Sağlık Hizmetleri Yapay Zekası için Veri Açıklaması

İnsan Gücüyle Çalışan Tıbbi Veri Ek Açıklamaları

Varlık çıkarma ve tanıma ile yapılandırılmamış verilerdeki karmaşık bilgilerin kilidini açın

Tıbbi veri açıklaması

Öne Çıkan Müşteriler

Ekipleri, dünya lideri yapay zeka ürünleri oluşturmaya teşvik etmek.

Amazon
Google
Microsoft
diş örgüsü

Keşfedilmemiş içgörüleri ortaya çıkarmak için yapılandırılmamış, karmaşık tıbbi verileri analiz etmeye yönelik artan bir talep var. Tıbbi veri açıklaması kurtarmaya geliyor.

Sağlık sektörü, teşhis ve tedavi alanındaki ilerlemeleri yönlendirerek yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamalarını güçlendirmek için büyük ölçüde doğru veri açıklamalarına güveniyor.

Sağlık alanındaki verilerin %80'i yapılandırılmamış olduğundan erişilemezdir. Verilere erişim önemli ölçüde manuel müdahale gerektirir ve bu da kullanılabilir veri miktarını sınırlar. Tıbbi alandaki metni anlamak, potansiyelini ortaya çıkarmak için terminolojisini derinlemesine anlamak gerektirir. Shaip, AI motorlarını ölçekte iyileştirmek için sağlık verilerini açıklama konusunda size uzmanlık sağlar. Tıbbi veri açıklaması, gelişmiş sağlık çözümlerini etkinleştirmede ve sağlık AI teknolojisinin gelişimini desteklemede önemli bir rol oynar. 

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

Makine öğrenimi algoritmalarında kullanılmak üzere tıbbi metinlerin açıklaması da dahil olmak üzere Tıbbi Veri açıklama hizmetleri sunuyoruz. Bu hizmetler, kuruluşların yapılandırılmamış tıbbi verilerdeki kritik bilgileri çıkarmasına yardımcı olur, yani Doktor notları, EHR kabul/taburcu özetleri, patoloji raporları vb., makinelerin belirli bir metinde veya görüntüde bulunan klinik varlıkları tanımlamasına yardımcı olur. Yetkili alan uzmanlarımız, bakım için içgörüleri yönlendirmeye yardımcı olmak üzere alan-özel içgörüler (yani semptomlar, hastalık, alerjiler ve ilaçlar) sunmanıza yardımcı olabilir.

Ayrıca bir metin belgesinde sunulan adlandırılmış varlıkları otomatik olarak tanımlayabilen ve sınıflandırabilen tescilli Medical NER API'leri (önceden eğitilmiş NLP modelleri) de sunuyoruz. Tıbbi NER API'leri, 20 milyondan fazla ilişki ve 1.7 milyondan fazla klinik konseptle özel bilgi grafiğinden yararlanır.

Gerçek dünya çözümü

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 kategorizasyonu, adlandırılmış varlık tanımlama, metin analizi ve tıbbi metinlerde tanılama ve anormallik tespiti için makine öğrenimi algoritmalarının eğitimi dahil olmak üzere doğal dil işleme (NLP) için farmasötik ve diğer sağlık kullanım örnekleri

Tıbbi Açıklama Hizmetleri

Tıbbi Açıklama hizmetlerimiz sağlık hizmetlerinde AI doğruluğunu güçlendirir. Uzmanlığımızı kullanarak AI modellerini eğitmek için tıbbi görüntüleri, metinleri ve sesleri titizlikle etiketleriz. Tıbbi uzmanlar ve sağlık profesyonelleri de dahil olmak üzere uzman ekibimiz, klinik doğruluğu ve uyumluluğu sağlamak için açıklama sürecini denetler ve doğrular. Bu modeller tanı, tedavi planlaması ve hasta bakımını iyileştirir. Gelişmiş tıbbi teknoloji uygulamaları için yüksek kaliteli, güvenilir veriler sağlayın. Tıbbi veri açıklamasında sıkı kalite ve uyumluluk standartlarını karşılamak için gereken önemli çabayı anlıyoruz. AI'nızın tıbbi yeterliliğini artırmak için bize güvenin.

