Разблокируйте сложную информацию в неструктурированных данных с помощью извлечения и распознавания сущностей
Расширение возможностей команд для создания ведущих в мире продуктов искусственного интеллекта.
Растет спрос на анализ неструктурированных, сложных медицинских данных для обнаружения нераскрытых идей. Аннотирование медицинских данных приходит на помощь.
Отрасль здравоохранения в значительной степени полагается на точную аннотацию данных для работы приложений искусственного интеллекта и машинного обучения, что способствует прогрессу в диагностике и лечении.
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 сфере медицины требует глубокого понимания его терминологии, чтобы раскрыть его потенциал. Shaip предоставляет вам экспертные знания для аннотирования данных здравоохранения для улучшения механизмов ИИ в масштабе. Аннотирование медицинских данных играет решающую роль в обеспечении передовых решений в сфере здравоохранения и поддержке разработки технологий ИИ в сфере здравоохранения.
Мировая установленная база емкости хранения достигнет 11.7 зетабайт in 2023
80%. данных по всему миру неструктурированы, что делает их устаревшими и непригодными для использования.
Мы предлагаем услуги аннотирования медицинских данных, включая аннотирование медицинских текстов для использования в алгоритмах машинного обучения, которые помогают организациям извлекать важную информацию из неструктурированных медицинских данных, например, врачебных заметок, сводок по приему/выписке EHR, отчетов о патологиях и т. д., которые помогают машинам идентифицировать клинические объекты, присутствующие в данном тексте или изображении. Наши сертифицированные эксперты в предметной области могут помочь вам предоставить специфичные для предметной области сведения, например, симптомы, заболевания, аллергии и лекарства, чтобы помочь получить сведения для лечения.
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-интерфейсы NER используют запатентованный граф знаний с более чем 20 миллионами взаимосвязей и более 1.7 миллионами 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
Примеры использования обработки естественного языка (NLP) в фармацевтической и других областях здравоохранения, включая категоризацию медицинских текстов, идентификацию именованных сущностей, анализ текста и обучение алгоритмов машинного обучения для диагностики и обнаружения аномалий в медицинских текстах.
Наши услуги медицинской аннотации повышают точность ИИ в здравоохранении. Мы тщательно маркируем медицинские изображения, тексты и аудио, используя наш опыт для обучения моделей ИИ. Наша команда экспертов, включающая медицинских экспертов и специалистов в области здравоохранения, контролирует и проверяет процесс аннотации, чтобы гарантировать клиническую точность и соответствие. Эти модели улучшают диагностику, планирование лечения и уход за пациентами. Обеспечивают высококачественные, надежные данные для передовых медицинских технологических приложений. Мы понимаем, какие значительные усилия требуются для соответствия строгим стандартам качества и соответствия при аннотации медицинских данных. Доверьте нам повышение медицинской квалификации вашего ИИ.
Улучшите медицинский ИИ, аннотируя визуальные данные рентгеновских снимков, КТ и МРТ. Аннотирование медицинских изображений и аннотирование изображений — это специализированные процессы, включающие экспертную маркировку сложных медицинских изображений для создания высококачественных наборов данных для систем ИИ в здравоохранении.
К основным задачам аннотирования относятся классификация изображений (присвоение меток изображениям), обнаружение объектов (идентификация и определение местоположения таких объектов, как опухоли), сегментация изображений (разделение изображений на значимые сегменты), а также использование масок сегментации и ограничивающих рамок для точного и подробного аннотирования медицинских изображений.
Усовершенствуйте обучение ИИ с помощью классификаций и сегментаций в медицинских кадрах. Улучшите свой хирургический ИИ и мониторинг пациентов для улучшения оказания медицинской помощи и диагностики. Аннотированные медицинские видео необходимы для клинических приложений, поддерживая реальное использование в уходе за пациентами
Оптимизируйте разработку медицинского ИИ с помощью профессионально аннотированных текстовых данных, подготовленных опытными медицинскими аннотаторами и аннотаторами данных. Быстро анализируйте и обогащайте огромные объемы текста, от рукописных заметок до страховых отчетов. Обеспечьте точные и действенные идеи для развития здравоохранения.
Оптимизируйте медицинскую документацию, преобразуя ее в универсальные коды с помощью медицинского кодирования AI, используя данные, собранные из различных медицинских центров. Обеспечьте точность, повысьте эффективность выставления счетов и поддерживайте бесперебойную доставку медицинских услуг с помощью передовой помощи AI в кодировании медицинских записей.
