Dataanteckning för Healthcare AI

Människodriven medicinsk dataanteckning

Lås upp komplex information i ostrukturerad data med enhetsextraktion och igenkänning

Medicinsk dataanteckning

Utvalda klienter

Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.

amason
Google
Microsoft
Cogknit
Det finns en ökande efterfrågan på att analysera ostrukturerad, komplex medicinsk data för att avslöja oupptäckta insikter. Medicinsk dataanteckning kommer till undsättning

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

Verklig lösning

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:

Domänkompetens

Fas 1: Teknisk domänexpertis (förstå projektets omfattning och riktlinjer för kommentarer)

Utbildningsresurser

Fas 2: Utbilda lämpliga resurser för projektet

Qa dokument

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.

Clinical Entity Annotation
Medicinegenskaper

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.

Labbdataattribut
Kroppsmätningsattribut

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.

Relationsanteckning
Anteckning om negativa effekter

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.

Avidentifiera dokument med fri text
Emr

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.

Status-Negation-Ämne

Skäl att välja Shaip som din pålitliga medicinska anteckningspartner

Personer

Personer

Dedikerade och utbildade team:

  • 30,000+ medarbetare för dataskapande, märkning och kvalitetssäkring
  • Godkänd projektledningsteam
  • Erfaren produktutvecklingsteam
  • Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Behandla

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

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.

Shaip Kontakta oss

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

  • Genom att registrera mig godkänner jag Shaip Sekretesspolicy och Användarvillkor och ge mitt samtycke till att ta emot B2B marknadsföringskommunikation från Shaip.

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