Lås upp komplex information i ostrukturerad data med enhetsextraktion och igenkänning
Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.
Det finns en ökande efterfrågan på att analysera ostrukturerad, komplex medicinsk data för att avslöja oupptäckta insikter. Annotering av medicinska data kommer till undsättning.
Hälso- och sjukvårdsbranschen är starkt beroende av noggrann dataanteckning för att driva AI- och maskininlärningsapplikationer, vilket driver framsteg inom diagnostik och behandling.
80 % av data inom hälso- och sjukvården är ostrukturerad, vilket gör den oåtkomlig. Åtkomst till data kräver betydande manuella åtgärder, vilket begränsar mängden användbar data. Att förstå text inom den medicinska domänen kräver en djup förståelse av dess terminologi för att frigöra dess potential. Shaip ger dig expertisen att kommentera hälso- och sjukvårdsdata för att förbättra AI-motorer i stor skala. Annotering av medicinska data spelar en avgörande roll för att möjliggöra avancerade hälso- och sjukvårdslösningar och stödja utvecklingen av AI-teknik inom hälso- och sjukvården.
Den globala installerade basen av lagringskapacitet kommer att nå 11.7 zettabyte in 2023
80% av data runt om i världen är ostrukturerad, vilket gör den föråldrad och oanvändbar.
Vi erbjuder annoteringstjänster för medicinska data, inklusive annotering av medicinska texter för användning i maskininlärningsalgoritmer, som hjälper organisationer att extrahera viktig information i ostrukturerad medicinsk data, t.ex. läkarjournaler, EHR-sammanfattningar för in-/utskrivningar, patologirapporter etc., som hjälper maskiner att identifiera de kliniska enheter som finns i en given text eller bild. Våra behöriga domänexperter kan hjälpa dig att leverera domänspecifika insikter – t.ex. symtom, sjukdomar, allergier och medicinering, för att bidra till insikter för vård.
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 hälsovårdsrelaterade användningsfall för naturlig språkbehandling (NLP), inklusive kategorisering av medicinsk text, identifiering av namngivna enheter, textanalys och träning av maskininlärningsalgoritmer för diagnostik och avvikelsedetektering i medicinska texter
Våra tjänster för medicinska annoteringar möjliggör AI-noggrannhet inom hälso- och sjukvården. Vi märker noggrant medicinska bilder, texter och ljud och använder vår expertis för att utbilda AI-modeller. Vårt expertteam, inklusive medicinska experter och vårdpersonal, övervakar och validerar annoteringsprocessen för att säkerställa klinisk noggrannhet och efterlevnad. Dessa modeller förbättrar diagnostik, behandlingsplanering och patientvård. Säkerställ högkvalitativa och tillförlitliga data för avancerade medicinska teknikapplikationer. Vi förstår den betydande ansträngning som krävs för att uppfylla stränga kvalitets- och efterlevnadsstandarder inom medicinsk dataannotering. Lita på oss för att förbättra din AI:s medicinska kompetens.
Förbättra medicinsk AI genom att kommentera visuell data från röntgenbilder, datortomografi och magnetkameraundersökningar. Medicinsk bildannotering och bildannotering är specialiserade processer som involverar expertdriven märkning av komplexa medicinska bilder för att skapa högkvalitativa datamängder för AI-system inom hälso- och sjukvården.
Viktiga annoteringsuppgifter inkluderar bildklassificering (tilldela etiketter till bilder), objektdetektering (identifiera och lokalisera objekt som tumörer), bildsegmentering (dela upp bilder i meningsfulla segment) och användning av segmenteringsmasker och avgränsningsramar för exakt och detaljerad annotering av medicinska bilder.
Vässa AI-inlärningen med klassificeringar och segmenteringar i medicinska filmer. Förbättra din kirurgiska AI och patientövervakning för förbättrad vårdleverans och diagnostik. Annoterade medicinska videor är viktiga för kliniska tillämpningar och stöder verklig användning inom patientvård.
Effektivisera utvecklingen av medicinsk AI med expertkommenterad textdata, utarbetad av skickliga medicinska kommentatorer och dataannotatorer. Analysera och berika snabbt stora textvolymer, från handskrivna anteckningar till försäkringsrapporter. Säkerställ korrekta och handlingsbara insikter för framsteg inom hälso- och sjukvården.
