- Що ми робимо
-
-
-
спеціальність
-
-
-
- Готові дані
-
- Рішення
- платформа
- Компанія
Розблокуйте складну інформацію в неструктурованих даних за допомогою вилучення та розпізнавання об’єктів
Розширення можливостей команд для створення провідних у світі продуктів штучного інтелекту.
80% даних у сфері охорони здоров’я є неструктурованими, що робить їх недоступними. Доступ до даних вимагає значного ручного втручання, що обмежує кількість даних, які можна використовувати. Розуміння тексту в медичній сфері вимагає глибокого розуміння його термінології, щоб розкрити його потенціал. Shaip надає вам досвід анотування даних охорони здоров’я для масштабного вдосконалення механізмів ШІ.
Світова встановлена база ємності зберігання досягне 11.7 зеттабайт in 2023
80% даних у всьому світі є неструктурованими, що робить їх застарілими та непридатними для використання.
Ми пропонуємо послуги анотації медичних даних, які допомагають організаціям витягувати важливу інформацію в неструктурованих медичних даних, наприклад, нотатки лікаря, підсумки прийому/виписки з EHR, звіти про патологію тощо, які допомагають машинам ідентифікувати клінічні об’єкти, присутні в певному тексті чи зображенні. Наші акредитовані експерти з домену можуть допомогти вам надати інформацію, пов’язану з конкретною областю, тобто про симптоми, захворювання, алергії та ліки, щоб отримати інформацію про лікування.
Ми також пропонуємо запатентовані API Medical NER (попередньо підготовлені моделі NLP), які можуть автоматично ідентифікувати та класифікувати названі сутності, представлені в текстовому документі. Медичні API NER використовують власний граф знань із понад 20 млн зв’язків і понад 1.7 млн клінічних концепцій.
Від ліцензування та збору даних до анотації даних – Shaip допоможе вам.
Наші послуги медичної анотації підвищують точність ШІ в охороні здоров’я. Ми ретельно маркуємо медичні зображення, тексти та аудіо, використовуючи наш досвід для навчання моделей ШІ. Ці моделі покращують діагностику, планування лікування та догляд за пацієнтами. Забезпечте високоякісні надійні дані для передових медичних технологій. Довіртеся нам, щоб підвищити медичну майстерність вашого ШІ.
Покращуйте медичний штучний інтелект, коментуючи візуальні дані рентгенівських знімків, комп’ютерної томографії та магнітно-резонансної томографії. Переконайтеся, що моделі штучного інтелекту чудово працюють у діагностиці та лікуванні, керуючись маркуванням експертних даних. Отримайте кращі результати для пацієнтів із чудовою інформацією про зображення.
Прогресивний ШІ в охороні здоров’я з детальною відеоанотацією. Покращте навчання штучного інтелекту за допомогою класифікацій і сегментацій у медичних кадрах. Покращуйте свій хірургічний штучний інтелект та моніторинг пацієнтів для покращення надання медичної допомоги та діагностики.
Оптимізуйте розробку медичного штучного інтелекту за допомогою експертно анотованих текстових даних. Швидко аналізуйте та збагачуйте величезні обсяги тексту, від рукописних нотаток до страхових звітів. Забезпечте точну та дієву інформацію для вдосконалення охорони здоров’я.
Використовуйте досвід НЛП, щоб точно анотувати та маркувати медичні аудіодані. Створюйте системи з голосовою підтримкою для безперебійних клінічних операцій і інтегруйте штучний інтелект у різноманітні медичні продукти з голосовою активацією. Підвищте точність діагностики за допомогою експертної обробки аудіоданих.
Оптимізуйте медичну документацію, перетворивши її на універсальні коди за допомогою штучного інтелекту. Забезпечте точність, підвищте ефективність виставлення рахунків і підтримуйте безперебійне надання медичних послуг за допомогою передового штучного інтелекту для кодування медичних записів.
