Anodi Data ar gyfer AI Gofal Iechyd
Datgloi gwybodaeth gymhleth mewn data distrwythur gydag echdynnu a chydnabod endid
Cleientiaid dan Sylw
Grymuso timau i adeiladu cynhyrchion AI sy'n arwain y byd.
Mae 80% o'r data yn y maes gofal iechyd yn ddistrwythur, sy'n golygu ei fod yn anhygyrch. Mae angen ymyrraeth sylweddol â llaw er mwyn cael mynediad at y data, sy'n cyfyngu ar faint o ddata y gellir ei ddefnyddio. Mae deall testun yn y maes meddygol yn gofyn am ddealltwriaeth ddofn o'i derminoleg i ddatgloi ei botensial. Mae Shaip yn darparu'r arbenigedd i anodi data gofal iechyd i wella peiriannau AI ar raddfa.
IDC, Cwmni Dadansoddol:
Bydd y sylfaen gapasiti storio sydd wedi'i gosod ledled y byd yn cyrraedd 11.7 zettabytes in 2023
IBM, Gartner ac IDC:
80% o'r data o gwmpas y byd yn anstrwythuredig, gan ei wneud yn anarferedig ac yn annefnyddiadwy.
Datrysiad y Byd Go Iawn
Dadansoddi data i ddarganfod mewnwelediadau ystyrlon i hyfforddi modelau NLP gydag Anodi Data Testun Meddygol
Rydym yn cynnig gwasanaethau anodi Data Meddygol sy'n helpu sefydliadau i dynnu gwybodaeth hanfodol mewn data meddygol anstrwythuredig, hy, nodiadau Meddyg, crynodebau derbyn/rhyddhau EHR, adroddiadau patholeg, ac ati, sy'n helpu peiriannau i nodi'r endidau clinigol sy'n bresennol mewn testun neu ddelwedd benodol. Gall ein harbenigwyr parth credential eich helpu i gyflwyno mewnwelediadau parth-benodol - hy, symptomau, afiechyd, alergeddau a meddyginiaeth, i helpu i ysgogi mewnwelediadau ar gyfer gofal.
Rydym hefyd yn cynnig APIs NER Meddygol perchnogol (modelau NLP sydd wedi'u hyfforddi ymlaen llaw), sy'n gallu nodi'n awtomatig a dosbarthu'r endidau a enwir a gyflwynir mewn dogfen destun. Mae APIs NER meddygol yn ysgogi graff gwybodaeth berchnogol, gyda pherthnasoedd 20M+ a 1.7M+ o gysyniadau clinigol
O drwyddedu a chasglu data, i anodi data, mae Shaip wedi rhoi sylw ichi.
- Anodi a pharatoi delweddau meddygol, fideos, a thestunau, gan gynnwys radiograffeg, uwchsain, mamograffeg, sganiau CT, MRIs, a tomograffeg allyriadau ffoton
- Achosion defnydd fferyllol a gofal iechyd eraill ar gyfer prosesu iaith naturiol (NLP), gan gynnwys categoreiddio testun meddygol, adnabod endid a enwir, dadansoddi testun, ac ati.
Proses Anodi Meddygol
Yn gyffredinol, mae'r broses anodi yn wahanol i ofyniad cleient ond mae'n ymwneud yn bennaf â:
Cyfnod 1: Arbenigedd maes technegol (Deall cwmpas a chanllawiau anodi)
Cyfnod 2: Hyfforddi adnoddau priodol ar gyfer y prosiect
Cyfnod 3: Cylch adborth a sicrwydd ansawdd y dogfennau anodedig
Ein Harbenigedd
1. Cydnabod/Anodi Endid Clinigol
Mae llawer iawn o ddata a gwybodaeth feddygol ar gael yn y cofnodion meddygol yn bennaf mewn fformat anstrwythuredig. Mae anodi endid meddygol yn ein galluogi i drosi data anstrwythuredig i fformat strwythuredig.
2. Anodiad Attodiad
2.1 Nodweddion Meddygaeth
Mae meddyginiaethau a'u priodoleddau wedi'u dogfennu ym mron pob cofnod meddygol, sy'n rhan bwysig o'r maes clinigol. Gallwn nodi ac anodi nodweddion amrywiol meddyginiaethau yn unol â chanllawiau.
2.2 Priodoleddau Data Lab
Mae eu priodoleddau mewn cofnod meddygol yn cyd-fynd yn bennaf â data labordy. Gallwn nodi ac anodi nodweddion amrywiol data labordy yn unol â chanllawiau.