Effektivisera medicinsk dokumentation genom att konvertera den till universella koder med AI-kodning, med hjälp av data som samlats in från olika vårdcentraler. Säkerställ noggrannhet, förbättra faktureringseffektiviteten och stöd sömlös leverans av vårdtjänster med avancerad AI-hjälp vid kodning av patientjournaler.
Utnyttja NLP-expertis för att kommentera och märka medicinska ljuddata korrekt, med medicinsk personal involverad i annoteringsprocessen. Skapa röstassisterade system för sömlös klinisk verksamhet och integrera AI i olika röstaktiverade hälsovårdsprodukter. Förbättra diagnostisk precision med expertkunskap inom ljuddatakurering.
Vid annotering av medicinska data använder märkningsprocessen ofta specialiserade annoteringsverktyg, inklusive DICOM-visare för grundläggande bildannoteringsuppgifter. Medan DICOM-visare ofta används av radiologer för rutinarbete, är avancerade annoteringsverktyg viktiga för korrekt och effektiv märkning, särskilt när man förbereder data för maskininlärning och djupinlärning. Annoteringsprocessen skiljer sig generellt åt beroende på en klients krav men involverar 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
Avancerade AI- och ML-algoritmer förändrar hälso- och sjukvården genom att använda olika medicinska processer. Annoterad data spelar en avgörande roll i medicinska tillämpningar och stöder hälso- och sjukvårdsorganisationer i att utveckla och utbilda noggranna AI-modeller för diagnostik, sjukdomsidentifiering och avvikelsedetektering. Dessa banbrytande tekniker möjliggör automatisering av hälso- och sjukvården, vilket leder till förbättrad effektivitet, precision och patientvård. För att bättre förstå deras potentiella inverkan, låt oss utforska följande användningsfall:
Vår tjänst för annotering av röntgenbilder vässar AI-diagnostik och inkluderar ett extra lager av expertis. Varje röntgen-, MR- och CT-skanning är noggrant märkt och granskad av en ämnesexpert. Dessa annoterade bilder fungerar som träningsdata för att träna maskininlärningsmodeller och ML-modeller för radiologidiagnostik. Detta extra steg i träning och granskning identifierar avvikelser och sjukdomar.
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.
Vår bildannoteringstjänst inom tandvård märker tandbilder med fokus på att identifiera olika medicinska tillstånd för att förbättra AI-diagnosverktyg. Genom att korrekt identifiera karies, tandställningsproblem och andra tandtillstånd ger våra små och medelstora företag AI möjlighet att förbättra patientresultaten och stödja tandläkare i exakt behandlingsplanering och tidig upptäckt.
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.
2.1 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.
Tillsammans med generisk medicinsk NER-annotering kan vi också arbeta med domänspecifika annoteringar som onkologi, radiologi, etc. Här är de onkologispecifika NER-entiteterna som kan annoteras – Cancerproblem, Histologi, Cancerstadium, TNM-stadium, Cancergrad, Dimension, Klinisk status, Tumörmarkörtest, Cancermedicin, Cancerkodkirurgi, Kroppskirurgi, Genterapi
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.
Efter att ha identifierat och kommenterat kliniska enheter tilldelar vi också relevant relation mellan enheterna. Relationer kan finnas mellan två eller flera begrepp.
Tillsammans med att identifiera kliniska enheter och relationer kan vi också tilldela de kliniska enheternas status, negation och ämne.
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.
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.
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.
Anteckning av RXNORM-koder enligt riktlinjerna. För varje märkt medicinsk kod kommer även bevisen (textutdrag) som styrker märkningsbeslutet att annoteras tillsammans med koden.
Anteckning av SNOMED-koder enligt riktlinjerna. För varje märkt medicinsk kod kommer även bevisen (textutdrag) som styrker märkningsbeslutet att annoteras tillsammans med koden.
Anteckning av UMLS-koder enligt riktlinjerna. För varje märkt medicinsk kod kommer även bevisen (textutdrag) som styrker märkningsbeslutet att annoteras tillsammans med koden.
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.
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.
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.
