Dataanteckning för Healthcare AI
Lås upp komplex information i ostrukturerad data med enhetsextraktion och igenkänning
Utvalda klienter
Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.
80 % av data inom sjukvårdsdomänen är ostrukturerad, vilket gör den otillgänglig. Att komma åt data kräver betydande manuella ingrepp, vilket begränsar mängden användbar data. Att förstå text inom det medicinska området kräver en djup förståelse av dess terminologi för att frigöra dess potential. Shaip ger dig expertis för att kommentera hälsodata för att förbättra AI-motorer i stor skala.
IDC, analytikerföretag:
Den globala installerade basen av lagringskapacitet kommer att nå 11.7 zettabyte in 2023
IBM, Gartner och IDC:
80% av data runt om i världen är ostrukturerad, vilket gör den föråldrad och oanvändbar.
Verklig lösning
Analysera data för att upptäcka meningsfulla insikter för att träna NLP-modeller med medicinsk textdataanteckning
Vi erbjuder anteckningstjänster för medicinska data som hjälper organisationer att extrahera kritisk information i ostrukturerad medicinsk data, t.ex. läkaranteckningar, sammanfattningar av EPJ-antagning/utskrivning, patologirapporter, etc., som hjälper maskiner att identifiera de kliniska enheter som finns i en given text eller bild. Våra legitimerade domänexperter kan hjälpa dig att leverera domänspecifika insikter – det vill säga symtom, sjukdomar, allergier och medicinering, för att hjälpa dig att få insikter om vården.
Vi erbjuder även proprietära Medical NER APIs (förutbildade NLP-modeller), som kan automatiskt identifiera och klassificera de namngivna enheterna som presenteras i ett textdokument. Medicinska NER API:er utnyttjar proprietära kunskapsdiagram, med 20 miljoner+ relationer och 1.7 miljoner+ kliniska koncept
Från datalicensiering och insamling till datakommentarer, Shaip har dig täckt.
- Anteckningar och förberedelser av medicinska bilder, videor och texter, inklusive radiografi, ultraljud, mammografi, datortomografi, MRI och fotonemissionstomografi
- Läkemedels- och andra hälsovårdsanvändningsfall för naturlig språkbehandling (NLP), inklusive medicinsk textkategorisering, namngiven enhetsidentifiering, textanalys, etc.
Medicinska anteckningstjänster
Våra tjänster för medicinska kommentarer ger AI-noggrannhet inom sjukvården. Vi märker noggrant medicinska bilder, texter och ljud och använder vår expertis för att träna AI-modeller. Dessa modeller förbättrar diagnostik, behandlingsplanering och patientvård. Säkerställ högkvalitativa, tillförlitliga data för avancerade medicintekniska tillämpningar. Lita på att vi förbättrar din AI:s medicinska kompetens.
Bildanmärkning
Förbättra medicinsk AI genom att kommentera visuella data från röntgenstrålar, CT-skanningar och MRI. Se till att AI-modeller presterar utmärkt i diagnostik och behandling, vägledd av expertdatamärkning. Få bättre patientresultat med överlägsen bildinsikter.
Videonotering
Avancera AI i sjukvården med detaljerad videokommentar. Skärp AI-inlärning med klassificeringar och segmentering i medicinska bilder. Förbättra din kirurgiska AI och patientövervakning för förbättrad sjukvård och diagnostik.
Textnotering
Effektivisera medicinsk AI-utveckling med expertkommentarer i textdata. Analysera och berika snabbt stora textvolymer, från handskrivna anteckningar till försäkringsrapporter. Säkerställ korrekta och handlingsbara insikter för sjukvårdens framsteg.
Ljudanteckning
Utnyttja NLP-expertis för att kommentera och märka medicinsk ljuddata korrekt. Skapa röstassisterade system för sömlös klinisk verksamhet och integrera AI i olika röstaktiverade hälsovårdsprodukter. Förbättra diagnostisk precision med expertljuddatakurering.
Medicinsk kodning
Effektivisera medicinsk dokumentation genom att konvertera den till universella koder med AI medicinsk kodning. Säkerställ noggrannhet, förbättra faktureringseffektiviteten och stödja sömlös leverans av sjukvårdstjänster med banbrytande AI-hjälp vid journalkodning.
