Sağlık Hizmetleri Yapay Zekası için Veri Açıklaması
Varlık çıkarma ve tanıma ile yapılandırılmamış verilerdeki karmaşık bilgilerin kilidini açın
Öne Çıkan Müşteriler
Ekipleri, dünya lideri yapay zeka ürünleri oluşturmaya teşvik etmek.
Sağlık alanındaki verilerin %80'i yapılandırılmamış olduğundan erişilemez hale geliyor. Verilere erişim, kullanılabilir veri miktarını sınırlayan önemli ölçüde manuel müdahale gerektirir. Tıbbi alandaki metinleri anlamak, potansiyelini ortaya çıkarmak için terminolojisinin derinlemesine anlaşılmasını gerektirir. Shaip, yapay zeka motorlarını geniş ölçekte geliştirmek için sağlık hizmetleri verilerine açıklama ekleme konusunda size uzmanlık sağlar.
IDC, Analist Firma:
Dünya çapında kurulu depolama kapasitesi tabanına ulaşacak 11.7 zettabayt in 2023
IBM, Gartner ve IDC:
%80 dünya genelindeki verilerin %XNUMX'i yapılandırılmamış, bu da onu eskimiş ve kullanılamaz hale getiriyor.
Gerçek Dünya Çözümü
Medical Text Data Annotation ile NLP modellerini eğitmek için anlamlı içgörüler keşfetmek üzere verileri analiz edin
Kuruluşların, makinelerin belirli bir metin veya görüntüde bulunan klinik varlıkları tanımlamasına yardımcı olan Doktor notları, EHR kabul/taburcu özetleri, patoloji raporları vb. gibi yapılandırılmamış tıbbi verilerdeki kritik bilgileri çıkarmasına yardımcı olan Tıbbi Veri açıklama hizmetleri sunuyoruz. Yetkilendirilmiş alan uzmanlarımız, bakıma yönelik içgörüleri artırmanıza yardımcı olmak için alana özgü içgörüler (örn. semptomlar, hastalık, alerjiler ve ilaçlar) sağlamanıza yardımcı olabilir.
Ayrıca, bir metin belgesinde sunulan adlandırılmış varlıkları otomatik olarak tanımlayabilen ve sınıflandırabilen tescilli Medical NER API'leri (önceden eğitilmiş NLP modelleri) sunuyoruz. Tıbbi NER API'leri, 20 milyondan fazla ilişki ve 1.7 milyondan fazla klinik konseptle tescilli bilgi grafiğinden yararlanır
Veri lisanslama ve toplamadan veri ek açıklamasına kadar, Shaip size yardımcı olur.
- Radyografi, ultrason, mamografi, CT taramaları, MRI'lar ve foton emisyon tomografisi dahil olmak üzere tıbbi görüntülerin, videoların ve metinlerin ek açıklamaları ve hazırlanması
- Tıbbi metin sınıflandırması, adlandırılmış varlık tanımlaması, metin analizi vb. dahil olmak üzere doğal dil işleme (NLP) için farmasötik ve diğer sağlık hizmetleri kullanım örnekleri.
Tıbbi Açıklama Hizmetleri
Tıbbi Açıklama hizmetlerimiz sağlık hizmetlerinde yapay zeka doğruluğunu güçlendirir. Yapay zeka modellerini eğitmek için uzmanlığımızı kullanarak tıbbi görüntüleri, metinleri ve sesleri titizlikle etiketliyoruz. Bu modeller tanıyı, tedavi planlamasını ve hasta bakımını geliştirir. Gelişmiş tıbbi teknoloji uygulamaları için yüksek kaliteli, güvenilir veriler sağlayın. Yapay zekanızın tıbbi yeterliliğini geliştirmek için bize güvenin.
Görüntü Açıklaması
X ışınları, CT taramaları ve MRI'lardan gelen görsel verilere açıklamalar ekleyerek tıbbi yapay zekayı geliştirin. Yapay zeka modellerinin, uzman veri etiketlemesinin rehberliğinde teşhis ve tedavide mükemmel performans gösterdiğinden emin olun. Üstün görüntüleme içgörüleriyle daha iyi hasta sonuçları elde edin.
Video Açıklaması
Ayrıntılı video açıklamalarıyla sağlık hizmetlerinde yapay zekayı geliştirin. Tıbbi görüntülerdeki sınıflandırmalar ve segmentasyonlarla yapay zeka öğrenimini keskinleştirin. Daha iyi sağlık hizmeti sunumu ve teşhis için cerrahi yapay zekanızı ve hasta izlemenizi geliştirin.
