Shaip kini menjadi bagian dari ekosistem Ubiquity: Tim yang sama - sekarang didukung oleh sumber daya yang lebih luas untuk mendukung pelanggan dalam skala besar.
|
Anotasi Data untuk AI Kesehatan
Buka kunci informasi kompleks dalam data tidak terstruktur dengan ekstraksi dan pengenalan entitas
Industri perawatan kesehatan sangat bergantung pada anotasi data yang akurat untuk mendukung aplikasi AI dan pembelajaran mesin, yang mendorong kemajuan dalam diagnostik dan perawatan.
80% data dalam domain perawatan kesehatan tidak terstruktur, sehingga tidak dapat diakses. Mengakses data memerlukan intervensi manual yang signifikan, yang membatasi jumlah data yang dapat digunakan. Memahami teks dalam domain medis memerlukan pemahaman mendalam tentang terminologinya untuk membuka potensinya. Shaip memberi Anda keahlian untuk membuat anotasi data perawatan kesehatan guna meningkatkan mesin AI dalam skala besar. Anotasi data medis memainkan peran penting dalam memungkinkan solusi perawatan kesehatan tingkat lanjut dan mendukung pengembangan teknologi AI perawatan kesehatan.
Basis kapasitas penyimpanan terpasang di seluruh dunia akan mencapai 11.7 zettabytes in 2023.
80% data di seluruh dunia tidak terstruktur, membuatnya usang dan tidak dapat digunakan.
Kami menawarkan layanan anotasi Data Medis, termasuk anotasi teks medis untuk digunakan dalam algoritma pembelajaran mesin, yang membantu organisasi mengekstrak informasi penting dalam data medis tak terstruktur, yaitu, catatan Dokter, ringkasan penerimaan/keluar EHR, laporan patologi, dsb., yang membantu mesin mengidentifikasi entitas klinis yang ada dalam teks atau gambar tertentu. Pakar domain kami yang memiliki kredensial dapat membantu Anda memberikan wawasan khusus domain – yaitu, gejala, penyakit, alergi, & pengobatan, untuk membantu mendorong wawasan perawatan.
Kami juga menawarkan API NER Medis (model NLP terlatih), yang dapat mengidentifikasi & mengklasifikasikan secara otomatis entitas bernama yang disajikan dalam dokumen teks. API NER Medis memanfaatkan grafik pengetahuan eksklusif, dengan 20 juta+ hubungan & 1.7 juta+ konsep klinis.
Dari lisensi data, dan pengumpulan, hingga anotasi data, Shaip membantu Anda.
Anotasi dan persiapan gambar medis, video, dan teks, termasuk radiografi, ultrasonografi, mamografi, CT scan, MRI, dan tomografi emisi foton
Kasus penggunaan farmasi dan layanan kesehatan lainnya untuk pemrosesan bahasa alami (NLP), termasuk kategorisasi teks medis, identifikasi entitas bernama, analisis teks, dan pelatihan algoritma pembelajaran mesin untuk diagnostik dan deteksi anomali dalam teks medis
Layanan Anotasi Medis kami memberdayakan akurasi AI dalam perawatan kesehatan. Kami memberi label pada gambar, teks, dan audio medis dengan cermat, menggunakan keahlian kami untuk melatih model AI. Tim ahli kami, termasuk pakar medis dan profesional perawatan kesehatan, mengawasi dan memvalidasi proses anotasi untuk memastikan akurasi dan kepatuhan klinis. Model-model ini meningkatkan diagnostik, perencanaan perawatan, dan perawatan pasien. Memastikan data berkualitas tinggi dan andal untuk aplikasi teknologi medis tingkat lanjut. Kami memahami upaya signifikan yang diperlukan untuk memenuhi standar kualitas dan kepatuhan yang ketat dalam anotasi data medis. Percayakan kepada kami untuk meningkatkan kecakapan medis AI Anda.
Tingkatkan AI medis dengan membuat anotasi data visual dari sinar-X, pemindaian CT, dan MRI. Anotasi citra medis dan anotasi pencitraan adalah proses khusus yang melibatkan pelabelan citra medis kompleks yang digerakkan oleh para ahli untuk membuat kumpulan data berkualitas tinggi bagi sistem AI perawatan kesehatan.
