通過實體提取和識別解鎖非結構化數據中的複雜信息
賦能團隊打造世界領先的人工智能產品。
分析非結構化、複雜的醫療資料以發掘未知洞見的需求日益增長。醫療數據註釋剛好能幫上忙。
醫療保健產業嚴重依賴準確的數據註釋來支援人工智慧和機器學習應用，推動診斷和治療的進步。
醫療領域 80% 的數據都是非結構化的，難以存取。存取這些數據需要大量的人工幹預，這限制了可用數據的數量。理解醫療領域的文本需要深入了解其術語，才能釋放其潛力。 Shaip 為您提供註釋醫療數據的專業知識，從而大規模改進 AI 引擎。醫療資料註釋在實現先進的醫療解決方案和支援醫療 AI 技術發展方面發揮著至關重要的作用。
全球存儲容量安裝基數將達到 11.7 ZB in 2023
80% 世界各地的數據是非結構化的，使其過時且無法使用。
我們提供醫療數據標註服務，包括用於機器學習演算法的醫學文本標註，幫助機構從非結構化醫療數據（例如醫生記錄、電子病歷 (EHR) 入院/出院總結、病理報告等）中提取關鍵信息，幫助機器識別給定文本或圖像中存在的臨床實體。我們經驗豐富的領域專家可以幫助您提供特定領域的洞察，例如症狀、疾病、過敏和藥物，從而推動醫療護理的深入洞察。
我們還提供專有的醫療 NER API（預先訓練的 NLP 模型），它可以自動識別和分類文字文件中呈現的命名實體。醫療 NER API 利用專有知識圖譜，擁有 20 多萬人關係和 1.7 多萬個臨床概念。
從數據許可、收集到數據註釋，Shaip 都能滿足您的需求。
醫學圖像、視頻和文本的註釋和準備，包括射線照相、超聲、乳腺 X 線照相、CT 掃描、MRI 和光子發射斷層掃描
製藥和其他醫療保健領域的自然語言處理 (NLP) 用例，包括醫學文本分類、命名實體識別、文本分析以及用於醫學文本診斷和異常檢測的機器學習演算法訓練
我們的醫學註釋服務提升醫療保健領域 AI 的準確性。我們精心標註醫學圖像、文字和音頻，並運用專業知識訓練 AI 模型。我們的專家團隊由醫學專家和醫療保健專業人員組成，負責監督和驗證註釋流程，以確保臨床準確性和合規性。這些模型能夠改善診斷、治療計劃和患者護理，確保為先進的醫療技術應用提供高品質、可靠的數據。我們深知，滿足醫療資料註釋中嚴格的品質和合規性標準需要付出巨大的努力。請相信我們能夠提升您的 AI 的醫療水準。
透過註釋 X 光片、CT 掃描和 MRI 的視覺資料來增強醫療 AI。醫學影像註釋和影像註釋是專門的流程，涉及專家驅動的複雜醫學影像標記，從而為醫療保健 AI 系統創建高品質的資料集。
關鍵註釋任務包括影像分類（為影像分配標籤）、物件偵測（識別和定位腫瘤等物件）、影像分割（將影像分成有意義的片段）以及使用分割掩模和邊界框對醫學影像進行精確和詳細的註釋。
透過醫療影像分類和分割，提升 AI 學習能力。改善您的手術 AI 和病患監護，從而改善醫療服務和診斷。帶註釋的醫療影片對於臨床應用至關重要，支援在現實世界中用於患者護理。
利用由經驗豐富的醫學註釋員和數據註釋員精心準備的專業註釋文字數據，簡化醫療 AI 開發。快速解析並豐富大量文本，涵蓋手寫筆記和保險報告等各類數據。確保獲得準確且可操作的洞察，並助力醫療保健領域的進步。
利用從各個醫療中心收集的數據，透過 AI 醫療編碼將醫療文件轉換為通用代碼，從而簡化醫療文件流程。透過先進的 AI 輔助醫療記錄編碼，確保準確性、提高計費效率，並支援無縫銜接的醫療服務交付。
運用 NLP 專業知識，精準標註和標記醫療音訊數據，並邀請醫療專業人員參與標註過程。打造語音輔助系統，實現無縫臨床操作，並將 AI 整合到各種聲控醫療產品中。透過專業的音訊資料管理，提升診斷精準度。
在醫療資料標註中，標註過程通常使用專門的標註工具，包括用於基本影像標註任務的 DICOM 檢視器。雖然放射科醫師通常使用 DICOM 檢視器進行日常工作，但進階標註工具對於準確且有效率的標註至關重要，尤其是在為機器學習和深度學習應用準備資料時。標註流程通常因客戶需求而異，但主要涉及：
