Mở khóa thông tin phức tạp trong dữ liệu phi cấu trúc với tính năng trích xuất và nhận dạng thực thể
Trao quyền cho các nhóm xây dựng các sản phẩm AI hàng đầu thế giới.
Nhu cầu phân tích dữ liệu y tế phức tạp, không có cấu trúc để khám phá những thông tin chi tiết chưa được khám phá ngày càng tăng. Chú thích dữ liệu y tế sẽ giúp giải quyết vấn đề này.
Ngành chăm sóc sức khỏe phụ thuộc rất nhiều vào chú thích dữ liệu chính xác để hỗ trợ các ứng dụng AI và máy học, thúc đẩy sự tiến bộ trong chẩn đoán và điều trị.
80% dữ liệu trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe là dữ liệu phi cấu trúc, khiến dữ liệu không thể truy cập được. Việc truy cập dữ liệu đòi hỏi sự can thiệp thủ công đáng kể, điều này hạn chế số lượng dữ liệu có thể sử dụng. Hiểu văn bản trong lĩnh vực y tế đòi hỏi phải hiểu sâu về thuật ngữ của nó để khai thác tiềm năng của nó. Shaip cung cấp cho bạn chuyên môn để chú thích dữ liệu chăm sóc sức khỏe nhằm cải thiện các công cụ AI ở quy mô lớn. Chú thích dữ liệu y tế đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra các giải pháp chăm sóc sức khỏe tiên tiến và hỗ trợ phát triển công nghệ AI chăm sóc sức khỏe.
Cơ sở dung lượng lưu trữ được cài đặt trên toàn thế giới sẽ đạt 11.7 zettabyte in 2023
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.
Chúng tôi cung cấp dịch vụ chú thích Dữ liệu Y tế, bao gồm chú thích các văn bản y khoa để sử dụng trong các thuật toán học máy, giúp các tổ chức trích xuất thông tin quan trọng trong dữ liệu y khoa phi cấu trúc, tức là ghi chú của Bác sĩ, tóm tắt nhập viện/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 trong lĩnh vực được cấp chứng chỉ của chúng tôi có thể giúp bạn cung cấp thông tin chi tiết cụ thể về lĩnh vực - tức là các triệu chứng, bệnh tật, dị ứng và thuốc, để giúp thúc đẩy thông tin chi tiết cho việc 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 kiến thức độc quyền, với hơn 20 triệu mối quan hệ và 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 cho 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 và đào tạo các thuật toán học máy để chẩn đoán và phát hiện bất thường trong văn bản y tế
Dịch vụ chú thích y khoa của chúng tôi tăng cường độ chính xác của AI trong chăm sóc sức khỏe. Chúng tôi dán nhãn hình ảnh, văn bản và âm thanh y khoa một cách tỉ mỉ, sử dụng chuyên môn của mình để đào tạo các mô hình AI. Đội ngũ chuyên gia của chúng tôi, bao gồm các chuyên gia y khoa và chuyên gia chăm sóc sức khỏe, giám sát và xác thực quy trình chú thích để đảm bảo tính chính xác và tuân thủ lâm sàng. Các 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. Chúng tôi hiểu được nỗ lực đáng kể cần thiết để đáp ứng các tiêu chuẩn nghiêm ngặt về chất lượng và tuân thủ trong chú thích dữ liệu y khoa. Hãy tin tưởng chúng tôi để nâng cao trình độ y khoa của AI của bạn.
Nâng cao AI y tế bằng cách chú thích dữ liệu hình ảnh từ X-quang, CT và MRI. Chú thích hình ảnh y tế và chú thích hình ảnh là các quy trình chuyên biệt liên quan đến việc dán nhãn do chuyên gia điều khiển các hình ảnh y tế phức tạp để tạo ra các tập dữ liệu chất lượng cao cho các hệ thống AI chăm sóc sức khỏe.
Các nhiệm vụ chú thích chính bao gồm phân loại hình ảnh (gán nhãn cho hình ảnh), phát hiện đối tượng (xác định và định vị các đối tượng như khối u), phân đoạn hình ảnh (chia hình ảnh thành các phân đoạn có ý nghĩa) và sử dụng mặt nạ phân đoạn và hộp giới hạn để chú thích chính xác và chi tiết cho hình ảnh y tế.
Làm sắc nét việc học 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. Video y tế có chú thích rất cần thiết cho các ứng dụng lâm sàng, hỗ trợ sử dụng trong thế giới thực trong chăm sóc bệnh nhân
Hợp lý hóa quá trình phát triển AI y tế với dữ liệu văn bản được chú thích chuyên nghiệp, do các chuyên gia chú thích y tế và chuyên gia chú thích dữ liệu chuẩn bị. Phân tích nhanh và làm giàu khối lượng văn bản lớn, từ ghi chú viết tay đến báo cáo bảo hiểm. Đảm bảo thông tin chi tiết chính xác và có thể hành động để cải thiện chăm sóc sức khỏe.
