- Wat we doen
-
-
-
Specialiteit
-
-
-
- Standaardgegevens
-
- Platform
- Over ons
Ontgrendel complexe informatie in ongestructureerde gegevens met extractie en herkenning van entiteiten
Teams in staat stellen om toonaangevende AI-producten te bouwen.
Er is een toenemende vraag naar het analyseren van ongestructureerde, complexe medische data om onontdekte inzichten te ontdekken. Medische data-annotatie biedt uitkomst.
De gezondheidszorgsector is sterk afhankelijk van nauwkeurige data-annotatie voor AI- en machine learning-toepassingen en stimuleert daarmee de ontwikkeling van diagnostiek en behandeling.
80% van de data in de gezondheidszorg is ongestructureerd en daardoor ontoegankelijk. Toegang tot de data vereist aanzienlijke handmatige tussenkomst, wat de hoeveelheid bruikbare data beperkt. Het begrijpen van tekst in de medische sector vereist een diepgaand begrip van de terminologie om het potentieel ervan te ontsluiten. Shaip biedt u de expertise om zorgdata te annoteren en AI-engines op schaal te verbeteren. Medische data-annotatie speelt een cruciale rol bij het mogelijk maken van geavanceerde zorgoplossingen en het ondersteunen van de ontwikkeling van AI-technologie voor de gezondheidszorg.
De wereldwijde geïnstalleerde basis van opslagcapaciteit zal bereiken 11.7 zettabyte in 2023
80% van de gegevens over de hele wereld is ongestructureerd, waardoor ze verouderd en onbruikbaar zijn.
Wij bieden diensten aan voor annotatie van medische data, waaronder annotatie van medische teksten voor gebruik in machine learning-algoritmen. Deze diensten helpen organisaties bij het extraheren van cruciale informatie uit ongestructureerde medische data, zoals artsendossiers, EPD-opname-/ontslagverslagen, pathologierapporten, enz. Deze helpen machines om de klinische entiteiten in een bepaalde tekst of afbeelding te identificeren. Onze gekwalificeerde domeinexperts kunnen u helpen bij het leveren van domeinspecifieke inzichten – bijvoorbeeld symptomen, ziekten, allergieën en medicatie – om inzichten voor de zorg te genereren.
We bieden ook eigen medische 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 gepatenteerde kennisgrafieken, 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
Toepassingen in de farmaceutische en andere gezondheidszorg voor natuurlijke taalverwerking (NLP), waaronder categorisering van medische tekst, identificatie van benoemde entiteiten, tekstanalyse en het trainen van machine learning-algoritmen voor diagnostiek en anomaliedetectie in medische teksten.
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.
Belangrijke annotatietaken zijn onder meer beeldclassificatie (labels toewijzen aan beelden), objectdetectie (objecten zoals tumoren identificeren en lokaliseren), beeldsegmentatie (beelden opdelen in zinvolle segmenten) en het gebruik van segmentatiemaskers en begrenzingsvakken voor nauwkeurige en gedetailleerde annotatie van medische beelden.
Verscherp AI-leren met classificaties en segmentaties in medisch beeldmateriaal. Verbeter uw chirurgische AI en patiëntmonitoring voor verbeterde zorgverlening en diagnostiek. Geannoteerde medische video's zijn essentieel voor klinische toepassingen en ondersteunen het gebruik in de praktijk in de patiëntenzorg.
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 audiodata nauwkeurig te annoteren en te labelen, waarbij medische professionals betrokken zijn bij het annotatieproces. Ontwikkel spraakgestuurde systemen voor soepele klinische processen en integreer AI in diverse spraakgestuurde zorgproducten. Verbeter de diagnostische precisie met deskundige curatie van audiodata.
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 radiologische beeldannotatieservice verscherpt AI-diagnostiek en biedt een extra expertiselaag. Elke röntgenfoto, MRI-scan en CT-scan wordt zorgvuldig gelabeld en beoordeeld door een expert. Deze geannoteerde beelden dienen als trainingsdata om machine learning-modellen en ML-modellen te trainen voor radiologische diagnostiek. Deze extra stap in de training en beoordeling brengt afwijkingen en ziekten aan het licht.
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.
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.
2.1 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.
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, Kankermedicijn, Kankerchirurgie, Straling, Gen bestudeerd, Variatiecode, Lichaamsplaats
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.
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.
Naast het identificeren van klinische entiteiten en relaties, kunnen we ook de status, ontkenning en het onderwerp van de klinische entiteiten toewijzen.
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.
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.
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.
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.
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 UMLS-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.
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:
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.
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.
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.
Dankzij ons beproefde proces voor kwaliteitsborging van gegevens, technologische validaties en meerdere QA-fasen kunnen wij de beste kwaliteit leveren die vaak de verwachtingen overtreft.
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
Als experts in het samenstellen, trainen en managen van teams van geschoolde werknemers, kunnen we ervoor zorgen dat projecten binnen budget worden opgeleverd.
Hoge netwerk-uptime en tijdige levering van data, services en oplossingen.
Met een pool van onshore- en offshore-resources kunnen we teams bouwen en schalen zoals vereist voor verschillende use-cases.
Met de combinatie van een wereldwijd personeelsbestand, een robuust platform en operationele processen die zijn ontworpen door 6 sigma black belts, helpt Shaip bij het lanceren van de meest uitdagende AI-initiatieven.
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.
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?
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...
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 in de gezondheidszorg te trainen. Het helpt AI complexe medische informatie te begrijpen en te verwerken.
Het is essentieel voor het creëren van nauwkeurige AI-modellen die diagnostiek, behandelplanning en patiëntenzorg verbeteren. Geannoteerde data helpen AI ziekten te identificeren, medische beelden te analyseren en klinische notities effectief te interpreteren.
Medische gegevensannotatie omvat tekst (klinische aantekeningen, EPD's), afbeeldingen (röntgenfoto's, MRI's, CT-scans), audio (dictaten van de arts) en video (chirurgische opnames).