Chú thích dữ liệu cho AI chăm sóc sức khỏe
Mở khóa thông tin phức tạp trong dữ liệu phi cấu trúc với tính năng trích xuất và nhận dạng thực thể
Khách hàng nổi bật
Trao quyền cho các nhóm xây dựng các sản phẩm AI hàng đầu thế giới.
80% dữ liệu trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe không có cấu trúc nên không thể truy cập được. Việc truy cập dữ liệu đòi hỏi sự can thiệp thủ công đáng kể, điều này làm hạn chế số lượng dữ liệu có thể sử dụng được. Hiểu văn bản trong lĩnh vực y tế đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về thuật ngữ của nó để mở khóa tiềm năng của nó. Shaip cung cấp cho bạn kiến thức chuyên môn để chú thích dữ liệu chăm sóc sức khỏe nhằm cải thiện công cụ AI trên quy mô lớn.
IDC, Công ty phân tích:
Cơ sở dung lượng lưu trữ được cài đặt trên toàn thế giới sẽ đạt 11.7 zettabyte in 2023
IBM, Gartner & IDC:
80% của dữ liệu trên khắp thế giới là không có cấu trúc, khiến nó trở nên lỗi thời và không thể sử dụng được.
Giải pháp thế giới thực
Phân tích dữ liệu để khám phá những hiểu biết có ý nghĩa nhằm đào tạo các mô hình NLP với Chú thích dữ liệu văn bản y tế
Chúng tôi cung cấp dịch vụ chú thích Dữ liệu y tế giúp các tổ chức trích xuất thông tin quan trọng trong dữ liệu y tế phi cấu trúc, ví dụ: Ghi chú của bác sĩ, tóm tắt nhập/xuất viện EHR, báo cáo bệnh lý, v.v., giúp máy móc xác định các thực thể lâm sàng có trong một văn bản hoặc hình ảnh nhất định. Các chuyên gia miền được chứng nhận của chúng tôi có thể giúp bạn cung cấp thông tin chuyên sâu về miền cụ thể – tức là các triệu chứng, bệnh tật, dị ứng và thuốc, để giúp thúc đẩy thông tin chuyên sâu về chăm sóc.
Chúng tôi cũng cung cấp API NER y tế độc quyền (mô hình NLP được đào tạo trước), có thể tự động xác định và phân loại các thực thể được đặt tên được trình bày trong tài liệu văn bản. API NER y tế tận dụng biểu đồ tri thức độc quyền, với hơn 20 triệu mối quan hệ & hơn 1.7 triệu khái niệm lâm sàng
Từ việc cấp phép và thu thập dữ liệu cho đến chú thích dữ liệu, Shaip sẽ hỗ trợ bạn.
- Chú thích và chuẩn bị hình ảnh, video và văn bản y tế, bao gồm chụp X quang, siêu âm, chụp nhũ ảnh, chụp CT, chụp cộng hưởng từ và chụp cắt lớp phát xạ photon
- Các trường hợp sử dụng dược phẩm và chăm sóc sức khỏe khác để xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), bao gồm phân loại văn bản y tế, nhận dạng thực thể được đặt tên, phân tích văn bản, v.v.
Dịch vụ chú thích y tế
Dịch vụ Chú thích Y tế của chúng tôi nâng cao độ chính xác của AI trong chăm sóc sức khỏe. Chúng tôi dán nhãn tỉ mỉ cho các hình ảnh, văn bản và âm thanh y tế, sử dụng kiến thức chuyên môn của mình để đào tạo các mô hình AI. Những mô hình này cải thiện chẩn đoán, lập kế hoạch điều trị và chăm sóc bệnh nhân. Đảm bảo dữ liệu chất lượng cao, đáng tin cậy cho các ứng dụng công nghệ y tế tiên tiến. Hãy tin tưởng chúng tôi để nâng cao trình độ y tế cho AI của bạn.