段落 1: 技術領域專業知識（了解範圍和註釋指南）
段落 2: 為項目培訓適當的資源
段落 3: 註釋文檔的反饋週期和質量保證
先進的人工智慧和機器學習演算法正在利用各種醫療流程，徹底改變醫療保健產業。標註資料在醫療應用中發揮著至關重要的作用，它能夠幫助醫療機構開發和訓練精準的醫療人工智慧模型，用於診斷、疾病識別和異常檢測。這些尖端技術實現了醫療保健自動化，從而提高了效率、精準度和患者護理水平。為了更好地理解它們的潛在影響，讓我們來探討以下用例：
我們的放射影像標註服務提升了 AI 診斷能力，並增添了專業技能。每張 X 光片、MRI 和 CT 掃描影像均經過精心標註，並由相關領域專家進行審查。這些標註影像可作為訓練數據，用於訓練用於放射診斷的機器學習模型和機器學習模型。這一額外的訓練和審核步驟有助於發現異常和疾病。
我們以心臟病學為中心的圖像註釋增強了人工智慧診斷。我們聘請了心臟病學專家來標記複雜的心臟相關圖像並訓練我們的人工智慧模型。在我們將數據發送給客戶之前，這些專家會審查每張圖像以確保一流的準確性。這個過程使人工智慧能夠更準確地檢測心臟狀況。
我們的牙科影像標註服務可為牙科影像提供標註，重點識別各種醫療狀況，從而增強 AI 診斷工具。透過精準識別蛀牙、牙齒排列問題和其他牙科疾病，我們的專家賦能 AI，從而改善患者治療效果，並支持牙醫制定精準的治療方案並進行早期發現。
病歷中主要以非結構化格式提供大量醫療數據和知識。 醫療實體註釋使我們能夠將非結構化數據轉換為結構化格式。
2.1 藥物屬性
幾乎每一份醫療記錄中都記錄了藥物及其屬性，這是臨床領域的重要組成部分。 我們可以根據指南識別和註釋藥物的各種屬性。
2.2 實驗室數據屬性
實驗室數據大多伴隨著它們在醫療記錄中的屬性。 我們可以根據指南識別和註釋實驗室數據的各種屬性。
2.3 體測屬性
身體測量大多伴隨著他們在醫療記錄中的屬性。 它主要包括生命體徵。 我們可以識別和註釋身體測量的各種屬性。
除了通用的醫學 NER 註釋外，我們還可以研究腫瘤學、放射學等領域的特定註釋。以下是可以註釋的腫瘤學特定 NER 實體——癌症問題、組織學、癌症分期、TNM 分期、癌症等級、尺寸、臨床狀況、腫瘤標記測試、癌症醫學、癌症手術、放射、研究基因、變異代碼、身體部位
除了識別和註釋主要的臨床實體和關係，我們還可以註釋某些藥物或程序的副作用。 範圍如下： 標註不利影響及其致病因素。 分配不利影響和影響原因之間的關係。
在識別和註釋臨床實體之後，我們還分配了實體之間的相關關係。 兩個或多個概念之間可能存在關係。
除了識別臨床實體和關係，我們還可以分配臨床實體的狀態、否定和主題。
從醫療記錄中註釋時間實體，有助於建立患者旅程的時間表。 它提供與特定事件關聯的日期的參考和上下文。 以下是日期實體 - 診斷日期、手術日期、用藥開始日期、用藥結束日期、輻射開始日期、輻射結束日期、入院日期、出院日期、諮詢日期、記錄日期、發病日期。
它是指系統地組織、標記和分類醫療相關文檔、圖像或數據的不同部分或部分的過程，即從文檔中註釋相關部分並將這些部分分類為各自的類型。 這有助於創建結構化且易於訪問的信息，這些信息可用於各種目的，例如臨床決策支持、醫學研究和醫療保健數據分析。
根據指南對 ICD-10-CM 和 CPT 代碼進行註釋。 對於每個標記的醫療代碼，證實標記決定的證據（文本片段）也將與代碼一起註釋。
根據指南對 RXNORM 程式碼進行註解。對於每個標記的醫療代碼，證實標記決定的證據（文字片段）也將與代碼一起註釋。
根據指南對 SNOMED 代碼進行註釋。 對於每個標記的醫療代碼，證實標記決定的證據（文本片段）也將與代碼一起註釋。
根據指南對 UMLS 代碼進行註釋。 對於每個標記的醫療代碼，證實標記決定的證據（文本片段）也將與代碼一起註釋。