Görüntü açıklaması

Görüntü Açıklaması

X-ışınları, BT taramaları ve MRI'lardan görsel verileri açıklayarak tıbbi AI'yı geliştirin. Tıbbi görüntü açıklaması ve görüntüleme açıklaması, sağlık AI sistemleri için yüksek kaliteli veri kümeleri oluşturmak üzere karmaşık tıbbi görüntülerin uzman odaklı etiketlenmesini içeren uzmanlaşmış süreçlerdir.

Görüntü açıklaması

Görüntü Etiketleme

Temel açıklama görevleri arasında görüntü sınıflandırması (görüntülere etiket atama), nesne tespiti (tümörler gibi nesneleri tanımlama ve yerini belirleme), görüntü segmentasyonu (görüntüleri anlamlı segmentlere ayırma) ve tıbbi görüntülerin hassas ve ayrıntılı açıklaması için segmentasyon maskeleri ve sınırlayıcı kutu kullanımı yer alır.

Video ek açıklaması

Video Açıklaması

Tıbbi görüntülerdeki sınıflandırmalar ve segmentasyonlarla AI öğrenimini keskinleştirin. İyileştirilmiş sağlık hizmeti sunumu ve teşhis için cerrahi AI ve hasta izlemenizi geliştirin. Açıklamalı tıbbi videolar, klinik uygulamalar için önemlidir ve hasta bakımında gerçek dünya kullanımını destekler

Metin Açıklama

Uzman tıbbi açıklayıcılar ve veri açıklayıcıları tarafından hazırlanan, uzmanca açıklanmış metin verileriyle tıbbi AI gelişimini kolaylaştırın. El yazısı notlardan sigorta raporlarına kadar geniş metin hacimlerini hızla ayrıştırın ve zenginleştirin. Sağlık hizmetleri ilerlemeleri için doğru ve eyleme dönüştürülebilir içgörüler sağlayın.

Tıbbi Kodlama

Çeşitli tıbbi merkezlerden toplanan verileri kullanarak, AI tıbbi kodlamasıyla tıbbi dokümantasyonu evrensel kodlara dönüştürerek kolaylaştırın. Tıbbi kayıt kodlamasında son teknoloji AI yardımı ile doğruluğu sağlayın, faturalama verimliliğini artırın ve sorunsuz sağlık hizmeti sunumunu destekleyin.

Ses Açıklaması

Tıbbi ses verilerini doğru bir şekilde açıklamak ve etiketlemek için NLP uzmanlığından yararlanın ve açıklama sürecine tıbbi uzmanları dahil edin. Sorunsuz klinik operasyonlar için ses destekli sistemler tasarlayın ve yapay zekayı çeşitli sesle etkinleştirilen sağlık ürünlerine entegre edin. Uzman ses verisi düzenlemesiyle tanısal hassasiyeti artırın.

Tıbbi Açıklama Süreci

Tıbbi veri açıklamasında, etiketleme süreci genellikle temel görüntü açıklaması görevleri için DICOM görüntüleyicileri de dahil olmak üzere özel açıklama araçlarını kullanır. DICOM görüntüleyicileri radyologlar tarafından rutin işlerde yaygın olarak kullanılsa da, özellikle makine öğrenimi ve derin öğrenme uygulamaları için veri hazırlarken doğru ve etkili etiketleme için gelişmiş açıklama araçları olmazsa olmazdır. Açıklama süreci genellikle bir müşterinin gereksinimine göre farklılık gösterir ancak büyük ölçüde şunları içerir:

Alan uzmanlığı

Faz 1: Teknik alan uzmanlığı (Kapsam ve ek açıklama yönergelerini anlayın)