Chú thích Hình ảnh
Nâng cao AI y tế bằng cách chú thích dữ liệu trực quan từ tia X, ảnh chụp CT và MRI. Đảm bảo các mô hình AI hoạt động xuất sắc trong chẩn đoán và điều trị, được hướng dẫn bởi việc ghi nhãn dữ liệu của chuyên gia. Nhận được kết quả tốt hơn cho bệnh nhân nhờ những hiểu biết sâu sắc về hình ảnh.
Chú thích Video
Nâng cao AI trong chăm sóc sức khỏe với chú thích video chi tiết. Nâng cao khả năng học tập của AI bằng cách phân loại và phân đoạn trong cảnh quay y tế. Cải thiện AI phẫu thuật và theo dõi bệnh nhân để cải thiện việc cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe và chẩn đoán.
Chú thích Văn bản
Hợp lý hóa quá trình phát triển AI y tế với dữ liệu văn bản được chú thích chuyên nghiệp. Nhanh chóng phân tích cú pháp và làm phong phú khối lượng văn bản khổng lồ, từ ghi chú viết tay đến báo cáo bảo hiểm. Đảm bảo những hiểu biết chính xác và hữu ích cho những tiến bộ trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
Chú thích âm thanh
Tận dụng chuyên môn NLP để chú thích và gắn nhãn dữ liệu âm thanh y tế một cách chính xác. Tạo ra các hệ thống hỗ trợ bằng giọng nói để thực hiện các hoạt động lâm sàng liền mạch và tích hợp AI vào các sản phẩm chăm sóc sức khỏe được kích hoạt bằng giọng nói khác nhau. Nâng cao độ chính xác của chẩn đoán bằng cách quản lý dữ liệu âm thanh chuyên nghiệp.
Mã hóa y tế
Hợp lý hóa tài liệu y tế bằng cách chuyển đổi nó thành mã phổ quát bằng mã hóa y tế AI. Đảm bảo độ chính xác, nâng cao hiệu quả thanh toán và hỗ trợ cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe liền mạch với sự hỗ trợ AI tiên tiến trong mã hóa hồ sơ y tế.
Quy trình chú thích y tế
Quá trình chú thích thường khác với yêu cầu của khách hàng nhưng chủ yếu liên quan đến:
Giai đoạn 1: Chuyên môn về lĩnh vực kỹ thuật (Hiểu phạm vi và nguyên tắc chú thích)
Giai đoạn 2: Đào tạo các nguồn lực phù hợp cho dự án
Giai đoạn 3: Chu kỳ phản hồi và QA của các tài liệu được chú thích
Các trường hợp sử dụng chú thích y tế
Các thuật toán AI và ML tiên tiến đang chuyển đổi hoạt động chăm sóc sức khỏe bằng cách sử dụng các quy trình y tế khác nhau. Những công nghệ tiên tiến này cho phép tự động hóa chăm sóc sức khỏe, nâng cao hiệu quả, độ chính xác và chăm sóc bệnh nhân. Để hiểu rõ hơn về tác động tiềm ẩn của chúng, hãy khám phá các trường hợp sử dụng sau:
Radiology
Dịch vụ chú thích hình ảnh X quang của chúng tôi giúp nâng cao khả năng chẩn đoán bằng AI và bao gồm thêm một lớp kiến thức chuyên môn. Mỗi lần chụp X-quang, MRI và CT đều được chuyên gia về chủ đề đó dán nhãn và xem xét tỉ mỉ. Bước bổ sung trong đào tạo và đánh giá này giúp tăng cường khả năng của AI trong việc phát hiện các bất thường và bệnh tật. Nó nâng cao độ chính xác trước khi giao hàng cho khách hàng của chúng tôi.
Tim mạch
Chú thích hình ảnh tập trung vào tim mạch của chúng tôi giúp nâng cao khả năng chẩn đoán bằng AI. Chúng tôi mời các chuyên gia tim mạch gắn nhãn các hình ảnh phức tạp liên quan đến tim và đào tạo các mô hình AI của chúng tôi. Trước khi chúng tôi gửi dữ liệu cho khách hàng, các chuyên gia này sẽ xem xét từng hình ảnh để đảm bảo độ chính xác cao nhất. Quá trình này cho phép AI phát hiện bệnh tim chính xác hơn.