Hợp lý hóa hồ sơ y tế bằng cách chuyển đổi thành mã chung với mã hóa y tế AI, sử dụng dữ liệu thu thập được từ nhiều trung tâm y tế khác nhau. 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 của AI tiên tiến trong mã hóa hồ sơ y tế.
Tận dụng chuyên môn NLP để chú thích và dán nhãn dữ liệu âm thanh y tế một cách chính xác, với sự tham gia của các chuyên gia y tế trong quá trình chú thích. Thiết kế các hệ thống hỗ trợ giọng nói cho các hoạt động lâm sàng liền mạch và tích hợp AI vào nhiều sản phẩm chăm sóc sức khỏe được kích hoạt bằng giọng nói. Nâng cao độ chính xác của chẩn đoán với việc quản lý dữ liệu âm thanh chuyên nghiệp.
Trong chú thích dữ liệu y tế, quy trình dán nhãn thường sử dụng các công cụ chú thích chuyên dụng, bao gồm trình xem DICOM cho các tác vụ chú thích hình ảnh cơ bản. Trong khi trình xem DICOM thường được các bác sĩ X quang sử dụng cho công việc thường ngày, các công cụ chú thích nâng cao là cần thiết để dán nhãn chính xác và hiệu quả, đặc biệt là khi chuẩn bị dữ liệu cho các ứng dụng học máy và học sâu. Quy trình chú thích thường khác nhau tùy theo yêu cầu của khách hàng nhưng chủ yếu bao gồm:
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 thuật toán AI và ML tiên tiến đang chuyển đổi chăm sóc sức khỏe bằng cách sử dụng nhiều quy trình y tế khác nhau. Dữ liệu được chú thích đóng vai trò quan trọng trong các ứng dụng y tế, hỗ trợ các tổ chức chăm sóc sức khỏe trong việc phát triển và đào tạo các mô hình AI chăm sóc sức khỏe chính xác để chẩn đoán, xác định bệnh và phát hiện bất thường. Các công nghệ tiên tiến này cho phép tự động hóa chăm sóc sức khỏe, dẫn đến hiệu quả, độ chính xác và chăm sóc bệnh nhân được nâng cao. Để hiểu rõ hơn về tác động tiềm tàng của chúng, hãy cùng khám phá các trường hợp sử dụng sau:
Dịch vụ chú thích hình ảnh X quang của chúng tôi làm sắc nét chẩn đoán AI và bao gồm một lớp chuyên môn bổ sung. Mỗi lần chụp X quang, MRI và CT đều được dán nhãn cẩn thận và được một chuyên gia về chủ đề này xem xét. Những hình ảnh được chú thích này đóng vai trò là dữ liệu đào tạo để đào tạo các mô hình học máy và mô hình ML cho chẩn đoán X quang. Bước bổ sung này trong quá trình đào tạo và xem xét các điểm bất thường và bệnh tật.
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.
Dịch vụ chú thích hình ảnh của chúng tôi trong nha khoa dán nhãn hình ảnh nha khoa, tập trung vào việc xác định các tình trạng bệnh lý khác nhau, để tăng cường các công cụ chẩn đoán AI. Bằng cách xác định chính xác tình trạng sâu răng, các vấn đề về căn chỉnh và các tình trạng răng miệng khác, các doanh nghiệp vừa và nhỏ của chúng tôi trao quyền cho AI để cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân và hỗ trợ nha sĩ trong việc lập kế hoạch điều trị chính xác và phát hiện sớm.
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.
2.1 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.
Cùng với chú thích NER y khoa chung, chúng tôi cũng có thể làm việc trên các chú thích cụ thể về lĩnh vực như ung thư, X quang, v.v. Sau 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 dấu hiệu khối u, Thuốc điều trị ung thư, Phẫu thuật ung thư, Xạ trị, Gen đã nghiên cứu, Mã biến thể, Vị trí cơ thể
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Chú thích mã RXNORM theo hướng dẫn. Đối với mỗi mã y tế được dán nhãn, bằng chứng (đoạn văn bản) chứng minh cho quyết định dán nhãn cũng sẽ được chú thích cùng với mã.
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.
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.
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.
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.
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.