Medicinsk anteckningsprocess
Anteckningsprocessen skiljer sig i allmänhet från kundens krav, men den innebär huvudsakligen:
Fas 1: Teknisk domänexpertis (Förstå omfattning och anteckningsriktlinjer)
Fas 2: Utbilda lämpliga resurser för projektet
Fas 3: Återkopplingscykel och QA för de kommenterade dokumenten
Användningsfall för medicinska anteckningar
Avancerade AI- och ML-algoritmer förändrar vården genom att använda olika medicinska processer. Dessa banbrytande teknologier möjliggör sjukvårdsautomatisering, vilket leder till ökad effektivitet, precision och patientvård. För att bättre förstå deras potentiella inverkan, låt oss utforska följande användningsfall:
Radiologi
Vår tjänst för röntgenbildkommentarer skärper AI-diagnostik och inkluderar ett extra lager av expertis. Varje röntgen-, MRI- och CT-skanning är noggrant märkt och granskad av en sakkunnig. Detta extra steg i träning och granskning ökar AI:s förmåga att upptäcka avvikelser och sjukdomar. Det förbättrar noggrannheten innan leverans till våra kunder.
Kardiologi
Vår kardiologifokuserade bildkommentar skärper AI-diagnostik. Vi tar in kardiologiska experter som märker komplexa hjärtrelaterade bilder och tränar våra AI-modeller. Innan vi skickar data till kunder granskar dessa specialister varje bild för att säkerställa högsta noggrannhet. Denna process gör det möjligt för AI att upptäcka hjärtsjukdomar mer exakt.
Tandvård
Vår bildkommentartjänst inom tandvården märker tandbilder för att förbättra AI-diagnosverktyg. Genom att noggrant identifiera karies, anpassningsproblem och andra tandtillstånd, ger våra små och medelstora företag AI möjlighet att förbättra patientresultaten och stödja tandläkare i exakt behandlingsplanering och tidig upptäckt.
Vår expertis
1. Klinisk enhetserkännande/kommentar
En stor mängd medicinsk data och kunskap finns tillgänglig i journalerna främst i ett ostrukturerat format. Medicinsk enhet Annotation gör det möjligt för oss att konvertera ostrukturerad data till ett strukturerat format.
2. Tillskrivningsanteckning
2.1 Medicinegenskaper
Läkemedel och deras egenskaper finns dokumenterade i nästan varje journal, vilket är en viktig del av den kliniska domänen. Vi kan identifiera och kommentera läkemedels olika egenskaper enligt riktlinjer.
2.2 Labbdataattribut
Labbdata åtföljs oftast av deras attribut i en journal. Vi kan identifiera och kommentera de olika attributen för labbdata enligt riktlinjer.
2.3 Kroppsmätningsattribut
Kroppsmätning åtföljs oftast av deras attribut i en journal. Det består mestadels av de vitala tecknen. Vi kan identifiera och kommentera de olika attributen för kroppsmätning.
3. Onkologispecifik NER-anteckning
Tillsammans med generisk medicinsk NER-annotering kan vi också arbeta med domänspecifika annoteringar som onkologi, radiologi, etc. Här är de onkologispecifika NER-enheterna som kan annoteras – Cancerproblem, Histologi, Cancerstadium, TNM-stadium, Cancergrad, Dimension, Klinisk status, Tumörmarkörtest, Cancermedicin, Cancerkirurgi, Strålning, Gen studerad, Variationskod, Kroppsplats
4. Negativ effekt NER & relationsanteckning
Tillsammans med att identifiera och kommentera stora kliniska enheter och relationer, kan vi också kommentera de negativa effekterna av vissa läkemedel eller procedurer. Omfattningen är som följer: Märkning av skadliga effekter och deras orsaker. Tilldela sambandet mellan den negativa effekten och orsaken till effekten.
5. Relationsanteckning
Efter att ha identifierat och kommenterat kliniska enheter tilldelar vi också relevant relation mellan enheterna. Relationer kan finnas mellan två eller flera begrepp.
6. Påståendeanteckning
Tillsammans med att identifiera kliniska enheter och relationer kan vi också tilldela de kliniska enheternas status, negation och ämne.
7. Temporell anteckning
Att kommentera temporära enheter från en journal hjälper till att bygga en tidslinje för patientens resa. Det ger referens och sammanhang till det datum som är kopplat till en specifik händelse. Här är datumenheterna – Diagnosdatum, Procedurdatum, Läkemedelsstartdatum, Läkemedelsslutdatum, Strålningsstartdatum, Strålningsslutdatum, Antagningsdatum, Utskrivningsdatum, Konsultationsdatum, Notera datum, Debut.