Tugas anotasi utama meliputi klasifikasi gambar (memberikan label pada gambar), deteksi objek (mengidentifikasi dan menemukan objek seperti tumor), segmentasi gambar (membagi gambar menjadi segmen-segmen yang bermakna), & penggunaan masker segmentasi & kotak pembatas untuk anotasi gambar medis yang tepat & terperinci.
Pertajam pembelajaran AI dengan klasifikasi dan segmentasi dalam rekaman medis. Tingkatkan AI bedah dan pemantauan pasien Anda untuk meningkatkan pemberian layanan kesehatan dan diagnostik. Video medis beranotasi sangat penting untuk aplikasi klinis, mendukung penggunaan di dunia nyata dalam perawatan pasien
Sederhanakan pengembangan AI medis dengan data teks yang diberi anotasi secara ahli, yang disiapkan oleh anotator medis dan anotator data yang terampil. Uraikan dan perkaya volume teks yang besar dengan cepat, dari catatan tulisan tangan hingga laporan asuransi. Pastikan wawasan yang akurat dan dapat ditindaklanjuti untuk kemajuan perawatan kesehatan.
Sederhanakan dokumentasi medis dengan mengubahnya menjadi kode universal dengan pengodean medis AI, menggunakan data yang dikumpulkan dari berbagai pusat medis. Pastikan keakuratan, tingkatkan efisiensi penagihan, dan dukung pemberian layanan kesehatan yang lancar dengan bantuan AI mutakhir dalam pengodean rekam medis.
Manfaatkan keahlian NLP untuk membuat anotasi dan memberi label pada data audio medis secara akurat, dengan melibatkan profesional medis dalam proses anotasi. Ciptakan sistem bantuan suara untuk operasi klinis yang lancar dan integrasikan AI ke dalam berbagai produk perawatan kesehatan yang diaktifkan dengan suara. Tingkatkan presisi diagnostik dengan kurasi data audio yang ahli.
Dalam anotasi data medis, proses pelabelan sering kali menggunakan alat anotasi khusus, termasuk penampil DICOM untuk tugas anotasi gambar dasar. Sementara penampil DICOM umumnya digunakan oleh ahli radiologi untuk pekerjaan rutin, alat anotasi tingkat lanjut sangat penting untuk pelabelan yang akurat dan efisien, terutama saat menyiapkan data untuk aplikasi pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Proses anotasi umumnya berbeda dengan kebutuhan klien tetapi sebagian besar melibatkan:
Fase 1: Keahlian domain teknis (Memahami panduan cakupan & anotasi)
Fase 2: Melatih sumber daya yang sesuai untuk proyek
Fase 3: Siklus umpan balik dan QA dari dokumen beranotasi
Algoritme AI dan ML yang canggih mengubah layanan kesehatan dengan memanfaatkan berbagai proses medis. Data yang dianotasi memainkan peran penting dalam aplikasi medis, mendukung organisasi layanan kesehatan dalam mengembangkan dan melatih model AI layanan kesehatan yang akurat untuk diagnostik, identifikasi penyakit, dan deteksi anomali. Teknologi canggih ini memungkinkan otomatisasi layanan kesehatan, yang mengarah pada peningkatan efisiensi, presisi, dan perawatan pasien. Untuk lebih memahami dampak potensialnya, mari kita bahas kasus penggunaan berikut:
Layanan anotasi gambar radiologi kami mempertajam diagnostik AI dan mencakup lapisan keahlian tambahan. Setiap pemindaian X-ray, MRI, dan CT diberi label dan ditinjau dengan cermat oleh pakar subjek. Gambar yang diberi anotasi ini berfungsi sebagai data pelatihan untuk melatih model pembelajaran mesin dan model ML untuk diagnostik radiologi. Langkah tambahan dalam pelatihan dan peninjauan ini menemukan kelainan dan penyakit.
Anotasi gambar kami yang berfokus pada kardiologi mempertajam diagnostik AI. Kami mendatangkan pakar kardiologi yang memberi label pada gambar kompleks terkait jantung dan melatih model AI kami. Sebelum kami mengirim data ke klien, para spesialis ini meninjau setiap gambar untuk memastikan akurasi terbaik. Proses ini memberdayakan AI untuk mendeteksi kondisi jantung dengan lebih tepat.
