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。
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。
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。
我們的醫療註釋服務增強了醫療保健領域人工智慧的準確性。我們精心標記醫學圖像、文字和音頻，並利用我們的專業知識來訓練人工智慧模型。這些模型改善了診斷、治療計劃和患者護理。確保先進醫療技術應用的高品質、可靠數據。相信我們能夠提高您的人工智慧的醫療水平。
透過註釋 X 光、CT 掃描和 MRI 的視覺資料來增強醫療 AI。確保人工智慧模型在專家數據標籤的指導下在診斷和治療中表現出色。透過卓越的影像洞察力獲得更好的患者治療效果。
透過詳細的視訊註釋推進醫療保健領域的人工智慧。透過醫療鏡頭中的分類和分割來強化人工智慧學習。改善您的手術人工智慧和患者監測，以改善醫療服務和診斷。
利用經過專業註釋的文字資料簡化醫療人工智慧開發。快速解析和豐富大量文本，從手寫筆記到保險報告。確保為醫療保健進步提供準確且可行的見解。
利用 NLP 專業知識準確註釋和標記醫療音訊資料。打造用於無縫臨床操作的語音輔助系統，並將人工智慧整合到各種聲控醫療保健產品中。透過專家音訊資料管理提高診斷精度。
透過人工智慧醫療編碼將其轉換為通用代碼，從而簡化醫療文件。透過醫療記錄編碼的尖端人工智慧輔助，確保準確性、提高計費效率並支援無縫醫療保健服務交付。
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
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來改變醫療保健。這些尖端技術實現了醫療保健自動化，從而提高了效率、精確度和患者護理。為了更好地了解它們的潛在影響，讓我們探討以下用例：
我們的放射學影像註釋服務增強了人工智慧診斷能力，並增加了一層專業知識。每張 X 光、MRI 和 CT 掃描均經過主題專家的精心標記和審查。訓練和審查的這一額外步驟增強了人工智慧發現異常和疾病的能力。它提高了交付給客戶之前的準確性。
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。
我們的牙科影像註釋服務對牙科影像進行標記，以增強人工智慧診斷工具。透過準確識別蛀牙、排列問題和其他牙齒狀況，我們的中小企業使人工智慧能夠改善患者的治療效果，並支持牙醫進行精確的治療計劃和早期檢測。
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： 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。
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。
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
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
