Аннотации данных для здравоохранения AI

Аннотации медицинских данных с помощью человека

Разблокируйте сложную информацию в неструктурированных данных с помощью извлечения и распознавания сущностей

Аннотация медицинских данных

Избранные клиенты

Расширение возможностей команд для создания ведущих в мире продуктов искусственного интеллекта.

Amazon
Google
Microsoft
вязать
Растет потребность в анализе неструктурированных, сложных медицинских данных для выявления неоткрытых идей.

80% данных в сфере здравоохранения неструктурированы, что делает их недоступными. Доступ к данным требует значительного ручного вмешательства, что ограничивает количество полезных данных. Понимание текста в медицинской сфере требует глубокого понимания его терминологии, чтобы раскрыть его потенциал. Шаип предоставляет экспертные знания для аннотирования медицинских данных для масштабного улучшения механизмов искусственного интеллекта.

IDC, Аналитическая фирма:

Мировая установленная база емкости хранения достигнет 11.7 зетабайт in 2023

IBM, Гартнер и IDC:

80% данных по всему миру неструктурированы, что делает их устаревшими и непригодными для использования. 

Реальное решение

Анализируйте данные, чтобы получить ценную информацию для обучения моделей НЛП с помощью аннотаций к медицинским текстовым данным.

Мы предлагаем услуги аннотирования медицинских данных, которые помогают организациям извлекать критически важную информацию из неструктурированных медицинских данных, т. е. заметок врача, сводок электронной медицинской карты при поступлении/выписке, отчетов о патологии и т. д., которые помогают машинам идентифицировать клинические объекты, присутствующие в заданном тексте или изображении. Наши сертифицированные эксперты в предметной области могут помочь вам предоставить информацию по конкретным областям, например о симптомах, заболеваниях, аллергии и лекарствах, чтобы помочь вам получить информацию о лечении.

Реальное решение

Мы также предлагаем собственные API-интерфейсы Medical NER (предварительно обученные модели НЛП), которые могут автоматически идентифицировать и классифицировать именованные объекты, представленные в текстовом документе. Медицинские API NER используют запатентованный граф знаний с более чем 20 миллионами взаимосвязей и более 1.7 миллиона клинических концепций.

От лицензирования и сбора данных до аннотирования данных Shaip поможет вам.

  • Аннотирование и подготовка медицинских изображений, видео и текстов, включая рентгенографию, УЗИ, маммографию, компьютерную томографию, МРТ и фотонно-эмиссионную томографию
  • Варианты использования обработки естественного языка (NLP) в фармацевтике и других сферах здравоохранения, включая категоризацию медицинских текстов, идентификацию именованных сущностей, анализ текста и т. д.

Процесс медицинской аннотации

Процесс аннотации обычно зависит от требований клиента, но в основном включает в себя:

Экспертиза домена

Фаза 1: Технический опыт предметной области (понимание области применения и рекомендаций по аннотациям)

Ресурсы для обучения

Фаза 2: Подготовка соответствующих ресурсов для проекта

Ка Документы

Фаза 3: Цикл обратной связи и контроль качества аннотированных документов

Наша экспертиза

1. Распознавание/аннотация клинической сущности

Большой объем медицинских данных и знаний доступен в медицинских записях в основном в неструктурированном формате. Аннотация медицинского объекта позволяет нам преобразовывать неструктурированные данные в структурированный формат.

Аннотация клинической сущности
Атрибуты медицины

2. Атрибуционная аннотация

2.1 Атрибуты лекарства

Лекарства и их свойства задокументированы почти в каждой медицинской документации, что является важной частью клинической области. Мы можем идентифицировать и аннотировать различные атрибуты лекарств в соответствии с рекомендациями.

2.2 Атрибуты лабораторных данных

Лабораторные данные в основном сопровождаются их атрибутами в медицинской карте. Мы можем идентифицировать и аннотировать различные атрибуты лабораторных данных в соответствии с рекомендациями.

