-
-
Over ons
Ontgrendel complexe informatie in ongestructureerde gegevens met extractie en herkenning van entiteiten
Medische data-annotatie is het proces waarbij klinische tekst, medische afbeeldingen, audio en video worden gelabeld door experts, zodat AI-modellen klinische entiteiten, diagnoses en anatomie nauwkeurig kunnen herkennen. Wij bieden HIPAA-conforme medische data-annotatie voor radiologie, oncologie, cardiologie en klinische NLP. Hiermee helpen we organisaties cruciale informatie te halen uit ongestructureerde data zoals aantekeningen van artsen, samenvattingen van elektronische patiëntendossiers en pathologierapporten. Onze gecertificeerde experts leveren inzichten in symptomen, ziekten, allergieën en medicatie, ondersteund door een eigen kennisgrafiek met meer dan 20 miljoen relaties en meer dan 1.7 miljoen klinische concepten. Van datalicenties en -verzameling tot annotatie, Shaip biedt u de complete oplossing.
Onze medische annotatiediensten versterken de nauwkeurigheid van AI in de gezondheidszorg. We labelen medische beelden, teksten en audio nauwgezet en gebruiken onze expertise om AI-modellen te trainen. Ons deskundige team, bestaande uit medische experts en zorgprofessionals, begeleidt en valideert het annotatieproces om klinische nauwkeurigheid en naleving te garanderen. Deze modellen verbeteren de diagnostiek, behandelplanning en patiëntenzorg. Zorg voor hoogwaardige, betrouwbare data voor geavanceerde medisch-technologische toepassingen. We begrijpen de aanzienlijke inspanning die nodig is om te voldoen aan strenge kwaliteits- en nalevingsnormen voor medische data-annotatie. Vertrouw op ons om de medische expertise van uw AI te verbeteren.
Verbeter medische AI door visuele data van röntgenfoto's, CT-scans en MRI's te annoteren. Medische beeldannotatie en beeldannotatie zijn gespecialiseerde processen waarbij complexe medische beelden door experts worden gelabeld om hoogwaardige datasets te creëren voor AI-systemen in de gezondheidszorg.
Verbeter AI-leren met classificaties en segmentaties in medische beelden. Optimaliseer uw chirurgische AI en patiëntbewaking voor betere zorgverlening en diagnostiek. Geannoteerde medische video's zijn essentieel voor klinische toepassingen en ondersteunen praktijksituaties.
Stroomlijn de ontwikkeling van medische AI met vakkundig geannoteerde tekstgegevens, voorbereid door bekwame medische annotators en data-annotators. Analyseer en verrijk snel grote hoeveelheden tekst, van handgeschreven notities tot verzekeringsrapporten. Zorg voor nauwkeurige en bruikbare inzichten voor vooruitgang in de gezondheidszorg.
Stroomlijn medische documentatie door deze om te zetten in universele codes met AI-medische codering, gebruikmakend van gegevens verzameld uit verschillende medische centra. Zorg voor nauwkeurigheid, verbeter de efficiëntie van de facturering en ondersteun een naadloze zorgverlening met geavanceerde AI-ondersteuning bij het coderen van medische dossiers.
Benut NLP-expertise om medische audiogegevens nauwkeurig te annoteren en te labelen, waarbij medische professionals betrokken zijn bij het annotatieproces. Ontwikkel spraakgestuurde systemen voor naadloze klinische processen en integreer AI in spraakgestuurde zorgproducten. Verbeter de diagnostische nauwkeurigheid met deskundige curatie van audiogegevens.
