти за качество и съответствие при анотирането на медицински данни. Доверете ни се, за да подобрим медицинската компетентност на вашия изкуствен интелект.
Подобрете медицинския ИИ чрез анотиране на визуални данни от рентгенови снимки, компютърна томография и ядрено-магнитен резонанс. Анотирането на медицински изображения и анотирането на изображения са специализирани процеси, които включват експертно обозначено етикетиране на сложни медицински изображения за създаване на висококачествени набори от данни за системи с ИИ в здравеопазването.
Ключовите задачи за анотиране включват класификация на изображения (присвояване на етикети на изображения), откриване на обекти (идентифициране и локализиране на обекти като тумори), сегментиране на изображения (разделяне на изображения на смислени сегменти) и използване на маски за сегментиране и ограничаваща рамка за прецизно и детайлно анотиране на медицински изображения.
Подобрете обучението с изкуствен интелект с класификации и сегментации в медицинските кадри. Подобрете хирургическия си изкуствен интелект и наблюдението на пациентите за по-добро предоставяне на здравни грижи и диагностика. Анотираните медицински видеоклипове са от съществено значение за клиничните приложения, като подпомагат използването им в реалния свят при грижите за пациентите.
Оптимизирайте разработването на медицински изкуствен интелект с експертно анотирани текстови данни, подготвени от опитни медицински анотатори и специалисти по анотиране на данни. Бързо анализирайте и обогатявайте огромни текстови обеми, от ръкописни бележки до застрахователни отчети. Осигурете точни и приложими анализи за напредък в здравеопазването.
Оптимизирайте медицинската документация, като я преобразувате в универсални кодове с медицинско кодиране с изкуствен интелект, използвайки данни, събрани от различни медицински центрове. Осигурете точност, подобрете ефективността на фактурирането и подпомогнете безпроблемното предоставяне на здравни услуги с авангардна помощ от изкуствен интелект при кодирането на медицински досиета.
Възползвайте се от експертизата в NLP, за да анотирате и етикетирате точно медицински аудио данни, като медицинските специалисти участват в процеса на анотиране. Създавайте гласово асистирани системи за безпроблемни клинични операции и интегрирайте изкуствен интелект в различни гласово активирани здравни продукти. Подобрете диагностичната прецизност с експертно куриране на аудио данни.
При анотирането на медицински данни, процесът на етикетиране често използва специализирани инструменти за анотиране, включително DICOM инструменти за преглед на изображения, за основни задачи по анотиране на изображения. Докато DICOM инструментите за преглед на изображения обикновено се използват от рентгенолозите за рутинна работа, усъвършенстваните инструменти за анотиране са от съществено значение за точното и ефикасно етикетиране, особено при подготовката на данни за приложения за машинно обучение и дълбоко обучение. Процесът на анотиране обикновено се различава в зависимост от изискванията на клиента, но основно включва:
Фаза 1: Техническа експертиза в областта (Разберете насоките за обхват и пояснения)
Фаза 2: Обучение на подходящи ресурси за проекта
Фаза 3: Цикъл на обратна връзка и QA на анотираните документи
Усъвършенстваните алгоритми за изкуствен интелект и машинно обучение трансформират здравеопазването, като използват различни медицински процеси. Анотираните данни играят ключова роля в медицинските приложения, като подпомагат здравните организации при разработването и обучението на точни модели на изкуствен интелект в здравеопазването за диагностика, идентифициране на заболявания и откриване на аномалии. Тези авангардни технологии позволяват автоматизация на здравеопазването, което води до повишена ефективност, прецизност и грижи за пациентите. За да разберем по-добре потенциалното им въздействие, нека разгледаме следните случаи на употреба:
Нашата услуга за анотиране на радиологични изображения усъвършенства диагностиката с изкуствен интелект и включва допълнителен слой експертиза. Всяка рентгенова снимка, ЯМР и КТ е щателно етикетирана и прегледана от експерт в съответната област. Тези анотирани изображения служат като данни за обучение на модели за машинно обучение и модели за машинно обучение за радиологична диагностика. Тази допълнителна стъпка в обучението и прегледа открива аномалии и заболявания.
