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 bied jou 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.
3. 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.
13. PHI De-identifikasie
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.
14. Data-onttrekking uit elektroniese mediese rekords (EMR'e)
Mediese praktisyns kry aansienlike insig uit Elektroniese Mediese Rekords (EMR's) en kliniese verslae van dokters. Ons kundiges kan komplekse mediese teks onttrek wat in siekteregisters, kliniese proewe en gesondheidsorgoudits gebruik kan word.
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
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.
Aanbevole bronne
Blog
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.
Blog
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?
Blog
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