Datgloi gwybodaeth gymhleth mewn data distrwythur gydag echdynnu a chydnabod endid
Grymuso timau i adeiladu cynhyrchion AI sy'n arwain y byd.
Mae galw cynyddol i ddadansoddi data meddygol cymhleth, heb ei strwythuro, er mwyn datgelu mewnwelediadau anhysbys. Daw anodi data meddygol i'r adwy.
Mae'r diwydiant gofal iechyd yn dibynnu'n fawr ar anodiadau data cywir i bweru cymwysiadau deallusrwydd artiffisial a dysgu peirianyddol, gan sbarduno datblygiadau mewn diagnosteg a thriniaeth.
Mae 80% o ddata yn y maes gofal iechyd yn anstrwythuredig, gan ei wneud yn anhygyrch. Mae cael mynediad at y data yn gofyn am ymyrraeth â llaw sylweddol, 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 i anodi data gofal iechyd i wella peiriannau AI ar raddfa fawr. Mae anodi data meddygol yn chwarae rhan hanfodol wrth alluogi atebion gofal iechyd uwch a chefnogi datblygiad technoleg AI gofal iechyd.
Bydd y sylfaen gapasiti storio sydd wedi'i gosod ledled y byd yn cyrraedd 11.7 zettabytes in 2023
80% o'r data o gwmpas y byd yn anstrwythuredig, gan ei wneud yn anarferedig ac yn annefnyddiadwy.
Rydym yn cynnig gwasanaethau anodi Data Meddygol, gan gynnwys anodi testunau meddygol i'w defnyddio mewn algorithmau dysgu peirianyddol, sy'n helpu sefydliadau i echdynnu gwybodaeth hanfodol mewn data meddygol heb strwythur, h.y., 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 cymwysedig eich helpu i ddarparu mewnwelediadau penodol i'r parth - h.y., symptomau, clefydau, alergeddau, a meddyginiaeth, i helpu i yrru 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 trosoli 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 arall ar gyfer prosesu iaith naturiol (NLP), gan gynnwys categoreiddio testun meddygol, adnabod endidau enwol, dadansoddi testun, a hyfforddi algorithmau dysgu peirianyddol ar gyfer diagnosteg a chanfod anomaleddau mewn testunau meddygol
Mae ein gwasanaethau Anodiadau Meddygol yn grymuso cywirdeb AI mewn gofal iechyd. Rydym yn labelu delweddau, testunau ac sain meddygol yn fanwl, gan ddefnyddio ein harbenigedd i hyfforddi modelau AI. Mae ein tîm arbenigol, gan gynnwys arbenigwyr meddygol a gweithwyr gofal iechyd proffesiynol, yn goruchwylio ac yn dilysu'r broses anodi i sicrhau cywirdeb clinigol a chydymffurfiaeth. Mae'r modelau hyn yn gwella diagnosteg, cynllunio triniaeth a gofal cleifion. Sicrhau data dibynadwy o ansawdd uchel ar gyfer cymwysiadau technoleg feddygol uwch. Rydym yn deall yr ymdrech sylweddol sydd ei hangen i fodloni safonau ansawdd a chydymffurfiaeth llym mewn anodi data meddygol. Ymddiriedwch ynom i wella hyfedredd meddygol eich AI.
Gwella AI meddygol trwy anodi data gweledol o belydrau-X, sganiau CT, ac MRI. Mae anodi delweddau meddygol ac anodi delweddu yn brosesau arbenigol sy'n cynnwys labelu delweddau meddygol cymhleth dan arweiniad arbenigwyr i greu setiau data o ansawdd uchel ar gyfer systemau AI gofal iechyd.
Mae tasgau anodi allweddol yn cynnwys dosbarthu delweddau (neilltuo labeli i ddelweddau), canfod gwrthrychau (adnabod a lleoli gwrthrychau fel tiwmorau), segmentu delweddau (rhannu delweddau yn segmentau ystyrlon), a defnyddio masgiau segmentu a blwch ffiniol ar gyfer anodi delweddau meddygol yn fanwl gywir.
Hogi dysgu AI gyda dosbarthiadau a segmentiadau mewn lluniau meddygol. Gwella eich AI llawfeddygol a monitro cleifion er mwyn gwella darpariaeth a diagnosteg gofal iechyd. Mae fideos meddygol wedi'u hanodi yn hanfodol ar gyfer cymwysiadau clinigol, gan gefnogi defnydd yn y byd go iawn mewn gofal cleifion.