Используйте экспертные знания в области обработки естественного языка для точного аннотирования и маркировки медицинских аудиоданных с привлечением медицинских специалистов к процессу аннотирования. Создавайте голосовые системы для бесперебойных клинических операций и интегрируйте ИИ в различные голосовые медицинские продукты. Повышайте точность диагностики с помощью экспертного курирования аудиоданных.
В аннотации медицинских данных процесс маркировки часто использует специализированные инструменты аннотации, включая просмотрщики DICOM для основных задач аннотации изображений. Хотя просмотрщики DICOM обычно используются рентгенологами для повседневной работы, расширенные инструменты аннотации необходимы для точной и эффективной маркировки, особенно при подготовке данных для приложений машинного обучения и глубокого обучения. Процесс аннотации обычно отличается в зависимости от требований клиента, но в основном он включает:
Фаза 1: Технический опыт предметной области (понимание области применения и рекомендаций по аннотациям)
Фаза 2: Подготовка соответствующих ресурсов для проекта
Фаза 3: Цикл обратной связи и контроль качества аннотированных документов
Продвинутые алгоритмы ИИ и МО преобразуют здравоохранение, используя различные медицинские процессы. Аннотированные данные играют решающую роль в медицинских приложениях, помогая организациям здравоохранения разрабатывать и обучать точные модели ИИ в здравоохранении для диагностики, идентификации заболеваний и обнаружения аномалий. Эти передовые технологии обеспечивают автоматизацию здравоохранения, что приводит к повышению эффективности, точности и ухода за пациентами. Чтобы лучше понять их потенциальное влияние, давайте рассмотрим следующие варианты использования:
Наша служба аннотаций радиологических изображений улучшает диагностику с помощью ИИ и включает дополнительный уровень экспертизы. Каждый рентгеновский снимок, МРТ и КТ тщательно маркируется и проверяется экспертом в данной области. Эти аннотированные изображения служат учебными данными для обучения моделей машинного обучения и моделей МО для радиологической диагностики. Этот дополнительный шаг в обучении и обзоре выявляет отклонения и заболевания.
Наши аннотации изображений, ориентированные на кардиологию, улучшают диагностику с помощью искусственного интеллекта. Мы привлекаем экспертов-кардиологов, которые маркируют сложные изображения, связанные с сердцем, и обучают наши модели искусственного интеллекта. Прежде чем мы отправим данные клиентам, эти специалисты проверяют каждое изображение, чтобы обеспечить высочайшую точность. Этот процесс позволяет ИИ более точно выявлять заболевания сердца.
Наша служба аннотации изображений в стоматологии маркирует стоматологические изображения, фокусируясь на выявлении различных медицинских состояний, чтобы улучшить диагностические инструменты ИИ. Благодаря точному выявлению кариеса зубов, проблем с выравниванием и других стоматологических состояний наши МСП позволяют ИИ улучшать результаты лечения пациентов и помогать стоматологам в точном планировании лечения и раннем выявлении.
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.
2.1 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.
Наряду с общими медицинскими аннотациями NER мы также можем работать с аннотациями, относящимися к конкретным областям, например, 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 опухолевые маркеры, лекарство от рака, хирургия рака, облучение, изученный ген, код вариации, участок тела.
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.
После идентификации и аннотирования клинических сущностей мы также назначаем соответствующие отношения между сущностями. Отношения могут существовать между двумя или более понятиями.
Наряду с идентификацией клинических сущностей и отношений мы также можем назначать Статус, Отрицание и Субъект клинических сущностей.
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.
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.
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.
Аннотация кодов RXNORM в соответствии с рекомендациями. Для каждого маркированного медицинского кода доказательства (фрагменты текста), которые обосновывают решение о маркировке, также будут аннотированы вместе с кодом.
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.
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.
Наша служба аннотирования изображений специализируется на компьютерной томографии для точной маркировки для обучения искусственному интеллекту, уделяя особое внимание подробным анатомическим структурам. Эксперты в данной области не только проверяют, но и тренируют каждое изображение для обеспечения высочайшей точности. Этот кропотливый процесс помогает в разработке диагностических инструментов.
Наша служба аннотаций изображений МРТ оптимизирует диагностику с помощью искусственного интеллекта. Наши эксперты в данной области обучают и проверяют каждое сканирование на предмет максимальной точности перед доставкой. Мы точно маркируем снимки МРТ, чтобы улучшить обучение модели ИИ. Этот процесс помогает им выявлять аномалии и структуры. Повысьте точность медицинских обследований и планов лечения с помощью наших услуг.
Аннотации рентгеновских изображений улучшают диагностику ИИ. Наши эксперты тщательно маркируют каждое изображение, точно определяя переломы и аномалии. Они также обучают и проверяют эти этикетки на предмет максимальной точности перед доставкой клиенту. Доверьте нам усовершенствование вашего искусственного интеллекта и улучшение анализа медицинских изображений.