Bij medische data-annotatie maakt het labelingsproces vaak gebruik van gespecialiseerde annotatietools, waaronder DICOM-viewers voor eenvoudige taken met betrekking tot beeldannotatie. Hoewel DICOM-viewers vaak door radiologen worden gebruikt voor routinematig werk, zijn geavanceerde annotatietools essentieel voor nauwkeurige en efficiënte labeling, met name bij het voorbereiden van data voor machine learning en deep learning. Het annotatieproces verschilt over het algemeen per klantbehoefte, maar omvat in grote lijnen:
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
Geavanceerde AI- en ML-algoritmen transformeren de gezondheidszorg door gebruik te maken van diverse medische processen. Geannoteerde data speelt een cruciale rol in medische toepassingen en ondersteunt zorginstellingen bij het ontwikkelen en trainen van nauwkeurige AI-modellen voor diagnostiek, ziekte-identificatie en detectie van afwijkingen. Deze geavanceerde technologieën maken automatisering in de gezondheidszorg mogelijk, wat leidt tot verbeterde efficiëntie, precisie en patiëntenzorg. Om hun potentiële impact beter te begrijpen, bekijken we de volgende use cases:
Onze dienst voor het annoteren van radiologische beelden verbetert AI-diagnostiek en voegt een extra laag expertise toe. Elke röntgenfoto, MRI-scan en CT-scan wordt zorgvuldig gelabeld en beoordeeld door een expert. Deze geannoteerde beelden dienen als trainingsdata voor het trainen van machine learning-modellen voor radiologische diagnostiek. Deze extra stap in het trainen en beoordelen van de beelden spoort afwijkingen en ziekten op.
Onze op cardiologie gerichte beeldannotatie verscherpt de AI-diagnostiek. We schakelen cardiologie-experts in die complexe hartgerelateerde beelden labelen en onze AI-modellen trainen. Voordat we gegevens naar klanten sturen, beoordelen deze specialisten elke afbeelding om de hoogste nauwkeurigheid te garanderen. Dit proces stelt AI in staat hartaandoeningen nauwkeuriger te detecteren.
Onze beeldannotatieservice in de tandheelkunde labelt tandheelkundige beelden en richt zich op het identificeren van diverse medische aandoeningen om AI-diagnostische tools te verbeteren. Door tandbederf, uitlijningsproblemen en andere tandheelkundige aandoeningen nauwkeurig te identificeren, stellen onze MKB's AI in staat om de patiëntresultaten te verbeteren en tandartsen te ondersteunen bij een nauwkeurige behandelplanning en vroege detectie.
We zetten pathologie-experts in op uw complete preparaten en biopten, waarbij ze cellen, weefselgebieden en afwijkingen segmenteren. Elk preparaat wordt vóór levering beoordeeld. Deze expertise zorgt ervoor dat uw modellen voor tumorgradering en ziektedetectie over een betrouwbare basis beschikken.
Onze radiologie-experts brengen tumoren en de omliggende anatomie in kaart aan de hand van CT-, MRI- en PET-scans. De nauwkeurige segmentatie en stadiëringslabels worden gecontroleerd op juistheid. Het resultaat is trainingsdata waarop uw AI kan vertrouwen voor vroege kankerdetectie en behandelplanning.
We laten fundus- en OCT-scans labelen door oogheelkundige experts die subtiele afwijkingen markeren en de ernst ervan consistent beoordelen. Dankzij de nauwkeurige, door experts gecontroleerde annotaties beschikt uw AI over de benodigde basisinformatie om diabetische retinopathie, glaucoom en andere oogziekten in een vroeg stadium te signaleren.
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.
Na het identificeren en annoteren van klinische entiteiten, kennen we ook relevante relaties tussen de entiteiten toe. Relaties kunnen bestaan tussen twee of meer concepten.
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.
Annotatie van RXNORM-codes volgens de richtlijnen. Voor elke gelabelde medische code worden de bewijzen (tekstfragmenten) die de labelbeslissing onderbouwen, ook geannoteerd samen met de code.
Naast algemene medische NER-annotaties werken we ook aan domeinspecifieke annotaties, zoals oncologie, radiologie, enzovoort. Oncologiespecifieke NER-entiteiten die geannoteerd kunnen worden zijn: kankerprobleem, histologie, kankerstadium, TNM-stadium, kankergraad, afmeting, klinische status, tumormarkertest, kankermedicatie, kankerchirurgie, bestraling, bestudeerd gen, variatiecode.
Naast het identificeren en annoteren van belangrijke klinische entiteiten en relaties, kunnen we ook de bijwerkingen van bepaalde geneesmiddelen of procedures annoteren. De reikwijdte is als volgt: Het labelen van bijwerkingen en hun veroorzakers. Het toewijzen van de relatie tussen de bijwerking en de oorzaak van de bijwerking.
