- Чем мы занимаемся
-
-
-
Специальность
-
-
-
- Готовые данные
-
- Решения
- Платформа
- Компания
Разблокируйте сложную информацию в неструктурированных данных с помощью извлечения и распознавания сущностей
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 полезных данных. Понимание текста в медицинской сфере требует глубокого понимания его терминологии, чтобы раскрыть его потенциал. Shaip предоставляет вам опыт аннотирования медицинских данных для масштабного улучшения механизмов искусственного интеллекта.
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, 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-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.
Наши услуги медицинских аннотаций повышают точность искусственного интеллекта в здравоохранении. Мы тщательно маркируем медицинские изображения, тексты и аудио, используя наш опыт для обучения моделей искусственного интеллекта. Эти модели улучшают диагностику, планирование лечения и уход за пациентами. Обеспечьте получение высококачественных и надежных данных для приложений передовых медицинских технологий. Доверьте нам повышение медицинских навыков вашего ИИ.
Усовершенствуйте медицинский ИИ, комментируя визуальные данные рентгеновских снимков, компьютерной томографии и МРТ. Убедитесь, что модели искусственного интеллекта превосходно работают в диагностике и лечении, руководствуясь экспертной маркировкой данных. Получите лучшие результаты лечения пациентов благодаря превосходным данным визуализации.
Продвигайте искусственный интеллект в здравоохранении с подробными видеоаннотациями. Усовершенствуйте обучение ИИ с помощью классификаций и сегментации медицинских кадров. Улучшите хирургический искусственный интеллект и мониторинг пациентов, чтобы улучшить оказание медицинских услуг и диагностику.
Оптимизируйте разработку медицинского ИИ с помощью профессионально аннотированных текстовых данных. Быстро анализируйте и обогащайте огромные объемы текста — от рукописных заметок до страховых отчетов. Обеспечьте точную и полезную информацию для развития здравоохранения.
Используйте опыт НЛП для точного аннотирования и маркировки медицинских аудиоданных. Создавайте голосовые системы для бесперебойной клинической работы и интегрируйте искусственный интеллект в различные продукты здравоохранения с голосовым управлением. Повысьте точность диагностики с помощью экспертной обработки аудиоданных.
Оптимизируйте медицинскую документацию, преобразовав ее в универсальные коды с помощью медицинского кодирования ИИ. Обеспечьте точность, повысьте эффективность выставления счетов и поддержите бесперебойное предоставление медицинских услуг с помощью передового искусственного интеллекта в кодировании медицинских записей.
Процесс аннотации обычно зависит от требований клиента, но в основном включает в себя:
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
Передовые алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения трансформируют здравоохранение, используя различные медицинские процессы. Эти передовые технологии позволяют автоматизировать здравоохранение, 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 искусственного интеллекта и включает в себя дополнительный уровень знаний. Каждый рентгеновский снимок, МРТ и КТ тщательно маркируется и проверяется экспертом в данной области. Этот дополнительный шаг в обучении и проверке повышает способность ИИ выявлять отклонения и заболевания. Это повышает точность перед доставкой нашим клиентам.
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 аннотаций изображений в стоматологии маркирует стоматологические изображения для улучшения диагностических инструментов искусственного интеллекта. Точно выявляя кариес, проблемы с выравниванием зубов и другие стоматологические заболевания, наши предприятия малого и среднего бизнеса позволяют искусственному интеллекту 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: 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.
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.
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
Локации: Канада, Гонолулу, Бангкок, Бразилия, Кембридж
Организация: Samsung, Disney, Йельский университет, Google
Время: 15.35, 12: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