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Sblocca informazioni complesse in dati non strutturati con l'estrazione e il riconoscimento delle entità
Consentire ai team di creare prodotti di intelligenza artificiale leader a livello mondiale.
L'80% dei dati nel settore sanitario non è strutturato, il che lo rende inaccessibile. L'accesso ai dati richiede un notevole intervento manuale, che limita la quantità di dati utilizzabili. La comprensione del testo in ambito medico richiede una profonda comprensione della sua terminologia per sbloccarne il potenziale. Shaip ti fornisce l'esperienza per annotare i dati sanitari per migliorare i motori di intelligenza artificiale su larga scala.
La base di capacità di stoccaggio installata in tutto il mondo raggiungerà 11.7 zettabyte in 2023
80% dei dati nel mondo non è strutturato, il che lo rende obsoleto e inutilizzabile.
Offriamo servizi di annotazione di dati medici che aiutano le organizzazioni a estrarre informazioni critiche in dati medici non strutturati, ad esempio note del medico, riepiloghi di ricovero/dimissione EHR, referti patologici, ecc., che aiutano le macchine a identificare le entità cliniche presenti in un determinato testo o immagine. I nostri esperti di dominio accreditati possono aiutarti a fornire approfondimenti specifici del dominio, ad esempio sintomi, malattie, allergie e farmaci, per aiutarti a ottenere approfondimenti per l'assistenza.
Offriamo anche API NER mediche proprietarie (modelli NLP pre-addestrati), in grado di identificare e classificare automaticamente le entità denominate presentate in un documento di testo. Le API NER mediche sfruttano il grafico della conoscenza proprietario, con oltre 20 milioni di relazioni e oltre 1.7 milioni di concetti clinici.
Dalla licenza e raccolta dei dati all'annotazione dei dati, Shaip ti copre.
I nostri servizi di annotazione medica migliorano la precisione dell'intelligenza artificiale nel settore sanitario. Etichettiamo meticolosamente immagini mediche, testi e audio, utilizzando la nostra esperienza per addestrare modelli di intelligenza artificiale. Questi modelli migliorano la diagnostica, la pianificazione del trattamento e la cura del paziente. Garantisci dati affidabili e di alta qualità per applicazioni di tecnologia medica avanzata. Affidati a noi per migliorare le competenze mediche della tua intelligenza artificiale.
Migliora l'intelligenza artificiale medica annotando i dati visivi provenienti da raggi X, scansioni TC e risonanza magnetica. Garantire che i modelli di intelligenza artificiale funzionino in modo eccellente nella diagnostica e nel trattamento, guidati dall'etichettatura dei dati esperta. Ottieni risultati migliori per i pazienti con informazioni di imaging superiori.
Avanza l'intelligenza artificiale nel settore sanitario con annotazioni video dettagliate. Migliora l'apprendimento dell'intelligenza artificiale con classificazioni e segmentazioni nei filmati medici. Migliora l'intelligenza artificiale chirurgica e il monitoraggio dei pazienti per migliorare l'erogazione dell'assistenza sanitaria e la diagnostica.
Semplifica lo sviluppo dell'intelligenza artificiale medica con dati di testo annotati da esperti. Analizza e arricchisci rapidamente vasti volumi di testo, dalle note scritte a mano ai rapporti assicurativi. Garantisci insight accurati e utilizzabili per i progressi nel settore sanitario.
Sfrutta l'esperienza della PNL per annotare ed etichettare i dati audio medici in modo accurato. Realizza sistemi ad assistenza vocale per operazioni cliniche senza interruzioni e integra l'intelligenza artificiale in vari prodotti sanitari ad attivazione vocale. Migliora la precisione diagnostica con la cura dei dati audio da parte di esperti.
Semplifica la documentazione medica convertendola in codici universali con la codifica medica AI. Garantisci la precisione, migliora l'efficienza della fatturazione e supporta l'erogazione di servizi sanitari senza soluzione di continuità con l'assistenza IA all'avanguardia nella codifica delle cartelle cliniche.