Процес анотації зазвичай відрізняється від вимог клієнта, але в основному включає:
Фаза 1: Технічний досвід у сфері (розуміти вказівки щодо обсягу та анотацій)
Фаза 2: Навчання відповідних ресурсів для проекту
Фаза 3: Цикл зворотного зв’язку та забезпечення якості анотованих документів
Удосконалені алгоритми штучного інтелекту та машинного навчання трансформують охорону здоров’я, використовуючи різні медичні процеси. Ці передові технології забезпечують автоматизацію охорони здоров’я, що сприяє підвищенню ефективності, точності та догляду за пацієнтами. Щоб краще зрозуміти їхній потенційний вплив, давайте розглянемо такі випадки використання:
Наша служба анотації радіологічних зображень вдосконалює діагностику штучного інтелекту та включає додатковий рівень знань. Кожне рентгенівське, магнітно-резонансне та комп’ютерне сканування ретельно маркується та перевіряється фахівцем у відповідній галузі. Цей додатковий крок у навчанні та перевірці підвищує здатність штучного інтелекту виявляти аномалії та захворювання. Це підвищує точність перед доставкою нашим клієнтам.
Наша анотація зображень, орієнтована на кардіологію, покращує діагностику ШІ. Ми залучаємо експертів з кардіології, які маркують складні зображення серця та навчають наші моделі ШІ. Перш ніж надсилати дані клієнтам, ці спеціалісти перевіряють кожне зображення, щоб забезпечити найвищу точність. Цей процес дає змогу ШІ точніше виявляти захворювання серця.
Наша служба анотації зображень у стоматології позначає зображення зубів для вдосконалення діагностичних інструментів ШІ. Точно визначаючи карієс, проблеми з вирівнюванням зубів та інші стоматологічні захворювання, наші МСП дають змогу штучному інтелекту покращувати результати лікування пацієнтів і допомагати стоматологам у точному плануванні лікування та ранньому виявленні.
Велика кількість медичних даних і знань доступна в медичних записах переважно в неструктурованому форматі. Анотація медичної сутності дозволяє нам перетворювати неструктуровані дані в структурований формат.
2.1 Атрибути медицини
Ліки та їхні атрибути задокументовані майже в кожній медичній карті, яка є важливою частиною клінічної сфери. Ми можемо ідентифікувати та анотувати різні властивості ліків відповідно до настанов.
2.2 Атрибути лабораторних даних
Лабораторні дані здебільшого супроводжуються своїми атрибутами в медичній карті. Ми можемо ідентифікувати та анотувати різні атрибути лабораторних даних відповідно до вказівок.
2.3 Атрибути вимірювання тіла
Вимірювання тіла здебільшого супроводжується їх атрибутами в медичній карті. Це в основному складається з життєво важливих ознак. Ми можемо ідентифікувати та анотувати різні атрибути вимірювання тіла.
Разом із загальною медичною анотацією NER ми також можемо працювати над специфічними анотаціями для домену, такими як онкологія, радіологія тощо. Ось специфічні для онкології сутності NER, які можна анотувати – проблема раку, гістологія, стадія раку, стадія TNM, ступінь раку, розмір, клінічний статус, тест на онкомаркери, ліки від раку, хірургія раку, радіація, вивчений ген, код варіації, місце на тілі.
Разом із визначенням та анотуванням основних клінічних об’єктів і взаємозв’язків ми також можемо анотувати побічні ефекти певних ліків або процедур. Сфера застосування наступна: маркування побічних ефектів та їх збудників. Встановлення зв’язку між несприятливим наслідком і причиною наслідку.
Після ідентифікації та анотації клінічних об’єктів ми також призначаємо відповідні зв’язки між об’єктами. Відносини можуть існувати між двома або більше поняттями.
Разом із визначенням клінічних сутностей і зв’язків ми також можемо призначити статус, заперечення та тему клінічних сутностей.
