Napomena podataka za AI u zdravstvu
Otključajte složene informacije u nestrukturiranim podacima pomoću izdvajanja i prepoznavanja entiteta
Zdravstvena industrija uvelike se oslanja na točne anotacije podataka kako bi pokretala aplikacije umjetne inteligencije i strojnog učenja, potičući napredak u dijagnostici i liječenju.
80% podataka u području zdravstva je nestrukturirano, što ih čini nedostupnima. Pristup podacima zahtijeva značajnu ručnu intervenciju, što ograničava količinu upotrebljivih podataka. Razumijevanje teksta u medicinskom području zahtijeva duboko razumijevanje njegove terminologije kako bi se oslobodio njegov potencijal. Shaip vam pruža stručnost za označavanje zdravstvenih podataka kako bi se poboljšali AI mehanizmi u velikim razmjerima. Označavanje medicinskih podataka igra ključnu ulogu u omogućavanju naprednih zdravstvenih rješenja i podršci razvoju tehnologije umjetne inteligencije u zdravstvu.
Dostići će svjetsku instaliranu bazu skladišnog kapaciteta 11.7 zettabajta in 2023.
80% podataka diljem svijeta je nestrukturirano, što ih čini zastarjelima i neupotrebljivima.
Nudimo usluge anotacije medicinskih podataka, uključujući anotaciju medicinskih tekstova za korištenje u algoritmima strojnog učenja, koje pomažu organizacijama da izdvoje ključne informacije iz nestrukturiranih medicinskih podataka, npr. liječničke bilješke, sažeci prijema/otpusta iz elektroničkog zdravstvenog kartona, patološka izvješća itd., koje pomažu strojevima da identificiraju kliničke entitete prisutne u danom tekstu ili slici. Naši ovlašteni stručnjaci za određenu domenu mogu vam pomoći u pružanju uvida specifičnih za domenu – npr. simptome, bolesti, alergije i lijekove, kako biste dobili uvide za skrb.
Također nudimo vlasničke API-je Medical NER (unaprijed obučeni NLP modeli), koji mogu automatski identificirati i klasificirati imenovane entitete predstavljene u tekstualnom dokumentu. Medicinski NER API-ji iskorištavaju vlasnički grafikon znanja, s 20 milijuna+ odnosa i 1.7 milijuna+ kliničkih koncepata.
Od licenciranja podataka i prikupljanja do označavanja podataka, Shaip vas pokriva.
Bilješke i priprema medicinskih slika, videa i tekstova, uključujući radiografiju, ultrazvuk, mamografiju, CT skeniranje, MRI i fotonsku emisijsku tomografiju
Farmaceutska i druga zdravstvena primjena za obradu prirodnog jezika (NLP), uključujući kategorizaciju medicinskog teksta, identifikaciju imenovanih entiteta, analizu teksta i treniranje algoritama strojnog učenja za dijagnostiku i otkrivanje anomalija u medicinskim tekstovima
Naše usluge medicinske anotacije osnažuju točnost umjetne inteligencije u zdravstvu. Pažljivo označavamo medicinske slike, tekstove i audiozapise, koristeći našu stručnost za obuku AI modela. Naš stručni tim, uključujući medicinske stručnjake i zdravstvene djelatnike, nadzire i validira proces anotacije kako bi se osigurala klinička točnost i usklađenost. Ovi modeli poboljšavaju dijagnostiku, planiranje liječenja i njegu pacijenata. Osiguravaju visokokvalitetne i pouzdane podatke za napredne medicinske tehnološke primjene. Razumijemo značajan napor potreban za ispunjavanje strogih standarda kvalitete i usklađenosti u anotaciji medicinskih podataka. Vjerujte nam da ćemo poboljšati medicinsku vještinu vaše umjetne inteligencije.
Poboljšajte medicinsku umjetnu inteligenciju označavanjem vizualnih podataka s rendgenskih snimaka, CT-a i magnetske rezonancije. Označavanje medicinskih slika i označavanje slikovnih zapisa specijalizirani su procesi koji uključuju označavanje složenih medicinskih slika od strane stručnjaka kako bi se stvorili visokokvalitetni skupovi podataka za zdravstvene sustave umjetne inteligencije.
