Data Annotation for Healthcare AI

Human-Powered Medical Data Annotation

Unlock complex information in unstructured data with entity extraction and recognition

Mediese Ner

Voorgestelde kliënte

Bemagtig spanne om wêreldleidende KI-produkte te bou.

Amazon
Google
Microsoft
Cogknit
There’s an increasing demand to analyze unstructured, complex medical data to uncover undiscovered insights. Medical data annotation comes to the rescue

80% of data in the healthcare domain is unstructured, making it inaccessible. Accessing the data requires significant manual intervention, which limits the quantity of usable data. Understanding text in the medical domain requires a deep understanding of its terminology to unlock its potential. Shaip provides you the expertise to annotate healthcare data to improve AI engines at scale.

IDC, Ontledersfirma:

Die wêreldwye geïnstalleerde basis van bergingskapasiteit sal bereik 11.7 zettabyte in 2023

IBM, Gartner en IDC:

80% van die data regoor die wêreld is ongestruktureerd, wat dit verouderd en onbruikbaar maak. 

Regte-wêreld oplossing

Analyze data to discover meaningful insights to train NLP models with Medical Text Data Annotation

We offer Medical Data annotation services that help organizations extract critical information in unstructured medical data, i.e., Physician notes, EHR admission/discharge summaries, pathology reports, etc., that help machines to identify the clinical entities present in a given text or image. Our credentialed domain experts can help you deliver domain-specific insights – i.e., symptoms, disease, allergies, & medication, to help drive insights for care.

We also offer proprietary Medical NER APIs (pre-trained NLP models), which can auto-identify & classify the named entities presented in a text document. Medical NER APIs leverage proprietary knowledge graph, with 20M+ relationships & 1.7M+ clinical concepts

Regte-wêreld oplossing

From data licensing, and collection, to data annotation, Shaip has got you covered.

  • Annotation and preparation of medical images, videos, and texts, including radiography, ultrasound, mammography, CT scans, MRIs, and photon emission tomography
  • Pharmaceutical and other healthcare use cases for natural language processing (NLP), including medical text categorization, named entity identification, text analysis, etc.

Medical Annotation Process

Annotation process generally differs to a client’s requirement but it majorly involves:

Domein kundigheid

Fase 1: Tegniese domeinkundigheid (Begrip van projekomvang en annotasieriglyne)

Opleidingsbronne

Fase 2: Opleiding van toepaslike hulpbronne vir die projek

Qa Dokumente

Fase 3: Terugvoersiklus en QA van die geannoteerde dokumente

Ons kundigheid

1. Clinical Entity Recognition/Annotation

A large amount of medical data and knowledge is available in the medical records mainly in an unstructured format. Medical entity Annotation enables us to convert unstructured data into a structured format.

Clinical Entity Annotation
Medicine Attributes

2. Attribution Annotation

2.1 Medicine Attributes

Medications and their attributes are documented in almost every medical record, which is an important part of the clinical domain. We can identify and annotate the various attributes of medications according to guidelines.

2.2 Lab Data Attributes

Lab data is mostly accompanied by their attributes in a medical record. We can identify and annotate the various attributes of lab data according to guidelines.

Lab Data Attributes
Body Measurement Attributes

2.3 Body Measurement attributes

Body measurement is mostly accompanied by their attributes in a medical record. It mostly comprises of the vital signs. We can identify and annotate the various attributes of body measurement.

3. Relationship Annotation

After identifying and annotating clinical entities, we also assign relevant relationship among the entities. Relationships may exist between two or more concepts.

Relationship Annotation
Adverse Effect Annotation

4. Adverse effect annotation

Along with identifying and annotating major clinical entities and relationships, we can also annotate the adverse effects of certain drugs or procedures. The scope is as follows: Labeling adverse effects and their causative agents. Assigning the relationship between the adverse effect and the cause of the effect.

5. PHI De-identification

Ons PHI / PII-identifikasie-vermoëns sluit in die verwydering van sensitiewe inligting soos name en sosiale sekerheidsnommers wat 'n individu direk of indirek met hul persoonlike data kan verbind. Dit is wat pasiënte verdien en wat HIPAA eis.

De-identifiseer dokumente met vrye teks
Emr

6. Electronic Medical Records (EMRs)

Medical practitioners gain significant insight from Electronic Medical Records (EMRs) and physician clinical reports. Our experts can extract complex medical text that can be used in disease registries, clinical trials, and healthcare audits.

7. Status/Negation/Subject

Along with identifying clinical entities and relationships, we can also assign the Status, Negation and Subject of the clinical entities.