Нашата анотация на изображението, фокусирана върху кардиологията, изостря AI диагностиката. Привличаме експерти по кардиология, които маркират сложни изображения, свързани със сърцето, и обучават нашите AI модели. Преди да изпратим данни на клиентите, тези специалисти преглеждат всяко изображение, за да гарантират първокласна точност. Този процес дава възможност на AI да открива сърдечните заболявания по-точно.
Нашата услуга за анотиране на изображения в стоматологията маркира зъбни изображения, фокусирайки се върху идентифицирането на различни медицински състояния, за да подобри инструментите за диагностика с изкуствен интелект. Чрез точно идентифициране на кариес, проблеми с подравняването на зъбите и други зъбни състояния, нашите малки и средни предприятия дават възможност на изкуствения интелект да подобри резултатите за пациентите и да подпомогне зъболекарите в прецизното планиране на лечението и ранното откриване.
Голямо количество медицински данни и знания са налични в медицинската документация предимно в неструктуриран формат. Анотацията на медицински обект ни позволява да конвертираме неструктурирани данни в структуриран формат.
2.1 Медицински характеристики
Лекарствата и техните атрибути са документирани в почти всяка медицинска документация, която е важна част от клиничната област. Ние можем да идентифицираме и коментираме различните атрибути на лекарствата според указанията.
2.2 Атрибути на лабораторните данни
Лабораторните данни най-вече се придружават от техните атрибути в медицинското досие. Можем да идентифицираме и поясняваме различните атрибути на лабораторните данни според указанията.
2.3 Атрибути за измерване на тялото
Измерването на тялото най-вече се придружава от техните атрибути в медицинското досие. Състои се предимно от жизнените показатели. Можем да идентифицираме и коментираме различните атрибути на измерването на тялото.
Заедно с общата медицинска NER анотация, можем да работим и върху специфични за домейни анотации като онкология, радиология и т.н. Тук са специфичните за онкологията NER единици, които могат да бъдат анотирани – Раков проблем, Хистология, Раков стадий, TNM стадий, Степен на рак, Измерение, Клиничен статус, Тест за туморни маркери, Ракова медицина, Ракова хирургия, Радиация, Изследван ген, Вариационен код, Място на тялото
Наред с идентифицирането и анотирането на основните клинични единици и взаимоотношения, ние можем също да анотираме неблагоприятните ефекти на определени лекарства или процедури. Обхватът е следният: Етикетиране на неблагоприятните ефекти и техните причинители. Определяне на връзката между неблагоприятния ефект и причината за ефекта.
След идентифициране и анотиране на клинични единици, ние също присвояваме подходяща връзка между единиците. Връзки могат да съществуват между две или повече концепции.
Заедно с идентифицирането на клинични единици и взаимоотношения, можем също да присвоим Статус, Отрицание и Тема на клиничните единици.
Анотирането на времеви единици от медицинско досие помага при изграждането на времева линия на пътуването на пациента. Той предоставя препратка и контекст към датата, свързана с конкретно събитие. Ето елементите на датата – дата на диагноза, дата на процедура, начална дата на медикаменти, крайна дата на медикаменти, начална дата на радиация, крайна дата на радиация, дата на прием, дата на изписване, дата на консултация, дата на бележка, начало.
Отнася се до процеса на систематично организиране, етикетиране и категоризиране на различни секции или части от документи, изображения или данни, свързани със здравеопазването, т.е. анотация на съответните секции от документа и класификация на секциите в съответните им типове. Това помага за създаването на структурирана и лесно достъпна информация, която може да се използва за различни цели, като подкрепа за вземане на клинични решения, медицински изследвания и анализ на здравни данни.
Анотация на ICD-10-CM и CPT кодове в съответствие с указанията. За всеки етикетиран медицински код, доказателствата (текстови фрагменти), които обосновават решението за етикетиране, също ще бъдат анотирани заедно с кода.