Ključni zadaci anotacije uključuju klasifikaciju slika (dodjeljivanje oznaka slikama), detekciju objekata (identifikaciju i lociranje objekata poput tumora), segmentaciju slika (dijeljenje slika na smislene segmente) i korištenje maski za segmentaciju i okvira za precizno i detaljno označavanje medicinskih slika.
Poboljšajte učenje umjetne inteligencije klasifikacijama i segmentacijama u medicinskim snimkama. Poboljšajte svoju kiruršku umjetnu inteligenciju i praćenje pacijenata radi poboljšane pružanja zdravstvene skrbi i dijagnostike. Anotirani medicinski videozapisi ključni su za kliničke primjene i podržavaju upotrebu u stvarnom svijetu u skrbi za pacijente.
Pojednostavite razvoj medicinske umjetne inteligencije stručno anotiranim tekstualnim podacima, koje pripremaju vješti medicinski anotatori i anotatori podataka. Brzo analizirajte i obogatite ogromne količine teksta, od rukom pisanih bilješki do izvješća o osiguranju. Osigurajte točne i praktične uvide za napredak u zdravstvu.
Pojednostavite medicinsku dokumentaciju pretvaranjem u univerzalne kodove pomoću umjetne inteligencije u medicinskom kodiranju, koristeći podatke prikupljene iz različitih medicinskih centara. Osigurajte točnost, poboljšajte učinkovitost naplate i podržite besprijekorno pružanje zdravstvenih usluga uz vrhunsku umjetnu inteligenciju u kodiranju medicinskih zapisa.
Iskoristite NLP stručnost za točno označavanje i označavanje medicinskih audio podataka, uz sudjelovanje medicinskih stručnjaka u procesu označavanja. Izradite glasovno potpomognute sustave za besprijekorne kliničke operacije i integrirajte umjetnu inteligenciju u različite zdravstvene proizvode aktivirane glasom. Poboljšajte dijagnostičku preciznost stručnim upravljanjem audio podacima.
U anotaciji medicinskih podataka, proces označavanja često koristi specijalizirane alate za anotaciju, uključujući DICOM preglednike za osnovne zadatke anotacije slika. Dok radiolozi obično koriste DICOM preglednike za rutinski rad, napredni alati za anotaciju ključni su za točno i učinkovito označavanje, posebno pri pripremi podataka za strojno učenje i aplikacije dubokog učenja. Proces anotacije općenito se razlikuje od zahtjeva klijenta, ali uglavnom uključuje:
Faza 1: Tehnička stručnost domene (razumijte smjernice za opseg i komentare)
Faza 2: Osposobljavanje odgovarajućih resursa za projekt
Faza 3: Ciklus povratnih informacija i osiguranje kvalitete komentiranih dokumenata
Napredni algoritmi umjetne inteligencije i strojnog učenja transformiraju zdravstvo korištenjem različitih medicinskih procesa. Anotirani podaci igraju ključnu ulogu u medicinskim primjenama, podržavajući zdravstvene organizacije u razvoju i obuci točnih modela umjetne inteligencije u zdravstvu za dijagnostiku, identifikaciju bolesti i otkrivanje anomalija. Ove vrhunske tehnologije omogućuju automatizaciju zdravstvene zaštite, što dovodi do poboljšane učinkovitosti, preciznosti i skrbi za pacijente. Kako bismo bolje razumjeli njihov potencijalni utjecaj, istražimo sljedeće slučajeve upotrebe:
Naša usluga označavanja radioloških slika poboljšava AI dijagnostiku i uključuje dodatni sloj stručnosti. Svaka rendgenska snimka, magnetska rezonancija i CT snimka pažljivo je označena i pregledana od strane stručnjaka za predmetno područje. Ove označene slike služe kao podaci za obuku modela strojnog učenja i ML modela za radiološku dijagnostiku. Ovaj dodatni korak u obuci i pregledu uočava abnormalnosti i bolesti.
Naša bilješka slike usmjerena na kardiologiju izoštrava AI dijagnostiku. Dovodimo kardiološke stručnjake koji označavaju složene slike povezane sa srcem i treniraju naše AI modele. Prije nego što pošaljemo podatke klijentima, ti stručnjaci pregledavaju svaku sliku kako bi osigurali vrhunsku točnost. Ovaj proces omogućuje AI da preciznije detektira srčana oboljenja.
