醫療保健 AI 的數據註釋

人力醫學數據註釋

通過實體提取和識別解鎖非結構化數據中的複雜信息

醫療數據標註

特色客戶

賦能團隊打造世界領先的人工智能產品。

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針織
人們越來越需要分析非結構化、複雜的醫療數據以發現未被發現的見解

醫療保健領域 80% 的數據是非結構化的,無法存取。 存取數據需要大量的人工幹預,這限制了可用數據的數量。 理解醫學領域的文本需要深入理解其術語才能釋放其潛力。 Shaip 提供註釋醫療數據的專業知識,以大規模改進人工智慧引擎。

IDC,分析公司:

全球存儲容量安裝基數將達到 11.7 ZB in 2023

IBM、Gartner 和 IDC:

80% 世界各地的數據是非結構化的,使其過時且無法使用。 

真實世界的解決方案

分析數據以發現有意義的見解,以使用醫學文本數據註釋訓練 NLP 模型

我們提供醫療數據註釋服務,幫助組織提取非結構化醫療數據中的關鍵信息,即醫生筆記、EHR 入院/出院摘要、病理報告等,幫助機器識別給定文本或圖像中存在的臨床實體。 我們的認證領域專家可以幫助您提供特定領域的見解——即症狀、疾病、過敏和藥物治療,以幫助推動對護理的見解。

真實世界的解決方案

我們還提供專有的醫療 NER API(預訓練 NLP 模型),它可以自動識別和分類文本文檔中顯示的命名實體。 醫療 NER API 利用專有知識圖譜,擁有超過 20 萬個關係和超過 1.7 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
  • 自然語言處理 (NLP) 的製藥和其他醫療用例,包括醫學文本分類、命名實體識別、文本分析等。

醫學註釋過程

註釋過程通常與客戶的要求不同,但主要涉及:

領域專長

段落 1: 技術領域專業知識(了解範圍和註釋指南)

培訓資源

段落 2: 為項目培訓適當的資源

質量保證文件

段落 3: 註釋文檔的反饋週期和質量保證

我們的專長

1. 臨床實體識別/標註

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。

臨床實體註釋
醫學屬性

2. 歸屬標註

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。

實驗室數據屬性
身體測量屬性

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。

3. 腫瘤學特定 NER 註釋

除了通用醫學 NER 註釋,我們還可以處理特定領域的註釋,如腫瘤學、放射學等。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、維度、臨床狀態、腫瘤標誌物測試、癌症醫學、癌症手術、輻射、基因研究、變異代碼、身體部位

腫瘤學特定 NER 註釋
不良反應註釋

4. Adverse Effect NER & 關係標註

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。

5.關係標註

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。

關係標註

6.斷言註解

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。

狀態否定主語

7.時間註釋

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。

時間註釋
截面註釋

8. 部分註釋

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。

9. ICD-10-CM 和 CPT 編碼

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。

Icd-10-Cm &Amp; Cpt編碼
規範編碼

10. RXNORM編碼

根據指南對 RXNORM 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。0

11. SNOMED編碼

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。

編碼
Umls編碼

12. UMLS編碼

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。

成功的故事

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: 由於醫療數據的敏感性,必須在嚴格的時間內準確地對 6,000 個醫療案例進行註釋。需要嚴格遵守更新的臨床指南和 HIPAA 等隱私法規,以確保品質註釋和合規性。

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。

醫療數據標註

選擇Shaip作為您值得信賴的醫學註釋合作夥伴的理由

人物

人物

專門和訓練有素的團隊:

  • 30,000 多名數據創建、標籤和 QA 協作者
  • 有資質的項目管理團隊
  • 經驗豐富的產品開發團隊
  • 人才庫採購和入職團隊
過程

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通過以下方式確保最高的流程效率:

  • 穩健的 6 Sigma Stage-Gate 工藝
  • 一個由 6 Sigma 黑帶組成的專門團隊——關鍵流程負責人和質量合規
  • 持續改進和反饋循環
平台

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獲得專利的平台具有以下優勢:

  • 基於網絡的端到端平台
  • 無可挑剔的品質
  • 更快的 TAT
  • 無縫交付
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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,下午 12 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