Symleiddio datblygiad AI meddygol gyda data testun wedi'i anodi'n arbenigol, wedi'i baratoi gan anodwyr meddygol ac anodwyr data medrus. Dadansoddi a chyfoethogi cyfrolau testun enfawr yn gyflym, o nodiadau ysgrifenedig â llaw i adroddiadau yswiriant. Sicrhau mewnwelediadau cywir a gweithredadwy ar gyfer datblygiadau gofal iechyd.
Symleiddio dogfennaeth feddygol trwy ei throsi'n godau cyffredinol gyda chodio meddygol deallusrwydd artiffisial, gan ddefnyddio data a gasglwyd o wahanol ganolfannau meddygol. Sicrhau cywirdeb, gwella effeithlonrwydd bilio, a chefnogi darpariaeth gwasanaeth gofal iechyd di-dor gyda chymorth arloesol deallusrwydd artiffisial mewn codio cofnodion meddygol.
Manteisiwch ar arbenigedd NLP i anodi a labelu data sain meddygol yn gywir, gyda gweithwyr meddygol proffesiynol yn rhan o'r broses anodi. Creuwch systemau â chymorth llais ar gyfer gweithrediadau clinigol di-dor ac integreiddio deallusrwydd artiffisial i amrywiol gynhyrchion gofal iechyd sy'n cael eu actifadu gan lais. Gwella cywirdeb diagnostig gyda churadu data sain arbenigol.
Wrth anodi data meddygol, mae'r broses labelu yn aml yn defnyddio offer anodi arbenigol, gan gynnwys gwylwyr DICOM ar gyfer tasgau anodi delweddau sylfaenol. Er bod gwylwyr DICOM yn cael eu defnyddio'n gyffredin gan radiolegwyr ar gyfer gwaith arferol, mae offer anodi uwch yn hanfodol ar gyfer labelu cywir ac effeithlon, yn enwedig wrth baratoi data ar gyfer cymwysiadau dysgu peirianyddol a dysgu dwfn. Mae'r broses anodi fel arfer yn amrywio yn ôl gofynion cleient ond mae'n cynnwys yn bennaf:
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
Mae algorithmau AI ac ML uwch yn trawsnewid gofal iechyd trwy ddefnyddio amrywiol brosesau meddygol. Mae data wedi'i anodi yn chwarae rhan hanfodol mewn cymwysiadau meddygol, gan gefnogi sefydliadau gofal iechyd i ddatblygu a hyfforddi modelau AI gofal iechyd cywir ar gyfer diagnosteg, adnabod clefydau a chanfod anomaleddau. Mae'r technolegau arloesol hyn yn galluogi awtomeiddio gofal iechyd, gan arwain at well effeithlonrwydd, cywirdeb a gofal cleifion. Er mwyn deall eu heffaith bosibl yn well, gadewch inni archwilio'r achosion defnydd canlynol:
Mae ein gwasanaeth anodi delweddau radioleg yn hogi diagnosteg AI ac yn cynnwys haen ychwanegol o arbenigedd. Mae pob sgan pelydr-X, MRI, a CT yn cael ei labelu a'i adolygu'n fanwl gan arbenigwr pwnc. Mae'r delweddau anodedig hyn yn gwasanaethu fel data hyfforddi i hyfforddi modelau dysgu peirianyddol a modelau dysgu peirianyddol ar gyfer diagnosteg radioleg. Mae'r cam ychwanegol hwn mewn hyfforddi ac adolygu yn nodi annormaleddau a chlefydau.
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.
Mae ein gwasanaeth anodi delweddau mewn deintyddiaeth yn labelu delweddaeth ddeintyddol, gan ganolbwyntio ar nodi amrywiol gyflyrau meddygol, er mwyn gwella offer diagnostig AI. Drwy nodi pydredd dannedd, problemau 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 triniaethau manwl gywir a chanfod yn gynnar.
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.
2.1 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.
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, Llawfeddygaeth Canser, Ymbelydredd, Gene, cod y safle a astudiwyd.
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.
Ar ôl nodi ac anodi endidau clinigol, rydym hefyd yn neilltuo perthynas berthnasol rhwng yr endidau. Gall perthnasoedd fodoli rhwng dau gysyniad neu fwy.
Ynghyd â nodi endidau clinigol a pherthnasoedd, gallwn hefyd aseinio Statws, Negiad a Phwnc yr endidau clinigol.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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 rhaid gwneud anodiadau ar 6,000 o achosion meddygol o fewn amserlen gaeth yn gywir, o ystyried sensitifrwydd data gofal iechyd. Roedd angen glynu'n llym at ganllawiau clinigol wedi'u diweddaru a rheoliadau preifatrwydd fel HIPAA i sicrhau anodiadau a chydymffurfiaeth o ansawdd, sy'n arbennig o hanfodol ar gyfer diagnosteg glinigol i gynnal uniondeb set ddata a bodloni gofynion rheoleiddio.