Metin Açıklama
Uzmanlıkla açıklamalı metin verileriyle tıbbi yapay zeka gelişimini kolaylaştırın. Elle yazılan notlardan sigorta raporlarına kadar geniş metin hacimlerini hızla ayrıştırın ve zenginleştirin. Sağlık hizmetlerindeki gelişmeler için doğru ve uygulanabilir bilgiler sağlayın.
Ses Açıklaması
Tıbbi ses verilerine doğru şekilde açıklama eklemek ve etiketlemek için NLP uzmanlığından yararlanın. Sorunsuz klinik operasyonlar için ses destekli sistemler oluşturun ve yapay zekayı sesle etkinleştirilen çeşitli sağlık ürünlerine entegre edin. Uzman ses verileri düzenlemesiyle tanılama hassasiyetini artırın.
Tıbbi Kodlama
Yapay zeka tıbbi kodlamasıyla tıbbi belgeleri evrensel kodlara dönüştürerek kolaylaştırın. Tıbbi kayıt kodlamada son teknoloji yapay zeka yardımıyla doğruluğu sağlayın, faturalandırma verimliliğini artırın ve kusursuz sağlık hizmeti sunumunu destekleyin.
Tıbbi Açıklama Süreci
Ek açıklama süreci genellikle bir müşterinin gereksinimlerine göre farklılık gösterir, ancak büyük ölçüde şunları içerir:
Faz 1: Teknik alan uzmanlığı (Kapsam ve ek açıklama yönergelerini anlayın)
Faz 2: Proje için uygun kaynakları eğitmek
Faz 3: Açıklamalı belgelerin geri bildirim döngüsü ve kalite güvencesi
Tıbbi Açıklama Kullanım Durumları
Gelişmiş yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmaları, çeşitli tıbbi süreçlerden yararlanarak sağlık hizmetlerinde dönüşüm yaratıyor. Bu ileri teknolojiler sağlık hizmetleri otomasyonunu mümkün kılarak verimliliğin, hassasiyetin ve hasta bakımının artırılmasını sağlar. Potansiyel etkilerini daha iyi anlamak için aşağıdaki kullanım örneklerini inceleyelim:
Radyoloji
Radyoloji görüntüsüne açıklama ekleme hizmetimiz, yapay zeka teşhislerini keskinleştirir ve ek bir uzmanlık katmanı içerir. Her bir X-ışını, MRI ve CT taraması, konunun uzmanı tarafından titizlikle etiketlenir ve incelenir. Eğitim ve incelemedeki bu ekstra adım, yapay zekanın anormallikleri ve hastalıkları tespit etme yeteneğini artırır. Müşterilerimize teslimattan önce doğruluğu artırır.
Kardiyoloji
Kardiyoloji odaklı görüntü açıklamamız yapay zeka teşhislerini keskinleştirir. Kalple ilgili karmaşık görüntüleri etiketleyen ve yapay zeka modellerimizi eğiten kardiyoloji uzmanlarını işe alıyoruz. Müşterilere veri göndermeden önce bu uzmanlar, birinci sınıf doğruluğu sağlamak için her görüntüyü inceler. Bu süreç, yapay zekanın kalp rahatsızlıklarını daha kesin bir şekilde tespit etmesini sağlar.
Diş hekimliği
Diş hekimliğindeki görüntü açıklaması hizmetimiz, yapay zeka teşhis araçlarını geliştirmek için diş görüntülerini etiketler. KOBİ'lerimiz diş çürümesini, hizalama sorunlarını ve diğer diş koşullarını doğru bir şekilde tanımlayarak hasta sonuçlarını iyileştirmek ve diş hekimlerini hassas tedavi planlaması ve erken teşhis konusunda desteklemek için yapay zekayı güçlendirir.
Uzmanlığımız
1. Klinik Varlık Tanıma/Açıklama
Tıbbi kayıtlarda büyük miktarda tıbbi veri ve bilgi, çoğunlukla yapılandırılmamış bir formatta mevcuttur. Tıbbi varlık Ek Açıklama, yapılandırılmamış verileri yapılandırılmış bir formata dönüştürmemizi sağlar.
2. Atıf Ek Açıklaması
2.1 İlaç Nitelikleri
İlaçlar ve özellikleri, klinik alanın önemli bir parçası olan hemen hemen her tıbbi kayıtta belgelenmiştir. Kılavuzlara göre ilaçların çeşitli özelliklerini tanımlayabilir ve not alabiliriz.
