Data-aantekening vir gesondheidsorg-KI
Ontsluit komplekse inligting in ongestruktureerde data met entiteit onttrekking en herkenning
Voorgestelde kliënte
Bemagtig spanne om wêreldleidende KI-produkte te bou.
80% van data in die gesondheidsorgdomein is ongestruktureerd, wat dit ontoeganklik maak. Toegang tot die data vereis aansienlike handmatige ingryping, wat die hoeveelheid bruikbare data beperk. Om teks in die mediese domein te verstaan, vereis 'n diepgaande begrip van die terminologie daarvan om die potensiaal daarvan te ontsluit. Shaip verskaf die kundigheid om gesondheidsorgdata te annoteer om KI-enjins op skaal te verbeter.
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
Ontleed data om betekenisvolle insigte te ontdek om NLP-modelle op te lei met Mediese Teksdata-aantekening
Ons bied Mediese Data-annotasiedienste wat organisasies help om kritieke inligting in ongestruktureerde mediese data te onttrek, bv. Dokternotas, EHR-opname/ontslagopsommings, patologieverslae, ens., wat masjiene help om die kliniese entiteite wat in 'n gegewe teks of beeld voorkom, te identifiseer. Ons betroubare domeinkundiges kan jou help om domeinspesifieke insigte te lewer – dws simptome, siekte, allergieë en medikasie, om te help om insigte vir sorg te kry.
Ons bied ook eie Mediese NER API's (vooraf opgeleide NLP-modelle), wat die genoemde entiteite wat in 'n teksdokument aangebied word, outomaties kan identifiseer en klassifiseer. Mediese NER API's maak gebruik van eie kennisgrafiek, met 20M+ verhoudings en 1.7M+ kliniese konsepte
Van datalisensiëring en insameling tot data-aantekeninge, Shaip het jou gedek.
- Annotasie en voorbereiding van mediese beelde, video's en tekste, insluitend radiografie, ultraklank, mammografie, CT-skanderings, MRI's en fotonemissietomografie
- Farmaseutiese en ander gesondheidsorggebruiksgevalle vir natuurlike taalverwerking (NLP), insluitend mediese tekskategorisering, benoemde entiteit-identifikasie, teksanalise, ens.
Mediese Annotasie Proses
Aantekeningproses verskil gewoonlik van 'n kliënt se vereiste, maar dit behels hoofsaaklik:
Fase 1: Tegniese domeinkundigheid (Verstaan omvang en annotasieriglyne)
Fase 2: Opleiding van toepaslike hulpbronne vir die projek
Fase 3: Terugvoersiklus en QA van die geannoteerde dokumente
Ons kundigheid
1. Kliniese Entiteit Erkenning/Annotasie
'n Groot hoeveelheid mediese data en kennis is hoofsaaklik in 'n ongestruktureerde formaat in die mediese rekords beskikbaar. Mediese entiteit Annotasie stel ons in staat om ongestruktureerde data in 'n gestruktureerde formaat om te skakel.
2. Erkenning Annotasie
2.1 Medisyne eienskappe
Medikasie en hul eienskappe word in byna elke mediese rekord gedokumenteer, wat 'n belangrike deel van die kliniese domein is. Ons kan die verskillende eienskappe van medikasie identifiseer en annoteer volgens riglyne.
2.2 Lab Data-kenmerke
Laboratoriumdata word meestal vergesel van hul eienskappe in 'n mediese rekord. Ons kan die verskillende eienskappe van laboratoriumdata identifiseer en annoteer volgens riglyne.
2.3 Liggaamsmetingskenmerke
Liggaamsmeting word meestal vergesel van hul eienskappe in 'n mediese rekord. Dit bestaan meestal uit die vitale tekens. Ons kan die verskillende eienskappe van liggaamsmeting identifiseer en annoteer.
3. Onkologie-spesifieke NER-aantekening
Saam met generiese mediese NER-aantekeninge, kan ons ook werk aan domeinspesifieke annotasies soos onkologie, radiologie, ens. Hier is die onkologie-spesifieke NER-entiteite wat geannoteer kan word – Kankerprobleem, Histologie, Kankerstadium, TNM-stadium, Kankergraad, Dimensie, Kliniese status, Tumormerkertoets, Kankermedisyne, Kankerchirurgie, Bestraling, Gene bestudeer, Variasiekode, Liggaamsplek
4. Nadelige effek NER & Verhouding Annotasie
Saam met die identifisering en annotering van groot kliniese entiteite en verhoudings, kan ons ook die nadelige effekte van sekere middels of prosedures annoteer. Die omvang is soos volg: Etikettering van nadelige effekte en hul veroorsakende middels. Toewysing van die verband tussen die nadelige effek en die oorsaak van die effek.
5. Verhoudingsaantekening
Nadat ons kliniese entiteite geïdentifiseer en geannoteer het, ken ons ook relevante verhoudings tussen die entiteite toe. Verwantskappe kan tussen twee of meer konsepte bestaan.