Анотация на RXNORM кодове според указанията. За всеки етикетиран медицински код, доказателствата (текстови фрагменти), които обосновават решението за етикетиране, също ще бъдат анотирани заедно с кода.
Анотация на SNOMED кодовете според указанията. За всеки етикетиран медицински код, доказателствата (текстови фрагменти), които обосновават решението за етикетиране, също ще бъдат анотирани заедно с кода.
Анотиране на UMLS кодове според указанията. За всеки етикетиран медицински код, доказателствата (текстови фрагменти), които обосновават решението за етикетиране, също ще бъдат анотирани заедно с кода.
Нашата услуга за анотации на изображения е специализирана в CT сканирания за прецизно етикетиране за обучение на AI със силен фокус върху подробни анатомични структури. Експертите по темата не само преглеждат, но и тренират върху всяко изображение за първокласна точност. Този прецизен процес подпомага разработването на диагностични инструменти.
Нашата услуга за анотации на ЯМР изображения прецизира AI диагностиката. Нашите експерти по темата обучават и преглеждат всяко сканиране за максимална прецизност преди доставка. Ние обозначаваме MRI сканиранията точно, за да подобрим обучението на AI модели. Този процес им помага да открият аномалии и структури. Увеличете точността на медицинските оценки и плановете за лечение с нашите услуги.
Анотацията на рентгенови изображения изостря AI диагностиката. Нашите експерти етикетират внимателно всяко изображение, като определят точно счупванията и аномалиите. Те също така обучават и преглеждат тези етикети за максимална точност преди доставка на клиента. Доверете ни се, за да усъвършенстваме вашия AI и да получите по-добър анализ на медицински изображения.
Анотация за клинична застраховка
Процесът на предварително разрешение е ключов за свързването на доставчиците на здравни услуги, платците и гарантирането, че леченията следват указанията. Анотирането на медицински досиета помогна за оптимизирането на този процес. Той съпоставя документи с въпроси, като същевременно следва стандарти, подобрявайки работните процеси на клиента.
Проблем: Анотирането на 6,000 медицински случая трябваше да бъде извършено точно в рамките на строг срок, предвид чувствителността на данните в здравеопазването. Стриктно спазване на актуализираните клинични насоки и разпоредбите за поверителност, като HIPAA, беше необходимо, за да се гарантира качествено анотиране и съответствие, което е особено важно за клиничната диагностика, за да се поддържа целостта на набора от данни и да се отговаря на регулаторните изисквания.
Решение: Ние анотирахме над 6,000 медицински случая, като съпоставихме медицински документи с клинични въпросници. Това изисква щателно свързване на доказателствата с отговорите, като същевременно се спазват клиничните указания. Ключовите разгледани предизвикателства бяха кратките срокове за голям набор от данни и справянето с непрекъснато развиващите се клинични стандарти.
Специализирани и обучени екипи:
Най-високата ефективност на процеса се осигурява с:
Патентованата платформа предлага предимства:
Изчислено е, че специалистите по данни прекарват над 80% от времето си в подготовка на данни. С аутсорсинг вашият екип може да се съсредоточи върху разработването на стабилни алгоритми, оставяйки на нас досадната част от събирането на наборите от данни за разпознаване на именувани обекти.
Средният ML модел би изисквал събиране и маркиране на големи парчета от наименувани набори от данни, което изисква компаниите да привличат ресурси от други екипи. С партньори като нас ние предлагаме експерти по домейни, които могат лесно да бъдат мащабирани с разрастването на вашия бизнес.
Специализираните експерти по домейни, които анотират всеки ден, ще вършат превъзходна работа в сравнение с екип, който трябва да поеме анотационни задачи в техните натоварени графици. Излишно е да казвам, че това води до по-добър резултат.
Нашият доказан процес за осигуряване на качеството на данните, технологични валидации и множество етапи на QA ни помагат да предоставим най-доброто качество в класа си, което често надхвърля очакванията.