2.2 Laboratuvar Veri Nitelikleri
Tıbbi bir kayıtta laboratuvar verilerine çoğunlukla nitelikleri eşlik eder. Kılavuzlara göre laboratuvar verilerinin çeşitli özelliklerini tanımlayabilir ve bunlara açıklama ekleyebiliriz.
2.3 Vücut Ölçümü Nitelikleri
Tıbbi bir kayıtta vücut ölçülerine çoğunlukla nitelikleri eşlik eder. Çoğunlukla yaşamsal belirtilerden oluşur. Vücut ölçümünün çeşitli özelliklerini tanımlayabilir ve açıklayabiliriz.
3. Onkolojiye Özgü NER Notu
Jenerik tıbbi NER açıklamalarının yanı sıra, onkoloji, radyoloji vb. alana özgü açıklamalar üzerinde de çalışabiliriz. İşte açıklama eklenebilen onkolojiye özgü NER varlıkları – Kanser sorunu, Histoloji, Kanser evresi, TNM evresi, Kanser derecesi, Boyut, Klinik durum, Tümör belirteç testi, Kanser ilacı, Kanser cerrahisi, Radyasyon, Çalışılan gen, Varyasyon kodu, Vücut bölgesi
4. Olumsuz Etki NER ve İlişki Açıklama
Önemli klinik varlıkları ve ilişkileri tanımlamanın ve açıklamanın yanı sıra, belirli ilaçların veya prosedürlerin olumsuz etkilerini de açıklayabiliriz. Kapsam şu şekildedir: Yan etkilerin ve bunlara neden olan maddelerin etiketlenmesi. Olumsuz etki ile etkinin nedeni arasındaki ilişkinin atanması.
5. İlişki Açıklama
Klinik varlıkları tanımlayıp açıklama ekledikten sonra varlıklar arasında ilgili ilişkiyi de atarız. İki veya daha fazla kavram arasında ilişkiler olabilir.
6. Beyanname Açıklama
Klinik varlıkları ve ilişkileri tanımlamanın yanı sıra, klinik varlıkların Durumunu, Olumsuzluğunu ve Konusunu da atayabiliriz.
7. Geçici Açıklama
Tıbbi bir kayıttan geçici varlıklara açıklama eklemek, hastanın yolculuğunun bir zaman çizelgesinin oluşturulmasına yardımcı olur. Belirli bir olayla ilişkili tarihe referans ve bağlam sağlar. İşte tarih birimleri - Teşhis tarihi, İşlem tarihi, İlaç başlangıç tarihi, İlaç bitiş tarihi, Radyasyon başlangıç tarihi, Radyasyon bitiş tarihi, Yatış tarihi, Taburcu tarihi, Konsültasyon tarihi, Not tarihi, Başlangıç.
8. Bölüm Açıklama
Sağlıkla ilgili belgelerin, görüntülerin veya verilerin farklı bölümlerinin veya bölümlerinin sistematik olarak düzenlenmesi, etiketlenmesi ve kategorize edilmesi sürecini ifade eder, yani belgeden ilgili bölümlerin açıklanması ve bölümlerin ilgili türlerine göre sınıflandırılması. Bu, klinik karar desteği, tıbbi araştırma ve sağlık hizmeti veri analizi gibi çeşitli amaçlar için kullanılabilen yapılandırılmış ve kolay erişilebilir bilgilerin oluşturulmasına yardımcı olur.
9. ICD-10-CM & CPT Kodlaması
Kılavuzlara göre ICD-10-CM ve CPT kodlarının açıklaması. Etiketlenen her tıbbi kod için, etiketleme kararını doğrulayan kanıtlar (metin parçacıkları) da kodla birlikte açıklanacaktır.
10. RXNORM Kodlaması
Yönergelere göre RXNORM kodlarının açıklaması. Etiketlenen her bir tıbbi kod için, etiketleme kararını doğrulayan kanıtlar (metin parçacıkları) da kodla birlikte açıklanacaktır.0
11. SNOMED Kodlama
Kılavuzlara göre SNOMED kodlarının açıklaması. Etiketlenen her tıbbi kod için, etiketleme kararını doğrulayan kanıtlar (metin parçacıkları) da kodla birlikte açıklanacaktır.
12. UMLS Kodlaması
Kılavuzlara göre UMLS kodlarının ek açıklaması. Etiketlenen her tıbbi kod için, etiketleme kararını doğrulayan kanıtlar (metin parçacıkları) da kodla birlikte açıklanacaktır.