Анотування тимчасових сутностей із медичної карти допомагає побудувати хронологію подорожі пацієнта. Він містить посилання та контекст на дату, пов’язану з конкретною подією. Ось сутності дати – дата діагнозу, дата процедури, дата початку лікування, дата закінчення лікування, дата початку опромінення, дата закінчення опромінення, дата прийому, дата виписки, дата консультації, дата примітки, початок.
Це стосується процесу систематичної організації, маркування та класифікації різних розділів або частин документів, зображень або даних, пов’язаних із охороною здоров’я, тобто анотації відповідних розділів документа та класифікації розділів за відповідними типами. Це допомагає створити структуровану та легкодоступну інформацію, яку можна використовувати для різних цілей, наприклад для підтримки клінічних рішень, медичних досліджень та аналізу даних охорони здоров’я.
Анотація кодів МКХ-10-СМ та СРТ згідно з методичними рекомендаціями. Для кожного маркованого медичного коду докази (текстові фрагменти), які обґрунтовують рішення щодо маркування, також будуть анотовані разом із кодом.
Анотація кодів RXNORM згідно з настановами. Для кожного маркованого медичного коду докази (текстові фрагменти), які обґрунтовують рішення щодо маркування, також будуть анотовані разом із кодом.
Анотація кодів СНОМЕД згідно методичних рекомендацій. Для кожного маркованого медичного коду докази (текстові фрагменти), які обґрунтовують рішення щодо маркування, також будуть анотовані разом із кодом.
Анотація кодів UMLS згідно з інструкціями. Для кожного маркованого медичного коду докази (текстові фрагменти), які обґрунтовують рішення щодо маркування, також будуть анотовані разом із кодом.
Наша служба анотації зображень спеціалізується на комп’ютерній томографії для точного маркування для навчання штучному інтелекту з гострою увагою до детальних анатомічних структур. Експерти з певної теми не лише перевіряють, але й тренуються на кожному зображенні, щоб отримати найвищу точність. Цей ретельний процес допомагає в розробці діагностичних інструментів.
Наша служба анотації зображень МРТ налаштовує діагностику ШІ. Наші експерти з тематики навчають і перевіряють кожне сканування для максимальної точності перед доставкою. Ми точно позначаємо МРТ-скани, щоб покращити навчання моделі ШІ. Цей процес допомагає їм точно визначити аномалії та структури. Підвищте точність медичних оцінок і планів лікування за допомогою наших послуг.
Анотація рентгенівського зображення покращує діагностику ШІ. Наші експерти ретельно маркують кожне зображення, точно визначаючи переломи та аномалії. Вони також навчають і перевіряють ці етикетки для максимальної точності перед доставкою клієнту. Довіртеся нам, щоб удосконалити свій ШІ та отримати кращий аналіз медичних зображень.
Анотація про клінічне страхування
Процес попередньої авторизації є ключовим для встановлення зв’язку між постачальниками медичних послуг, платниками та забезпечення дотримання правил лікування. Анотування медичних записів допомогло оптимізувати цей процес. Він зіставляв документи із запитаннями, дотримуючись стандартів, покращуючи робочі процеси клієнтів.
Проблема: З огляду на конфіденційність медичних даних, анотації 6,000 медичних випадків повинні були бути зроблені в чітко визначений термін. Суворе дотримання оновлених клінічних рекомендацій і правил конфіденційності, таких як HIPAA, було необхідне для забезпечення якісних анотацій і відповідності.
Рішення: Ми анотували понад 6,000 медичних справ, співвіднісши медичні документи з клінічними анкетами. Це вимагало ретельного зв’язування доказів із відповідями, дотримуючись клінічних рекомендацій. Основними викликами, які вирішувалися, були стислі терміни для великого набору даних і робота з клінічними стандартами, що постійно розвиваються.
Спеціальні та навчені команди:
Найвища ефективність процесу забезпечується завдяки:
Запатентована платформа пропонує такі переваги:
Підраховано, що спеціалісти з даних витрачають понад 80% свого часу на підготовку даних. Завдяки аутсорсингу ваша команда може зосередитися на розробці надійних алгоритмів, залишаючи нам стомлюючу частину збору наборів даних для розпізнавання названих об’єктів.
