Anotasi Data untuk AI Kesehatan
Buka kunci informasi kompleks dalam data tidak terstruktur dengan ekstraksi dan pengenalan entitas
Klien Unggulan
Memberdayakan tim untuk membangun produk AI terdepan di dunia.
80% data dalam domain layanan 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 membutuhkan pemahaman mendalam tentang terminologinya untuk membuka potensinya. Shaip memberi Anda keahlian untuk menganotasi data perawatan kesehatan untuk meningkatkan mesin AI dalam skala besar.
IDC, Perusahaan Analis:
Basis kapasitas penyimpanan terpasang di seluruh dunia akan mencapai 11.7 zettabytes in 2023
IBM, Gartner & IDC:
80% data di seluruh dunia tidak terstruktur, membuatnya usang dan tidak dapat digunakan.
Solusi Dunia Nyata
Analisis data untuk menemukan wawasan yang bermakna untuk melatih model NLP dengan Anotasi Data Teks Medis
Kami menawarkan layanan anotasi Data Medis yang membantu organisasi mengekstrak informasi penting dalam data medis tidak terstruktur, misalnya, catatan Dokter, ringkasan masuk/keluar EHR, laporan patologi, dll., yang membantu mesin untuk mengidentifikasi entitas klinis yang ada dalam teks atau gambar tertentu. Pakar domain tepercaya kami dapat membantu Anda memberikan wawasan khusus domain – yaitu, gejala, penyakit, alergi, & obat-obatan, untuk membantu mendorong wawasan untuk perawatan.
Kami juga menawarkan API NER Medis berpemilik (model NLP terlatih), yang dapat mengidentifikasi & mengklasifikasikan entitas bernama yang disajikan dalam dokumen teks secara otomatis. Medical NER API 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 perawatan kesehatan lainnya untuk pemrosesan bahasa alami (NLP), termasuk kategorisasi teks medis, identifikasi entitas bernama, analisis teks, dll.
Layanan Anotasi Medis
Layanan Anotasi Medis kami memberdayakan akurasi AI dalam perawatan kesehatan. Kami dengan cermat memberi label pada gambar, teks, dan audio medis, menggunakan keahlian kami untuk melatih model AI. Model-model ini meningkatkan diagnostik, perencanaan pengobatan, dan perawatan pasien. Pastikan data berkualitas tinggi dan andal untuk aplikasi teknologi medis canggih. Percayakan kepada kami untuk meningkatkan kemahiran medis AI Anda.
Anotasi Gambar
Tingkatkan AI medis dengan memberi anotasi pada data visual dari sinar-X, CT scan, dan MRI. Pastikan model AI berkinerja sangat baik dalam diagnostik dan pengobatan, dipandu oleh pelabelan data ahli. Dapatkan hasil pasien yang lebih baik dengan wawasan pencitraan yang unggul.
Anotasi Video
Tingkatkan AI dalam layanan kesehatan dengan anotasi video mendetail. Pertajam pembelajaran AI dengan klasifikasi dan segmentasi dalam rekaman medis. Tingkatkan AI bedah dan pemantauan pasien Anda untuk meningkatkan pemberian layanan kesehatan dan diagnostik.
Anotasi Teks
Sederhanakan pengembangan AI medis dengan data teks yang dianotasi secara ahli. Parsing dan perkaya volume teks dalam jumlah besar dengan cepat, mulai dari catatan tulisan tangan hingga laporan asuransi. Memastikan wawasan yang akurat dan dapat ditindaklanjuti untuk kemajuan layanan kesehatan.
Anotasi Audio
Manfaatkan keahlian NLP untuk membuat anotasi dan memberi label pada data audio medis secara akurat. Ciptakan sistem bantuan suara untuk kelancaran operasional klinis dan integrasikan AI ke dalam berbagai produk perawatan kesehatan yang diaktifkan dengan suara. Tingkatkan presisi diagnostik dengan kurasi data audio ahli.
Pengodean Medis
Sederhanakan dokumentasi medis dengan mengubahnya menjadi kode universal dengan kode medis AI. Pastikan akurasi, tingkatkan efisiensi penagihan, dan dukung penyampaian layanan kesehatan yang lancar dengan bantuan AI mutakhir dalam pengkodean rekam medis.
