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.
Medicinsk anteckningsprocess
Anteckningsprocessen skiljer sig i allmänhet från kundens krav, men den innebär huvudsakligen:
Fas 1: Teknisk domänexpertis (förstå projektets omfattning och riktlinjer för kommentarer)
Fas 2: Utbilda lämpliga resurser för projektet
Fas 3: Återkopplingscykel och QA för de kommenterade dokumenten
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. Relationsanteckning
Efter att ha identifierat och kommenterat kliniska enheter tilldelar vi också relevant relation mellan enheterna. Relationer kan finnas mellan två eller flera begrepp.
4. Anteckning om negativ effekt
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. PHI-avidentifiering
Våra avidentifieringsfunktioner för PHI / PII inkluderar borttagning av känslig information som namn och personnummer som direkt eller indirekt kan ansluta en individ till deras personuppgifter. Det är vad patienter förtjänar och HIPAA kräver.
6. Elektroniska journaler (EMR)
Läkare får betydande insikter från elektroniska journaler (EMR) och kliniska läkarrapporter. Våra experter kan extrahera komplex medicinsk text som kan användas i sjukdomsregister, kliniska prövningar och hälsorevisioner.
7. Status/Negation/Ämne
Tillsammans med att identifiera kliniska enheter och relationer kan vi också tilldela de kliniska enheternas status, negation och ämne.
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