8. Avsnittsanteckning
Det hänvisar till processen att systematiskt organisera, märka och kategorisera olika avsnitt eller delar av sjukvårdsrelaterade dokument, bilder eller data, dvs anteckning av relevanta avsnitt från dokumentet och klassificering av avsnitten i deras respektive typer. Detta hjälper till att skapa strukturerad och lättillgänglig information, som kan användas för olika ändamål såsom kliniskt beslutsstöd, medicinsk forskning och sjukvårdsdataanalys.
9. ICD-10-CM & CPT-kodning
Anteckning av ICD-10-CM och CPT-koder enligt riktlinjerna. För varje märkt medicinsk kod kommer även bevisen (textutdrag) som styrker märkningsbeslutet att annoteras tillsammans med koden.
10. RXNORM-kodning
Anteckning av RXNORM-koder enligt riktlinjerna. För varje märkt medicinsk kod kommer även bevisen (textavsnitt) som styrker märkningsbeslutet att annoteras tillsammans med koden.0
11. SNOMED-kodning
Anteckning av SNOMED-koder enligt riktlinjerna. För varje märkt medicinsk kod kommer även bevisen (textutdrag) som styrker märkningsbeslutet att annoteras tillsammans med koden.
12. UMLS-kodning
Anteckning av UMLS-koder enligt riktlinjerna. För varje märkt medicinsk kod kommer även bevisen (textutdrag) som styrker märkningsbeslutet att annoteras tillsammans med koden.
13. CT-skanning
Vår bildkommentartjänst är specialiserad på CT-skanningar för exakt märkning för AI-träning med stort fokus på detaljerade anatomiska strukturer. Ämnesexperter granskar inte bara utan tränar också på varje bild för att få högsta noggrannhet. Denna noggranna process hjälper till vid utvecklingen av diagnostiska verktyg.
14. MRI
Vår MRI-bildkommentartjänst finjusterar AI-diagnostik. Våra ämnesexperter tränar och granskar varje skanning för yttersta precision före leverans. Vi märker MRI-skanningar exakt för att förbättra AI-modellutbildningen. Denna process hjälper dem att lokalisera anomalier och strukturer. Öka noggrannheten i medicinska bedömningar och behandlingsplaner med våra tjänster.
15. RÖNTGEN
Röntgenbildkommentarer skärper AI-diagnostik. Våra experter märker varje bild med omsorg genom att lokalisera frakturer och avvikelser noggrant. De utbildar och granskar också dessa etiketter för högsta noggrannhet innan kunden levereras. Lita på att vi förfinar din AI och får bättre medicinsk bildanalys.
Framgångsberättelser
Anteckning om klinisk försäkring
Förhandsauktoriseringsprocessen är nyckeln för att koppla samman vårdgivare, betalare och se till att behandlingarna följer riktlinjerna. Att kommentera journaler bidrog till att optimera denna process. Den matchade dokument med frågor samtidigt som den följde standarder, vilket förbättrade klientens arbetsflöden.
Problem: Anteckningar av 6,000 XNUMX medicinska fall måste göras inom en strikt tidslinje på ett korrekt sätt, med tanke på känsligheten för sjukvårdsdata. Strikt efterlevnad av uppdaterade kliniska riktlinjer och integritetsbestämmelser som HIPAA behövdes för att säkerställa kvalitetsanteckningar och efterlevnad.
Lösning: Vi kommenterade över 6,000 XNUMX medicinska fall och korrelerade medicinska dokument med kliniska frågeformulär. Detta krävde en noggrann koppling av bevis till svar samtidigt som man följde kliniska riktlinjer. De viktigaste utmaningarna som togs upp var snäva deadlines för en stor datamängd och att hantera ständigt utvecklande kliniska standarder.
Skäl att välja Shaip som din pålitliga medicinska anteckningspartner
Personer
Dedikerade och utbildade team:
- 30,000+ medarbetare för dataskapande, märkning och kvalitetssäkring
- Godkänd projektledningsteam
- Erfaren produktutvecklingsteam
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Behandla
Högsta processeffektivitet säkerställs med:
- Robust 6 Sigma Stage-Gate-process
- Ett dedikerat team med 6 Sigma-svarta bälten - Viktiga processägare och kvalitetskrav
- Kontinuerlig förbättring och återkopplingsslinga
plattform
Den patenterade plattformen erbjuder fördelar:
- Webbaserad end-to-end-plattform
- Oklanderlig kvalitet
- Snabbare TAT
- Sömlös leverans
Varför Shaip?