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: Аннотирование 6,000 медицинских случаев должно было быть выполнено в строгие сроки, учитывая конфиденциальность данных здравоохранения. Строгое соблюдение обновленных клинических руководств и правил конфиденциальности, таких как HIPAA, было необходимо для обеспечения качественных аннотаций и соответствия, что особенно важно для клинической диагностики, чтобы поддерживать целостность набора данных и соответствовать нормативным 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.
Выделенные и обученные команды:
Наивысшая эффективность процесса обеспечивается:
Запатентованная платформа предлагает преимущества:
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.
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.
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.
Наш проверенный процесс обеспечения качества данных, проверки технологий и многоступенчатый контроль качества помогают нам обеспечивать лучшее в своем классе качество, которое часто превосходит ожидания.
Мы сертифицированы для поддержания самых высоких стандартов безопасности данных с конфиденциальностью при работе с нашими клиентами для обеспечения конфиденциальности.
Являясь экспертами в подборе, обучении и управлении командами квалифицированных специалистов, мы можем гарантировать выполнение проектов в рамках бюджета.
Высокая бесперебойная работа сети и своевременная доставка данных, услуг и решений.
Имея пул местных и зарубежных ресурсов, мы можем создавать и масштабировать команды по мере необходимости для различных вариантов использования.
Благодаря сочетанию глобальной рабочей силы, надежной платформы и операционных процессов, разработанных специалистами «черных поясов» по стандарту 6 сигм, Shaip помогает запускать самые сложные инициативы в области ИИ.
Распознавание именованных сущностей (NER) помогает разрабатывать первоклассные модели машинного обучения и НЛП. Изучите варианты использования NER, примеры и многое другое в этом суперинформативном посте.
Качественный набор медицинских данных для обучения улучшает результаты медицинской модели на основе ИИ. Но как выбрать подходящего поставщика услуг по маркировке медицинских данных?
Поскольку данные закладывают основу для здравоохранения, нам необходимо понимать их роль, практическое применение и проблемы. Читай дальше что бы узнать…
Свяжитесь с нами сейчас, чтобы узнать, как мы можем собрать и аннотировать набор данных для вашего уникального решения AI/ML.
Аннотирование медицинских данных — это процесс маркировки медицинских текстов, изображений, аудио- и видеоматериалов для обучения моделей ИИ. Это критически важно для разработки точных систем ИИ, которые улучшают диагностику, планирование лечения и уход за пациентами.
Предоставляя маркированные наборы данных, модели ИИ могут научиться распознавать закономерности в сложных медицинских данных, например, выявлять заболевания по рентгеновским снимкам или извлекать ключевую информацию из клинических записей. Это повышает точность и надежность приложений ИИ в здравоохранении.
Аннотирование медицинских данных включает маркировку клинических записей, электронных медицинских карт (ЭМК), рентгеновских снимков, МРТ, КТ, отчетов патологоанатомов и аудиоданных, таких как диктовки врача.
Аннотированный медицинский текст позволяет моделям обработки естественного языка (НЛП) извлекать и интерпретировать клиническую информацию, например симптомы, заболевания или лекарства, из неструктурированных данных, таких как врачебные записи или выписные эпикризы.
Аннотирование медицинских данных требует обработки неструктурированной и сложной информации, обеспечения клинической точности и соблюдения норм конфиденциальности, таких как HIPAA. Кроме того, оно требует владения медицинской терминологией и знания предметной области.
Поставщики аннотаций соблюдают строгие протоколы безопасности данных, такие как соответствие HIPAA, и используют обезличенные данные для сохранения конфиденциальности пациентов при аннотировании конфиденциальной медицинской информации.
Аннотированные наборы данных обучают модели ИИ распознавать маркеры заболеваний на медицинских изображениях или в тексте. Например, ИИ может определять стадии рака в онкологии или выявлять заболевания сердца в кардиологии, улучшая раннюю диагностику и результаты лечения.
Для обеспечения высокой точности маркировки медицинских данных используются современные инструменты аннотации и специализированное программное обеспечение, такое как средства просмотра DICOM для медицинских изображений.
Shaip объединяет экспертов в своей области, передовые инструменты аннотирования и надежный процесс контроля качества для обеспечения точной и масштабируемой аннотации медицинских данных, адаптированной к потребностям клиентов. Компания специализируется на радиологии, онкологии, кардиологии и других областях здравоохранения.
Стоимость зависит от типа, объёма и сложности данных, а также от необходимого уровня знаний. Shaip предлагает индивидуальные цены, основанные на требованиях конкретного проекта.
