- Wat doen ons
-
-
-
Speciality
-
-
-
- Van die rak data
-
- Oplossings
- platform
- maatskappy
Ontsluit komplekse inligting in ongestruktureerde data met entiteit onttrekking en herkenning
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.
Die wêreldwye geïnstalleerde basis van bergingskapasiteit sal bereik 11.7 zettabyte in 2023
80% van die data regoor die wêreld is ongestruktureerd, wat dit verouderd en onbruikbaar maak.
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.
Ons mediese annotasiedienste bemagtig KI-akkuraatheid in gesondheidsorg. Ons etiketteer mediese beelde, tekste en oudio noukeurig en gebruik ons kundigheid om KI-modelle op te lei. Hierdie modelle verbeter diagnostiek, behandelingsbeplanning en pasiëntsorg. Verseker hoë-gehalte, betroubare data vir gevorderde mediese tegnologie toepassings. Vertrou ons om jou KI se mediese vaardigheid te verbeter.
Verbeter mediese KI deur visuele data van X-strale, CT-skanderings en MRI's aan te teken. Verseker KI-modelle presteer uitstekend in diagnostiek en behandeling, gelei deur kundige data-etikettering. Kry beter pasiëntuitkomste met uitstekende beelding-insigte.
Bevorder KI in gesondheidsorg met gedetailleerde video-aantekeninge. Verskerp KI-leer met klassifikasies en segmentasies in mediese beeldmateriaal. Verbeter jou chirurgiese KI en pasiëntmonitering vir verbeterde gesondheidsorglewering en diagnostiek.
Stroomlyn mediese KI-ontwikkeling met kundig geannoteerde teksdata. Ontleed en verryk vinnig groot teksvolumes, van handgeskrewe notas tot versekeringsverslae. Verseker akkurate en uitvoerbare insigte vir gesondheidsorgvorderings.
Gebruik NLP-kundigheid om mediese oudiodata akkuraat te annoteer en te benoem. Skep stemondersteunde stelsels vir naatlose kliniese bedrywighede en integreer KI in verskeie stemgeaktiveerde gesondheidsorgprodukte. Verbeter diagnostiese akkuraatheid met kundige klankdata-kurasie.
Stroomlyn mediese dokumentasie deur dit om te skakel in universele kodes met KI mediese kodering. Verseker akkuraatheid, verbeter faktureringsdoeltreffendheid en ondersteun naatlose gesondheidsorgdienslewering met die nuutste KI-bystand in mediese rekordkodering.
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
Gevorderde KI- en ML-algoritmes transformeer gesondheidsorg deur verskeie mediese prosesse te gebruik. Hierdie voorpunt-tegnologie maak gesondheidsorg-outomatisering moontlik, wat lei tot verbeterde doeltreffendheid, akkuraatheid en pasiëntsorg. Om hul potensiële impak beter te verstaan, kom ons ondersoek die volgende gebruiksgevalle:
Ons radiologie-beeldaantekeningdiens verskerp KI-diagnostiek en sluit 'n bykomende laag kundigheid in. Elke X-straal-, MRI- en CT-skandering word noukeurig gemerk en hersien deur 'n vakkundige. Hierdie ekstra stap in opleiding en hersiening verhoog die KI se vermoë om abnormaliteite en siektes op te spoor. Dit verbeter akkuraatheid voor aflewering aan ons kliënte.
Ons kardiologie-gefokusde beeldannotasie verskerp KI-diagnostiek. Ons bring kardiologiekundiges in wat komplekse hartverwante beelde etiketteer en ons KI-modelle oplei. Voordat ons data aan kliënte stuur, hersien hierdie spesialiste elke prent om die hoogste akkuraatheid te verseker. Hierdie proses bemagtig KI om harttoestande meer presies op te spoor.
Ons beeldaantekeningdiens in tandheelkunde benoem tandheelkundige beelde om KI-diagnostiese hulpmiddels te verbeter. Deur tandbederf, belyningskwessies en ander tandtoestande akkuraat te identifiseer, bemagtig ons KMO's KI om pasiëntuitkomste te verbeter en tandartse te ondersteun in presiese behandelingsbeplanning en vroeë opsporing.
'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.
2.1 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.
Saam met generiese mediese NER-aantekeninge, kan ons ook werk aan domein-spesifieke 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, Kanker-studie-operasie, Liggaamsterapie, Geneeskunde
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.
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.
Saam met die identifisering van kliniese entiteite en verhoudings, kan ons ook die Status, Negering en Onderwerp van die kliniese entiteite toewys.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Ons beeldaantekeningdiens spesialiseer in CT-skanderings vir presiese etikettering vir KI-opleiding met 'n skerp fokus op gedetailleerde anatomiese strukture. Onderwerpkundiges hersien nie net nie, maar oefen ook elke prent op vir die beste akkuraatheid. Hierdie noukeurige proses help met die ontwikkeling van diagnostiese hulpmiddels.
Ons MRI-beeldaantekeningdiens verfyn KI-diagnostiek. Ons vakkundiges lei elke skandering op en hersien vir die grootste akkuraatheid voor aflewering. Ons benoem MRI-skanderings akkuraat om KI-modelopleiding te verbeter. Hierdie proses help hulle om anomalieë en strukture vas te stel. Verhoog akkuraatheid in mediese assesserings en behandelingsplanne met ons dienste.
X-straalbeeldannotasie verskerp KI-diagnostiek. Ons kenners benoem elke prent met sorg deur frakture en abnormaliteite akkuraat vas te stel. Hulle lei en hersien ook hierdie etikette vir topakkuraatheid voor aflewering deur die kliënt. Vertrou ons om jou KI te verfyn en beter mediese beeldontleding te kry.
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.
Toegewyde en opgeleide spanne:
Die hoogste doeltreffendheid van die proses word verseker deur:
Die gepatenteerde platform bied voordele:
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.
'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.
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.
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.
Ons is gesertifiseer om die hoogste standaarde van datasekuriteit met privaatheid te handhaaf terwyl ons met ons kliënte werk om vertroulikheid te verseker
As kundiges in die samestelling, opleiding en bestuur van spanne van geskoolde werkers, kan ons verseker dat projekte binne begroting gelewer word.
Hoë netwerk up-time & op die regte tyd aflewering van data, dienste en oplossings.
Met 'n poel van land- en buitelandse hulpbronne, kan ons spanne bou en skaal soos benodig vir verskeie gebruiksgevalle.
Met die kombinasie van 'n wêreldwye arbeidsmag, robuuste platform en operasionele prosesse wat deur 6 sigma swart gordels ontwerp is, help Shaip om die mees uitdagende KI-inisiatiewe te begin.
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.
Gehalte opleiding gesondheidsorg datastel verbeter die uitkoms van die KI-gebaseerde mediese model. Maar hoe om die regte verskaffer van gesondheidsorgdata-etiketteringsdienste te kies?
Met data wat die grondslag lê vir gesondheidsorg, moet ons die rol daarvan, werklike implementerings en uitdagings verstaan. Lees verder om uit te vind ...
Kontak ons nou om te leer hoe ons datastel vir jou unieke KI/ML-oplossing kan versamel en annoteer
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