Layanan anotasi gambar kami dalam kedokteran gigi memberi label pada citra gigi, dengan fokus pada identifikasi berbagai kondisi medis, untuk meningkatkan alat diagnostik AI. Dengan mengidentifikasi kerusakan gigi, masalah kesejajaran gigi, dan kondisi gigi lainnya secara akurat, UKM kami memberdayakan AI untuk meningkatkan hasil perawatan pasien dan mendukung dokter gigi dalam perencanaan perawatan yang tepat dan deteksi dini.
Sejumlah besar data dan pengetahuan medis tersedia di rekam medis terutama dalam format yang tidak terstruktur. Anotasi entitas medis memungkinkan kami mengonversi data tidak terstruktur menjadi format terstruktur.
2.1 Atribut Obat
Obat dan atributnya didokumentasikan di hampir setiap rekam medis, yang merupakan bagian penting dari domain klinis. Kami dapat mengidentifikasi dan membubuhi keterangan berbagai atribut obat sesuai dengan pedoman.
2.2 Atribut Data Lab
Data lab sebagian besar disertai atributnya dalam rekam medis. Kami dapat mengidentifikasi dan membubuhi keterangan berbagai atribut data lab sesuai dengan pedoman.
2.3 Atribut Pengukuran Tubuh
Pengukuran tubuh sebagian besar disertai dengan atribut mereka dalam rekam medis. Ini sebagian besar terdiri dari tanda-tanda vital. Kami dapat mengidentifikasi dan membubuhi keterangan berbagai atribut pengukuran tubuh.
Bersama dengan anotasi NER medis generik, kami juga dapat mengerjakan anotasi domain spesifik seperti onkologi, radiologi, dll. Berikut adalah entitas NER spesifik onkologi yang dapat dianotasi – Masalah kanker, Histologi, Stadium kanker, Stadium TNM, Grade kanker, Dimensi, Status klinis, Tes penanda tumor, Pengobatan kanker, Operasi kanker, Radiasi, Gen yang diteliti, Kode variasi, Lokasi tubuh
Bersamaan dengan mengidentifikasi dan memberi anotasi entitas dan hubungan klinis utama, kami juga dapat membuat anotasi efek samping dari obat atau prosedur tertentu. Ruang lingkupnya adalah sebagai berikut: Memberi label efek samping dan agen penyebabnya. Menetapkan hubungan antara efek samping dan penyebab efek.
Setelah mengidentifikasi dan membuat anotasi entitas klinis, kami juga menetapkan hubungan yang relevan di antara entitas tersebut. Hubungan mungkin ada antara dua atau lebih konsep.
Seiring dengan mengidentifikasi entitas dan hubungan klinis, kami juga dapat menetapkan Status, Negasi, dan Subjek entitas klinis.
Memberi anotasi entitas temporal dari rekam medis, membantu membangun garis waktu perjalanan pasien. Ini memberikan referensi dan konteks ke tanggal yang terkait dengan peristiwa tertentu. Berikut adalah entitas tanggal – Tanggal diagnosis, Tanggal prosedur, Tanggal mulai pengobatan, Tanggal akhir pengobatan, Tanggal mulai radiasi, Tanggal akhir radiasi, Tanggal masuk, Tanggal keluar, Tanggal konsultasi, Tanggal catatan, Onset.
Ini mengacu pada proses pengorganisasian, pelabelan, dan pengkategorian bagian atau bagian yang berbeda secara sistematis dari dokumen, gambar, atau data terkait perawatan kesehatan yaitu, anotasi bagian yang relevan dari dokumen dan klasifikasi bagian ke dalam jenisnya masing-masing. Ini membantu dalam menciptakan informasi yang terstruktur dan mudah diakses, yang dapat digunakan untuk berbagai keperluan seperti dukungan keputusan klinis, penelitian medis, dan analisis data perawatan kesehatan.
Anotasi kode ICD-10-CM dan CPT sesuai pedoman. Untuk setiap kode medis berlabel, bukti (cuplikan teks) yang mendukung keputusan pelabelan juga akan dianotasi bersama dengan kode tersebut.
Anotasi kode RXNORM sesuai dengan pedoman. Untuk setiap kode medis yang diberi label, bukti (cuplikan teks) yang mendukung keputusan pelabelan juga akan diberi anotasi bersama dengan kode.