Dediker team
Det uppskattas att dataforskare spenderar över 80 % av sin tid med att förbereda data. Med outsourcing kan ditt team fokusera på utvecklingen av robusta algoritmer, vilket överlåter den tråkiga delen av att samla in de namngivna datauppsättningarna för enhetsigenkänning till oss.
Skalbarhet
En genomsnittlig ML-modell skulle kräva insamling och taggning av stora bitar av namngivna datauppsättningar, vilket kräver att företag drar in resurser från andra team. Med partners som oss erbjuder vi domänexperter som enkelt kan skalas upp i takt med att ditt företag växer.
Bättre kvalité
Dedikerade domänsexperter som kommenterar dag in och dag ut kommer-vilken dag som helst-att göra ett överlägset jobb jämfört med ett team, som måste rymma annoteringsuppgifter i sina upptagna scheman. Det behöver inte sägas att det ger bättre utdata.
Operativ Excellence
Vår beprövade process för datakvalitetssäkring, teknologivalideringar och flera stadier av QA, hjälper oss att leverera den bästa kvaliteten i klassen som ofta överträffar förväntningarna.
Säkerhet med integritet
Vi är certifierade för att upprätthålla de högsta standarderna för datasäkerhet med integritet samtidigt som vi arbetar med våra kunder för att säkerställa konfidentialitet
konkurrenskraftig prissättning
Som experter på att kurera, utbilda och leda team av kvalificerade arbetare kan vi säkerställa att projekt levereras inom budget.
Rekommenderade resurser
Blogg
Named Entity Recognition (NER) – Konceptet, typer
Named Entity Recognition (NER) hjälper dig att utveckla förstklassiga maskininlärnings- och NLP-modeller. Lär dig NER-användningsfall, exempel och mycket mer i detta superinformativa inlägg.
Blogg
5 frågor att ställa innan du anlitar en Healthcare Labeling Co.
Datauppsättning för hälso- och sjukvård av hög kvalitet förbättrar resultatet av den AI-baserade medicinska modellen. Men hur väljer man rätt leverantör av märkningstjänster för vårddata?
Blogg
Rollen för datainsamling och annotering inom sjukvården
Med data som lägger grunden för sjukvård måste vi förstå dess roll, verkliga implementeringar och utmaningar. Läs vidare för att ta reda på...
Letar du efter experter på vårdkommentarer för komplexa projekt?
Kontakta oss nu för att lära dig hur vi kan samla in och kommentera dataset för din unika AI/ML-lösning
Vanliga frågor (FAQ)
Named Entity Recognition är en del av Natural Language Processing. Det primära syftet med NER är att bearbeta strukturerad och ostrukturerad data och klassificera dessa namngivna enheter i fördefinierade kategorier. Några vanliga kategorier inkluderar namn, plats, företag, tid, monetära värden, evenemang och mer.
I ett nötskal handlar NER om:
Namngiven enhetsigenkänning/detektion – Identifiera ett ord eller en serie ord i ett dokument.
Namngiven enhetsklassificering – Klassificering av alla upptäckta enheter i fördefinierade kategorier.
Natural Language-behandling hjälper till att utveckla intelligenta maskiner som kan extrahera mening ur tal och text. Machine Learning hjälper dessa intelligenta system att fortsätta lära sig genom att träna på stora mängder naturliga språkdata. Generellt består NLP av tre huvudkategorier:
Förstå språkets struktur och regler – Syntax
Härleda betydelsen av ord, text och tal och identifiera deras relationer – Semantik
Identifiera och känna igen talade ord och omvandla dem till text – Tal
Några av de vanligaste exemplen på en förutbestämd enhetskategorisering är:
Person: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Plats: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brasilien, Cambridge
Organisation: Samsung, Disney, Yale University, Google
Tid: 15.35, 12,
De olika metoderna för att skapa NER-system är:
Ordboksbaserade system
Regelbaserade system
Maskininlärningsbaserade system
Effektiviserad kundsupport
Effektiva mänskliga resurser
Förenklad innehållsklassificering
Optimera sökmotorer
Korrekt innehållsrekommendation