Nha khoa
Dịch vụ chú thích hình ảnh của chúng tôi trong nha khoa gắn nhãn hình ảnh nha khoa để nâng cao các công cụ chẩn đoán AI. Bằng cách xác định chính xác sâu răng, các vấn đề về căn chỉnh và các tình trạng nha khoa khác, các doanh nghiệp vừa và nhỏ của chúng tôi hỗ trợ AI để cải thiện kết quả của bệnh nhân và hỗ trợ nha sĩ lập kế hoạch điều trị chính xác và phát hiện sớm.
Thế mạnh của PHATBEE
1. Nhận dạng/Chú thích thực thể lâm sàng
Một lượng lớn dữ liệu và kiến thức y tế có sẵn trong hồ sơ bệnh án chủ yếu ở định dạng không có cấu trúc. Chú thích thực thể y tế cho phép chúng tôi chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành định dạng có cấu trúc.
2. Chú thích thuộc tính
2.1 Thuộc tính thuốc
Các loại thuốc và thuộc tính của chúng được ghi lại trong hầu hết mọi hồ sơ y tế, đây là một phần quan trọng của lĩnh vực lâm sàng. Chúng tôi có thể xác định và chú thích các thuộc tính khác nhau của thuốc theo hướng dẫn.
2.2 Thuộc tính dữ liệu phòng thí nghiệm
Dữ liệu phòng thí nghiệm chủ yếu đi kèm với các thuộc tính của chúng trong hồ sơ bệnh án. Chúng tôi có thể xác định và chú thích các thuộc tính khác nhau của dữ liệu phòng thí nghiệm theo hướng dẫn.
2.3 Thuộc tính đo cơ thể
Số đo cơ thể chủ yếu đi kèm với các thuộc tính của chúng trong hồ sơ bệnh án. Nó chủ yếu bao gồm các dấu hiệu quan trọng. Chúng ta có thể xác định và chú thích các thuộc tính khác nhau của phép đo cơ thể.
3. Chú thích NER cụ thể về ung thư
Cùng với chú thích NER y tế chung, chúng tôi cũng có thể làm việc trên các chú thích cụ thể theo miền như ung thư, X quang, v.v. Dưới đây là các thực thể NER cụ thể về ung thư có thể được chú thích - Vấn đề ung thư, Mô học, Giai đoạn ung thư, giai đoạn TNM, Cấp độ ung thư, Kích thước, Tình trạng lâm sàng, Xét nghiệm đánh dấu khối u, Thuốc điều trị ung thư, Phẫu thuật ung thư, Bức xạ, Nghiên cứu gen, Mã biến thể, Vị trí cơ thể
4. NER Hiệu ứng Bất lợi & Chú thích Mối quan hệ
Cùng với việc xác định và chú thích các thực thể và mối quan hệ lâm sàng chính, chúng tôi cũng có thể chú thích các tác dụng phụ của một số loại thuốc hoặc thủ thuật. Phạm vi như sau: Ghi nhãn tác dụng phụ và tác nhân gây ra chúng. Chỉ định mối quan hệ giữa tác dụng phụ và nguyên nhân gây tác dụng phụ.
5. Chú thích mối quan hệ
Sau khi xác định và chú thích các thực thể lâm sàng, chúng tôi cũng chỉ định mối quan hệ có liên quan giữa các thực thể. Mối quan hệ có thể tồn tại giữa hai hoặc nhiều khái niệm.
6. Chú thích khẳng định
Cùng với việc xác định các thực thể lâm sàng và các mối quan hệ, chúng ta cũng có thể gán Trạng thái, Phủ định và Chủ thể của các thực thể lâm sàng.