Il processo di annotazione generalmente differisce dai requisiti di un cliente, ma comporta principalmente:
Fase 1: Competenza nel dominio tecnico (comprendere l'ambito e le linee guida per le annotazioni)
Fase 2: Formazione di risorse appropriate per il progetto
Fase 3: Ciclo di feedback e QA dei documenti annotati
Gli algoritmi avanzati di intelligenza artificiale e machine learning stanno trasformando l'assistenza sanitaria utilizzando vari processi medici. Queste tecnologie all’avanguardia consentono l’automazione dell’assistenza sanitaria, portando a una maggiore efficienza, precisione e cura del paziente. Per comprendere meglio il loro potenziale impatto, esploriamo i seguenti casi d'uso:
Il nostro servizio di annotazione delle immagini radiologiche migliora la diagnostica dell'intelligenza artificiale e include un ulteriore livello di competenza. Ogni scansione a raggi X, MRI e TC è meticolosamente etichettata e rivista da un esperto in materia. Questo passaggio aggiuntivo nella formazione e nella revisione aumenta la capacità dell'IA di individuare anomalie e malattie. Migliora la precisione prima della consegna ai nostri clienti.
La nostra annotazione di immagini incentrata sulla cardiologia migliora la diagnostica dell'intelligenza artificiale. Coinvolgiamo esperti di cardiologia che etichettano immagini complesse relative al cuore e addestrano i nostri modelli di intelligenza artificiale. Prima di inviare i dati ai clienti, questi specialisti esaminano ogni immagine per garantire la massima precisione. Questo processo consente all’intelligenza artificiale di rilevare le condizioni cardiache in modo più preciso.
Il nostro servizio di annotazione delle immagini in odontoiatria etichetta le immagini dentali per migliorare gli strumenti diagnostici dell'intelligenza artificiale. Identificando accuratamente carie, problemi di allineamento e altre condizioni dentali, le nostre PMI consentono all’intelligenza artificiale di migliorare i risultati dei pazienti e supportare i dentisti nella pianificazione precisa del trattamento e nella diagnosi precoce.
Una grande quantità di dati e conoscenze mediche è disponibile nelle cartelle cliniche principalmente in un formato non strutturato. L'annotazione dell'entità medica ci consente di convertire i dati non strutturati in un formato strutturato.
2.1 Attributi Medicina
I farmaci ei loro attributi sono documentati in quasi tutte le cartelle cliniche, che rappresentano una parte importante del dominio clinico. Possiamo identificare e annotare i vari attributi dei farmaci secondo le linee guida.
2.2 Attributi dei dati di laboratorio
I dati di laboratorio sono per lo più accompagnati dai loro attributi in una cartella clinica. Possiamo identificare e annotare i vari attributi dei dati di laboratorio secondo le linee guida.
2.3 Attributi di misurazione del corpo
La misurazione del corpo è per lo più accompagnata dai loro attributi in una cartella clinica. Comprende principalmente i segni vitali. Possiamo identificare e annotare i vari attributi della misurazione del corpo.
Insieme all'annotazione NER medica generica, possiamo anche lavorare su annotazioni specifiche di dominio come oncologia, radiologia, ecc. Ecco le entità NER specifiche dell'oncologia che possono essere annotate: problema di cancro, istologia, stadio del cancro, stadio TNM, grado del cancro, dimensione, stato clinico, test del marcatore tumorale, medicina del cancro, chirurgia del cancro, radiazioni, gene studiato, codice di variazione, sito corporeo
Oltre a identificare e annotare le principali entità e relazioni cliniche, possiamo anche annotare gli effetti avversi di determinati farmaci o procedure. Lo scopo è il seguente: Etichettatura degli effetti avversi e dei loro agenti causali. Assegnazione della relazione tra l'effetto avverso e la causa dell'effetto.
Dopo aver identificato e annotato le entità cliniche, assegniamo anche la relazione rilevante tra le entità. Possono esistere relazioni tra due o più concetti.
Oltre a identificare le entità cliniche e le relazioni, possiamo anche assegnare lo Stato, la Negazione e il Soggetto delle entità cliniche.