Anotasi kode SNOMED sesuai pedoman. Untuk setiap kode medis berlabel, bukti (cuplikan teks) yang mendukung keputusan pelabelan juga akan dianotasi bersama dengan kode tersebut.
Anotasi kode UMLS sesuai pedoman. Untuk setiap kode medis berlabel, bukti (cuplikan teks) yang mendukung keputusan pelabelan juga akan dianotasi bersama dengan kode tersebut.
Layanan anotasi gambar kami berspesialisasi dalam CT scan untuk pelabelan yang tepat untuk pelatihan AI dengan fokus pada struktur anatomi terperinci. Pakar materi pelajaran tidak hanya meninjau tetapi juga melatih setiap gambar untuk akurasi terbaik. Proses yang teliti ini membantu pengembangan alat diagnostik.
Layanan anotasi gambar MRI kami menyempurnakan diagnostik AI. Pakar materi kami melatih dan meninjau setiap pemindaian untuk mendapatkan presisi maksimal sebelum pengiriman. Kami memberi label pemindaian MRI secara akurat untuk meningkatkan pelatihan model AI. Proses ini membantu mereka menentukan anomali dan struktur. Tingkatkan akurasi dalam penilaian medis dan rencana perawatan dengan layanan kami.
Anotasi gambar sinar-X mempertajam diagnostik AI. Pakar kami memberi label pada setiap gambar dengan hati-hati dengan menunjukkan dengan tepat patah tulang dan kelainan secara akurat. Mereka juga melatih dan meninjau label ini untuk akurasi terbaik sebelum pengiriman ke klien. Percayakan kepada kami untuk menyempurnakan AI Anda dan mendapatkan analisis pencitraan medis yang lebih baik.
Anotasi Asuransi Klinis
Proses otorisasi sebelumnya adalah kunci dalam menghubungkan penyedia layanan kesehatan, pembayar, dan memastikan perawatan mengikuti pedoman. Membuat anotasi pada rekam medis membantu mengoptimalkan proses ini. Ini mencocokkan dokumen dengan pertanyaan sambil mengikuti standar, meningkatkan alur kerja klien.
Masalah: Anotasi 6,000 kasus medis harus dilakukan secara akurat dalam jangka waktu yang ketat, mengingat sensitivitas data perawatan kesehatan. Kepatuhan ketat terhadap pedoman klinis terkini dan peraturan privasi seperti HIPAA diperlukan untuk memastikan anotasi dan kepatuhan yang berkualitas, yang sangat penting bagi diagnostik klinis untuk menjaga integritas kumpulan data dan memenuhi persyaratan peraturan.
Larutan: Kami mencatat lebih dari 6,000 kasus medis, menghubungkan dokumen medis dengan kuesioner klinis. Hal ini memerlukan ketelitian dalam menghubungkan bukti dengan tanggapan sambil tetap mematuhi pedoman klinis. Tantangan utama yang diatasi adalah tenggat waktu yang ketat untuk kumpulan data yang besar dan penanganan standar klinis yang terus berkembang.
Tim yang berdedikasi dan terlatih:
Efisiensi proses tertinggi dijamin dengan:
Platform yang dipatenkan menawarkan manfaat:
Diperkirakan bahwa ilmuwan data menghabiskan lebih dari 80% waktu mereka dalam persiapan data. Dengan outsourcing, tim Anda dapat fokus pada pengembangan algoritme yang kuat, meninggalkan bagian yang membosankan dalam mengumpulkan kumpulan data pengenalan entitas yang disebutkan kepada kami.
Model ML rata-rata akan membutuhkan pengumpulan dan penandaan sejumlah besar kumpulan data bernama, yang mengharuskan perusahaan untuk menarik sumber daya dari tim lain. Dengan mitra seperti kami, kami menawarkan pakar domain yang dapat dengan mudah ditingkatkan seiring pertumbuhan bisnis Anda.
Pakar domain khusus, yang membuat anotasi setiap hari akan – setiap hari – melakukan pekerjaan yang lebih baik jika dibandingkan dengan tim, yang perlu mengakomodasi tugas anotasi dalam jadwal sibuk mereka. Tak perlu dikatakan, itu menghasilkan output yang lebih baik.
Proses jaminan kualitas data kami yang telah terbukti, validasi teknologi, dan berbagai tahap QA, membantu kami memberikan kualitas terbaik di kelasnya yang seringkali melampaui ekspektasi.