Атрибуты лабораторных данных
Атрибуты измерения тела

2.3 Атрибуты измерения тела

Измерение тела чаще всего сопровождается их атрибутами в медицинской карте. Он в основном состоит из жизненно важных признаков. Мы можем идентифицировать и аннотировать различные атрибуты измерения тела.

3. Аннотация NER для онкологии

Наряду с общей медицинской аннотацией NER мы также можем работать с аннотациями, специфичными для предметной области, такими как онкология, радиология и т. д. Вот специфические для онкологии сущности NER, которые можно аннотировать: проблема рака, гистология, стадия рака, стадия TNM, степень рака, измерение, Клинический статус, Тест на онкомаркеры, Лекарство от рака, Хирургия рака, Облучение, Изученный ген, Код вариации, Место на теле

Специфическая онкологическая аннотация Ner
Аннотация побочных эффектов

4. Неблагоприятный эффект NER и аннотация взаимосвязи

Наряду с идентификацией и аннотированием основных клинических объектов и взаимосвязей мы также можем аннотировать побочные эффекты определенных лекарств или процедур. Область применения следующая: Обозначение неблагоприятных эффектов и их причинных агентов. Установление связи между побочным эффектом и причиной эффекта.

5. Аннотация отношений

После идентификации и аннотирования клинических сущностей мы также назначаем соответствующие отношения между сущностями. Отношения могут существовать между двумя или более понятиями.

Аннотация отношений

6. Аннотация утверждения

Наряду с идентификацией клинических сущностей и отношений мы также можем назначать Статус, Отрицание и Субъект клинических сущностей.

Статус-Отрицание-Тема

7. Временная аннотация

Аннотирование временных сущностей из медицинской карты помогает построить временную шкалу пути пациента. Он обеспечивает ссылку и контекст на дату, связанную с конкретным событием. Вот объекты даты — дата диагноза, дата процедуры, дата начала лечения, дата окончания лечения, дата начала облучения, дата окончания облучения, дата поступления, дата выписки, дата консультации, дата записи, начало.

Временная аннотация
Аннотация раздела

8. Аннотация раздела

Это относится к процессу систематической организации, маркировки и категоризации различных разделов или частей документов, изображений или данных, связанных со здравоохранением, т. е. аннотации соответствующих разделов документа и классификации разделов по соответствующим типам. Это помогает создавать структурированную и легкодоступную информацию, которую можно использовать для различных целей, таких как поддержка принятия клинических решений, медицинские исследования и анализ данных здравоохранения.

9. МКБ-10-CM и кодирование CPT

Аннотации кодов МКБ-10-СМ и СРТ в соответствии с рекомендациями. Для каждого помеченного медицинского кода доказательства (фрагменты текста), обосновывающие решение о присвоении ярлыка, также будут аннотированы вместе с кодом.

Icd-10-Cm &Amp; Cpt-кодирование
Кодирование Rxnorm

10. Кодирование RXNORM

Аннотации кодов RXNORM в соответствии с рекомендациями. Для каждого помеченного медицинского кода доказательства (фрагменты текста), обосновывающие решение о присвоении ярлыка, также будут аннотированы вместе с кодом.0

11. Кодирование SNOMED

Аннотации кодов SNOMED в соответствии с рекомендациями. Для каждого помеченного медицинского кода доказательства (фрагменты текста), обосновывающие решение о присвоении ярлыка, также будут аннотированы вместе с кодом.

Кодирование Snomed
Умл-кодирование

12. UMLS-кодирование

Аннотации кодов UMLS в соответствии с рекомендациями. Для каждого помеченного медицинского кода доказательства (фрагменты текста), обосновывающие решение о присвоении ярлыка, также будут аннотированы вместе с кодом.