L'annotazione di entità temporali da una cartella clinica aiuta a costruire una sequenza temporale del viaggio del paziente. Fornisce riferimento e contesto alla data associata a un evento specifico. Ecco le entità della data: data della diagnosi, data della procedura, data di inizio del farmaco, data di fine del farmaco, data di inizio della radiazione, data di fine della radiazione, data del ricovero, data della dimissione, data della consultazione, data della nota, insorgenza.
Si riferisce al processo di organizzazione, etichettatura e categorizzazione sistematica di diverse sezioni o parti di documenti, immagini o dati relativi all'assistenza sanitaria, ad esempio annotazione di sezioni pertinenti del documento e classificazione delle sezioni nei rispettivi tipi. Ciò aiuta a creare informazioni strutturate e facilmente accessibili, che possono essere utilizzate per vari scopi come il supporto alle decisioni cliniche, la ricerca medica e l'analisi dei dati sanitari.
Annotazione dei codici ICD-10-CM e CPT secondo le linee guida. Per ogni codice medico etichettato, insieme al codice saranno annotate anche le prove (frammenti di testo) che sostanziano la decisione di etichettatura.
Annotazione dei codici RXNORM secondo le linee guida. Per ogni codice medico etichettato, le prove (frammenti di testo) che convalidano la decisione di etichettatura saranno anche annotate insieme al codice.
Annotazione dei codici SNOMED secondo le linee guida. Per ogni codice medico etichettato, insieme al codice saranno annotate anche le prove (frammenti di testo) che sostanziano la decisione di etichettatura.
Annotazione dei codici UMLS secondo le linee guida. Per ogni codice medico etichettato, insieme al codice saranno annotate anche le prove (frammenti di testo) che sostanziano la decisione di etichettatura.
Il nostro servizio di annotazione delle immagini è specializzato in scansioni TC per un'etichettatura precisa per l'addestramento all'intelligenza artificiale con particolare attenzione alle strutture anatomiche dettagliate. Gli esperti in materia non solo esaminano, ma si allenano anche su ciascuna immagine per garantire la massima precisione. Questo meticoloso processo aiuta nello sviluppo di strumenti diagnostici.
Il nostro servizio di annotazione delle immagini MRI ottimizza la diagnostica AI. I nostri esperti in materia addestrano ed esaminano ogni scansione per la massima precisione prima della consegna. Etichettiamo accuratamente le scansioni MRI per migliorare l'addestramento del modello AI. Questo processo li aiuta a individuare anomalie e strutture. Aumenta l'accuratezza delle valutazioni mediche e dei piani di trattamento con i nostri servizi.
L'annotazione delle immagini a raggi X migliora la diagnostica dell'intelligenza artificiale. I nostri esperti etichettano ogni immagine con cura individuando accuratamente fratture e anomalie. Inoltre formano e rivedono queste etichette per la massima precisione prima della consegna al cliente. Affidati a noi per perfezionare la tua intelligenza artificiale e ottenere una migliore analisi dell'imaging medico.
Annotazione sull'assicurazione clinica
Il processo di autorizzazione preventiva è fondamentale per collegare gli operatori sanitari e i pagatori e garantire che i trattamenti seguano le linee guida. L'annotazione delle cartelle cliniche ha contribuito a ottimizzare questo processo. Ha abbinato i documenti alle domande seguendo gli standard, migliorando i flussi di lavoro dei clienti.
Problema: L'annotazione di 6,000 casi medici doveva essere effettuata in modo accurato entro un rigoroso calendario, data la sensibilità dei dati sanitari. Era necessaria una rigorosa aderenza alle linee guida cliniche aggiornate e alle normative sulla privacy come HIPAA per garantire annotazioni e conformità di qualità.
Soluzione: Abbiamo annotato oltre 6,000 casi medici, correlando documenti medici con questionari clinici. Ciò ha richiesto il collegamento meticoloso delle prove alle risposte nel rispetto delle linee guida cliniche. Le principali sfide affrontate erano le scadenze ravvicinate per un set di dati di grandi dimensioni e la gestione di standard clinici in continua evoluzione.
