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 het zorgdomein is ongestructureerd en daardoor ontoegankelijk. Toegang tot de gegevens vereist aanzienlijke handmatige tussenkomst, wat de hoeveelheid bruikbare gegevens beperkt. Het begrijpen van tekst in het medische domein vereist een grondig begrip van de terminologie om het potentieel ervan te ontsluiten. Shaip biedt u de expertise om zorggegevens te annoteren om AI-engines 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.
Diensten voor medische annotaties
Onze medische annotatiediensten zorgen voor de nauwkeurigheid van AI in de gezondheidszorg. We labelen medische beelden, teksten en audio nauwgezet en gebruiken onze expertise om AI-modellen te trainen. Deze modellen verbeteren de diagnostiek, de behandelplanning en de patiëntenzorg. Zorg voor hoogwaardige, betrouwbare gegevens voor geavanceerde medische technologietoepassingen. Vertrouw erop dat wij de medische vaardigheid van uw AI verbeteren.
Annotatie afbeelding
Verbeter medische AI door visuele gegevens van röntgenfoto's, CT-scans en MRI's te annoteren. Zorg ervoor dat AI-modellen uitstekend presteren bij diagnostiek en behandeling, op basis van deskundige datalabeling. Behaal betere patiëntresultaten met superieure beeldvormingsinzichten.
Videoannotatie
Verbeter AI in de gezondheidszorg met gedetailleerde videoannotatie. Verscherp het AI-leren met classificaties en segmentaties in medische beelden. Verbeter uw chirurgische AI en patiëntmonitoring voor verbeterde gezondheidszorgverlening en diagnostiek.
Tekstannotatie
Stroomlijn de medische AI-ontwikkeling met vakkundig geannoteerde tekstgegevens. Ontleed en verrijk snel grote tekstvolumes, van handgeschreven notities tot verzekeringsrapporten. Zorg voor nauwkeurige en bruikbare inzichten voor vooruitgang in de gezondheidszorg.
Audio-annotatie
Maak gebruik van NLP-expertise om medische audiogegevens nauwkeurig te annoteren en te labelen. Creëer stemgestuurde systemen voor naadloze klinische operaties en integreer AI in verschillende stemgestuurde gezondheidszorgproducten. Verbeter de diagnostische precisie met deskundige beheer van audiogegevens.
Medische codering
Stroomlijn medische documentatie door deze om te zetten in universele codes met medische AI-codering. Zorg voor nauwkeurigheid, verbeter de factureringsefficiëntie en ondersteun een naadloze levering van gezondheidszorgdiensten met geavanceerde AI-ondersteuning bij het coderen van medische dossiers.
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
Gebruiksscenario's voor medische annotaties
Geavanceerde AI- en ML-algoritmen transformeren de gezondheidszorg door gebruik te maken van verschillende medische processen. Deze geavanceerde technologieën maken automatisering van de gezondheidszorg mogelijk, wat leidt tot verbeterde efficiëntie, precisie en patiëntenzorg. Laten we de volgende gebruiksscenario's onderzoeken om de potentiële impact ervan beter te begrijpen:
Radiologie
Onze radiologische beeldannotatieservice verscherpt de AI-diagnostiek en omvat een extra laag expertise. Elke röntgenfoto, MRI- en CT-scan wordt zorgvuldig geëtiketteerd en beoordeeld door een materiedeskundige. Deze extra stap in training en review vergroot het vermogen van de AI om afwijkingen en ziekten op te sporen. Het verbetert de nauwkeurigheid vóór levering aan onze klanten.
Cardiologie
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.
Tandheelkunde
Onze beeldannotatieservice in de tandheelkunde labelt tandheelkundige beelden om de AI-diagnostische hulpmiddelen te verbeteren. Door tandbederf, uitlijningsproblemen en andere tandheelkundige aandoeningen nauwkeurig te identificeren, stellen onze MKB-bedrijven AI in staat om de patiëntresultaten te verbeteren en tandartsen te ondersteunen bij nauwkeurige behandelplanning en vroege detectie.
Onze 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.
13. CT-scan
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.
14. MRI
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.
15. Röntgenstraal
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.
Succesverhalen
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 nauwkeurig binnen een strikte tijdlijn gebeuren, gezien de gevoeligheid van de gezondheidszorggegevens. Strikte naleving van bijgewerkte klinische richtlijnen en privacyregelgeving zoals HIPAA was nodig om kwaliteitsannotaties en naleving te garanderen.
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.
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
Waarom Shaip?
Toegewijd team
Naar schatting besteden datawetenschappers meer dan 80% van hun tijd aan datavoorbereiding. Met outsourcing kan uw team zich concentreren op de ontwikkeling van robuuste algoritmen, waarbij het vervelende deel van het verzamelen van de benoemde datasets voor entiteitsherkenning aan ons wordt overgelaten.
Schaalbaarheid
Een gemiddeld ML-model zou het verzamelen en taggen van grote hoeveelheden benoemde datasets vereisen, waardoor bedrijven bronnen van andere teams moeten binnenhalen. Met partners zoals wij bieden we domeinexperts die gemakkelijk kunnen worden opgeschaald naarmate uw bedrijf groeit.
Betere kwaliteit
Toegewijde domeinexperts, die dag in dag uit aantekeningen maken, zullen - elke dag - superieur werk leveren in vergelijking met een team dat annotatietaken in hun drukke schema's moet opnemen. Onnodig te zeggen dat dit resulteert in een betere output.
Operationele uitmuntendheid
Ons bewezen datakwaliteitsborgingsproces, technologische validaties en meerdere stadia van QA helpen ons om de beste kwaliteit te leveren die vaak de verwachtingen overtreft.
Beveiliging met privacy
We zijn gecertificeerd voor het handhaven van de hoogste normen voor gegevensbeveiliging met privacy terwijl we samenwerken met onze klanten om de vertrouwelijkheid te waarborgen
concurrerende prijzen
Als experts in het samenstellen, trainen en managen van teams van geschoolde werknemers, kunnen we ervoor zorgen dat projecten binnen budget worden opgeleverd.
Aanbevolen bronnen
Blog
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.
Blog
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?
Blog
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