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.
C'è una crescente richiesta di analizzare dati medici non strutturati e complessi per scoprire informazioni nascoste. L'annotazione dei dati medici viene in soccorso.
Il settore sanitario fa molto affidamento sull'annotazione accurata dei dati per alimentare le applicazioni di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, favorendo i progressi nella diagnosi e nel trattamento.
L'80% dei dati in ambito sanitario non è strutturato, il che lo rende inaccessibile. L'accesso ai dati richiede un significativo intervento manuale, il che limita la quantità di dati utilizzabili. Per comprendere il testo in ambito medico, è necessaria una profonda conoscenza della sua terminologia per sfruttarne al meglio il potenziale. Shaip offre le competenze necessarie per annotare i dati sanitari e migliorare i motori di intelligenza artificiale su larga scala. L'annotazione dei dati medici svolge un ruolo cruciale nell'abilitare soluzioni sanitarie avanzate e nel supportare lo sviluppo della tecnologia di intelligenza artificiale in ambito sanitario.
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, inclusa l'annotazione di testi medici da utilizzare in algoritmi di apprendimento automatico, che aiutano le organizzazioni a estrarre informazioni critiche da dati medici non strutturati, ad esempio note mediche, riepiloghi di ammissione/dimissione EHR, referti di patologia, ecc., che aiutano le macchine a identificare le entità cliniche presenti in un dato testo o immagine. I nostri esperti di settore qualificati possono aiutarvi a fornire approfondimenti specifici per ogni dominio, ad esempio sintomi, malattie, allergie e farmaci, per contribuire a orientare le informazioni 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.
Annotazione e preparazione di immagini mediche, video e testi, inclusi radiografia, ecografia, mammografia, scansioni TC, risonanza magnetica e tomografia a emissione di fotoni
Casi d'uso farmaceutici e sanitari per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), tra cui la categorizzazione di testi medici, l'identificazione di entità denominate, l'analisi del testo e l'addestramento di algoritmi di apprendimento automatico per la diagnostica e il rilevamento di anomalie nei testi medici.
I nostri servizi di annotazione medica potenziano l'accuratezza dell'IA in ambito sanitario. Etichettiamo meticolosamente immagini, testi e audio medici, utilizzando la nostra esperienza per addestrare modelli di IA. Il nostro team di esperti, composto da medici e professionisti sanitari, supervisiona e convalida il processo di annotazione per garantire l'accuratezza e la conformità clinica. Questi modelli migliorano la diagnosi, la pianificazione del trattamento e l'assistenza ai pazienti. Garantiamo dati affidabili e di alta qualità per applicazioni avanzate di tecnologia medica. Comprendiamo l'impegno significativo richiesto per soddisfare rigorosi standard di qualità e conformità nell'annotazione dei dati medici. Affidatevi a noi per migliorare le competenze mediche della vostra IA.
Migliora l'intelligenza artificiale in ambito medico annotando i dati visivi provenienti da radiografie, TAC e risonanze magnetiche. L'annotazione delle immagini mediche e l'annotazione delle immagini sono processi specializzati che prevedono l'etichettatura, guidata da esperti, di immagini mediche complesse per creare set di dati di alta qualità per i sistemi di intelligenza artificiale in ambito sanitario.
Le principali attività di annotazione includono la classificazione delle immagini (assegnazione di etichette alle immagini), il rilevamento di oggetti (identificazione e localizzazione di oggetti come i tumori), la segmentazione delle immagini (divisione delle immagini in segmenti significativi) e l'uso di maschere di segmentazione e di riquadri di delimitazione per un'annotazione precisa e dettagliata delle immagini mediche.
Affina l'apprendimento dell'IA con classificazioni e segmentazioni nei filmati medici. Migliora l'IA chirurgica e il monitoraggio dei pazienti per migliorare l'assistenza sanitaria e la diagnostica. I video medici annotati sono essenziali per le applicazioni cliniche, supportando l'uso pratico nell'assistenza ai pazienti.
Semplifica lo sviluppo dell'intelligenza artificiale in ambito medico con dati testuali annotati da esperti, preparati da esperti annotatori medici e di dati. Analizza e arricchisci rapidamente grandi volumi di testo, dalle note scritte a mano alle relazioni assicurative. Garantisci informazioni accurate e fruibili per i progressi in ambito sanitario.
Semplifica la documentazione medica convertendola in codici universali con la codifica medica basata sull'intelligenza artificiale, utilizzando i dati raccolti da diversi centri medici. Garantisci l'accuratezza, migliora l'efficienza della fatturazione e supporta l'erogazione di servizi sanitari senza interruzioni con l'assistenza dell'intelligenza artificiale all'avanguardia nella codifica delle cartelle cliniche.
Sfrutta le competenze di NLP per annotare ed etichettare accuratamente i dati audio medici, coinvolgendo i professionisti sanitari nel processo di annotazione. Crea sistemi di assistenza vocale per operazioni cliniche senza interruzioni e integra l'IA in diversi prodotti sanitari ad attivazione vocale. Migliora la precisione diagnostica con la cura dei dati audio da parte di esperti.
