Gegevensannotatie voor AI in de gezondheidszorg
Ontgrendel complexe informatie in ongestructureerde gegevens met extractie en herkenning van entiteiten
Uitgelichte klanten
Teams in staat stellen om toonaangevende AI-producten te bouwen.
80% van de data in de gezondheidszorg is ongestructureerd, waardoor deze ontoegankelijk is. Toegang tot de gegevens vereist aanzienlijke handmatige tussenkomst, waardoor de hoeveelheid bruikbare gegevens wordt beperkt. Het begrijpen van tekst in het medische domein vereist een diepgaand begrip van de terminologie ervan om het potentieel ervan te ontsluiten. Shaip biedt de expertise om gezondheidszorggegevens te annoteren om AI-motoren op schaal te verbeteren.
IDC, analistenbureau:
De wereldwijde geïnstalleerde basis van opslagcapaciteit zal bereiken 11.7 zettabyte in 2023
IBM, Gartner en IDC:
80% van de gegevens over de hele wereld is ongestructureerd, waardoor ze verouderd en onbruikbaar zijn.
Echte oplossing
Analyseer gegevens om zinvolle inzichten te ontdekken om NLP-modellen te trainen met Medical Text Data Annotation
We bieden annotatiediensten voor medische gegevens die organisaties helpen kritieke informatie uit ongestructureerde medische gegevens te halen, dwz aantekeningen van artsen, samenvattingen van opnames/ontslag in het EPD, pathologierapporten, enz. die machines helpen de klinische entiteiten in een bepaalde tekst of afbeelding te identificeren. Onze gediplomeerde domeinexperts kunnen u helpen domeinspecifieke inzichten te leveren, zoals symptomen, ziekte, allergieën en medicatie, om inzichten voor de zorg te stimuleren.
We bieden ook eigen Medical NER API's (vooraf getrainde NLP-modellen), die de benoemde entiteiten die in een tekstdocument worden gepresenteerd, automatisch kunnen identificeren en classificeren. Medische NER API's maken gebruik van een eigen kennisgrafiek, met meer dan 20 miljoen relaties en meer dan 1.7 miljoen klinische concepten
Van gegevenslicenties en -verzameling tot gegevensannotatie, Shaip heeft u gedekt.
- Annotatie en voorbereiding van medische afbeeldingen, video's en teksten, waaronder radiografie, echografie, mammografie, CT-scans, MRI's en fotonenemissietomografie
- Farmaceutische en andere toepassingen in de gezondheidszorg voor natuurlijke taalverwerking (NLP), inclusief medische tekstcategorisering, identificatie van benoemde entiteiten, tekstanalyse, enz.
Medisch annotatieproces
Het annotatieproces verschilt over het algemeen van de eis van een klant, maar het omvat voornamelijk:
Fase 1: Expertise in het technische domein (inzicht in richtlijnen voor bereik en annotaties)
Fase 2: Training van geschikte middelen voor het project
Fase 3: Feedbackcyclus en QA van de geannoteerde documenten
Ons Expertise
1. Herkenning/annotatie van klinische entiteiten
In het medisch dossier is een grote hoeveelheid medische gegevens en kennis grotendeels ongestructureerd beschikbaar. Medische entiteit Annotatie stelt ons in staat om ongestructureerde gegevens om te zetten in een gestructureerd formaat.
2. Attributie-annotatie
2.1 Medicijnattributen
Medicijnen en hun attributen worden gedocumenteerd in bijna elk medisch dossier, wat een belangrijk onderdeel is van het klinische domein. We kunnen de verschillende kenmerken van medicijnen identificeren en annoteren volgens richtlijnen.
2.2 Attributen van laboratoriumgegevens
Labgegevens worden meestal vergezeld van hun attributen in een medisch dossier. We kunnen de verschillende attributen van labgegevens volgens richtlijnen identificeren en annoteren.
2.3 Eigenschappen van lichaamsmetingen
Lichaamsmetingen gaan meestal gepaard met hun attributen in een medisch dossier. Het bestaat voornamelijk uit de vitale functies. We kunnen de verschillende attributen van lichaamsmeting identificeren en annoteren.
3. Oncologiespecifieke NER-annotatie
Naast generieke medische NER-annotatie kunnen we ook werken aan domeinspecifieke annotaties zoals oncologie, radiologie, enz. Hier zijn de oncologiespecifieke NER-entiteiten die kunnen worden geannoteerd: kankerprobleem, histologie, kankerstadium, TNM-stadium, kankergraad, dimensie, Klinische status, tumormarkertest, kankergeneeskunde, kankerchirurgie, bestraling, onderzocht gen, variatiecode, lichaamsplaats
4. Negatief effect NER & Relatie-annotatie
Naast het identificeren en annoteren van belangrijke klinische entiteiten en relaties, kunnen we ook de nadelige effecten van bepaalde medicijnen of procedures annoteren. De reikwijdte is als volgt: Etikettering van bijwerkingen en hun veroorzakers. Toewijzen van de relatie tussen het nadelige effect en de oorzaak van het effect.
5. Annotatie van relaties
Na het identificeren en annoteren van klinische entiteiten, wijzen we ook relevante relaties tussen de entiteiten toe. Er kunnen relaties bestaan tussen twee of meer concepten.
6. Bewering Annotatie
Naast het identificeren van klinische entiteiten en relaties, kunnen we ook de status, ontkenning en het onderwerp van de klinische entiteiten toewijzen.
7. Tijdelijke annotatie
Het annoteren van tijdelijke entiteiten uit een medisch dossier helpt bij het opstellen van een tijdlijn van de reis van de patiënt. Het biedt referentie en context voor de datum die is gekoppeld aan een specifieke gebeurtenis. Hier zijn de datumentiteiten: diagnosedatum, proceduredatum, startdatum medicatie, einddatum medicatie, startdatum bestraling, einddatum bestraling, datum van opname, datum van ontslag, datum van consultatie, notitiedatum, aanvang.
