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 rhoi'r arbenigedd i chi 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.
Gwasanaethau Anodi Meddygol
Mae ein gwasanaethau Anodi Meddygol yn grymuso cywirdeb AI mewn gofal iechyd. Rydym yn labelu delweddau meddygol, testunau a sain yn ofalus, gan ddefnyddio ein harbenigedd i hyfforddi modelau AI. Mae'r modelau hyn yn gwella diagnosteg, cynllunio triniaeth, a gofal cleifion. Sicrhau data dibynadwy o ansawdd uchel ar gyfer cymwysiadau technoleg feddygol uwch. Ymddiried ynom i wella hyfedredd meddygol eich AI.
Anodi Delwedd
Gwella AI meddygol trwy anodi data gweledol o belydrau-X, sganiau CT, ac MRIs. Sicrhau bod modelau AI yn perfformio'n rhagorol mewn diagnosteg a thriniaeth, wedi'u harwain gan labelu data arbenigol. Sicrhewch ganlyniadau gwell i gleifion gyda mewnwelediadau delweddu gwell.
Anodi Fideo
AI ymlaen llaw mewn gofal iechyd gydag anodiad fideo manwl. Hogi dysgu AI gyda dosbarthiadau a segmentau mewn ffilm feddygol. Gwella eich AI llawfeddygol a monitro cleifion ar gyfer gwell darpariaeth gofal iechyd a diagnosteg.
Anodi Testun
Symleiddio datblygiad AI meddygol gyda data testun wedi'i anodi'n arbenigol. Dosrannu a chyfoethogi cyfrolau testun helaeth yn gyflym, o nodiadau a ysgrifennwyd â llaw i adroddiadau yswiriant. Sicrhau mewnwelediadau cywir y gellir eu gweithredu ar gyfer datblygiadau gofal iechyd.
Anodi Sain
Trosoledd arbenigedd NLP i anodi a labelu data sain meddygol yn gywir. Creu systemau â chymorth llais ar gyfer gweithrediadau clinigol di-dor ac integreiddio AI i wahanol gynhyrchion gofal iechyd sy'n cael eu hysgogi gan lais. Gwella cywirdeb diagnostig gyda churadu data sain arbenigol.
Cod Meddygol
Symleiddio dogfennaeth feddygol trwy ei throsi'n godau cyffredinol gyda chodio meddygol AI. Sicrhau cywirdeb, gwella effeithlonrwydd bilio, a chefnogi darpariaeth gwasanaeth gofal iechyd di-dor gyda chymorth AI arloesol mewn codio cofnodion meddygol.
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
Achosion Defnydd Anodi Meddygol
Mae algorithmau AI ac ML uwch yn trawsnewid gofal iechyd trwy ddefnyddio amrywiol brosesau meddygol. Mae'r technolegau blaengar hyn yn galluogi awtomeiddio gofal iechyd, gan arwain at well effeithlonrwydd, manwl gywirdeb a gofal cleifion. Er mwyn deall eu heffaith bosibl yn well, gadewch i ni archwilio'r achosion defnydd canlynol:
Radioleg
Mae ein gwasanaeth anodi delwedd radioleg yn miniogi diagnosteg AI ac yn cynnwys haen ychwanegol o arbenigedd. Mae pob sgan pelydr-X, MRI a CT yn cael ei labelu'n fanwl a'i adolygu gan arbenigwr pwnc. Mae'r cam ychwanegol hwn mewn hyfforddi ac adolygu yn hybu gallu'r AI i adnabod annormaleddau a chlefydau. Mae'n gwella cywirdeb cyn ei gyflwyno i'n cleientiaid.
Cardioleg
Mae ein hanodiad delwedd sy'n canolbwyntio ar gardioleg yn miniogi diagnosteg AI. Rydym yn dod ag arbenigwyr cardioleg i mewn sy'n labelu delweddau cymhleth sy'n gysylltiedig â'r galon ac yn hyfforddi ein modelau AI. Cyn i ni anfon data at gleientiaid, mae'r arbenigwyr hyn yn adolygu pob delwedd i sicrhau cywirdeb o'r radd flaenaf. Mae'r broses hon yn galluogi AI i ganfod cyflyrau'r galon yn fwy manwl gywir.
Deintyddiaeth
Mae ein gwasanaeth anodi delweddau mewn deintyddiaeth yn labelu delweddau deintyddol i wella offer diagnostig AI. Trwy nodi pydredd dannedd, materion aliniad a chyflyrau deintyddol eraill yn gywir, mae ein busnesau bach a chanolig yn grymuso AI i wella canlyniadau cleifion a chefnogi deintyddion i gynllunio triniaeth yn fanwl gywir a chanfod yn gynnar.
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.
