-
-
Cwmni
Datgloi gwybodaeth gymhleth mewn data distrwythur gydag echdynnu a chydnabod endid
Anodiad data meddygol yw'r broses o labelu testun clinigol, delweddau meddygol, sain a fideo, gan ddefnyddio arbenigwyr parth, fel y gall modelau AI adnabod endidau clinigol, diagnosisau ac anatomeg yn gywir. Rydym yn cynnig anodiad data meddygol sy'n cydymffurfio â HIPAA ar draws radioleg, oncoleg, cardioleg ac NLP clinigol, gan helpu sefydliadau i echdynnu gwybodaeth hanfodol o ddata heb strwythur fel nodiadau meddygon, crynodebau EHR ac adroddiadau patholeg. Mae ein harbenigwyr parth cymwysedig yn darparu mewnwelediadau i symptomau, clefydau, alergeddau a meddyginiaeth, wedi'u cefnogi gan graff gwybodaeth perchnogol o fwy na 20M o berthnasoedd a mwy na 1.7M o gysyniadau clinigol. O drwyddedu a chasglu data i anodiad, mae Shaip wedi rhoi sylw i chi.
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.
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 achosion defnydd yn y byd go iawn.
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 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 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.
Rydym yn rhoi SMEs patholeg ar eich delweddau sleidiau cyfan a biopsi, gan segmentu celloedd, rhanbarthau meinwe, ac annormaleddau - gyda phob sleid yn cael ei hadolygu cyn ei chyflwyno. Mae'r haen arbenigol honno'n rhoi gwirionedd sylfaenol i'ch modelau graddio tiwmorau a chanfod clefydau y gallant ymddiried ynddynt.
Mae ein busnesau bach a chanolig sydd wedi'u hyfforddi mewn radioleg yn amlinellu tiwmorau a'r anatomeg o'u cwmpas ar draws CT, MRI, a PET, gyda labeli segmentu a llwyfannu manwl gywir yn cael eu hadolygu am gywirdeb. Y canlyniad yw data hyfforddi y gall eich AI ddibynnu arno ar gyfer canfod canser yn gynnar a chynllunio triniaeth.
Rydym yn labelu sganiau ffwndws ac OCT gyda busnesau bach a chanolig sy'n ymwybodol o offthalmoleg sy'n marcio briwiau cynnil ac yn graddio difrifoldeb yn gyson. Mae anodiadau glân, wedi'u hadolygu gan arbenigwyr, yn rhoi'r gwirionedd sylfaenol sydd ei angen ar eich AI i nodi retinopathi diabetig, glawcoma, a chlefydau llygaid eraill 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.
Ar ôl nodi ac anodi endidau clinigol, rydym hefyd yn neilltuo perthynas berthnasol rhyngddynt. Gall perthnasoedd fodoli rhwng dau gysyniad neu fwy.
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 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.
Ynghyd ag anodiadau NER meddygol generig, rydym hefyd yn gweithio ar anodiadau penodol i'r parth fel oncoleg, radioleg, ac ati. Endidau NER penodol i oncoleg y gellir eu hanodi – Problem canser, Histoleg, Cam canser, Cam TNM, Gradd canser, Dimensiwn, Statws clinigol, Prawf marcwr tiwmor, Meddygaeth canser, Llawfeddygaeth canser, Ymbelydredd, Genynnau a astudiwyd, Cod amrywiad.
Ynghyd ag adnabod ac anodi prif endidau a pherthnasoedd clinigol, gallwn hefyd anodi sgîl-effeithiau niweidiol rhai cyffuriau neu weithdrefnau. Dyma'r cwmpas: Labelu sgîl-effeithiau a'u hasiantau achosol. Aseinio'r berthynas rhwng yr effaith niweidiol ac achos yr effaith.
Mae anodi endidau amserol yn helpu i adeiladu amserlen o daith y claf. Mae'n darparu cyfeiriad a chyd-destun i'r dyddiad sy'n gysylltiedig â digwyddiad penodol. Dyma'r endidau dyddiad – Dyddiad y diagnosis, Dyddiad y driniaeth, Dyddiad dechrau'r feddyginiaeth, Dyddiad gorffen y feddyginiaeth, Dyddiad dechrau'r ymbelydredd, Dyddiad gorffen yr ymbelydredd, Dyddiad derbyn, Dyddiad rhyddhau, Dyddiad ymgynghori, Dyddiad y nodyn, Dechrau'r symptom.
Y broses o drefnu, labelu a chategoreiddio gwahanol adrannau neu rannau o ddogfennau, delweddau neu ddata sy'n gysylltiedig â gofal iechyd yn systematig, h.y., anodi adrannau perthnasol o'r ddogfen a dosbarthu'r adrannau yn ôl eu mathau priodol.
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.
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.
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.
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.
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 â nodi endidau clinigol a pherthnasoedd, gallwn hefyd aseinio Statws, Negiad a Phwnc yr endidau clinigol.
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:
Data gofal iechyd dibynadwy—wedi'i gasglu'n foesegol, wedi'i ddad-adnabod yn ddiogel, a'i gyflwyno ag ansawdd arbenigol ar raddfa fawr.
O ffynonellau a thrwyddedu i ddad-adnabod a labelu—un partner ar draws cylch bywyd data deallusrwydd artiffisial gofal iechyd.
Cymorth arbenigol ar draws testun clinigol, cofnodion iechyd electronig, sain feddygol, delweddu, a setiau data amlfoddol.
Arbenigwyr hyfforddedig ym maes gofal iechyd—nid gweithwyr torfol generig.
Casglu sy'n cael ei yrru gan gydsyniad gyda llinach data clir ac archwiliadwyedd.
Arferion diogelwch cryf sy'n amddiffyn data gofal iechyd sensitif drwy gydol y llif gwaith.
Sicrhau Ansawdd aml-haen a dilysu dynol-yn-y-ddolen ar gyfer setiau data cyson a chywir.
Yn ddibynadwy i ddarparu setiau data gofal iechyd mawr a chymhleth ar gyfer rhaglenni AI menter.
Harbwr Diogel HIPAA, Penderfyniad Arbenigol, a dad-adnabod trwy ddylunio sy'n cyd-fynd â GDPR.
Mae Adnabyddiaeth Endid Enwol (NER) yn nodi ac yn dosbarthu endidau fel pobl, sefydliadau a lleoliadau o fewn testun heb strwythur.
Trwyddedwch setiau data meddygol sy'n barod ar gyfer HIPAA ar draws 31 o arbenigeddau — arddweud gan feddygon, cofnodion iechyd electronig electronig, cofnodion meddygol wedi'u trawsgrifio. Sampl ar gais.
Mae angen symiau enfawr o ddata hyfforddi o ansawdd uchel ar gyfer deallusrwydd artiffisial cynhyrchiol a modelau iaith mawr (LLMs) i gynhyrchu allbynnau cywir, dibynadwy ac ymwybodol o gyd-destun.
Grymuso timau i adeiladu cynhyrchion AI sy'n arwain y byd.
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.