Kami disertifikasi untuk menjaga standar tertinggi keamanan data dengan privasi saat bekerja dengan klien kami untuk memastikan kerahasiaan
Sebagai ahli dalam kurasi, pelatihan, dan pengelolaan tim pekerja terampil, kami dapat memastikan proyek disampaikan sesuai anggaran.
Jaringan tinggi up-time & pengiriman tepat waktu data, layanan & solusi.
Dengan kumpulan sumber daya darat & lepas pantai, kami dapat membangun dan menskalakan tim sesuai kebutuhan untuk berbagai kasus penggunaan.
Dengan kombinasi tenaga kerja global, platform yang kuat, & proses operasional yang dirancang oleh pemegang sabuk hitam 6 sigma, Shaip membantu meluncurkan inisiatif AI yang paling menantang.
Named Entity Recognition (NER) membantu Anda mengembangkan model pembelajaran mesin & NLP terbaik. Pelajari kasus penggunaan NER, contoh, & banyak lagi di pos yang sangat informatif ini.
Dataset kesehatan pelatihan berkualitas meningkatkan hasil model medis berbasis AI. Tetapi bagaimana cara memilih penyedia layanan pelabelan data kesehatan yang tepat?
Dengan data yang meletakkan dasar untuk perawatan kesehatan, kita perlu memahami perannya, penerapannya di dunia nyata, & tantangannya. Baca terus untuk mengetahui…
Memberdayakan tim untuk membangun produk AI terdepan di dunia.
Hubungi kami sekarang untuk mempelajari cara mengumpulkan dan membuat anotasi kumpulan data untuk solusi AI/ML unik Anda
Anotasi data medis adalah proses pelabelan teks, gambar, audio, dan video medis untuk melatih model AI. Proses ini krusial untuk mengembangkan sistem AI akurat yang meningkatkan diagnostik, perencanaan perawatan, dan perawatan pasien.
Dengan menyediakan set data berlabel, model AI dapat belajar mengenali pola dalam data medis yang kompleks, seperti mengidentifikasi penyakit dalam sinar-X atau mengekstrak informasi penting dari catatan klinis. Hal ini meningkatkan presisi dan keandalan aplikasi AI dalam layanan kesehatan.
Anotasi data medis mencakup pelabelan catatan klinis, catatan kesehatan elektronik (EHR), sinar-X, MRI, CT scan, laporan patologi, dan data audio seperti dikte dokter.
Teks medis beranotasi memungkinkan model pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk mengekstrak dan menafsirkan informasi klinis, seperti gejala, penyakit, atau pengobatan, dari data tidak terstruktur seperti catatan dokter atau ringkasan pemulangan.
Anotasi data medis memerlukan penanganan informasi yang tidak terstruktur dan kompleks, memastikan akurasi klinis, dan mematuhi peraturan privasi seperti HIPAA. Proses ini juga menuntut keahlian dalam terminologi medis dan pengetahuan domain.
Penyedia anotasi mengikuti protokol keamanan data yang ketat seperti kepatuhan HIPAA dan menggunakan data anonim untuk menjaga privasi pasien saat membuat anotasi pada informasi medis yang sensitif.
Set data beranotasi melatih model AI untuk mengenali penanda penyakit dalam gambar atau teks medis. Misalnya, AI dapat mengidentifikasi stadium kanker dalam onkologi atau mendeteksi kondisi jantung dalam kardiologi, sehingga meningkatkan hasil diagnosis dini dan pengobatan.
Alat anotasi canggih dan perangkat lunak khusus domain, seperti penampil DICOM untuk pencitraan medis, digunakan bersama keahlian manusia untuk memastikan akurasi tinggi dalam pelabelan data medis.
Shaip menggabungkan pakar di bidangnya, perangkat anotasi canggih, dan proses jaminan kualitas yang andal untuk memberikan anotasi data medis yang akurat dan terukur, yang disesuaikan dengan kebutuhan klien. Mereka berspesialisasi dalam radiologi, onkologi, kardiologi, dan bidang layanan kesehatan lainnya.
Biaya bergantung pada jenis, volume, dan kompleksitas data, serta tingkat keahlian yang dibutuhkan. Shaip menyediakan harga khusus berdasarkan kebutuhan proyek tertentu.