7. Chú thích tạm thời
Chú thích các thực thể tạm thời từ hồ sơ y tế, giúp xây dựng dòng thời gian cho hành trình của bệnh nhân. Nó cung cấp tài liệu tham khảo và bối cảnh cho ngày liên quan đến một sự kiện cụ thể. Dưới đây là các thực thể ngày – Ngày chẩn đoán, Ngày thủ thuật, Ngày bắt đầu dùng thuốc, Ngày kết thúc dùng thuốc, Ngày bắt đầu xạ trị, Ngày kết thúc xạ trị, Ngày nhập viện, Ngày xuất viện, Ngày tư vấn, Ngày ghi chú, Khởi phát.
8. Phần chú thích
Nó đề cập đến quá trình tổ chức, dán nhãn và phân loại một cách có hệ thống các phần hoặc phần khác nhau của tài liệu, hình ảnh hoặc dữ liệu liên quan đến chăm sóc sức khỏe, tức là chú thích các phần có liên quan từ tài liệu và phân loại các phần thành các loại tương ứng. Điều này giúp tạo thông tin có cấu trúc và dễ truy cập, có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau như hỗ trợ quyết định lâm sàng, nghiên cứu y tế và phân tích dữ liệu chăm sóc sức khỏe.
9. Mã hóa ICD-10-CM & CPT
Chú giải mã ICD-10-CM, CPT theo hướng dẫn. Đối với mỗi mã y tế được dán nhãn, bằng chứng (đoạn văn bản) chứng minh quyết định dán nhãn cũng sẽ được chú thích cùng với mã.
10. Mã hóa RXNORM
Chú thích mã RXNORM theo hướng dẫn. Đối với mỗi mã y tế được dán nhãn, bằng chứng (đoạn văn bản) chứng minh quyết định dán nhãn cũng sẽ được chú thích cùng với mã.0
11. Mã hóa SNOMED
Chú thích mã SNOMED theo hướng dẫn. Đối với mỗi mã y tế được dán nhãn, bằng chứng (đoạn văn bản) chứng minh quyết định dán nhãn cũng sẽ được chú thích cùng với mã.
12. Mã hóa UMLS
Chú thích mã UMLS theo hướng dẫn. Đối với mỗi mã y tế được dán nhãn, bằng chứng (đoạn văn bản) chứng minh quyết định dán nhãn cũng sẽ được chú thích cùng với mã.
13. Quét CT
Dịch vụ chú thích hình ảnh của chúng tôi chuyên chụp CT để ghi nhãn chính xác cho hoạt động đào tạo AI với trọng tâm là các cấu trúc giải phẫu chi tiết. Các chuyên gia về chủ đề không chỉ xem xét mà còn đào tạo từng hình ảnh để có độ chính xác cao nhất. Quá trình tỉ mỉ này hỗ trợ việc phát triển các công cụ chẩn đoán.
KHAI THÁC. MRI
Dịch vụ chú thích hình ảnh MRI của chúng tôi tinh chỉnh chẩn đoán AI. Các chuyên gia về chủ đề của chúng tôi đào tạo và xem xét từng bản quét để có độ chính xác tối đa trước khi giao hàng. Chúng tôi dán nhãn quét MRI một cách chính xác để tăng cường đào tạo mô hình AI. Quá trình này giúp họ xác định các điểm bất thường và cấu trúc. Tăng cường độ chính xác trong đánh giá y tế và kế hoạch điều trị với các dịch vụ của chúng tôi.
15. Tia X
Chú thích hình ảnh tia X làm sắc nét chẩn đoán AI Các chuyên gia của chúng tôi dán nhãn cẩn thận cho từng hình ảnh bằng cách xác định chính xác các vết nứt và bất thường. Họ cũng đào tạo và xem xét các nhãn này để có độ chính xác cao nhất trước khi giao cho khách hàng. Hãy tin tưởng chúng tôi sẽ tinh chỉnh AI của bạn và có được phân tích hình ảnh y tế tốt hơn.