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: Annotering av 6,000 XNUMX medicinska fall var tvungna att göras noggrant inom en strikt tidsram, med tanke på känsligheten av hälso- och sjukvårdsdata. Strikt efterlevnad av uppdaterade kliniska riktlinjer och sekretessregler som HIPAA krävdes för att säkerställa kvalitetsannoteringar och efterlevnad, vilket är särskilt viktigt för klinisk diagnostik för att bibehålla datasetets integritet och uppfylla myndighetskrav.
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.
Dedikerade och utbildade team:
Högsta processeffektivitet säkerställs med:
Den patenterade plattformen erbjuder fördelar:
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.
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.
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.
Vår beprövade process för datakvalitetssäkring, teknologivalideringar och flera stadier av QA, hjälper oss att leverera klassens bästa kvalitet som ofta överträffar förväntningarna.
Vi är certifierade för att upprätthålla de högsta standarderna för datasäkerhet med integritet samtidigt som vi arbetar med våra kunder för att säkerställa konfidentialitet
Som experter på att kurera, utbilda och leda team av kvalificerade arbetare kan vi säkerställa att projekt levereras inom budget.
Hög nätverksupptid och leverans i tid av data, tjänster och lösningar.
Med en pool av resurser på land och till havs kan vi bygga och skala team efter behov för olika användningsfall.
Med kombinationen av en global arbetsstyrka, robust plattform och operativa processer designade av 6 sigma svarta bälten, hjälper Shaip till att lansera de mest utmanande AI-initiativen.
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.
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?
Med data som lägger grunden för sjukvård måste vi förstå dess roll, verkliga implementeringar och utmaningar. Läs vidare för att ta reda på...
Kontakta oss nu för att lära dig hur vi kan samla in och kommentera dataset för din unika AI/ML-lösning
Medicinsk dataannotering är processen att märka medicinsk text, bilder, ljud och video för att träna AI-modeller. Det är avgörande för att utveckla exakta AI-system som förbättrar diagnostik, behandlingsplanering och patientvård.
Genom att tillhandahålla märkta datamängder kan AI-modeller lära sig att känna igen mönster i komplexa medicinska data, såsom att identifiera sjukdomar i röntgenbilder eller extrahera viktig information från kliniska anteckningar. Detta förbättrar precisionen och tillförlitligheten hos AI-tillämpningar inom hälso- och sjukvården.
Annotering av medicinska data inkluderar märkning av kliniska anteckningar, elektroniska patientjournaler (EHR), röntgenbilder, MR-bilder, datortomografi, patologirapporter och ljuddata som läkares diktering.
Annoterad medicinsk text gör det möjligt för modeller för naturlig språkbehandling (NLP) att extrahera och tolka klinisk information, såsom symtom, sjukdomar eller mediciner, från ostrukturerad data som läkaranteckningar eller utskrivningssammanfattningar.
Att kommentera medicinska data kräver hantering av ostrukturerad och komplex information, säkerställande av klinisk noggrannhet och efterlevnad av sekretessregler som HIPAA. Det kräver också expertis inom medicinsk terminologi och domänkunskap.
Annoteringsleverantörer följer strikta datasäkerhetsprotokoll som HIPAA-efterlevnad och använder avidentifierade data för att upprätthålla patientens integritet samtidigt som de antecknar känslig medicinsk information.
Annoterade datamängder tränar AI-modeller att känna igen sjukdomsmarkörer i medicinska bilder eller text. Till exempel kan AI identifiera cancerstadier inom onkologi eller upptäcka hjärtsjukdomar inom kardiologi, vilket förbättrar tidig diagnos och behandlingsresultat.
Avancerade annoteringsverktyg och domänspecifik programvara, såsom DICOM-visare för medicinsk avbildning, används tillsammans med mänsklig expertis för att säkerställa hög noggrannhet vid märkning av medicinska data.
Shaip kombinerar experter inom området, avancerade annoteringsverktyg och en robust kvalitetssäkringsprocess för att leverera exakt och skalbar medicinsk dataannotering skräddarsydd efter kundernas behov. De specialiserar sig inom radiologi, onkologi, kardiologi och andra hälsovårdsområden.
Kostnaden beror på datatyp, volym och komplexitet, samt den expertisnivå som krävs. Shaip erbjuder anpassade priser baserade på specifika projektkrav.