13. BT Taraması
Görüntü açıklaması hizmetimiz, ayrıntılı anatomik yapılara odaklanarak yapay zeka eğitimi için hassas etiketlemeye yönelik CT taramalarında uzmanlaşmıştır. Konunun uzmanları her görüntüyü yalnızca incelemekle kalmıyor, aynı zamanda birinci sınıf doğruluk için eğitim de veriyor. Bu titiz süreç, teşhis araçlarının geliştirilmesine yardımcı olur.
14. MRG
MRI görüntüsüne açıklama ekleme hizmetimiz, yapay zeka teşhislerine ince ayar yapar. Konu uzmanlarımız teslimattan önce her taramayı en yüksek hassasiyet için eğitir ve inceler. Yapay zeka modeli eğitimini geliştirmek için MRI taramalarını doğru bir şekilde etiketliyoruz. Bu süreç anormallikleri ve yapıları tespit etmelerine yardımcı olur. Hizmetlerimizle tıbbi değerlendirmelerde ve tedavi planlarında doğruluğu artırın.
15. XRAY
X-ışını görüntü açıklaması yapay zeka teşhisini keskinleştirir. Uzmanlarımız kırıkları ve anormallikleri doğru bir şekilde tespit ederek her görüntüyü özenle etiketler. Ayrıca müşteriye teslimattan önce bu etiketleri en üst düzeyde doğruluk için eğitiyor ve inceliyorlar. Yapay zekanızı geliştirmek ve daha iyi tıbbi görüntüleme analizi elde etmek için bize güvenin.
Başarı Öyküleri
Klinik Sigorta Şerhi
Ön izin süreci, sağlık hizmeti sağlayıcıları ve ödeme yapanlar arasında bağlantı kurmada ve tedavilerin kurallara uygun olmasını sağlamada kilit öneme sahiptir. Tıbbi kayıtlara açıklama eklemek bu sürecin optimize edilmesine yardımcı oldu. Standartları takip ederken belgeleri sorularla eşleştirerek müşteri iş akışlarını geliştirdi.
Sorun: Sağlık hizmeti verilerinin hassasiyeti göz önüne alındığında, 6,000 tıbbi vakanın ek açıklamasının katı bir zaman çizelgesi içinde doğru bir şekilde yapılması gerekiyordu. Kaliteli açıklamaların ve uyumluluğun sağlanması için güncellenmiş klinik kılavuzlara ve HIPAA gibi gizlilik düzenlemelerine sıkı sıkıya bağlı kalınması gerekiyordu.
Çözüm: Tıbbi belgeleri klinik anketlerle ilişkilendirerek 6,000'den fazla tıbbi vakaya açıklama ekledik. Bu, klinik kılavuzlara bağlı kalarak kanıtları yanıtlara titizlikle bağlamayı gerektiriyordu. Ele alınan temel zorluklar, büyük bir veri seti için sıkı teslim tarihleri ve sürekli gelişen klinik standartlarla uğraşmaktı.
Güvenilir Tıbbi Ek Açıklama Ortağınız olarak Shaip'i seçmeniz için nedenler
İnsanlar
Özel ve eğitimli ekipler:
- Veri Oluşturma, Etiketleme ve Kalite Güvencesi için 30,000'den fazla ortak çalışan
- Yetkili Proje Yönetim Ekibi
- Deneyimli Ürün Geliştirme Ekibi
- Yetenek Havuzu Tedarik ve Yerleştirme Ekibi
süreci
En yüksek süreç verimliliği aşağıdakilerle sağlanır:
- Sağlam 6 Sigma Aşama Kapısı Süreci
- 6 Sigma kara kuşaktan oluşan özel bir ekip – Kilit süreç sahipleri ve Kalite uyumluluğu
- Sürekli İyileştirme ve Geri Bildirim Döngüsü
Platform
Patentli platform şu avantajlara sahiptir:
- Web tabanlı uçtan uca platform
- Kusursuz Kalite
- Daha hızlı TAT
- Sorunsuz Teslimat
Neden Shaip?
Adanmış Takım
Veri bilimcilerinin zamanlarının %80'inden fazlasını veri hazırlamaya harcadıkları tahmin edilmektedir. Dış kaynak kullanımı ile ekibiniz, adlandırılmış varlık tanıma veri kümelerini toplamanın sıkıcı kısmını bize bırakarak sağlam algoritmaların geliştirilmesine odaklanabilir.
ölçeklenebilirlik
Ortalama bir ML modeli, şirketlerin diğer ekiplerden kaynak çekmesini gerektiren büyük miktarda adlandırılmış veri kümesinin toplanmasını ve etiketlenmesini gerektirir. Bizim gibi ortaklarla, işletmeniz büyüdükçe kolayca ölçeklenebilen alan uzmanları sunuyoruz.