Câu chuyện thành công
Chú thích bảo hiểm lâm sàng
Quy trình ủy quyền trước là chìa khóa trong việc kết nối các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe, người trả tiền và đảm bảo các phương pháp điều trị tuân theo hướng dẫn. Chú thích hồ sơ y tế đã giúp tối ưu hóa quá trình này. Nó khớp các tài liệu với các câu hỏi trong khi tuân theo các tiêu chuẩn, cải thiện quy trình làm việc của khách hàng.
Vấn đề: Việc chú thích 6,000 trường hợp y tế phải được thực hiện theo một mốc thời gian nghiêm ngặt một cách chính xác, dựa trên tính nhạy cảm của dữ liệu chăm sóc sức khỏe. Cần phải tuân thủ nghiêm ngặt các hướng dẫn lâm sàng cập nhật và các quy định về quyền riêng tư như HIPAA để đảm bảo tuân thủ và chú thích chất lượng.
Giải pháp: Chúng tôi đã chú thích hơn 6,000 trường hợp y tế, liên hệ các tài liệu y tế với bảng câu hỏi lâm sàng. Điều này đòi hỏi phải liên kết tỉ mỉ bằng chứng với các phản ứng trong khi vẫn tuân thủ các hướng dẫn lâm sàng. Những thách thức chính được giải quyết là thời hạn chặt chẽ cho một tập dữ liệu lớn và xử lý các tiêu chuẩn lâm sàng liên tục phát triển.
Lý do chọn Shaip làm Đối tác chú thích y tế đáng tin cậy của bạn
người
Đội ngũ tận tâm và được đào tạo:
- Hơn 30,000 cộng tác viên để Tạo dữ liệu, Ghi nhãn và Chất lượng
- Nhóm quản lý dự án được chứng nhận
- Nhóm phát triển sản phẩm có kinh nghiệm
- Nhóm Tìm nguồn & Giới thiệu Talent Pool
Quy trình xét duyệt
Đảm bảo hiệu quả quy trình cao nhất với:
- Quy trình cổng giai đoạn 6 Sigma mạnh mẽ
- Đội ngũ chuyên dụng gồm 6 đai đen Sigma - Chủ sở hữu quy trình chính & Tuân thủ chất lượng
- Cải tiến liên tục & Vòng lặp phản hồi
Nền tảng
Nền tảng được cấp bằng sáng chế cung cấp các lợi ích:
- Nền tảng end-to-end dựa trên web
- Chất lượng hoàn hảo
- TAT nhanh hơn
- Giao hàng liền mạch
Tại sao Shaip?
Đội cống hiến
Người ta ước tính rằng các nhà khoa học dữ liệu dành hơn 80% thời gian của họ cho việc chuẩn bị dữ liệu. Với việc thuê ngoài, nhóm của bạn có thể tập trung vào việc phát triển các thuật toán mạnh mẽ, để lại phần tẻ nhạt của việc thu thập các bộ dữ liệu nhận dạng thực thể được đặt tên cho chúng tôi.
Khả năng mở rộng
Một mô hình ML trung bình sẽ yêu cầu thu thập và gắn thẻ một lượng lớn các tập dữ liệu được đặt tên, điều này yêu cầu các công ty thu hút tài nguyên từ các nhóm khác. Với các đối tác như chúng tôi, chúng tôi cung cấp các chuyên gia tên miền có thể dễ dàng mở rộng quy mô khi doanh nghiệp của bạn phát triển.
Chất lượng tốt hơn
Các chuyên gia tên miền chuyên dụng, những người chú thích hàng ngày và hàng ngày sẽ - bất kỳ ngày nào - làm một công việc vượt trội so với một nhóm, cần phải đáp ứng các nhiệm vụ chú thích trong lịch trình bận rộn của họ. Không cần phải nói, nó mang lại kết quả tốt hơn.
Hoạt động xuất sắc
Quy trình đảm bảo chất lượng dữ liệu đã được kiểm chứng của chúng tôi, xác nhận công nghệ và nhiều giai đoạn của QA, giúp chúng tôi cung cấp chất lượng tốt nhất trong số đó vượt quá mong đợi.
