Anodi Data ar gyfer AI Gofal Iechyd

Anodiad Data Meddygol wedi'i Bweru gan Ddynol

Datgloi gwybodaeth gymhleth mewn data distrwythur gydag echdynnu a chydnabod endid

Anodi Data Meddygol

Cleientiaid dan Sylw

Grymuso timau i adeiladu cynhyrchion AI sy'n arwain y byd.

Amazon
google
microsoft
Cogknit
Mae galw cynyddol i ddadansoddi data meddygol cymhleth, distrwythur i ddarganfod mewnwelediadau heb eu darganfod

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.

Datrysiad y Byd Go Iawn

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:

Arbenigedd Parth

Cyfnod 1: Arbenigedd maes technegol (Deall cwmpas a chanllawiau anodi)

Adnoddau Hyfforddi

Cyfnod 2: Hyfforddi adnoddau priodol ar gyfer y prosiect

Qa Dogfennau

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.

Anodiad Endid Clinigol
Priodoleddau Meddyginiaeth

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.

Nodweddion Data Lab
Priodoleddau Mesur y Corff

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

Anodi Ner Penodol Oncoleg
Anodi Effaith Andwyol

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.

Anodiad Perthynas

6. Anodiad haeriad

Ynghyd â nodi endidau clinigol a pherthnasoedd, gallwn hefyd aseinio Statws, Negiad a Phwnc yr endidau clinigol.

Statws-Negation-Pwnc

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.

Anodiad Tymhorol
Anodi Adran

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.

Icd-10-Cm &Amp; Codio Cpt
Codiad Rxnorm

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.

Codio Snomed
Codio Umls

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.

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.

Anodi Data Meddygol

Rhesymau i ddewis Shaip fel eich Partner Anodi Meddygol dibynadwy

Pobl

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

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

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
Shaip Cysylltwch â Ni

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

  • Trwy gofrestru, rwy'n cytuno â Shaip Polisi Preifatrwydd ac Telerau Gwasanaeth a rhoi fy nghaniatâd i dderbyn cyfathrebiad marchnata B2B gan Shaip.

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