Daha iyi kalite
Her gün ve her gün açıklama ekleyen özel alan uzmanları, herhangi bir gün, yoğun programlarında açıklama görevlerini barındırması gereken bir ekibe kıyasla daha üstün bir iş çıkarır. Söylemeye gerek yok, daha iyi çıktı ile sonuçlanır.
Operasyonel Mükemmellik
Kanıtlanmış veri kalitesi güvence sürecimiz, teknoloji doğrulamalarımız ve QA'nın çoklu aşamaları, beklentileri aşan, sınıfının en iyisi kaliteyi sunmamıza yardımcı olur.
Gizlilikle Güvenlik
Gizliliği sağlamak için müşterilerimizle çalışırken gizlilikle en yüksek veri güvenliği standartlarını korumak için sertifikalandırılmıştır.
Rekabetçi fiyatlandırma
Nitelikli işçi ekiplerini seçme, eğitme ve yönetme konusunda uzmanlar olarak, projelerin bütçe dahilinde teslim edilmesini sağlayabiliriz.
Önerilen Kaynaklar
Blog
Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER) – Konsept, Türler
Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER), birinci sınıf makine öğrenimi ve NLP modelleri geliştirmenize yardımcı olur. Bu süper bilgilendirici gönderide NER kullanım durumları, örnekler ve çok daha fazlasını öğrenin.
Blog
Bir Healthcare Labeling Co.'yu Tutmadan Önce Sormanız Gereken 5 Soru
Kaliteli eğitim sağlık hizmeti veri seti, yapay zeka tabanlı tıbbi modelin sonucunu iyileştirir. Ancak doğru sağlık hizmeti veri etiketleme hizmetleri sağlayıcısı nasıl seçilir?
Blog
Sağlıkta Veri Toplama ve Açıklamanın Rolü
Sağlık hizmetlerinin temelini oluşturan verilerle, rolünü, gerçek dünyadaki uygulamalarını ve zorluklarını anlamamız gerekiyor. Öğrenmek için okumaya devam edin…
Karmaşık projeler için Sağlık Hizmetleri Açıklama Uzmanları mı arıyorsunuz?
Benzersiz AI/ML çözümünüz için veri kümesini nasıl toplayabileceğimizi ve açıklama ekleyebileceğimizi öğrenmek için şimdi bize ulaşın
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Adlandırılmış Varlık Tanıma, Doğal Dil İşleme'nin bir parçasıdır. NER'nin birincil amacı, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri işlemek ve bu adlandırılmış varlıkları önceden tanımlanmış kategorilerde sınıflandırmaktır. Bazı yaygın kategoriler ad, konum, şirket, zaman, parasal değerler, etkinlikler ve daha fazlasını içerir.
Özetle, NER şunlarla ilgilenir:
Adlandırılmış varlık tanıma/algılama – Bir belgedeki bir kelimeyi veya kelime dizisini tanımlama.
Adlandırılmış varlık sınıflandırması – Tespit edilen her varlığın önceden tanımlanmış kategorilere sınıflandırılması.
Doğal Dil işleme, konuşma ve metinden anlam çıkarabilen akıllı makinelerin geliştirilmesine yardımcı olur. Makine Öğrenimi, bu akıllı sistemlerin büyük miktarlarda doğal dil veri kümeleri üzerinde eğitim vererek öğrenmeye devam etmesine yardımcı olur. Genel olarak, NLP üç ana kategoriden oluşur:
Dilin yapısını ve kurallarını anlama – Sözdizimi
Kelimelerin, metnin ve konuşmanın anlamlarını türetme ve ilişkilerini belirleme - Semantik
Konuşulan kelimeleri belirleme ve tanıma ve bunları metne dönüştürme – Konuşma
Önceden belirlenmiş bir varlık sınıflandırmasının yaygın örneklerinden bazıları şunlardır:
Kişi: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Lokasyon: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brezilya, Cambridge
Organizasyon: Samsung, Disney, Yale Üniversitesi, Google
Zaman: 15.35, 12,
NER sistemleri oluşturmaya yönelik farklı yaklaşımlar şunlardır:
Sözlük tabanlı sistemler
Kural tabanlı sistemler
Makine öğrenimi tabanlı sistemler
Kolaylaştırılmış Müşteri Desteği
Verimli İnsan Kaynakları
Basitleştirilmiş İçerik Sınıflandırması
Arama Motorlarını Optimize Etme
Doğru İçerik önerisi