Proses Anotasi Medis
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
Kasus Penggunaan Anotasi Medis
Algoritme AI dan ML yang canggih mengubah layanan kesehatan dengan memanfaatkan berbagai proses medis. Teknologi mutakhir ini memungkinkan otomatisasi layanan kesehatan, yang mengarah pada peningkatan efisiensi, presisi, dan perawatan pasien. Untuk lebih memahami potensi dampaknya, mari kita jelajahi kasus penggunaan berikut:
Radiologi
Layanan anotasi gambar radiologi kami mempertajam diagnostik AI dan mencakup lapisan keahlian tambahan. Setiap X-ray, MRI, dan CT scan diberi label dan ditinjau dengan cermat oleh ahli di bidangnya. Langkah ekstra dalam pelatihan dan peninjauan ini meningkatkan kemampuan AI untuk mengenali kelainan dan penyakit. Ini meningkatkan akurasi sebelum dikirimkan ke klien kami.
Kardiologi
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.
Kedokteran gigi
Layanan anotasi gambar kami di bidang kedokteran gigi memberi label pada citra gigi untuk menyempurnakan alat diagnostik AI. Dengan mengidentifikasi kerusakan gigi, masalah penyelarasan gigi, dan kondisi gigi lainnya secara akurat, UKM kami memberdayakan AI untuk meningkatkan hasil pasien dan mendukung dokter gigi dalam perencanaan perawatan yang tepat dan deteksi dini.
Keahlian kami
1. Pengenalan/Anotasi Entitas Klinis
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. Anotasi Atribusi
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.
3. Anotasi NER Khusus Onkologi
Bersamaan dengan anotasi NER medis generik, kami juga dapat mengerjakan anotasi khusus domain seperti onkologi, radiologi, dll. Berikut adalah entitas NER khusus onkologi yang dapat dianotasi – Masalah kanker, Histologi, Stadium kanker, Stadium TNM, Derajat kanker, Dimensi, Status klinis, Tes penanda tumor, Pengobatan kanker, Operasi kanker, Radiasi, Studi gen, Kode variasi, Lokasi tubuh
4. Efek Samping NER & Anotasi Hubungan
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.
5. Anotasi Hubungan
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.
6. Anotasi Penegasan
Seiring dengan mengidentifikasi entitas dan hubungan klinis, kami juga dapat menetapkan Status, Negasi, dan Subjek entitas klinis.
7. Anotasi Temporal
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.
8. Anotasi Bagian
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.
9. Pengodean ICD-10-CM & CPT
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.
10. Pengkodean RXNORM
Anotasi kode RXNORM sesuai pedoman. Untuk setiap kode medis berlabel, bukti (cuplikan teks) yang memperkuat keputusan pelabelan juga akan dianotasi bersama dengan kode.0
11. Pengkodean SNOMED
Anotasi kode SNOMED sesuai pedoman. Untuk setiap kode medis berlabel, bukti (cuplikan teks) yang mendukung keputusan pelabelan juga akan dianotasi bersama dengan kode tersebut.
12. Pengkodean UMLS
Anotasi kode UMLS sesuai pedoman. Untuk setiap kode medis berlabel, bukti (cuplikan teks) yang mendukung keputusan pelabelan juga akan dianotasi bersama dengan kode tersebut.
13. Pemindaian CT
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.
14. MRI
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.
15. Xray
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.
Kisah Sukses
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 terhadap 6,000 kasus medis harus dilakukan dalam jangka waktu yang ketat dan akurat, mengingat sensitivitas data layanan kesehatan. Kepatuhan yang ketat terhadap pedoman klinis terbaru dan peraturan privasi seperti HIPAA diperlukan untuk memastikan kualitas anotasi dan kepatuhan.
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.
