Annotazione dei dati per AI nel settore sanitario

Annotazione di dati medici alimentati dall'uomo

Sblocca informazioni complesse in dati non strutturati con l'estrazione e il riconoscimento delle entità

Annotazione dei dati medici

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C'è una crescente domanda di analisi di dati medici complessi e non strutturati per scoprire approfondimenti non ancora scoperti. L'annotazione dei dati medici viene in soccorso

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

Soluzione nel mondo reale

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.

Servizi di annotazione medica

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.

Annotazione dell'immagine

Annotazione di immagine

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.

Annotazione video

Annotazione video

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.

Annotazione di testo

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.

Annotazione audio

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.

Codifica medica

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.

Processo di annotazione medica

Il processo di annotazione generalmente differisce dai requisiti di un cliente, ma comporta principalmente:

Competenza nel settore

Fase 1: Competenza nel dominio tecnico (comprendere l'ambito e le linee guida per le annotazioni)

Risorse per la formazione

Fase 2: Formazione di risorse appropriate per il progetto

Documenti Qa

Fase 3: Ciclo di feedback e QA dei documenti annotati

Casi d'uso di annotazioni mediche

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:

Radiologia

Radiologia

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.

Cardiologia

Cardiologia

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.

Odontoiatria

Odontoiatria

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.

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.

Annotazione dell'entità clinica
Attributi della medicina

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.

Attributi dei dati di laboratorio
Attributi di misurazione del corpo

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 NER specifica per l'oncologia

Insieme all'annotazione NER medica generica, possiamo anche lavorare su annotazioni specifiche del dominio come oncologia, radiologia, ecc. Ecco le entità NER specifiche dell'oncologia che possono essere annotate: problema del cancro, istologia, stadio del cancro, stadio TNM, grado del cancro, dimensione, Stato clinico, test del marcatore tumorale, medicina del cancro, chirurgia del cancro, radiazioni, geni studiati, codice di variazione, sito del corpo

Annotazione ner specifica per oncologia
Annotazione sugli effetti avversi

4. NER sugli effetti avversi e annotazione sulle relazioni

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. 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.

Annotazione della relazione

6. Annotazione dell'asserzione

Oltre a identificare le entità cliniche e le relazioni, possiamo anche assegnare lo Stato, la Negazione e il Soggetto delle entità cliniche.

Oggetto-negazione-stato

7. Annotazione temporale

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.

Annotazione temporale
Annotazione della sezione

8. Annotazione della sezione

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.

9. Codifica ICD-10-CM e CPT

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.

Codifica Icd-10-cm e cpt
Codifica Rxnorm

10. Codifica RXNORM

Annotazione dei codici RXNORM 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.0

11. Codifica SNOMED

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.

Codifica snomata
Codifica Umls

12. Codifica UMLS

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.

13. Scansione TC

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.

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14. MRI

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.

15. RAGGI X

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.

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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.

Annotazione dei dati medici

Motivi per scegliere Shaip come partner di fiducia per le annotazioni mediche

Chi Siamo

Chi Siamo

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

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

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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  • Registrandoti, sono d'accordo con Shaip Politica sulla Privacy e Termini di Servizio e fornisco il mio consenso a ricevere comunicazioni di marketing B2B da Shaip.

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