случай

Аннотация к клиническому страхованию

Процесс предварительного разрешения имеет ключевое значение для установления связи между поставщиками медицинских услуг и плательщиками и обеспечения соответствия лечения рекомендациям. Аннотирование медицинских записей помогло оптимизировать этот процесс. Он сопоставлял документы с вопросами, следуя стандартам, улучшая рабочие процессы клиентов.

Проблема: Аннотации 6,000 медицинских случаев необходимо было выполнить в строгие сроки, учитывая конфиденциальность медицинских данных. Строгое соблюдение обновленных клинических руководств и правил конфиденциальности, таких как HIPAA, было необходимо для обеспечения качества аннотаций и соответствия требованиям.

Решение: Мы аннотировали более 6,000 медицинских случаев, сопоставляя медицинские документы с клиническими анкетами. Это потребовало тщательной увязки доказательств с ответами при соблюдении клинических рекомендаций. Ключевые решаемые проблемы заключались в сжатых сроках обработки большого набора данных и постоянно меняющихся клинических стандартах.

Аннотация медицинских данных

Причины выбрать Shaip в качестве надежного партнера по медицинской аннотации

Люди

Люди

Выделенные и обученные команды:

  • Более 30,000 сотрудников по созданию, маркировке и контролю качества данных
  • Аттестованная команда управления проектами
  • Опытная команда по разработке продуктов
  • Команда поиска и адаптации кадрового резерва
Обработка

Обработка

Наивысшая эффективность процесса обеспечивается:

  • Надежный 6-сигма-технологический процесс
  • Специальная команда «черных поясов 6 сигм» - владельцы ключевых процессов и соблюдение требований к качеству
  • Непрерывное совершенствование и обратная связь
Платформа

Платформа

Запатентованная платформа предлагает преимущества:

  • Сквозная веб-платформа
  • Безупречное качество
  • Быстрее ТАТ
  • Бесшовная доставка
Свяжитесь с нами

Ищете экспертов по медицинской аннотации для сложных проектов?

Свяжитесь с нами сейчас, чтобы узнать, как мы можем собрать и аннотировать набор данных для вашего уникального решения AI/ML.

  • Регистрируясь, я соглашаюсь с Shaip Персональные данные высокопоставленных Условия Предоставления Услуг и даю свое согласие на получение маркетинговых сообщений B2B от Shaip.

Распознавание именованных объектов является частью обработки естественного языка. Основной задачей NER является обработка структурированных и неструктурированных данных и классификация этих именованных объектов по заранее определенным категориям. Некоторые общие категории включают имя, местоположение, компанию, время, денежные значения, события и многое другое.

Вкратце, NER занимается:

Распознавание/обнаружение именованных объектов — идентификация слова или последовательности слов в документе.

Классификация именованных объектов — классификация каждого обнаруженного объекта по предопределенным категориям.

Обработка естественного языка помогает разрабатывать интеллектуальные машины, способные извлекать смысл из речи и текста. Машинное обучение помогает этим интеллектуальным системам продолжать обучение, обучаясь на больших объемах наборов данных на естественном языке. Как правило, НЛП состоит из трех основных категорий:

Понимание структуры и правил языка – Синтаксис

Получение значения слов, текста и речи и выявление их отношений - Семантика

Идентификация и распознавание произносимых слов и преобразование их в текст – Речь

Некоторые из распространенных примеров предопределенной категоризации объектов:

Человек: Майкл Джексон, Опра Уинфри, Барак Обама, Сьюзан Сарандон

Местонахождение: Канада, Гонолулу, Бангкок, Бразилия, Кембридж

Организация: Samsung, Disney, Йельский университет, Google

Время: 15.35:12, XNUMX:XNUMX,

Различные подходы к созданию систем NER:

Системы на основе словарей

Системы на основе правил

Системы на основе машинного обучения

Оптимизированная поддержка клиентов

Эффективные человеческие ресурсы

Упрощенная классификация контента

Оптимизация поисковых систем

Точная рекомендация по содержанию