Naša usluga označavanja slika u stomatologiji označava zubne snimke, fokusirajući se na identificiranje različitih medicinskih stanja, kako bi se poboljšali dijagnostički alati umjetne inteligencije. Točnim identificiranjem karijesa, problema s poravnanjem zuba i drugih stomatoloških stanja, naši mali i srednji poduzetnici osnažuju umjetnu inteligenciju za poboljšanje ishoda pacijenata i podršku stomatolozima u preciznom planiranju liječenja i ranom otkrivanju.
Velika količina medicinskih podataka i znanja dostupna je u medicinskoj dokumentaciji uglavnom u nestrukturiranom obliku. Anotacija medicinskog entiteta omogućuje nam pretvaranje nestrukturiranih podataka u strukturirani format.
2.1 Medicinska svojstva
Lijekovi i njihova svojstva dokumentirani su u gotovo svakom medicinskom kartonu, koji je važan dio kliničke domene. Možemo identificirati i označiti različite atribute lijekova prema smjernicama.
2.2 Atributi laboratorijskih podataka
Laboratorijski podaci uglavnom su popraćeni svojim atributima u zdravstvenom kartonu. Možemo identificirati i označiti različite atribute laboratorijskih podataka u skladu sa smjernicama.
2.3 Atributi mjerenja tijela
Mjerenje tijela uglavnom je popraćeno njihovim atributima u zdravstvenom kartonu. Uglavnom se sastoji od vitalnih znakova. Možemo identificirati i označiti različite atribute mjerenja tijela.
Uz generičku medicinsku NER napomenu, također možemo raditi na napomenama specifičnim za domenu kao što su onkologija, radiologija, itd. Ovdje su onkološki specifični NER entiteti koji se mogu komentirati – problem raka, histologija, stadij raka, stadij TNM, stupanj raka, dimenzija, klinički status, test markera tumora, lijek protiv raka, kirurgija raka, zračenje, proučavanje gena, kod varijacije, mjesto na tijelu
Uz identificiranje i označavanje glavnih kliničkih entiteta i odnosa, također možemo označiti štetne učinke određenih lijekova ili postupaka. Opseg je sljedeći: Označavanje štetnih učinaka i njihovih uzročnika. Određivanje odnosa između štetnog učinka i uzroka učinka.
Nakon identificiranja i označavanja kliničkih entiteta, također dodjeljujemo relevantan odnos među entitetima. Odnosi mogu postojati između dva ili više pojmova.
Zajedno s identificiranjem kliničkih entiteta i odnosa, također možemo dodijeliti status, negaciju i subjekt kliničkih entiteta.
Označavanje vremenskih entiteta iz medicinskog kartona pomaže u izgradnji vremenske trake pacijentovog putovanja. Pruža referencu i kontekst za datum povezan s određenim događajem. Ovdje su entiteti datuma – Datum dijagnoze, Datum postupka, Datum početka uzimanja lijekova, Datum završetka uzimanja lijekova, Datum početka zračenja, Datum završetka zračenja, Datum prijema, Datum otpusta, Datum konzultacija, Datum bilješke, Početak.
Odnosi se na proces sustavnog organiziranja, označavanja i kategoriziranja različitih odjeljaka ili dijelova dokumenata, slika ili podataka koji se odnose na zdravstvenu skrb, tj. označavanje relevantnih odjeljaka iz dokumenta i klasifikaciju odjeljaka u odgovarajuće vrste. To pomaže u stvaranju strukturiranih i lako dostupnih informacija, koje se mogu koristiti u razne svrhe kao što su potpora kliničkom donošenju odluka, medicinska istraživanja i analiza zdravstvenih podataka.
Označavanje kodova ICD-10-CM i CPT prema smjernicama. Za svaku označenu medicinsku šifru, dokazi (isječci teksta) koji potkrepljuju odluku o označavanju također će biti označeni zajedno s šifrom.
Označavanje RXNORM kodova prema smjernicama. Za svaku označenu medicinsku šifru, dokazi (isječci teksta) koji potkrepljuju odluku o označavanju također će biti označeni zajedno s šifrom.
Obilježavanje SNOMED kodova prema smjernicama. Za svaku označenu medicinsku šifru, dokazi (isječci teksta) koji potkrepljuju odluku o označavanju također će biti označeni zajedno s šifrom.