Bảo mật với Quyền riêng tư
Chúng tôi được chứng nhận về việc duy trì các tiêu chuẩn cao nhất về bảo mật dữ liệu với quyền riêng tư trong khi làm việc với khách hàng của chúng tôi để đảm bảo bí mật
Giá cả cạnh tranh
Với tư cách là chuyên gia trong việc quản lý, đào tạo và quản lý đội ngũ công nhân lành nghề, chúng tôi có thể đảm bảo các dự án được thực hiện trong phạm vi ngân sách.
Tài nguyên đề xuất
Blog
Nhận dạng đối tượng được đặt tên (NER) - Khái niệm, các loại
Nhận dạng đối tượng được đặt tên (NER) giúp bạn phát triển các mô hình máy học & NLP hàng đầu. Tìm hiểu các trường hợp sử dụng NER, ví dụ và nhiều hơn nữa trong bài đăng siêu thông tin này.
Blog
5 câu hỏi cần hỏi trước khi bạn thuê một công ty dán nhãn chăm sóc sức khỏe
Bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe đào tạo chất lượng cải thiện kết quả của mô hình y tế dựa trên AI. Nhưng làm thế nào để chọn đúng nhà cung cấp dịch vụ ghi nhãn dữ liệu chăm sóc sức khỏe?
Blog
Vai trò của việc thu thập và chú thích dữ liệu trong chăm sóc sức khỏe
Với dữ liệu đặt nền tảng cho chăm sóc sức khỏe, chúng ta cần hiểu vai trò của nó, các triển khai trong thế giới thực và các thách thức. Đọc để tìm hiểu…
Tìm kiếm các chuyên gia chú thích chăm sóc sức khỏe cho các dự án phức tạp?
Liên hệ với chúng tôi ngay bây giờ để tìm hiểu cách chúng tôi có thể thu thập và chú thích tập dữ liệu cho giải pháp AI/ML độc đáo của bạn
Những câu hỏi thường gặp (FAQ)
Nhận dạng đối tượng được đặt tên là một phần của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Mục tiêu chính của NER là xử lý dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc và phân loại các thực thể được đặt tên này thành các danh mục được xác định trước. Một số danh mục phổ biến bao gồm tên, vị trí, công ty, thời gian, giá trị tiền tệ, sự kiện, v.v.
Tóm lại, NER giao dịch với:
Nhận dạng / phát hiện thực thể được đặt tên - Nhận dạng một từ hoặc một loạt từ trong tài liệu.
Phân loại thực thể được đặt tên - Phân loại mọi thực thể được phát hiện thành các danh mục được xác định trước.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp phát triển các máy thông minh có khả năng trích xuất ý nghĩa từ lời nói và văn bản. Học máy giúp các hệ thống thông minh này tiếp tục học bằng cách đào tạo trên một lượng lớn bộ dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên. Nói chung, NLP bao gồm ba loại chính:
Hiểu cấu trúc và quy tắc của ngôn ngữ - Cú pháp
Tìm ra ý nghĩa của các từ, văn bản và lời nói và xác định các mối quan hệ của chúng - Ngữ nghĩa
Nhận dạng và nhận dạng các từ đã nói và chuyển chúng thành văn bản - Lời nói
Một số ví dụ phổ biến về phân loại thực thể xác định trước là:
Người: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Vị trí: Canada, Honolulu, Bangkok, Brazil, Cambridge
Tổ chức: Samsung, Disney, Đại học Yale, Google
thời gian: 15.35, 12 giờ đêm,
Các cách tiếp cận khác nhau để tạo hệ thống NER là:
Hệ thống dựa trên từ điển
Hệ thống dựa trên quy tắc
Hệ thống dựa trên máy học
Hỗ trợ khách hàng được sắp xếp hợp lý
Nguồn nhân lực hiệu quả
Phân loại nội dung đơn giản hóa
Tối ưu hóa Công cụ Tìm kiếm
Đề xuất nội dung chính xác