- Какво правим
-
-
-
Специалност
-
-
-
- Готови данни
-
- Решения
- платформа
- Компанията
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.
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 текст в областта на медицината изисква задълбочено разбиране на неговата терминология, за да отключите потенциала му. Shaip ви предоставя опит за анотиране на здравни данни, за да подобрите AI двигателите в мащаб.
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.
Ние предлагаме услуги за анотиране на медицински данни, които помагат на организациите да извлекат критична информация в неструктурирани медицински данни, т.е. бележки от лекар, резюмета за прием/изписване от EHR, доклади за патология и т.н., които помагат на машините да идентифицират клиничните единици, присъстващи в даден текст или изображение. Нашите акредитирани експерти по домейни могат да ви помогнат да предоставите специфични за домейни прозрения – т.е. симптоми, болести, алергии и лекарства, за да ви помогнат да получите прозрения 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.
Нашите услуги за медицински пояснения дават възможност на AI точността в здравеопазването. Ние щателно етикетираме медицински изображения, текстове и аудио, като използваме нашия опит за обучение на AI модели. Тези модели подобряват диагностиката, планирането на лечението и грижите за пациентите. Осигурете висококачествени и надеждни данни за приложения с напреднали медицински технологии. Доверете ни се, за да подобрим медицинските умения на вашия AI.
Подобрете медицинския AI чрез анотиране на визуални данни от рентгенови лъчи, компютърна томография и ядрено-магнитен резонанс. Уверете се, че AI моделите се представят отлично при диагностика и лечение, ръководени от етикетиране на експертни данни. Получете по-добри резултати за пациентите с превъзходни изображения.
Усъвършенстван AI в здравеопазването с подробна видео анотация. Изостряйте обучението на AI с класификации и сегментиране в медицински кадри. Подобрете своя хирургичен AI и наблюдението на пациентите за подобрено предоставяне на здравни грижи и диагностика.
Оптимизирайте разработването на медицински AI с експертно анотирани текстови данни. Бързо анализирайте и обогатете огромни текстови обеми, от ръкописни бележки до застрахователни доклади. Осигурете точни и практични прозрения за напредък в здравеопазването.
Възползвайте се от експертизата на NLP, за да коментирате и етикетирате точно медицинските аудио данни. Създайте гласово подпомагани системи за безпроблемни клинични операции и интегрирайте AI в различни гласово активирани здравни продукти. Подобрете диагностичната прецизност с експертно управление на аудио данни.
Опростете медицинската документация, като я преобразувате в универсални кодове с медицинско кодиране с изкуствен интелект. Осигурете точност, подобрете ефективността на фактурирането и поддържайте безпроблемно предоставяне на здравни услуги с авангардна AI помощ при кодиране на медицински досиета.
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 AI и ML алгоритми трансформират здравеопазването чрез използване на различни медицински процеси. Тези авангардни технологии позволяват автоматизация на здравеопазването, което води до подобрена ефективност, прецизност и грижа за пациентите. За да разберем по-добре потенциалното им въздействие, нека проучим следните случаи на употреба:
Нашата услуга за анотации на радиологични изображения изостря AI диагностиката и включва допълнителен слой експертен опит. Всяко рентгеново, ядрено-магнитен резонанс и компютърна томография е щателно етикетирано и прегледано от експерт по предмета. Тази допълнителна стъпка в обучението и прегледа повишава способността на AI да открива аномалии и заболявания. Повишава точността преди доставка до нашите клиенти.
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 анотации на изображения в стоматологията етикетира дентални изображения, за да подобри диагностичните инструменти с изкуствен интелект. Чрез точно идентифициране на кариес, проблеми с подравняването и други зъбни състояния, нашите МСП дават възможност на AI да подобрява резултатите за пациентите и да подкрепя 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.
Наред с общата медицинска анотация за NER, можем да работим и върху специфични за домейни анотации като онкология, радиология и т.н. Ето специфичните за онкологията NER единици, които могат да бъдат анотирани – проблем с рака, хистология, стадий на рак, стадий на TNM, степен на рак, измерение, Клиничен статус, Тест за туморен маркер, Лечение на рака, Хирургия на рака, 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: Анотацията на 6,000 медицински случая трябваше да бъде направена точно в рамките на стриктно време, като се има предвид чувствителността на здравните данни. Беше необходимо стриктно спазване на актуализираните клинични насоки и разпоредби за поверителност като HIPAA, за да се гарантират качествени пояснения и съответствие.
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:
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
Разпознаването на именуван обект е част от обработката на естествен език. Основната цел на NER е да обработва структурирани и неструктурирани данни и да класифицира тези наименувани обекти в предварително дефинирани категории. Някои често срещани категории включват име, местоположение, компания, време, парични стойности, събития и др.
Накратко, NER се занимава с:
Разпознаване/откриване на именуван обект – Идентифициране на дума или поредица от думи в документ.
Класификация на именуван обект – Класифициране на всеки открит обект в предварително дефинирани категории.
Обработката на естествен език помага за разработването на интелигентни машини, способни да извличат значение от реч и текст. Машинното обучение помага на тези интелигентни системи да продължат да се учат чрез обучение на големи количества набори от данни на естествен език. Най-общо НЛП се състои от три основни категории:
Разбиране на структурата и правилата на езика – Синтаксис
Извличане на значението на думи, текст и реч и идентифициране на техните взаимоотношения – Семантика
Идентифициране и разпознаване на изговорени думи и преобразуването им в текст – Реч
Някои от често срещаните примери за предварително определена категоризация на обект са:
Лице: Майкъл Джексън, Опра Уинфри, Барак Обама, Сюзън Сарандън
местоположение: Канада, Хонолулу, Банкок, Бразилия, Кеймбридж
Организация: Samsung, Disney, Yale University, Google
Time: 15.35, 12 часа,
Различните подходи за създаване на NER системи са:
Системи, базирани на речници
Системи, базирани на правила
Системи, базирани на машинно обучение
Рационализирана поддръжка на клиенти
Ефективни човешки ресурси
Опростена класификация на съдържанието
Оптимизиране на търсачките
Препоръка за точно съдържание