Het annoteren van tijdsgebonden entiteiten helpt bij het opstellen van een tijdlijn van het patiëntentraject. Het biedt referentie en context aan de datum die aan een specifieke gebeurtenis is gekoppeld. Dit zijn de datumentiteiten: diagnose datum, procedure datum, startdatum medicatie, einddatum medicatie, startdatum bestraling, einddatum bestraling, opnamedatum, ontslagdatum, consultdatum, datum van aantekening, begindatum van de symptomen.
Het proces van het systematisch organiseren, labelen en categoriseren van verschillende secties of onderdelen van documenten, afbeeldingen of gegevens met betrekking tot de gezondheidszorg, oftewel het annoteren van relevante secties uit het document en het classificeren van de secties in hun respectievelijke typen.
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.
Onze beeldannotatieservice is gespecialiseerd in CT-scans voor nauwkeurige labeling voor AI-training met een scherpe focus op gedetailleerde anatomische structuren. Experts op het gebied van het onderwerp beoordelen niet alleen elke afbeelding, maar trainen er ook op voor de hoogste nauwkeurigheid. Dit nauwgezette proces helpt bij de ontwikkeling van diagnostische hulpmiddelen.
Onze MRI-beeldannotatieservice verfijnt de AI-diagnostiek. Onze vakexperts trainen en beoordelen elke scan met de grootst mogelijke precisie voordat deze wordt afgeleverd. We labelen MRI-scans nauwkeurig om de training van AI-modellen te verbeteren. Dit proces helpt hen afwijkingen en structuren op te sporen. Vergroot de nauwkeurigheid van medische beoordelingen en behandelplannen met onze diensten.
Röntgenbeeldannotaties verscherpen de AI-diagnostiek. Onze experts labelen elk beeld met zorg door breuken en afwijkingen nauwkeurig te lokaliseren. Ze trainen en beoordelen deze labels ook op maximale nauwkeurigheid voordat ze aan de klant worden afgeleverd. Vertrouw erop dat wij uw AI verfijnen en betere medische beeldvormingsanalyses krijgen.
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.
Labgegevens worden meestal vergezeld van hun attributen in een medisch dossier. We kunnen de verschillende attributen van labgegevens volgens richtlijnen identificeren en annoteren.
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.
Naast het identificeren van klinische entiteiten en relaties, kunnen we ook de status, ontkenning en het onderwerp van de klinische entiteiten toewijzen.
Klinische verzekeringsannotatie
Het proces van voorafgaande toestemming is van cruciaal belang om zorgverleners en betalers met elkaar in contact te brengen en ervoor te zorgen dat behandelingen de richtlijnen volgen. Het annoteren van medische dossiers hielp dit proces te optimaliseren. Het koppelde documenten aan vragen en volgde tegelijkertijd de normen, waardoor de workflows van klanten werden verbeterd.
probleem: De annotatie van 6,000 medische gevallen moest binnen een strikt tijdschema nauwkeurig worden uitgevoerd, gezien de gevoeligheid van de medische gegevens. Strikte naleving van bijgewerkte klinische richtlijnen en privacyregels zoals HIPAA was noodzakelijk om de kwaliteit van de annotaties en naleving te garanderen, wat met name cruciaal is voor klinische diagnostiek om de integriteit van de dataset te behouden en te voldoen aan de wettelijke vereisten.
Oplossing: We hebben meer dan 6,000 medische gevallen geannoteerd en medische documenten in verband gebracht met klinische vragenlijsten. Dit vereiste het nauwgezet koppelen van bewijsmateriaal aan reacties, terwijl de klinische richtlijnen werden nageleefd. De belangrijkste uitdagingen die werden aangepakt waren strakke deadlines voor een grote dataset en het omgaan met voortdurend evoluerende klinische standaarden.
Toegewijde en getrainde teams:
De hoogste procesefficiëntie wordt gegarandeerd met:
Het gepatenteerde platform biedt voordelen:
Betrouwbare zorggegevens – ethisch verkregen, veilig geanonimiseerd en op grote schaal geleverd met deskundige kwaliteit.
Van het verkrijgen van gegevens en licenties tot het anonimiseren en labelen ervan: één partner gedurende de gehele levenscyclus van AI-gegevens in de gezondheidszorg.
Deskundige ondersteuning voor klinische teksten, elektronische patiëntendossiers, medische audio, beeldmateriaal en multimodale datasets.
