Розблокуйте складну інформацію в неструктурованих даних за допомогою вилучення та розпізнавання об’єктів
Розширення можливостей команд для створення провідних у світі продуктів штучного інтелекту.
Існує зростаючий попит на аналіз неструктурованих, складних медичних даних для виявлення нерозкритих висновків. На допомогу приходить анотація медичних даних.
Галузь охорони здоров'я значною мірою залежить від точної анотації даних для роботи програм штучного інтелекту та машинного навчання, що сприяє розвитку діагностики та лікування.
80% даних у сфері охорони здоров'я неструктуровані, що робить їх недоступними. Доступ до даних вимагає значного ручного втручання, що обмежує кількість корисних даних. Розуміння тексту в медичній галузі вимагає глибокого розуміння його термінології, щоб розкрити його потенціал. Shaip надає вам досвід анотування медичних даних для покращення механізмів штучного інтелекту у великих масштабах. Анотування медичних даних відіграє вирішальну роль у забезпеченні передових рішень у сфері охорони здоров'я та підтримці розвитку технологій штучного інтелекту в охороні здоров'я.
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 з анотування медичних даних, включаючи анотування медичних текстів для використання в алгоритмах машинного навчання, що допомагає організаціям витягувати важливу інформацію з неструктурованих медичних даних, наприклад, з лікарняних записок, електронних медичних карток, патологоанатомічних звітів тощо, що допомагає машинам ідентифікувати клінічні об'єкти, присутні в заданому тексті чи зображенні. Наші кваліфіковані експерти можуть допомогти вам надати специфічну інформацію про конкретну предметну область, наприклад, симптоми, захворювання, алергії та ліки, щоб допомогти отримати аналітичні дані для 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.
Анотація та підготовка медичних зображень, відео та текстів, включаючи рентгенографію, УЗД, мамографію, КТ, МРТ та фотонно-емісійну томографію
Фармацевтичні та інші випадки використання обробки природної мови (NLP) у фармацевтичній та іншій медичній галузі, включаючи категоризацію медичних текстів, ідентифікацію іменованих сутностей, аналіз тексту та навчання алгоритмів машинного навчання для діагностики та виявлення аномалій у медичних текстах.
Наші послуги медичного анотування підвищують точність штучного інтелекту в охороні здоров'я. Ми ретельно маркуємо медичні зображення, тексти та аудіо, використовуючи наш досвід для навчання моделей штучного інтелекту. Наша команда експертів, що включає медичних експертів та фахівців охорони здоров'я, контролює та перевіряє процес анотування, щоб забезпечити клінічну точність та відповідність вимогам. Ці моделі покращують діагностику, планування лікування та догляд за пацієнтами. Забезпечують високоякісні та надійні дані для передових медичних технологій. Ми розуміємо значні зусилля, необхідні для дотримання суворих стандартів якості та відповідності в анотуванні медичних даних. Довірте нам підвищення медичної кваліфікації вашого штучного інтелекту.
Покращуйте медичний ШІ, додаючи анотації до візуальних даних рентгенівських знімків, комп'ютерної томографії та МРТ. Анотація медичних зображень та анотація зображень – це спеціалізовані процеси, що передбачають маркування складних медичних зображень, кероване експертами, для створення високоякісних наборів даних для систем ШІ в галузі охорони здоров'я.
Ключові завдання анотування включають класифікацію зображень (призначення міток зображенням), виявлення об'єктів (ідентифікацію та визначення місцезнаходження об'єктів, таких як пухлини), сегментацію зображень (поділ зображень на змістовні сегменти) та використання масок сегментації та обмежувальної рамки для точного та детального анотування медичних зображень.
Покращте навчання за допомогою ШІ за допомогою класифікацій та сегментацій у медичних відеоматеріалах. Покращте свій хірургічний ШІ та моніторинг пацієнтів для покращення надання медичної допомоги та діагностики. Анотовані медичні відео є важливими для клінічного застосування, підтримуючи їх використання в реальному житті під час догляду за пацієнтами.
Оптимізуйте розробку медичного штучного інтелекту за допомогою професійно анотованих текстових даних, підготовлених досвідченими медичними анотаторами та анотаторами даних. Швидко аналізуйте та збагачуйте величезні обсяги тексту, від рукописних нотаток до страхових звітів. Забезпечте точну та практичну аналітику для розвитку охорони здоров'я.
Оптимізуйте медичну документацію, перетворивши її на універсальні коди за допомогою медичного кодування на основі штучного інтелекту, використовуючи дані, зібрані з різних медичних центрів. Забезпечте точність, підвищте ефективність виставлення рахунків та підтримайте безперебійне надання медичних послуг за допомогою передової допомоги штучного інтелекту в кодуванні медичних записів.