Ние сме сертифицирани за поддържане на най-високи стандарти за сигурност на данните с поверителност, докато работим с нашите клиенти, за да гарантираме поверителност
Като експерти в курирането, обучението и управлението на екипи от квалифицирани работници, ние можем да гарантираме, че проектите се изпълняват в рамките на бюджета.
Високо мрежово време на работа и навременна доставка на данни, услуги и решения.
С набор от наземни и офшорни ресурси, ние можем да изграждаме и мащабираме екипи според изискванията за различни случаи на употреба.
С комбинацията от глобална работна сила, стабилна платформа и оперативни процеси, проектирани от 6 сигма черни колани, Shaip помага за стартирането на най-предизвикателните AI инициативи.
Разпознаването на именувани обекти (NER) ви помага да разработите първокласни модели за машинно обучение и НЛП. Научете случаи на използване на NER, примери и много повече в тази суперинформативна публикация.
Наборът от данни за качествено обучение в здравеопазването подобрява резултата от базирания на AI медицински модел. Но как да изберем правилния доставчик на услуги за етикетиране на здравни данни?
Тъй като данните полагат основата на здравеопазването, ние трябва да разберем тяхната роля, внедрявания в реалния свят и предизвикателства. Прочетете, за да разберете...
Свържете се с нас сега, за да научите как можем да събираме и коментираме набор от данни за вашето уникално AI/ML решение
Анотирането на медицински данни е процес на етикетиране на медицински текст, изображения, аудио и видео за обучение на модели с изкуствен интелект. Това е от решаващо значение за разработването на точни системи с изкуствен интелект, които подобряват диагностиката, планирането на лечението и грижите за пациентите.
Чрез предоставяне на етикетирани набори от данни, моделите с изкуствен интелект могат да се научат да разпознават модели в сложни медицински данни, като например идентифициране на заболявания на рентгенови снимки или извличане на ключова информация от клинични бележки. Това подобрява прецизността и надеждността на приложенията на изкуствен интелект в здравеопазването.
Анотацията на медицински данни включва етикетиране на клинични бележки, електронни здравни досиета (ЕЗД), рентгенови снимки, ЯМР, КТ, патологични доклади и аудио данни, като например лекарски диктовки.
Анотираният медицински текст позволява на моделите за обработка на естествен език (NLP) да извличат и интерпретират клинична информация, като симптоми, заболявания или лекарства, от неструктурирани данни, като например лекарски бележки или изписвания.
Анотирането на медицински данни изисква работа с неструктурирана и сложна информация, осигуряване на клинична точност и спазване на разпоредбите за поверителност, като HIPAA. То също така изисква експертиза в медицинската терминология и познания в областта.
Доставчиците на анотации спазват строги протоколи за сигурност на данните, като например съответствие с HIPAA, и използват анотирани данни, за да запазят поверителността на пациента, докато анотират чувствителна медицинска информация.
Анотираните набори от данни обучават модели на изкуствен интелект да разпознават маркери на заболявания в медицински изображения или текст. Например, изкуственият интелект може да идентифицира стадии на рак в онкологията или да открива сърдечни заболявания в кардиологията, подобрявайки ранната диагностика и резултатите от лечението.
Използват се усъвършенствани инструменти за анотиране и специфичен за дадена област софтуер, като например DICOM viewers за медицинско изобразяване, наред с човешкия опит, за да се гарантира висока точност при етикетирането на медицински данни.
Shaip съчетава експерти в областта, усъвършенствани инструменти за анотиране и надежден процес за осигуряване на качеството, за да предоставя прецизни и мащабируеми анотации на медицински данни, съобразени с нуждите на клиентите. Те са специализирани в радиология, онкология, кардиология и други области на здравеопазването.
Цената зависи от вида, обема и сложността на данните, както и от необходимото ниво на експертиза. Shaip предоставя персонализирано ценообразуване въз основа на специфичните изисквания на проекта.