Alasan memilih Shaip sebagai Mitra Anotasi Medis terpercaya Anda
Konsultan Ahli
Tim yang berdedikasi dan terlatih:
- 30,000+ kolaborator untuk Pembuatan Data, Pelabelan & QA
- Tim Manajemen Proyek Terpercaya
- Tim Pengembangan Produk Berpengalaman
- Tim Sumber & Orientasi Pangkalan Bakat
Proses
Efisiensi proses tertinggi dijamin dengan:
- Proses Gerbang Panggung 6 Sigma yang Kuat
- Tim khusus yang terdiri dari sabuk hitam 6 Sigma – Pemilik proses utama & Kepatuhan kualitas
- Perbaikan Berkelanjutan & Putaran Umpan Balik
Platform
Platform yang dipatenkan menawarkan manfaat:
- Platform ujung ke ujung berbasis web
- Kualitas Sempurna
- TAT lebih cepat
- Pengiriman Mulus
Mengapa Shaip?
Tim Khusus
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.
Skalabilitas
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.
Kualitas yang lebih baik
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.
Keunggulan Operasional
Proses jaminan kualitas data kami yang telah terbukti, validasi teknologi, dan berbagai tahapan QA, membantu kami memberikan kualitas terbaik di kelasnya yang seringkali melebihi harapan.
Keamanan dengan Privasi
Kami disertifikasi untuk menjaga standar tertinggi keamanan data dengan privasi saat bekerja dengan klien kami untuk memastikan kerahasiaan
Harga Kompetitif
Sebagai ahli dalam kurasi, pelatihan, dan pengelolaan tim pekerja terampil, kami dapat memastikan proyek disampaikan sesuai anggaran.
Sumber Daya yang Direkomendasikan
Blog
Named Entity Recognition (NER) – Konsep, Jenis
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.
Blog
5 Pertanyaan untuk Ditanyakan Sebelum Anda Menyewa Perusahaan Pelabelan Kesehatan.
Dataset kesehatan pelatihan berkualitas meningkatkan hasil model medis berbasis AI. Tetapi bagaimana cara memilih penyedia layanan pelabelan data kesehatan yang tepat?
Blog
Peran Pengumpulan Data Dan Anotasi Dalam Perawatan Kesehatan
Dengan data yang meletakkan dasar untuk perawatan kesehatan, kita perlu memahami perannya, penerapannya di dunia nyata, & tantangannya. Baca terus untuk mengetahui…
Mencari Pakar Anotasi Kesehatan untuk proyek yang kompleks?
Hubungi kami sekarang untuk mempelajari cara mengumpulkan dan membuat anotasi kumpulan data untuk solusi AI/ML unik Anda
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
Named Entity Recognition adalah bagian dari Natural Language Processing. Tujuan utama NER adalah untuk memproses data terstruktur dan tidak terstruktur dan mengklasifikasikan entitas yang disebutkan ini ke dalam kategori yang telah ditentukan sebelumnya. Beberapa kategori umum termasuk nama, lokasi, perusahaan, waktu, nilai moneter, acara, dan banyak lagi.
Singkatnya, NER berhubungan dengan:
Pengenalan/deteksi entitas bernama – Mengidentifikasi kata atau rangkaian kata dalam dokumen.
Klasifikasi entitas bernama – Mengklasifikasikan setiap entitas yang terdeteksi ke dalam kategori yang telah ditentukan sebelumnya.
Pemrosesan Bahasa Alami membantu mengembangkan mesin cerdas yang mampu mengekstraksi makna dari ucapan dan teks. Machine Learning membantu sistem cerdas ini terus belajar dengan melatih sejumlah besar kumpulan data bahasa alami. Secara umum, NLP terdiri dari tiga kategori utama:
Memahami struktur dan aturan bahasa – Sintaks
Menurunkan arti kata, teks, dan ucapan dan mengidentifikasi hubungan mereka – Semantik
Mengidentifikasi dan mengenali kata-kata yang diucapkan dan mengubahnya menjadi teks – Ucapan
Beberapa contoh umum dari kategorisasi entitas yang telah ditentukan adalah:
Orang: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Lokasi: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brasil, Cambridge
Organisasi: Samsung, Disney, Universitas Yale, Google
Waktu: 15.35, 12 siang,
Pendekatan yang berbeda untuk menciptakan sistem NER adalah:
Sistem berbasis kamus
Sistem berbasis aturan
Sistem berbasis pembelajaran mesin
Dukungan Pelanggan yang Efisien
Sumber Daya Manusia yang Efisien
Klasifikasi Konten Sederhana
Mengoptimalkan Mesin Pencari
Rekomendasi Konten yang Akurat