Annotazione dei dati per AI nel settore sanitario
Sblocca informazioni complesse in dati non strutturati con l'estrazione e il riconoscimento delle entità
Clienti in primo piano
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.
IDC, società di analisi:
La base di capacità di stoccaggio installata in tutto il mondo raggiungerà 11.7 zettabyte in 2023
IBM, Gartner e IDC:
80% dei dati nel mondo non è strutturato, il che lo rende obsoleto e inutilizzabile.
Soluzione del mondo reale
Analizza i dati per scoprire informazioni significative per addestrare i modelli di PNL con Medical Text Data Annotation
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), che possono identificare e classificare automaticamente le entità denominate presentate in un documento di testo. Le API NER mediche sfruttano il grafico proprietario della conoscenza, 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 altri servizi sanitari per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), inclusa la categorizzazione di testi medici, l'identificazione di entità denominate, l'analisi del testo, ecc.
Processo di annotazione medica
Il processo di annotazione generalmente differisce dai requisiti di un cliente, ma comporta principalmente:
Fase 1: Competenza nel settore tecnico (comprensione dell'ambito del progetto e delle linee guida per l'annotazione)
Fase 2: Formazione di risorse appropriate per il progetto
Fase 3: Ciclo di feedback e QA dei documenti annotati
La nostra competenza
1. Riconoscimento/annotazione di entità cliniche
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. Annotazione di attribuzione
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.
3. Annotazione di relazione
Dopo aver identificato e annotato le entità cliniche, assegniamo anche la relazione rilevante tra le entità. Possono esistere relazioni tra due o più concetti.
4. Annotazione degli effetti avversi
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.
5. De-identificazione PHI
Le nostre capacità di anonimizzazione PHI/PII includono la rimozione di informazioni sensibili come nomi e numeri di previdenza sociale che possono collegare direttamente o indirettamente un individuo ai propri dati personali. È ciò che i pazienti meritano e richiede HIPAA.
6. Cartelle cliniche elettroniche (EMR)
I medici ottengono informazioni significative dalle cartelle cliniche elettroniche (EMR) e dai rapporti clinici dei medici. I nostri esperti possono estrarre testi medici complessi che possono essere utilizzati nei registri delle malattie, negli studi clinici e negli audit sanitari.
7. Stato/Negazione/Soggetto
Oltre a identificare le entità cliniche e le relazioni, possiamo anche assegnare lo Stato, la Negazione e il Soggetto delle entità cliniche.
Motivi per scegliere Shaip come partner di fiducia per le annotazioni mediche
Persone
Team dedicati e formati:
- Oltre 30,000 collaboratori per la creazione di dati, l'etichettatura e il controllo qualità
- Team di gestione del progetto con credenziali
- Team di sviluppo prodotto esperto
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Processo
La massima efficienza del processo è assicurata da:
- Robusto processo Stage-Gate 6 Sigma
- Un team dedicato di cinture nere 6 Sigma: titolari di processi chiave e conformità alla qualità
- Miglioramento continuo e ciclo di feedback
Piattaforma
La piattaforma brevettata offre vantaggi:
- Piattaforma end-to-end basata sul web
- Qualità impeccabile
- TAT . più veloce
- Consegna senza soluzione di continuità
Perché Shaip?
Squadra dedicata
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.
Scalabilità
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.
Qualità migliore
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.
Eccellenza operativa
Il nostro collaudato processo di garanzia della qualità dei dati, le convalide tecnologiche e le molteplici fasi del QA, ci aiutano a fornire la migliore qualità che spesso supera le aspettative.
Sicurezza con Privacy
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
Prezzi competitivi
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.
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Domande frequenti (FAQ)
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,
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