Chú thích dữ liệu cho AI chăm sóc sức khỏe

Chú thích dữ liệu y tế do con người cung cấp

Mở khóa thông tin phức tạp trong dữ liệu phi cấu trúc với tính năng trích xuất và nhận dạng thực thể

Ner y tế

Khách hàng nổi bật

Trao quyền cho các nhóm xây dựng các sản phẩm AI hàng đầu thế giới.

đàn bà gan dạ
Google
microsoft
cogknit
Ngày càng có nhiều nhu cầu phân tích dữ liệu y tế phức tạp, phi cấu trúc để khám phá những hiểu biết sâu sắc chưa được khám phá. Chú thích dữ liệu y tế đến để giải cứu

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 cần có 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 phải hiểu sâu 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 các 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

Giải pháp thế giới thực

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.

Quy trình chú thích y tế

Quá trình chú thích thường khác với yêu cầu của khách hàng nhưng chủ yếu liên quan đến:

Chuyên môn tên miền

Giai đoạn 1: Kiến thức chuyên môn về lĩnh vực kỹ thuật (Hiểu phạm vi dự án và hướng dẫn chú thích)

Tài nguyên đào tạo

Giai đoạn 2: Đào tạo các nguồn lực phù hợp cho dự án

Tài liệu Qa

Giai đoạn 3: Chu kỳ phản hồi và QA của các tài liệu được chú thích

Chuyên môn của chúng tôi

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.

Chú thích thực thể lâm sàng
Thuộc tính thuốc

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.

Thuộc tính dữ liệu phòng thí nghiệm
Thuộc tính đo lường cơ thể

2.3 Thuộc tính số 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 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.

Chú thích mối quan hệ
Chú thích Hiệu ứng Bất lợi

4. Chú thích tác dụng phụ

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. Hủy nhận dạng PHI

Khả năng nhận dạng PHI / PII của chúng tôi bao gồm xóa thông tin nhạy cảm như tên và số an sinh xã hội có thể kết nối trực tiếp hoặc gián tiếp một cá nhân với dữ liệu cá nhân của họ. Đó là những gì bệnh nhân xứng đáng và HIPAA yêu cầu.

Khử nhận dạng các tài liệu văn bản miễn phí
emr

6. Hồ sơ y tế điện tử (EMR)

Các học viên y tế có được cái nhìn sâu sắc đáng kể từ Hồ sơ Y tế Điện tử (EMR) và các báo cáo lâm sàng của bác sĩ. Các chuyên gia của chúng tôi có thể trích xuất văn bản y tế phức tạp để sử dụng trong đăng ký bệnh, thử nghiệm lâm sàng và kiểm toán chăm sóc sức khỏe.

7. Trạng thái/Phủ định/Chủ thể

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.

Trạng thái-Phủ định-Chủ đề

Lý do chọn Shaip làm Đối tác chú thích y tế đáng tin cậy của bạn

người

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

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

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.

Shaip Liên hệ với chúng tôi

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

  • Bằng cách đăng ký, tôi đồng ý với Shaip Chính sách Bảo mậtCác Điều Khoản của Dịch Vụ và cung cấp sự đồng ý của tôi để nhận thông tin tiếp thị B2B từ Shaip.

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