Anotacija UMLS kodova prema smjernicama. Za svaku označenu medicinsku šifru, dokazi (isječci teksta) koji potkrepljuju odluku o označavanju također će biti označeni zajedno s šifrom.
Naša usluga označavanja slika specijalizirana je za CT skeniranje za precizno označavanje za obuku umjetne inteligencije s velikim fokusom na detaljne anatomske strukture. Stručnjaci za predmet ne samo da pregledavaju već i treniraju svaku sliku za vrhunsku točnost. Ovaj pedantan proces pomaže u razvoju dijagnostičkih alata.
Naša usluga označavanja slika MRI fino podešava AI dijagnostiku. Naši stručnjaci za predmet obučavaju i pregledavaju svako skeniranje radi najveće preciznosti prije isporuke. MRI skeniranje točno označavamo kako bismo poboljšali obuku AI modela. Ovaj proces im pomaže da točno odrede anomalije i strukture. Povećajte točnost medicinskih procjena i planova liječenja s našim uslugama.
Bilješke rendgenske slike izoštravaju AI dijagnostiku. Naši stručnjaci pažljivo označavaju svaku sliku točno određujući prijelome i abnormalnosti. Oni također obučavaju i pregledavaju ove naljepnice za najveću točnost prije isporuke klijentu. Povjerite nam da ćemo poboljšati vašu umjetnu inteligenciju i dobiti bolju analizu medicinske slike.
Napomena o kliničkom osiguranju
Prethodni postupak autorizacije ključan je u povezivanju pružatelja zdravstvenih usluga, platitelja i osiguravanju da tretmani slijede smjernice. Bilježenje medicinske dokumentacije pomoglo je optimizirati ovaj proces. Usklađivao je dokumente s pitanjima dok je pratio standarde, poboljšavajući tijek rada klijenata.
Problem: Anotacija 6,000 medicinskih slučajeva morala se obaviti točno u strogo određenom vremenskom okviru, s obzirom na osjetljivost zdravstvenih podataka. Strogo pridržavanje ažuriranih kliničkih smjernica i propisa o privatnosti poput HIPAA-e bilo je potrebno kako bi se osigurala kvalitetna anotacija i usklađenost, što je posebno važno za kliničku dijagnostiku kako bi se održao integritet skupa podataka i ispunili regulatorni zahtjevi.
Rješenje: Anotirali smo više od 6,000 medicinskih slučajeva, povezujući medicinske dokumente s kliničkim upitnicima. To je zahtijevalo precizno povezivanje dokaza s odgovorima uz pridržavanje kliničkih smjernica. Ključni izazovi bili su kratki rokovi za veliki skup podataka i suočavanje s kliničkim standardima koji se stalno razvijaju.
Predani i obučeni timovi:
Najviša učinkovitost procesa osigurana je sa:
Patentirana platforma nudi prednosti:
Procjenjuje se da znanstvenici koji se bave podacima troše više od 80% svog vremena na pripremu podataka. Uz outsourcing, vaš se tim može usredotočiti na razvoj robusnih algoritama, prepuštajući dosadan dio prikupljanja skupova podataka za prepoznavanje imenovanih entiteta nama.
Prosječni ML model zahtijeva prikupljanje i označavanje velikih dijelova imenovanih skupova podataka, što zahtijeva od tvrtki da privuku resurse iz drugih timova. S partnerima poput nas, nudimo stručnjake za domenu koji se mogu lako proširiti kako vaše poslovanje raste.
Posvećeni stručnjaci za domenu, koji daju bilješke iz dana u dan, će – bilo koji dan – obaviti superioran posao u usporedbi s timom koji se treba prilagoditi zadacima bilješki u svom pretrpanom rasporedu. Nepotrebno je reći da to rezultira boljim rezultatom.
Naš dokazani proces osiguranja kvalitete podataka, tehnološke provjere i višestruke faze osiguranja kvalitete, pomažu nam u pružanju najbolje kvalitete u klasi koja često premašuje očekivanja.
Certificirani smo za održavanje najviših standarda sigurnosti podataka s privatnošću tijekom rada s našim klijentima kako bismo osigurali povjerljivost
Kao stručnjaci za kustosiranje, obuku i upravljanje timovima kvalificiranih radnika, možemo osigurati da projekti budu isporučeni unutar proračuna.