2.3 Nodweddion Mesur Corff
Mae eu priodoleddau mewn cofnod meddygol yn cyd-fynd yn bennaf â mesuriad y corff. Mae'n cynnwys yr arwyddion hanfodol yn bennaf. Gallwn nodi ac anodi nodweddion amrywiol mesur corff.
3. Anodi NER Penodol Oncoleg
Ynghyd ag anodiadau NER meddygol generig, gallwn hefyd weithio ar anodiadau parth-benodol fel oncoleg, radioleg, ac ati. Dyma'r endidau NER penodol i oncoleg y gellir eu hanodi - problem canser, Histoleg, cam Canser, cam TNM, gradd Canser, Dimensiwn, Statws clinigol, prawf marciwr tiwmor, meddygaeth canser, llawdriniaeth canser, Ymbelydredd, genynnau a astudiwyd, Cod amrywiad, safle'r corff
4. Effaith Andwyol NER & Anodi Perthynas
Ynghyd â nodi ac anodi endidau a pherthnasoedd clinigol mawr, gallwn hefyd anodi effeithiau andwyol rhai cyffuriau neu weithdrefnau. Mae'r cwmpas fel a ganlyn: Labelu effeithiau andwyol a'u hasiantau achosol. Pennu'r berthynas rhwng yr effaith andwyol ac achos yr effaith.
5. Anodiad Perthynas
Ar ôl nodi ac anodi endidau clinigol, rydym hefyd yn neilltuo perthynas berthnasol rhwng yr endidau. Gall perthnasoedd fodoli rhwng dau gysyniad neu fwy.
6. Anodiad haeriad
Ynghyd â nodi endidau clinigol a pherthnasoedd, gallwn hefyd aseinio Statws, Negiad a Phwnc yr endidau clinigol.
7. Anodi Tymmorol
Mae anodi endidau tymhorol o gofnod meddygol yn helpu i adeiladu llinell amser o daith y claf. Mae'n rhoi cyfeiriad a chyd-destun i'r dyddiad sy'n gysylltiedig â digwyddiad penodol. Dyma'r endidau dyddiad - Dyddiad diagnosis, Dyddiad y weithdrefn, Dyddiad dechrau'r feddyginiaeth, Dyddiad gorffen y feddyginiaeth, Dyddiad dechrau'r Ymbelydredd, Dyddiad gorffen Ymbelydredd, Dyddiad derbyn, Dyddiad rhyddhau, Dyddiad yr ymgynghoriad, Nodyn dyddiad, Dechreuad.
8. Anodi Adran
Mae'n cyfeirio at y broses o drefnu, labelu a chategoreiddio gwahanol adrannau neu rannau o ddogfennau, delweddau neu ddata sy'n ymwneud â gofal iechyd yn systematig hy, anodi adrannau perthnasol o'r ddogfen a dosbarthu'r adrannau yn eu mathau priodol. Mae hyn yn helpu i greu gwybodaeth strwythuredig y gellir ei chyrchu'n hawdd, y gellir ei defnyddio at wahanol ddibenion megis cymorth i wneud penderfyniadau clinigol, ymchwil feddygol, a dadansoddi data gofal iechyd.
9. Codio ICD-10-CM & CPT
Anodi codau ICD-10-CM a CPT yn unol â'r canllawiau. Ar gyfer pob cod meddygol wedi'i labelu, bydd y dystiolaeth (pytiau testun) sy'n cadarnhau'r penderfyniad labelu hefyd yn cael ei anodi ynghyd â'r cod.
10. Codio RXNORM
Anodi codau RXNORM yn unol â'r canllawiau. Ar gyfer pob cod meddygol wedi'i labelu, bydd y dystiolaeth (pytiau testun) sy'n cadarnhau'r penderfyniad labelu hefyd yn cael ei anodi ynghyd â'r cod.0
11. Codio SNOMED
Anodi codau SNOMED yn unol â'r canllawiau. Ar gyfer pob cod meddygol wedi'i labelu, bydd y dystiolaeth (pytiau testun) sy'n cadarnhau'r penderfyniad labelu hefyd yn cael ei anodi ynghyd â'r cod.
12. Codio UMLS
Anodi codau UMLS yn unol â'r canllawiau. Ar gyfer pob cod meddygol wedi'i labelu, bydd y dystiolaeth (pytiau testun) sy'n cadarnhau'r penderfyniad labelu hefyd yn cael ei anodi ynghyd â'r cod.
