醫療保健 AI 的數據註釋
通過實體提取和識別解鎖非結構化數據中的複雜信息
特色客戶
賦能團隊打造世界領先的人工智能產品。
醫療保健領域 80% 的數據是非結構化的，因此無法訪問。 訪問數據需要大量的人工干預，這限制了可用數據的數量。 理解醫學領域的文本需要深入了解其術語以釋放其潛力。 Shaip 為您提供註釋醫療保健數據的專業知識，以大規模改進 AI 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。
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：
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
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。
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。
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
選擇Shaip作為您值得信賴的醫學註釋合作夥伴的理由
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
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
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
為什麼是夏普？
敬業的團隊
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。
可擴展性
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。
更好的質量
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。
卓越運營
我們經過驗證的數據質量保證流程、技術驗證和 QA 的多個階段，幫助我們提供通常超出預期的一流質量。
隱私安全
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
競爭力的價格
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。
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立即聯繫我們，了解我們如何為您獨特的 AI/ML 解決方案收集和註釋數據集
常見問題
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