Visoko vrijeme rada mreže i isporuka podataka, usluga i rješenja na vrijeme.
Sa skupom kopnenih i offshore resursa, možemo izgraditi i skalirati timove prema potrebi za različite slučajeve upotrebe.
Uz kombinaciju globalne radne snage, robusne platforme i operativnih procesa koje su osmislili crni pojasevi 6 sigma, Shaip pomaže u pokretanju najizazovnijih AI inicijativa.
Named Entity Recognition (NER) pomaže vam u razvoju vrhunskih modela strojnog učenja i NLP-a. Naučite slučajeve upotrebe NER-a, primjere i još mnogo toga u ovom super-informativnom postu.
Skup podataka o zdravstvenoj skrbi za kvalitetnu obuku poboljšava ishod medicinskog modela temeljenog na umjetnoj inteligenciji. Ali kako odabrati pravog pružatelja usluga označavanja zdravstvenih podataka?
Uz podatke koji postavljaju temelje za zdravstvenu skrb, moramo razumjeti njihovu ulogu, implementacije u stvarnom svijetu i izazove. Čitajte dalje kako biste saznali...
Osnaživanje timova za izradu vodećih svjetskih AI proizvoda.
Kontaktirajte nas sada da biste saznali kako možemo prikupiti i označiti skup podataka za vaše jedinstveno AI/ML rješenje
Anotacija medicinskih podataka je proces označavanja medicinskog teksta, slika, zvuka i videa za obuku AI modela. Ključan je za razvoj točnih AI sustava koji poboljšavaju dijagnostiku, planiranje liječenja i njegu pacijenata.
Pružanjem označenih skupova podataka, AI modeli mogu naučiti prepoznavati obrasce u složenim medicinskim podacima, poput identificiranja bolesti na rendgenskim snimkama ili izdvajanja ključnih informacija iz kliničkih bilješki. To poboljšava preciznost i pouzdanost AI primjena u zdravstvu.
Anotacije medicinskih podataka uključuju označavanje kliničkih bilješki, elektroničkih zdravstvenih kartona (EHR), rendgenskih snimaka, magnetske rezonancije, CT snimki, patoloških izvješća i audio podataka poput liječničkih diktata.
Anotirani medicinski tekst omogućuje modelima obrade prirodnog jezika (NLP) izdvajanje i tumačenje kliničkih informacija, poput simptoma, bolesti ili lijekova, iz nestrukturiranih podataka poput liječničkih bilješki ili otpusnih sažetaka.
Označavanje medicinskih podataka zahtijeva rukovanje nestrukturiranim i složenim informacijama, osiguravanje kliničke točnosti i poštivanje propisa o privatnosti poput HIPAA-e. Također zahtijeva stručnost u medicinskoj terminologiji i poznavanje domene.
Pružatelji usluga anotacije slijede stroge protokole sigurnosti podataka kao što je usklađenost s HIPAA-om i koriste anotificirane podatke kako bi održali privatnost pacijenata dok istovremeno dodaju osjetljive medicinske informacije.
Anotirani skupovi podataka obučavaju modele umjetne inteligencije da prepoznaju markere bolesti u medicinskim slikama ili tekstu. Na primjer, umjetna inteligencija može identificirati stadije raka u onkologiji ili otkriti srčane bolesti u kardiologiji, poboljšavajući ranu dijagnozu i ishode liječenja.
Napredni alati za označavanje i softver specifičan za domenu, kao što su DICOM preglednici za medicinsko snimanje, koriste se uz ljudsko znanje kako bi se osigurala visoka točnost u označavanju medicinskih podataka.
Shaip kombinira stručnjake iz područja, napredne alate za anotacije i robustan proces osiguranja kvalitete kako bi pružio precizne i skalabilne anotacije medicinskih podataka prilagođene potrebama klijenata. Specijalizirani su za radiologiju, onkologiju, kardiologiju i druga područja zdravstvene zaštite.
Cijena ovisi o vrsti, količini i složenosti podataka, kao i o potrebnoj razini stručnosti. Shaip nudi prilagođene cijene na temelju specifičnih zahtjeva projekta.