我們的影像註釋服務專注於 CT 掃描，為 AI 訓練提供精確標記，並專注於詳細的解剖結構。主題專家不僅會審核每張影像，還會對其進行培訓，以實現一流的準確性。這個細緻的過程有助於診斷工具的發展。
我們的 MRI 影像註釋服務可微調 AI 診斷。我們的主題專家在交付前對每次掃描進行培訓和審查，以確保最精確的結果。我們準確標記 MRI 掃描，以增強 AI 模型訓練。這個過程幫助他們找出異常和結構。透過我們的服務提高醫療評估和治療計劃的準確性。
X 光影像註解使 AI 診斷更加清晰。我們的專家透過準確定位骨折和異常情況，仔細標記每張影像。他們還會在向客戶交付之前對這些標籤進行培訓和檢查，以確保其準確性。相信我們能夠完善您的人工智慧並獲得更好的醫學影像分析。
臨床保險註釋
事先授權流程對於連接醫療保健提供者、付款人並確保治療遵循指南至關重要。註釋醫療記錄有助於優化這一過程。它在遵循標準的同時將文件與問題進行匹配，從而改善了客戶的工作流程。
問題： 鑑於醫療數據的敏感性，必須在嚴格的時間期限內準確完成 6,000 例醫療病例的註釋。需要嚴格遵守最新的臨床指南和 HIPAA 等隱私法規，以確保註釋的品質和合規性，這對於臨床診斷維護資料集完整性並滿足法規要求尤其重要。
解決方案： 我們註釋了 6,000 多個醫療案例，將醫療文件與臨床問卷相關聯。這需要在遵守臨床指南的同時仔細地將證據與反應聯繫起來。解決的主要挑戰是大型資料集的緊迫期限以及處理不斷發展的臨床標準。
專門和訓練有素的團隊：
通過以下方式確保最高的流程效率：
獲得專利的平台具有以下優勢：
據估計，數據科學家將超過 80% 的時間用於數據準備。 通過外包，您的團隊可以專注於開發穩健的算法，而將收集命名實體識別數據集的繁瑣部分留給我們。
一個普通的 ML 模型需要收集和標記大量命名數據集，這需要公司從其他團隊中獲取資源。 通過像我們這樣的合作夥伴，我們提供可以隨著您的業務增長輕鬆擴展的領域專家。
與需要在繁忙的日程安排中適應註釋任務的團隊相比，日復一日地進行註釋的專門領域專家將 - 任何一天 - 都做得更好。 不用說，它會產生更好的輸出。
我們經過驗證的資料品質保證流程、技術驗證和多階段 QA 幫助我們提供往往超出預期的一流品質。
我們經過認證，可以在與客戶合作以確保機密性的同時保持最高標準的數據安全和隱私
作為策劃、培訓和管理技術工人團隊的專家，我們可以確保項目在預算範圍內交付。
數據、服務和解決方案的高網絡正常運行時間和準時交付。
憑藉在岸和離岸資源池，我們可以根據各種用例的需要建立和擴展團隊。
透過結合全球勞動力、強大的平台以及由 6 西格瑪黑帶設計的營運流程，Shaip 協助啟動最具挑戰性的 AI 計畫。
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命名實體識別是自然語言處理的一部分。 NER 的主要目標是處理結構化和非結構化數據，並將這些命名實體分類為預定義的類別。 一些常見的類別包括姓名、地點、公司、時間、貨幣價值、事件等。
簡而言之，NER 處理：
命名實體識別/檢測——識別文檔中的一個詞或一系列詞。
命名實體分類——將每個檢測到的實體分類為預定義的類別。
自然語言處理有助於開發能夠從語音和文本中提取意義的智能機器。 機器學習通過對大量自然語言數據集的訓練來幫助這些智能係統繼續學習。 一般來說，NLP 包括三大類：
理解語言的結構和規則——語法
推導單詞、文本和語音的含義並識別它們之間的關係——語義
識別和識別口語並將其轉換為文本 - 語音
預定實體分類的一些常見示例是：
人： 邁克爾·傑克遜、奧普拉·溫弗瑞、巴拉克·奧巴馬、蘇珊·薩蘭登
地點： 加拿大、檀香山、曼谷、巴西、劍橋
組織： 三星、迪士尼、耶魯大學、谷歌
時間： 15.35:12，中午XNUMX點
創建NER系統的不同方法是：
基於字典的系統
基於規則的系統
基於機器學習的系統
簡化的客戶支持
高效的人力資源
簡化的內容分類
優化搜索引擎
準確的內容推薦