Team dedicati e formati:
La massima efficienza del processo è assicurata da:
La piattaforma brevettata offre vantaggi:
Si stima che i data scientist trascorrano oltre l'80% del loro tempo nella preparazione dei dati. Con l'outsourcing, il tuo team può concentrarsi sullo sviluppo di algoritmi robusti, lasciando a noi la parte noiosa della raccolta dei set di dati di riconoscimento delle entità nominate.
Un modello ML medio richiederebbe la raccolta e l'etichettatura di grandi porzioni di set di dati denominati, il che richiede alle aziende di prelevare risorse da altri team. Con partner come noi, offriamo esperti di dominio che possono essere facilmente scalati man mano che la tua attività cresce.
Gli esperti di dominio dedicati, che annotano giorno dopo giorno, svolgeranno ogni giorno un lavoro superiore rispetto a un team, che deve adattarsi alle attività di annotazione nei loro impegni. Inutile dire che si traduce in un output migliore.
Il nostro collaudato processo di garanzia della qualità dei dati, le convalide tecnologiche e le molteplici fasi di controllo qualità ci aiutano a fornire la migliore qualità della categoria, che spesso supera le aspettative.
Siamo certificati per mantenere i più alti standard di sicurezza dei dati con la privacy mentre lavoriamo con i nostri clienti per garantire la riservatezza
In qualità di esperti nella cura, formazione e gestione di team di lavoratori qualificati, possiamo garantire che i progetti vengano consegnati entro i limiti del budget.
Elevato tempo di attività della rete e consegna puntuale di dati, servizi e soluzioni.
Con un pool di risorse onshore e offshore, possiamo creare e ridimensionare i team come richiesto per vari casi d'uso.
Grazie alla combinazione di una forza lavoro globale, una piattaforma solida e processi operativi progettati da cinture nere 6 sigma, Shaip aiuta a lanciare le iniziative di intelligenza artificiale più impegnative.
Named Entity Recognition (NER) ti aiuta a sviluppare modelli di machine learning e NLP di prim'ordine. Scopri casi d'uso, esempi e molto altro di NER in questo post super-informativo.
Il set di dati sanitari per la formazione di qualità migliora i risultati del modello medico basato sull'intelligenza artificiale. Ma come selezionare il giusto fornitore di servizi di etichettatura dei dati sanitari?
Con i dati che gettano le basi per l'assistenza sanitaria, dobbiamo comprenderne il ruolo, le implementazioni nel mondo reale e le sfide. Continuate a leggere per scoprirlo…
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Il riconoscimento di entità nominative fa parte dell'elaborazione del linguaggio naturale. L'obiettivo principale di NER è elaborare dati strutturati e non strutturati e classificare queste entità denominate in categorie predefinite. Alcune categorie comuni includono nome, posizione, azienda, ora, valori monetari, eventi e altro.
In poche parole, NER si occupa di:
Riconoscimento/rilevamento di entità nominative – Identificazione di una parola o serie di parole in un documento.
Classificazione dell'entità denominata – Classificazione di ogni entità rilevata in categorie predefinite.
L'elaborazione del linguaggio naturale aiuta a sviluppare macchine intelligenti in grado di estrarre significato dal parlato e dal testo. L'apprendimento automatico aiuta questi sistemi intelligenti a continuare l'apprendimento formandosi su grandi quantità di set di dati in linguaggio naturale. In generale, la PNL è composta da tre categorie principali:
Comprendere la struttura e le regole della lingua – Sintassi
Derivare il significato di parole, testo e discorso e identificare le loro relazioni - Semantica
Identificare e riconoscere le parole pronunciate e trasformarle in testo – Discorso
Alcuni degli esempi comuni di una categorizzazione di entità predeterminata sono:
Persona: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Sede: Canada, Honolulu, Bangkok, Brasile, Cambridge
Organizzazione: Samsung, Disney, Università di Yale, Google
Orari: 15.35, 12:XNUMX
I diversi approcci alla creazione di sistemi NER sono:
Sistemi basati su dizionario
Sistemi basati su regole
Sistemi basati sull'apprendimento automatico
Assistenza clienti semplificata
Risorse umane efficienti
Classificazione dei contenuti semplificata
Ottimizzazione dei motori di ricerca
Raccomandazione sui contenuti accurati