Status-Negation-Subject

Reasons to choose Shaip as your trustworthy Medical Annotation Partner

Mense

Mense

Toegewyde en opgeleide spanne:

  • 30,000+ medewerkers vir die skep van data, etikettering en QA
  • Gesertifiseerde projekbestuurspan
  • Ervare produkontwikkelingspan
  • Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
proses

proses

Die hoogste doeltreffendheid van die proses word verseker deur:

  • Robuuste 6 Sigma Stage-Gate-proses
  • 'N Toegewyde span van 6 Sigma swart gordels - Belangrike prosesseienaars en voldoening aan gehalte
  • Deurlopende verbetering en terugvoerlus
platform

platform

Die gepatenteerde platform bied voordele:

  • Web-gebaseerde end-to-end platform
  • Onberispelike kwaliteit
  • Vinniger TAT
  • Naadloze aflewering

Hoekom Shaip?

Toewy span

Daar word beraam dat datawetenskaplikes meer as 80% van hul tyd aan datavoorbereiding bestee. Met uitkontraktering kan u span fokus op die ontwikkeling van robuuste algoritmes, wat die vervelige deel van die versameling van die genoemde entiteitsherkenningsdatastelle aan ons oorlaat.

Skaalbaarheid

'n Gemiddelde ML-model sal versameling en etikettering van groot stukke genoemde datastelle vereis, wat vereis dat maatskappye hulpbronne van ander spanne intrek. Met vennote soos ons bied ons domeinkundiges wat maklik afgeskaal kan word namate jou besigheid groei.

Beter gehalte

Toegewyde domeinkenners, wat dag-tot-dag-aantekeninge aanteken, sal-elke dag-beter werk vergeleke met 'n span wat aantekeningstake in hul besige skedules moet akkommodeer. Nodeloos om te sê, dit lei tot beter uitset.

Operasionele Uitnemendheid

Ons bewese datakwaliteitversekeringsproses, tegnologie-bekragtiging en veelvuldige fases van QA, help ons om die beste kwaliteit in sy klas te lewer wat dikwels verwagtinge oortref.

Sekuriteit met privaatheid

Ons is gesertifiseer om die hoogste standaarde van datasekuriteit met privaatheid te handhaaf terwyl ons met ons kliënte werk om vertroulikheid te verseker

Mededingende pryse

As kundiges in die samestelling, opleiding en bestuur van spanne van geskoolde werkers, kan ons verseker dat projekte binne begroting gelewer word.

Shaip Kontak Ons

Looking for Healthcare Annotation Experts for complex projects?

Contact us now to learn how we can collect and annotate dataset for your unique AI/ML solution

  • Deur te registreer stem ek saam met Shaip Privaatheidsbeleid en Algemene Diens en gee my toestemming om B2B-bemarkingskommunikasie van Shaip te ontvang.

Benoemde entiteitserkenning is deel van natuurlike taalverwerking. Die primêre doel van NER is om gestruktureerde en ongestruktureerde data te verwerk en hierdie benoemde entiteite in voorafbepaalde kategorieë te klassifiseer. Sommige algemene kategorieë sluit in naam, ligging, maatskappy, tyd, geldwaardes, gebeure en meer.

In 'n neutedop handel NER oor:

Benoemde entiteit herkenning/bespeuring – Identifisering van 'n woord of reeks woorde in 'n dokument.

Benoemde entiteitsklassifikasie – Klassifikasie van elke bespeurde entiteit in voorafbepaalde kategorieë.

Natuurlike taalverwerking help om intelligente masjiene te ontwikkel wat in staat is om betekenis uit spraak en teks te onttrek. Masjienleer help hierdie intelligente stelsels om voort te gaan leer deur op groot hoeveelhede natuurlike taaldatastelle op te lei. Oor die algemeen bestaan ​​NLP uit drie hoofkategorieë:

Verstaan ​​die struktuur en reëls van die taal – Sintaksis

Om die betekenis van woorde, teks en spraak af te lei en hul verwantskappe te identifiseer – Semantiek

Identifisering en herkenning van gesproke woorde en omskep dit in teks – Spraak

Sommige van die algemene voorbeelde van 'n voorafbepaalde entiteitkategorisering is:

persoon: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon

Plek: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brasilië, Cambridge

organisasie: Samsung, Disney, Yale Universiteit, Google

tyd: 15.35:12, XNUMX:XNUMX,

Die verskillende benaderings tot die skep van NER-stelsels is:

Woordeboek-gebaseerde stelsels

Reël-gebaseerde stelsels

Masjienleer-gebaseerde stelsels

Gestroomlynde kliëntediens

Doeltreffende Menslike Hulpbronne

Vereenvoudigde inhoudklassifikasie

Optimaliseer soekenjins

Akkurate inhoudaanbeveling