8. Sectieannotatie
Het verwijst naar het proces van het systematisch organiseren, labelen en categoriseren van verschillende secties of delen van gezondheidszorggerelateerde documenten, afbeeldingen of gegevens, dwz annotatie van relevante secties van het document en classificatie van de secties in hun respectieve typen. Dit helpt bij het creëren van gestructureerde en gemakkelijk toegankelijke informatie, die voor verschillende doeleinden kan worden gebruikt, zoals ondersteuning van klinische beslissingen, medisch onderzoek en gegevensanalyse in de gezondheidszorg.
9. ICD-10-CM & CPT-codering
Annotatie van ICD-10-CM en CPT codes volgens de richtlijnen. Voor elke gelabelde medische code zal het bewijs (tekstfragmenten) dat de labelbeslissing onderbouwt, samen met de code worden geannoteerd.
10. RXNORM-codering
Annotatie van RXNORM-codes volgens de richtlijnen. Voor elke gelabelde medische code wordt het bewijs (tekstfragmenten) dat de labelbeslissing onderbouwt, samen met de code geannoteerd.0
11. SNOMED-codering
Annotatie van SNOMED-codes volgens de richtlijnen. Voor elke gelabelde medische code zal het bewijs (tekstfragmenten) dat de labelbeslissing onderbouwt, samen met de code worden geannoteerd.
12. UMLS-codering
Annotatie van UMLS-codes volgens de richtlijnen. Voor elke gelabelde medische code zal het bewijs (tekstfragmenten) dat de labelbeslissing onderbouwt, samen met de code worden geannoteerd.
Redenen om Shaip te kiezen als uw betrouwbare partner voor medische annotatie
Mensen
Toegewijde en getrainde teams:
- 30,000+ medewerkers voor gegevenscreatie, labeling en QA
- Gecertificeerd projectmanagementteam
- Ervaren productontwikkelingsteam
- Talentpool Sourcing & Onboarding-team
Proces
De hoogste procesefficiëntie wordt gegarandeerd met:
- Robuust 6 Sigma Stage-Gate-proces
- Een toegewijd team van 6 Sigma black belts – Key process owners & Quality compliance
- Continue verbetering en feedbacklus
Platform
Het gepatenteerde platform biedt voordelen:
- Webgebaseerd end-to-end platform
- Onberispelijke kwaliteit
- Snellere TAT
- Naadloze levering
Aanbevolen bronnen
Blogs
Named Entity Recognition (NER) – Het concept, typen
Named Entity Recognition (NER) helpt je bij het ontwikkelen van eersteklas machine learning & NLP-modellen. Leer NER-use-cases, voorbeelden en nog veel meer in deze superinformatieve post.
Blogs
5 vragen die u moet stellen voordat u een Healthcare Labeling Co inhuurt
De dataset voor kwaliteitstraining in de gezondheidszorg verbetert de uitkomst van het op AI gebaseerde medische model. Maar hoe selecteert u de juiste dienstverlener voor het labelen van zorggegevens?
Blogs
De rol van gegevensverzameling en annotatie in de gezondheidszorg
Met gegevens die de basis leggen voor de gezondheidszorg, moeten we de rol, real-world implementaties en uitdagingen begrijpen. Lees verder om erachter te komen...
Op zoek naar annotatie-experts in de gezondheidszorg voor complexe projecten?
Neem nu contact met ons op om te leren hoe we een dataset kunnen verzamelen en annoteren voor uw unieke AI/ML-oplossing
Veel gestelde vragen (FAQ)
Named Entity Recognition is een onderdeel van Natural Language Processing. Het primaire doel van NER is om gestructureerde en ongestructureerde gegevens te verwerken en deze benoemde entiteiten te classificeren in vooraf gedefinieerde categorieën. Enkele veel voorkomende categorieën zijn naam, locatie, bedrijf, tijd, geldwaarden, gebeurtenissen en meer.
Kort samengevat houdt NER zich bezig met:
Herkenning/detectie van benoemde entiteiten – Identificatie van een woord of een reeks woorden in een document.
Classificatie van benoemde entiteiten – Classificatie van elke gedetecteerde entiteit in vooraf gedefinieerde categorieën.
Natuurlijke taalverwerking helpt bij het ontwikkelen van intelligente machines die in staat zijn om betekenis uit spraak en tekst te halen. Machine Learning helpt deze intelligente systemen te blijven leren door te trainen op grote hoeveelheden datasets in natuurlijke taal. Over het algemeen bestaat NLP uit drie hoofdcategorieën:
De structuur en regels van de taal begrijpen - Syntaxis
De betekenis van woorden, tekst en spraak afleiden en hun relaties identificeren - Semantiek
Identificeren en herkennen van gesproken woorden en deze omzetten in tekst – Spraak
Enkele veelvoorkomende voorbeelden van een vooraf bepaalde entiteitsindeling zijn:
Persoon: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Locatie: Canada, Honolulu, Bangkok, Brazilië, Cambridge
Organisatie: Samsung, Disney, Yale Universiteit, Google
Tijd: 15.35, 12 uur,
De verschillende benaderingen voor het maken van NER-systemen zijn:
Woordenboekgebaseerde systemen
Op regels gebaseerde systemen
Op machine learning gebaseerde systemen
Gestroomlijnde klantenondersteuning
Efficiënte menselijke hulpbronnen
Vereenvoudigde inhoudsclassificatie
Zoekmachines optimaliseren
Nauwkeurige inhoudsaanbeveling