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.
Timau pwrpasol a hyfforddedig:
Sicrheir effeithlonrwydd proses uchaf gyda:
Mae'r platfform patent yn cynnig buddion:
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.
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.
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.
Mae ein proses sicrwydd ansawdd data profedig, dilysiadau technoleg, a chamau lluosog o SA, yn ein helpu i ddarparu ansawdd gorau yn y dosbarth sy'n aml yn rhagori ar ddisgwyliadau.
Rydym wedi ein hardystio am gynnal y safonau uchaf o ddiogelwch data gyda phreifatrwydd wrth weithio gyda'n cleientiaid i sicrhau cyfrinachedd
Fel arbenigwyr mewn curadu, hyfforddi a rheoli timau o weithwyr medrus, gallwn sicrhau bod prosiectau'n cael eu cyflawni o fewn y gyllideb.
Dosbarthu data, gwasanaethau ac atebion uchel yn amserol ac ar amser.
Gyda chronfa o adnoddau ar y tir ac ar y môr, gallwn adeiladu a graddio timau yn ôl yr angen ar gyfer achosion defnydd amrywiol.
Gyda chyfuniad o weithlu byd-eang, platfform cadarn, a phrosesau gweithredol wedi'u cynllunio gan 6 gwregys du sigma, mae Shaip yn helpu i lansio'r mentrau AI mwyaf heriol.
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.
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?
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…
Cysylltwch â ni nawr i ddysgu sut y gallwn gasglu ac anodi set ddata ar gyfer eich datrysiad AI/ML unigryw
Anodiad data meddygol yw'r broses o labelu testun, delweddau, sain a fideo meddygol i hyfforddi modelau AI. Mae'n hanfodol ar gyfer datblygu systemau AI cywir sy'n gwella diagnosteg, cynllunio triniaeth a gofal cleifion.
Drwy ddarparu setiau data wedi'u labelu, gall modelau AI ddysgu adnabod patrymau mewn data meddygol cymhleth, fel nodi clefydau mewn pelydrau-X neu echdynnu gwybodaeth allweddol o nodiadau clinigol. Mae hyn yn gwella cywirdeb a dibynadwyedd cymwysiadau AI mewn gofal iechyd.
Mae anodiadau data meddygol yn cynnwys labelu nodiadau clinigol, cofnodion iechyd electronig (EHRs), pelydrau-X, MRIs, sganiau CT, adroddiadau patholeg, a data sain fel arddweud gan feddygon.
Mae testun meddygol wedi'i anodi yn galluogi modelau prosesu iaith naturiol (NLP) i echdynnu a dehongli gwybodaeth glinigol, fel symptomau, clefydau, neu feddyginiaethau, o ddata heb strwythur fel nodiadau meddyg neu grynodebau rhyddhau.
Mae anodi data meddygol yn gofyn am drin gwybodaeth anstrwythuredig a chymhleth, sicrhau cywirdeb clinigol, a chydymffurfio â rheoliadau preifatrwydd fel HIPAA. Mae hefyd yn mynnu arbenigedd mewn terminoleg feddygol a gwybodaeth am y maes.
Mae darparwyr anodiadau yn dilyn protocolau diogelwch data llym fel cydymffurfio â HIPAA ac yn defnyddio data dad-adnabyddedig i gynnal preifatrwydd cleifion wrth anodi gwybodaeth feddygol sensitif.
Mae setiau data wedi'u hanodio yn hyfforddi modelau AI i adnabod marcwyr clefydau mewn delweddau meddygol neu destun. Er enghraifft, gall AI nodi camau canser mewn oncoleg neu ganfod cyflyrau'r galon mewn cardioleg, gan wella diagnosis cynnar a chanlyniadau triniaeth.
Defnyddir offer anodi uwch a meddalwedd penodol i'r parth, fel gwylwyr DICOM ar gyfer delweddu meddygol, ochr yn ochr ag arbenigedd dynol i sicrhau cywirdeb uchel wrth labelu data meddygol.
Mae Shaip yn cyfuno arbenigwyr maes, offer anodi uwch, a phroses sicrhau ansawdd gadarn i ddarparu anodi data meddygol manwl gywir a graddadwy wedi'i deilwra i anghenion cleientiaid. Maent yn arbenigo mewn radioleg, oncoleg, cardioleg, a meysydd gofal iechyd eraill.
Mae'r gost yn dibynnu ar y math, y cyfaint a chymhlethdod y data, yn ogystal â lefel yr arbenigedd sydd ei angen. Mae Shaip yn darparu prisiau wedi'u teilwra yn seiliedig ar ofynion penodol y prosiect.
