- Beth ydym yn ei wneud
-
-
-
Cwrw Arbenigol
-
-
-
- Data Oddi ar y Silff
-
- Solutions
- Llwyfan
- Cwmni
Datgloi gwybodaeth gymhleth mewn data distrwythur gydag echdynnu a chydnabod endid
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.
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 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 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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
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:
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.
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 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.
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, llawdriniaeth canser, Ymbelydredd, genynnau a astudiwyd, Cod amrywiad, safle'r corff
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 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.
Timau pwrpasol a hyfforddedig:
Sicrheir effeithlonrwydd proses uchaf gyda:
Mae'r platfform patent yn cynnig buddion:
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 sydd yn 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 sigma black-belts, 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
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