Аннотации данных для здравоохранения AI
Разблокируйте сложную информацию в неструктурированных данных с помощью извлечения и распознавания сущностей
Избранные клиенты
Расширение возможностей команд для создания ведущих в мире продуктов искусственного интеллекта.
80% данных в сфере здравоохранения неструктурированы, что делает их недоступными. Доступ к данным требует значительного ручного вмешательства, что ограничивает количество пригодных для использования данных. Понимание текста в медицинской области требует глубокого понимания его терминологии, чтобы раскрыть его потенциал. Shaip предоставляет вам экспертные знания по аннотированию медицинских данных для улучшения механизмов искусственного интеллекта в масштабе.
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.
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:
Фаза 1: Экспертиза в технической области (понимание содержания проекта и рекомендаций по аннотациям)
Фаза 2: Подготовка соответствующих ресурсов для проекта
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.
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.
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 отношений
После идентификации и аннотирования клинических сущностей мы также назначаем соответствующие отношения между сущностями. Отношения могут существовать между двумя или более понятиями.
4. Аннотация побочных эффектов
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. Деидентификация PHI
Наши возможности деидентификации PHI / PII включают удаление конфиденциальной информации, такой как имена и номера социального страхования, которые могут прямо или косвенно связывать человека с его личными данными. Это то, чего заслуживают пациенты и чего требует HIPAA.
6. Электронные медицинские карты (ЭМК)
Практикующие врачи получают важную информацию из электронных медицинских карт (EMR) и клинических отчетов врачей. Наши специалисты могут извлечь сложный медицинский текст, который можно использовать в реестрах заболеваний, клинических испытаниях и аудитах здравоохранения.
7. Статус/Отрицание/Тема
Наряду с идентификацией клинических сущностей и отношений мы также можем назначать Статус, Отрицание и Субъект клинических сущностей.
Причины выбрать Shaip в качестве надежного партнера по медицинской аннотации
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
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
Запатентованная платформа предлагает преимущества:
- Сквозная веб-платформа
- Безупречное качество
- Быстрее ТАТ
- Бесшовная доставка
Почему Шаип?
Посвятите команду
Подсчитано, что специалисты по данным тратят более 80% своего времени на подготовку данных. Благодаря аутсорсингу ваша команда может сосредоточиться на разработке надежных алгоритмов, оставив нам утомительную часть сбора наборов данных для распознавания именованных сущностей.
Масштабируемость
Обычная модель машинного обучения потребует сбора и маркировки больших фрагментов именованных наборов данных, что требует от компаний привлечения ресурсов других команд. С такими партнерами, как мы, мы предлагаем экспертов в предметной области, которых можно легко масштабировать по мере роста вашего бизнеса.
Лучшее качество
Выделенные эксперты в предметной области, которые комментируют изо дня в день, будут - в любой день - выполнять лучшую работу по сравнению с командой, которая должна включать задачи по аннотации в свой напряженный график. Излишне говорить, что это приводит к лучшему результату.
Операционное превосходство
Наш проверенный процесс обеспечения качества данных, проверка технологий и несколько этапов контроля качества помогают нам обеспечивать лучшее в своем классе качество, которое часто превосходит ожидания.
Безопасность с конфиденциальностью
Мы сертифицированы для поддержания самых высоких стандартов безопасности данных с конфиденциальностью при работе с нашими клиентами для обеспечения конфиденциальности.
Конкурентное ценообразование
Являясь экспертами в подборе, обучении и управлении командами квалифицированных специалистов, мы можем гарантировать выполнение проектов в рамках бюджета.
Рекомендуемые ресурсы
Блог
Распознавание именованных объектов (NER) — концепция, типы
Распознавание именованных сущностей (NER) помогает разрабатывать первоклассные модели машинного обучения и НЛП. Изучите варианты использования NER, примеры и многое другое в этом суперинформативном посте.
Блог
5 вопросов, которые нужно задать, прежде чем нанять Healthcare Labeling Co.
Качественный набор медицинских данных для обучения улучшает результаты медицинской модели на основе ИИ. Но как выбрать подходящего поставщика услуг по маркировке медицинских данных?
Блог
Роль сбора и аннотации данных в здравоохранении
Поскольку данные закладывают основу для здравоохранения, нам необходимо понимать их роль, практическое применение и проблемы. Читай дальше что бы узнать…
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.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
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