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 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
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 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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Risorse consigliate
Blog
Named Entity Recognition (NER) – Il concetto, i tipi
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.
Blog
5 domande da porsi prima di assumere una Healthcare Labelling Co.
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?
Blog
Il ruolo della raccolta e dell'annotazione dei dati nell'assistenza sanitaria
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…
Cerchi esperti di annotazioni sanitarie per progetti complessi?
Contattaci ora per scoprire come possiamo raccogliere e annotare i set di dati per la tua soluzione unica di AI/ML
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