Nell'annotazione dei dati medici, il processo di etichettatura spesso utilizza strumenti di annotazione specializzati, inclusi i visualizzatori DICOM per le attività di annotazione delle immagini di base. Mentre i visualizzatori DICOM sono comunemente utilizzati dai radiologi per il lavoro di routine, gli strumenti di annotazione avanzati sono essenziali per un'etichettatura accurata ed efficiente, soprattutto quando si preparano i dati per applicazioni di apprendimento automatico e deep learning. Il processo di annotazione generalmente varia in base alle esigenze del cliente, ma prevede 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
Algoritmi avanzati di intelligenza artificiale e apprendimento automatico stanno trasformando l'assistenza sanitaria sfruttando diversi processi medici. I dati annotati svolgono un ruolo cruciale nelle applicazioni mediche, supportando le organizzazioni sanitarie nello sviluppo e nell'addestramento di modelli di intelligenza artificiale accurati per la diagnostica, l'identificazione delle malattie e il rilevamento delle anomalie. Queste tecnologie all'avanguardia consentono l'automazione sanitaria, con conseguente miglioramento dell'efficienza, della precisione e dell'assistenza ai pazienti. Per comprenderne meglio il potenziale impatto, esploriamo i seguenti casi d'uso:
Il nostro servizio di annotazione delle immagini radiologiche affina la diagnostica basata sull'intelligenza artificiale e include un ulteriore livello di competenza. Ogni radiografia, risonanza magnetica e TAC viene meticolosamente etichettata e revisionata da un esperto in materia. Queste immagini annotate servono come dati di training per addestrare modelli di apprendimento automatico e modelli di apprendimento automatico per la diagnostica radiologica. Questo ulteriore passaggio di training e revisione individua anomalie e patologie.
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 ambito odontoiatrico etichetta le immagini dentali, concentrandosi sull'identificazione di diverse condizioni mediche, per migliorare gli strumenti diagnostici basati sull'intelligenza artificiale. Identificando con precisione carie, problemi di allineamento e altre patologie dentali, i nostri esperti in odontoiatria consentono all'intelligenza artificiale di migliorare i risultati per i 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 eseguita in modo accurato e con tempistiche rigorose, data la delicatezza dei dati sanitari. Era necessario rispettare rigorosamente le linee guida cliniche aggiornate e le normative sulla privacy, come l'HIPAA, per garantire annotazioni di qualità e conformità, aspetto particolarmente importante per la diagnostica clinica, al fine di mantenere l'integrità dei set di dati e soddisfare i requisiti normativi.
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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L'annotazione dei dati medici è il processo di etichettatura di testi, immagini, audio e video di tipo medico per addestrare modelli di intelligenza artificiale. È fondamentale per lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale accurati che migliorino la diagnosi, la pianificazione del trattamento e l'assistenza ai pazienti.
Fornendo set di dati etichettati, i modelli di intelligenza artificiale possono imparare a riconoscere pattern in dati medici complessi, come l'identificazione di patologie nelle radiografie o l'estrazione di informazioni chiave dalle cartelle cliniche. Ciò migliora la precisione e l'affidabilità delle applicazioni di intelligenza artificiale in ambito sanitario.
L'annotazione dei dati medici include l'etichettatura di note cliniche, cartelle cliniche elettroniche (EHR), radiografie, risonanze magnetiche, TAC, referti patologici e dati audio come i dettati dei medici.
Il testo medico annotato consente ai modelli di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) di estrarre e interpretare informazioni cliniche, come sintomi, malattie o farmaci, da dati non strutturati come note mediche o riepiloghi di dimissioni.
L'annotazione dei dati medici richiede la gestione di informazioni non strutturate e complesse, garantendo l'accuratezza clinica e il rispetto delle normative sulla privacy come l'HIPAA. Richiede inoltre competenza nella terminologia medica e conoscenza del settore.
I fornitori di annotazioni seguono rigorosi protocolli di sicurezza dei dati, come la conformità HIPAA, e utilizzano dati anonimizzati per tutelare la privacy del paziente durante l'annotazione di informazioni mediche sensibili.
I set di dati annotati addestrano i modelli di intelligenza artificiale a riconoscere i marcatori di malattia in immagini o testi medici. Ad esempio, l'intelligenza artificiale può identificare gli stadi del cancro in oncologia o rilevare patologie cardiache in cardiologia, migliorando la diagnosi precoce e i risultati del trattamento.
Strumenti di annotazione avanzati e software specifici per dominio, come i visualizzatori DICOM per l'imaging medico, vengono utilizzati insieme alle competenze umane per garantire un'elevata precisione nell'etichettatura dei dati medici.
Shaip combina esperti del settore, strumenti di annotazione avanzati e un solido processo di garanzia della qualità per fornire un'annotazione dei dati medici precisa e scalabile, personalizzata in base alle esigenze del cliente. È specializzata in radiologia, oncologia, cardiologia e altri settori sanitari.
Il costo dipende dal tipo, dal volume e dalla complessità dei dati, nonché dal livello di competenza richiesto. Shaip fornisce prezzi personalizzati in base ai requisiti specifici del progetto.