Rhesymau i ddewis Shaip fel eich Partner Anodi Meddygol dibynadwy
Pobl
Timau pwrpasol a hyfforddedig:
- 30,000+ o gydweithredwyr ar gyfer Creu Data, Labelu a SA
- Tîm Rheoli Prosiect Credentialed
- Tîm Datblygu Cynnyrch Profiadol
- Tîm Cyrchu ac Ymuno Pyllau Talent
Proses
Sicrheir effeithlonrwydd proses uchaf gyda:
- Proses Porth Llwyfan 6 Sigma cadarn
- Tîm ymroddedig o 6 gwregys du Sigma - Perchnogion prosesau allweddol a chydymffurfiaeth ag ansawdd
- Dolen Gwelliant ac Adborth Parhaus
Llwyfan
Mae'r platfform patent yn cynnig buddion:
- Llwyfan o'r dechrau i'r diwedd ar y we
- Ansawdd Impeccable
- TAT cyflymach
- Dosbarthu Di-dor
Adnoddau a Argymhellir
Blog
Cydnabod Endid a Enwir (NER) – Y Cysyniad, Mathau
Mae Cydnabod Endid a Enwir (NER) yn eich helpu i ddatblygu modelau dysgu peiriant a NLP o'r radd flaenaf. Dysgwch achosion defnydd NER, enghreifftiau, a llawer mwy yn y swydd hynod addysgiadol hon.
Blog
5 Cwestiwn i'w Gofyn Cyn i Chi Hurio Cwmni Labelu Gofal Iechyd.
Mae set ddata gofal iechyd hyfforddiant o safon yn gwella canlyniad y model meddygol sy'n seiliedig ar AI. Ond sut i ddewis y darparwr gwasanaethau labelu data gofal iechyd cywir?
Blog
Rôl Casglu Data ac Anodi Mewn Gofal Iechyd
Gyda data yn gosod y sylfaen ar gyfer gofal iechyd, mae angen i ni ddeall ei rôl, ei weithrediadau yn y byd go iawn, a'i heriau. Darllenwch ymlaen i ddarganfod…
Chwilio am Arbenigwyr Anodi Gofal Iechyd ar gyfer prosiectau cymhleth?
Cysylltwch â ni nawr i ddysgu sut y gallwn gasglu ac anodi set ddata ar gyfer eich datrysiad AI/ML unigryw
Cwestiynau a Ofynnir yn Aml (COA)
Mae Cydnabod Endid a Enwir yn rhan o Brosesu Iaith Naturiol. Prif amcan NER yw prosesu data strwythuredig a distrwythur a dosbarthu'r endidau hyn a enwir yn gategorïau rhagosodedig. Mae rhai categorïau cyffredin yn cynnwys enw, lleoliad, cwmni, amser, gwerthoedd ariannol, digwyddiadau, a mwy.
Yn gryno, mae NER yn delio â:
Adnabod/canfod endid a enwir – Adnabod gair neu gyfres o eiriau mewn dogfen.
Dosbarthiad endid a enwir - Dosbarthu pob endid a ganfyddir yn gategorïau rhagnodedig.
Mae prosesu Iaith Naturiol yn helpu i ddatblygu peiriannau deallus sy'n gallu tynnu ystyr o leferydd a thestun. Mae Machine Learning yn helpu'r systemau deallus hyn i barhau i ddysgu trwy hyfforddi ar lawer iawn o setiau data iaith naturiol. Yn gyffredinol, mae NLP yn cynnwys tri phrif gategori:
Deall strwythur a rheolau'r iaith - Cystrawen
Darganfod ystyr geiriau, testun, a lleferydd a nodi eu perthnasoedd - Semanteg
Adnabod ac adnabod geiriau llafar a’u trawsnewid yn destun – Lleferydd
Dyma rai o’r enghreifftiau cyffredin o gategoreiddio endid a bennwyd ymlaen llaw:
Person: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Lleoliad: Canada, Honolulu, Bangkok, Brasil, Caergrawnt
Sefydliad: Samsung, Disney, Prifysgol Iâl, Google
Amser: 15.35, 12 PM,
Y gwahanol ddulliau o greu systemau NER yw:
Systemau sy'n seiliedig ar eiriaduron
Systemau sy'n seiliedig ar reolau
Systemau sy'n seiliedig ar ddysgu peiriannau
Cymorth i Gwsmeriaid Syml
Adnoddau Dynol Effeithlon
Dosbarthiad Cynnwys Syml
Optimeiddio Peiriannau Chwilio
Argymhelliad Cynnwys Cywir