Використовуйте знання з NLP для точного анотування та маркування медичних аудіоданих, залучаючи медичних фахівців до процесу анотування. Створюйте голосові системи для безперебійної клінічної роботи та інтегруйте штучний інтелект у різні голосові медичні продукти. Підвищуйте точність діагностики за допомогою експертної курації аудіоданих.
У процесі анотування медичних даних часто використовуються спеціалізовані інструменти анотування, зокрема програми перегляду DICOM для базових завдань анотування зображень. Хоча програми перегляду DICOM зазвичай використовуються радіологами для повсякденної роботи, розширені інструменти анотування є важливими для точного та ефективного маркування, особливо під час підготовки даних для машинного та глибокого навчання. Процес анотування зазвичай відрізняється залежно від вимог клієнта, але в основному він 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
Передові алгоритми штучного інтелекту та машинного навчання трансформують охорону здоров'я, використовуючи різні медичні процеси. Анотовані дані відіграють вирішальну роль у медичних застосуваннях, підтримуючи медичні організації в розробці та навчанні точних моделей штучного інтелекту для діагностики, ідентифікації захворювань та виявлення аномалій. Ці передові технології дозволяють автоматизувати охорону здоров'я, що призводить до підвищення ефективності, точності та догляду за пацієнтами. Щоб краще зрозуміти їхній потенційний вплив, давайте розглянемо такі варіанти використання:
Наша служба анотації радіологічних зображень покращує діагностику на основі штучного інтелекту та включає додатковий рівень експертизи. Кожен рентгенівський знімок, МРТ та КТ ретельно маркується та перевіряється експертом у цій галузі. Ці анотовані зображення слугують навчальними даними для моделей машинного навчання та моделей машинного навчання для радіологічної діагностики. Цей додатковий крок у навчанні та огляді виявляє аномалії та захворювання.
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 маркує стоматологічні знімки, зосереджуючись на виявленні різних захворювань, щоб покращити діагностичні інструменти штучного інтелекту. Точно виявляючи карієс, проблеми з вирівнюванням зубів та інші стоматологічні захворювання, наші малі та середні підприємства дозволяють штучному інтелекту покращувати результати лікування пацієнтів та 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: Анотації 6,000 медичних випадків мали бути виконані точно у суворі терміни, враховуючи конфіденційність даних охорони здоров'я. Для забезпечення якості анотацій та відповідності вимогам, що особливо важливо для клінічної діагностики, щоб підтримувати цілісність набору даних та відповідати нормативним вимогам, було необхідне суворе дотримання оновлених клінічних рекомендацій та правил конфіденційності, таких як HIPAA.
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
Анотація медичних даних – це процес маркування медичного тексту, зображень, аудіо та відео для навчання моделей штучного інтелекту. Це має вирішальне значення для розробки точних систем штучного інтелекту, які покращують діагностику, планування лікування та догляд за пацієнтами.
Надаючи марковані набори даних, моделі штучного інтелекту можуть навчитися розпізнавати закономірності у складних медичних даних, таких як ідентифікація захворювань на рентгенівських знімках або вилучення ключової інформації з клінічних записів. Це підвищує точність і надійність застосувань штучного інтелекту в охороні здоров'я.
Анотація медичних даних включає маркування клінічних нотаток, електронних медичних карток (ЕМК), рентгенівських знімків, МРТ, КТ, патологоанатомічних звітів та аудіоданих, таких як диктовки лікарів.
Анотований медичний текст дозволяє моделям обробки природної мови (NLP) витягувати та інтерпретувати клінічну інформацію, таку як симптоми, захворювання або ліки, з неструктурованих даних, таких як лікарські записи або виписки.
Анотування медичних даних вимагає обробки неструктурованої та складної інформації, забезпечення клінічної точності та дотримання правил конфіденційності, таких як HIPAA. Це також вимагає експертних знань у медичній термінології та предметних областях.
Постачальники анотацій дотримуються суворих протоколів безпеки даних, таких як відповідність HIPAA, та використовують анотовані дані для збереження конфіденційності пацієнтів під час анотування конфіденційної медичної інформації.
Анотовані набори даних навчають моделі штучного інтелекту розпізнавати маркери захворювань на медичних зображеннях або в тексті. Наприклад, штучний інтелект може визначати стадії раку в онкології або виявляти захворювання серця в кардіології, покращуючи ранню діагностику та результати лікування.
Для забезпечення високої точності маркування медичних даних використовуються розширені інструменти анотації та спеціалізоване програмне забезпечення, таке як програми перегляду DICOM для медичної візуалізації, разом з людським досвідом.
Shaip поєднує експертів у своїй галузі, передові інструменти анотації та надійний процес забезпечення якості, щоб надавати точні та масштабовані анотації медичних даних, адаптовані до потреб клієнтів. Вони спеціалізуються на радіології, онкології, кардіології та інших галузях охорони здоров'я.
Вартість залежить від типу, обсягу та складності даних, а також необхідного рівня експертизи. Shaip пропонує індивідуальне ціноутворення на основі конкретних вимог проекту.