Gespecialiseerde zorgprofessionals – geen doorsnee crowdworkers.
Gegevensverzameling op basis van toestemming, met duidelijke traceerbaarheid en controleerbaarheid.
Strikte beveiligingsmaatregelen die gevoelige zorggegevens gedurende het hele werkproces beschermen.
Kwaliteitsborging over meerdere lagen en validatie door mensen voor consistente en nauwkeurige datasets.
Vertrouwd om grote, complexe datasets uit de gezondheidszorg te leveren voor AI-programma's binnen bedrijven.
HIPAA Safe Harbor, deskundige beoordeling en GDPR-conforme anonimisering door ontwerp.
Named Entity Recognition (NER) identificeert en classificeert entiteiten zoals personen, organisaties en locaties in ongestructureerde tekst.
Verkrijg licenties voor HIPAA-conforme medische datasets in 31 specialismen — van artsendictaten en elektronische patiëntendossiers tot getranscribeerde medische verslagen. Voorbeeld op aanvraag.
Generatieve AI en grote taalmodellen (LLM's) vereisen enorme hoeveelheden hoogwaardige trainingsdata om accurate, betrouwbare en contextbewuste resultaten te produceren.
Teams in staat stellen om toonaangevende AI-producten te bouwen.
Neem nu contact met ons op om te leren hoe we een dataset kunnen verzamelen en annoteren voor uw unieke AI/ML-oplossing
Annotatie van medische data is het proces van het labelen van medische tekst, afbeeldingen, audio en video om AI-modellen te trainen. Het is cruciaal voor de ontwikkeling van nauwkeurige AI-systemen die de diagnostiek, behandelplanning en patiëntenzorg verbeteren.
Door gelabelde datasets aan te bieden, kunnen AI-modellen leren patronen te herkennen in complexe medische data, zoals het identificeren van ziekten op röntgenfoto's of het extraheren van belangrijke informatie uit klinische verslagen. Dit verbetert de precisie en betrouwbaarheid van AI-toepassingen in de gezondheidszorg.
Het annoteren van medische gegevens omvat het labelen van klinische aantekeningen, elektronische patiëntendossiers (EPD's), röntgenfoto's, MRI's, CT-scans, pathologierapporten en audiogegevens, zoals dictaten van artsen.
Geannoteerde medische tekst maakt het mogelijk dat modellen voor natuurlijke taalverwerking (NLP) klinische informatie, zoals symptomen, ziekten of medicijnen, uit ongestructureerde gegevens, zoals doktersnotities of ontslagverslagen, kunnen halen en interpreteren.
Het annoteren van medische gegevens vereist het verwerken van ongestructureerde en complexe informatie, het waarborgen van klinische nauwkeurigheid en het voldoen aan privacyregels zoals HIPAA. Het vereist ook expertise in medische terminologie en domeinkennis.
Aanbieders van annotatiesystemen houden zich aan strikte protocollen voor gegevensbeveiliging, zoals HIPAA-naleving, en gebruiken geanonimiseerde gegevens om de privacy van de patiënt te waarborgen tijdens het annoteren van gevoelige medische informatie.
Geannoteerde datasets trainen AI-modellen om ziektemarkers te herkennen in medische afbeeldingen of tekst. Zo kan AI kankerstadia in de oncologie identificeren of hartaandoeningen in de cardiologie detecteren, wat de vroege diagnose en behandelresultaten verbetert.
Geavanceerde annotatiehulpmiddelen en domeinspecifieke software, zoals DICOM-viewers voor medische beeldvorming, worden naast menselijke expertise gebruikt om een hoge nauwkeurigheid bij het labelen van medische gegevens te garanderen.
Shaip combineert domeinexpertise, geavanceerde annotatietools en een robuust kwaliteitsborgingsproces om nauwkeurige en schaalbare medische data-annotatie te leveren, afgestemd op de behoeften van de klant. Ze zijn gespecialiseerd in radiologie, oncologie, cardiologie en andere zorgdomeinen.
De kosten zijn afhankelijk van het type, de omvang en de complexiteit van de data, evenals het vereiste expertiseniveau. Shaip biedt maatwerkprijzen op basis van specifieke projectvereisten.