13. Sgan CT
Mae ein gwasanaeth anodi delwedd yn arbenigo mewn sganiau CT ar gyfer labelu manwl gywir ar gyfer hyfforddiant AI gyda ffocws craff ar strwythurau anatomegol manwl. Mae arbenigwyr pwnc nid yn unig yn adolygu ond hefyd yn hyfforddi ar bob delwedd ar gyfer cywirdeb o'r radd flaenaf. Mae'r broses fanwl hon yn helpu i ddatblygu offer diagnostig.
14. MRI
Mae ein gwasanaeth anodi delwedd MRI yn mireinio diagnosteg AI. Mae ein harbenigwyr pwnc yn hyfforddi ac yn adolygu pob sgan i fod yn hynod fanwl gywir cyn ei gyflwyno. Rydym yn labelu sganiau MRI yn gywir i wella hyfforddiant model AI. Mae'r broses hon yn eu helpu i nodi anghysondebau a strwythurau. Hybu cywirdeb mewn asesiadau meddygol a chynlluniau triniaeth gyda'n gwasanaethau.
15. XRAY
Mae anodiad delwedd pelydr-X yn miniogi diagnosteg AI. Mae ein harbenigwyr yn labelu pob delwedd yn ofalus trwy nodi toriadau ac annormaleddau yn gywir. Maent hefyd yn hyfforddi ac yn adolygu'r labeli hyn i sicrhau eu bod yn gywir iawn cyn eu danfon i'r cleient. Ymddiried ynom i fireinio'ch AI a chael gwell dadansoddiad delweddu meddygol.
Straeon Llwyddiant
Anodiad Yswiriant Clinigol
Mae'r broses awdurdodi ymlaen llaw yn allweddol o ran cysylltu darparwyr gofal iechyd, talwyr a sicrhau bod triniaethau'n dilyn canllawiau. Roedd anodi cofnodion meddygol yn helpu i wneud y gorau o'r broses hon. Roedd yn paru dogfennau â chwestiynau wrth ddilyn safonau, gan wella llifoedd gwaith cleientiaid.
Problem: Roedd yn rhaid anodi 6,000 o achosion meddygol o fewn amserlen gaeth yn gywir, o ystyried sensitifrwydd data gofal iechyd. Roedd angen cadw'n gaeth at ganllawiau clinigol wedi'u diweddaru a rheoliadau preifatrwydd fel HIPAA i sicrhau anodiadau o ansawdd a chydymffurfiaeth.
Ateb: Gwnaethom anodi dros 6,000 o achosion meddygol, gan gysylltu dogfennau meddygol â holiaduron clinigol. Roedd hyn yn gofyn am gysylltu tystiolaeth yn fanwl ag ymatebion tra'n cadw at ganllawiau clinigol. Yr heriau allweddol yr aethpwyd i’r afael â nhw oedd terfynau amser tynn ar gyfer set ddata fawr ac ymdrin â safonau clinigol sy’n datblygu’n barhaus.
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
Pam Siapio?
Tîm Ymroddi
Amcangyfrifir bod gwyddonwyr data yn treulio dros 80% o'u hamser yn paratoi data. Gydag allanoli, gall eich tîm ganolbwyntio ar ddatblygu algorithmau cadarn, gan adael y rhan ddiflas o gasglu'r setiau data adnabod endid a enwir i ni.
Scalability
Byddai model ML cyffredin yn gofyn am gasglu a thagio talpiau mawr o setiau data penodol, sy'n ei gwneud yn ofynnol i gwmnïau dynnu adnoddau o dimau eraill i mewn. Gyda phartneriaid fel ni, rydym yn cynnig arbenigwyr parth y gellir eu graddio'n hawdd wrth i'ch busnes dyfu.
Gwell Ansawdd
Bydd arbenigwyr parth pwrpasol, sy'n anodi diwrnod i mewn a diwrnod allan - unrhyw ddiwrnod - yn gwneud gwaith uwchraddol o'i gymharu â thîm, y mae angen iddo gynnwys tasgau anodi yn eu hamserlenni prysur. Afraid dweud, mae'n arwain at well allbwn.
Rhagoriaeth Weithredol
Mae ein proses sicrwydd ansawdd data profedig, dilysiadau technoleg, a chamau lluosog o SA, yn ein helpu i ddarparu ansawdd gorau yn y dosbarth sydd yn aml yn rhagori ar ddisgwyliadau.
Diogelwch gyda Phreifatrwydd
Rydym wedi ein hardystio am gynnal y safonau uchaf o ddiogelwch data gyda phreifatrwydd wrth weithio gyda'n cleientiaid i sicrhau cyfrinachedd
Pris Cystadleuol
Fel arbenigwyr mewn curadu, hyfforddi a rheoli timau o weithwyr medrus, gallwn sicrhau bod prosiectau'n cael eu cyflawni o fewn y gyllideb.
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