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: Chú thích 6,000 ca bệnh phải được thực hiện trong một khoảng thời gian nghiêm ngặt, chính xác, do tính nhạy cảm của dữ liệu chăm sóc sức khỏe. Cần tuân thủ nghiêm ngặt các hướng dẫn lâm sàng được cập nhật và các quy định về quyền riêng tư như HIPAA để đảm bảo chú thích chất lượng và tuân thủ, điều này đặc biệt quan trọng đối với chẩn đoán lâm sàng để duy trì tính toàn vẹn của tập dữ liệu và đáp ứng các yêu cầu theo quy định.
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.
Đội ngũ tận tâm và được đào tạo:
Đảm bảo hiệu quả quy trình cao nhất với:
Nền tảng được cấp bằng sáng chế cung cấp các lợi ích:
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.
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.
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.
Quy trình đảm bảo chất lượng dữ liệu đã được chứng minh, xác thực công nghệ và nhiều giai đoạn QA giúp chúng tôi cung cấp chất lượng tốt nhất trong phân khúc, thường vượt quá mong đợi.
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
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.
Thời gian cập nhật mạng cao & phân phối dữ liệu, dịch vụ & giải pháp đúng thời hạn.
Với nguồn tài nguyên trong nước và ngoài khơi, chúng tôi có thể xây dựng và mở rộng quy mô đội theo yêu cầu cho các trường hợp sử dụng khác nhau.
Với sự kết hợp giữa lực lượng lao động toàn cầu, nền tảng mạnh mẽ và quy trình vận hành được thiết kế bởi các chuyên gia đai đen 6 sigma, Shaip giúp triển khai các sáng kiến AI đầy thách thức nhất.
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.
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?
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…
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
Chú thích dữ liệu y tế là quá trình gắn nhãn văn bản, hình ảnh, âm thanh và video y tế để huấn luyện các mô hình AI. Điều này rất quan trọng để phát triển các hệ thống AI chính xác, giúp cải thiện chẩn đoán, lập kế hoạch điều trị và chăm sóc bệnh nhân.
Bằng cách cung cấp các tập dữ liệu được gắn nhãn, các mô hình AI có thể học cách nhận dạng các mẫu trong dữ liệu y tế phức tạp, chẳng hạn như xác định bệnh tật trên phim X-quang hoặc trích xuất thông tin quan trọng từ các ghi chú lâm sàng. Điều này cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của các ứng dụng AI trong chăm sóc sức khỏe.
Chú thích dữ liệu y tế bao gồm ghi nhãn ghi chú lâm sàng, hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR), X-quang, MRI, CT, báo cáo bệnh lý và dữ liệu âm thanh như lời đọc của bác sĩ.
Văn bản y khoa có chú thích cho phép các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trích xuất và diễn giải thông tin lâm sàng, chẳng hạn như triệu chứng, bệnh tật hoặc thuốc, từ dữ liệu phi cấu trúc như ghi chú của bác sĩ hoặc tóm tắt xuất viện.
Việc chú thích dữ liệu y tế đòi hỏi phải xử lý thông tin phi cấu trúc và phức tạp, đảm bảo tính chính xác lâm sàng và tuân thủ các quy định về quyền riêng tư như HIPAA. Việc này cũng đòi hỏi chuyên môn về thuật ngữ y khoa và kiến thức chuyên ngành.
Các nhà cung cấp chú thích tuân theo các giao thức bảo mật dữ liệu nghiêm ngặt như tuân thủ HIPAA và sử dụng dữ liệu ẩn danh để đảm bảo quyền riêng tư của bệnh nhân trong khi chú thích thông tin y tế nhạy cảm.
Các tập dữ liệu có chú thích huấn luyện các mô hình AI để nhận dạng các dấu hiệu bệnh trong hình ảnh hoặc văn bản y tế. Ví dụ, AI có thể xác định giai đoạn ung thư trong ung thư học hoặc phát hiện bệnh tim trong tim mạch, cải thiện kết quả chẩn đoán và điều trị sớm.
Các công cụ chú thích nâng cao và phần mềm chuyên biệt, chẳng hạn như trình xem DICOM dành cho hình ảnh y tế, được sử dụng cùng với chuyên môn của con người để đảm bảo độ chính xác cao trong việc dán nhãn dữ liệu y tế.
Shaip kết hợp các chuyên gia trong lĩnh vực, công cụ chú thích tiên tiến và quy trình đảm bảo chất lượng mạnh mẽ để cung cấp dịch vụ chú thích dữ liệu y tế chính xác và có thể mở rộng, phù hợp với nhu cầu của khách hàng. Họ chuyên về X-quang, ung thư, tim mạch và các lĩnh vực chăm sóc sức khỏe khác.
Chi phí phụ thuộc vào loại, khối lượng và độ phức tạp của dữ liệu, cũng như trình độ chuyên môn cần thiết. Shaip cung cấp mức giá tùy chỉnh dựa trên yêu cầu cụ thể của dự án.