6. Beweringsaantekening
Saam met die identifisering van kliniese entiteite en verhoudings, kan ons ook die Status, Negering en Onderwerp van die kliniese entiteite toewys.
7. Tydelike Annotasie
Om tydelike entiteite uit 'n mediese rekord te annoteer, help om 'n tydlyn van die pasiënt se reis te bou. Dit verskaf verwysing en konteks na die datum wat met 'n spesifieke gebeurtenis geassosieer word. Hier is die datum-entiteite – Diagnosedatum, Proseduredatum, Medikasie-begindatum, Medikasie-einddatum, Bestralingsbegindatum, Bestralingseinddatum, Datum van opname, Datum van ontslag, Datum van konsultasie, Let op datum, Aanvang.
8. Afdeling Annotasie
Dit verwys na die proses om verskillende afdelings of dele van gesondheidsorgverwante dokumente, beelde of data sistematies te organiseer, etiketteer en kategoriseer, dws annotasie van relevante afdelings uit die dokument en klassifikasie van die afdelings in hul onderskeie tipes. Dit help met die skep van gestruktureerde en maklik toeganklike inligting, wat gebruik kan word vir verskeie doeleindes soos kliniese besluiteondersteuning, mediese navorsing en gesondheidsorgdata-analise.
9. ICD-10-CM & CPT-kodering
Annotasie van ICD-10-CM en CPT kodes volgens die riglyne. Vir elke gemerkte mediese kode sal die bewyse (teksbrokkies) wat die etiketteringbesluit staaf ook saam met die kode geannoteer word.
10. RXNORM-kodering
Annotasie van RXNORM-kodes volgens die riglyne. Vir elke gemerkte mediese kode sal die bewyse (teksbrokkies) wat die etiketteringbesluit staaf ook saam met die kode geannoteer word.0
11. SNOMED-kodering
Aantekening van SNOMED-kodes volgens die riglyne. Vir elke gemerkte mediese kode sal die bewyse (teksbrokkies) wat die etiketteringbesluit staaf ook saam met die kode geannoteer word.
12. UMLS-kodering
Annotasie van UMLS-kodes volgens die riglyne. Vir elke gemerkte mediese kode sal die bewyse (teksbrokkies) wat die etiketteringbesluit staaf ook saam met die kode geannoteer word.
Sukses Stories
Kliniese Versekering Annotasie
Die voorafmagtigingsproses is die sleutel om gesondheidsorgverskaffers, betalers te verbind en seker te maak dat behandelings riglyne volg. Die annotering van mediese rekords het gehelp om hierdie proses te optimaliseer. Dit het dokumente by vrae gepas terwyl dit standaarde gevolg het, wat kliëntwerkvloei verbeter het.
Probleem: Aantekening van 6,000 XNUMX mediese gevalle moes akkuraat binne 'n streng tydlyn gedoen word, gegewe gesondheidsorgdatasensitiwiteit. Streng nakoming van opgedateerde kliniese riglyne en privaatheidsregulasies soos HIPAA was nodig om kwaliteit aantekeninge en voldoening te verseker.
Oplossing: Ons het meer as 6,000 XNUMX mediese gevalle geannoteer en mediese dokumente met kliniese vraelyste gekorreleer. Dit het vereis dat bewyse noukeurig aan antwoorde gekoppel is, terwyl kliniese riglyne nagekom is. Sleuteluitdagings wat aangespreek is, was streng sperdatums vir 'n groot datastel en die hantering van voortdurend ontwikkelende kliniese standaarde.
Redes om Shaip as jou betroubare Mediese Annotasievennoot te kies
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
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
Die gepatenteerde platform bied voordele:
- Web-gebaseerde end-to-end platform
- Onberispelike kwaliteit
- Vinniger TAT
- Naadloze aflewering
Aanbevole bronne
Nuus
Benoemde Entiteitserkenning (NER) – Die konsep, tipes
Benoemde Entiteitserkenning (NER) help jou om masjienleer- en NLP-modelle uit die boonste rakke te ontwikkel. Leer NER-gebruiksgevalle, voorbeelde en nog baie meer in hierdie super-insiggewende pos.
Nuus
5 vrae om te vra voordat u 'n Healthcare Labeling Co huur.
Gehalte opleiding gesondheidsorg datastel verbeter die uitkoms van die KI-gebaseerde mediese model. Maar hoe om die regte verskaffer van gesondheidsorgdata-etiketteringsdienste te kies?
Nuus
Die rol van die insameling en aantekening van data in gesondheidsorg
Met data wat die grondslag lê vir gesondheidsorg, moet ons die rol daarvan, werklike implementerings en uitdagings verstaan. Lees verder om uit te vind ...
Op soek na Gesondheidsorgaantekeningkundiges vir komplekse projekte?
Kontak ons nou om te leer hoe ons datastel vir jou unieke KI/ML-oplossing kan versamel en annoteer
Algemene vrae (FAQ)
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