Середня модель ML вимагала б збору та позначення великих шматків іменованих наборів даних, що вимагає від компаній залучати ресурси з інших команд. З такими партнерами, як ми, ми пропонуємо експертів у галузі, яких можна легко масштабувати в міру зростання вашого бізнесу.
Спеціалізовані спеціалісти в області, які коментують щоденно й щодня, у будь-який день справлятимуться краще, ніж команда, якій необхідно виконувати завдання анотацій у їх напруженому графіку. Зайве говорити, що це призводить до кращого результату.
Наш перевірений процес забезпечення якості даних, валідація технологій і кілька етапів контролю якості допомагають нам забезпечувати найкращу в своєму класі якість, яка часто перевищує очікування.
Ми сертифіковані на підтримку найвищих стандартів безпеки даних із конфіденційністю під час роботи з нашими клієнтами для забезпечення конфіденційності
Як експерти з кураторства, навчання та управління командами кваліфікованих працівників, ми можемо забезпечити виконання проектів у межах бюджету.
Високий час роботи мережі та своєчасна доставка даних, послуг і рішень.
Маючи пул наземних і офшорних ресурсів, ми можемо створювати та масштабувати команди відповідно до різних випадків використання.
Завдяки поєднанню глобальної робочої сили, надійної платформи та операційних процесів, розроблених чорними поясами 6 sigma, Shaip допомагає запускати найскладніші ініціативи ШІ.
Розпізнавання іменованих сутностей (NER) допомагає розробляти першокласні моделі машинного навчання та НЛП. Дізнайтеся про випадки використання NER, приклади та багато іншого в цьому надзвичайно інформативному дописі.
Набір даних щодо якісного навчання в галузі охорони здоров’я покращує результати медичної моделі на основі ШІ. Але як вибрати правильного постачальника послуг маркування медичних даних?
Оскільки дані закладають основу для охорони здоров’я, ми повинні розуміти їх роль, реалізацію в реальному світі та проблеми. Читайте далі, щоб дізнатися…
Зв’яжіться з нами зараз, щоб дізнатися, як ми можемо збирати та коментувати набір даних для вашого унікального рішення AI/ML
Розпізнавання іменованих сутностей є частиною обробки природної мови. Основною метою NER є обробка структурованих і неструктурованих даних і класифікація цих іменованих об’єктів у попередньо визначені категорії. Деякі поширені категорії включають назву, місцезнаходження, компанію, час, грошову вартість, події тощо.
У двох словах, NER має справу з:
Розпізнавання/виявлення іменованих об’єктів – ідентифікація слова або серії слів у документі.
Класифікація іменованих об’єктів – класифікація кожного виявленого об’єкта за попередньо визначеними категоріями.
Обробка природної мови допомагає розробляти інтелектуальні машини, здатні витягувати значення з мови та тексту. Машинне навчання допомагає цим інтелектуальним системам продовжувати навчання, навчаючись на великій кількості наборів даних природної мови. Загалом НЛП складається з трьох основних категорій:
Розуміння структури та правил мови – Синтаксис
Отримання значення слів, тексту та мовлення та визначення їхніх зв’язків – Семантика
Ідентифікація та розпізнавання вимовлених слів і перетворення їх у текст – Мовлення
Ось деякі з поширених прикладів попередньо визначеної категоризації об’єктів:
Особа: Майкл Джексон, Опра Вінфрі, Барак Обама, Сьюзан Сарандон
Місцезнаходження: Канада, Гонолулу, Бангкок, Бразилія, Кембридж
організація: Samsung, Disney, Єльський університет, Google
Час: 15.35, 12:XNUMX
Різні підходи до створення систем NER:
Системи на основі словників
Системи, засновані на правилах
Системи на основі машинного навчання
Покращена підтримка клієнтів
Ефективні людські ресурси
Спрощена класифікація вмісту
Оптимізація пошукових систем
Точна рекомендація щодо вмісту