Eğitim kaynakları

Faz 2: Proje için uygun kaynakları eğitmek

Kalite belgeleri

Faz 3: Açıklamalı belgelerin geri bildirim döngüsü ve kalite güvencesi

Tıbbi Açıklama Kullanım Durumları

Gelişmiş AI ve ML algoritmaları, çeşitli tıbbi süreçleri kullanarak sağlık hizmetlerini dönüştürüyor. Açıklamalı veriler, sağlık kuruluşlarının teşhis, hastalık tanımlama ve anormallik tespiti için doğru sağlık hizmeti AI modelleri geliştirmesini ve eğitmesini destekleyerek tıbbi uygulamalarda önemli bir rol oynuyor. Bu son teknoloji, sağlık hizmeti otomasyonunu mümkün kılarak gelişmiş verimlilik, hassasiyet ve hasta bakımı sağlıyor. Potansiyel etkilerini daha iyi anlamak için aşağıdaki kullanım durumlarını inceleyelim:

Radyoloji

Radyoloji

Radyoloji görüntü açıklama hizmetimiz AI tanılamalarını keskinleştirir ve ek bir uzmanlık katmanı içerir. Her X-ışını, MRI ve BT taraması titizlikle etiketlenir ve bir konu uzmanı tarafından incelenir. Bu açıklamalı görüntüler, radyoloji tanılamaları için makine öğrenimi modelleri ve ML modelleri eğitmek için eğitim verisi görevi görür. Eğitim ve incelemedeki bu ekstra adım anormallikleri ve hastalıkları tespit eder.

Kardiyoloji

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 hekimliği

Diş hekimliğindeki görüntü açıklama hizmetimiz, yapay zeka teşhis araçlarını geliştirmek için çeşitli tıbbi durumları belirlemeye odaklanarak diş görüntülerini etiketler. Diş çürüğünü, hizalama sorunlarını ve diğer diş rahatsızlıklarını doğru bir şekilde belirleyerek, KOBİ'lerimiz yapay zekayı güçlendirerek hasta sonuçlarını iyileştirir ve diş hekimlerine hassas tedavi planlaması ve erken teşhis konusunda destek olur.

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.

Klinik varlık ek açıklaması
Tıp özellikleri

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.

Laboratuvar veri özellikleri
Vücut ölçümü özellikleri

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

Genel tıbbi NER açıklamasının yanı sıra, onkoloji, radyoloji vb. gibi alan özel açıklamalar üzerinde de çalışabiliriz. Açıklama yapılabilecek onkolojiye özgü NER varlıkları şunlardır: Kanser sorunu, Histoloji, Kanser evresi, TNM evresi, Kanser derecesi, Boyut, Klinik durum, Tümör belirteci testi, Kanser ilacı, Kanser cerrahisi, Radyasyon, Çalışılan gen, Varyasyon kodu, Vücut bölgesi

Onkolojiye özel ek açıklama
Olumsuz etki açıklaması

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.

İlişki ek açıklaması

6. Beyanname Açıklama

Klinik varlıkları ve ilişkileri tanımlamanın yanı sıra, klinik varlıkların Durumunu, Olumsuzluğunu ve Konusunu da atayabiliriz.

Durum olumsuzluğu konusu

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.

Geçici açıklama
Bölüm açıklaması

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.

Icd-10-cm & cpt kodlaması
Rxnorm kodlaması

10. RXNORM Kodlaması

Kılavuzlara göre RXNORM kodlarının açıklaması. Etiketlenen her tıbbi kod için, etiketleme kararını destekleyen kanıtlar (metin parçacıkları) da kodla birlikte açıklanacaktır.

11. SNOMED Kodlama

Kılavuzlara göre SNOMED kodlarının açıklaması. Etiketlenen her tıbbi kod için, etiketleme kararını doğrulayan kanıtlar (metin parçacıkları) da kodla birlikte açıklanacaktır.

Snomed kodlama
Uml kodlaması

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.

MRI

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 verilerinin hassasiyeti göz önüne alındığında, 6,000 tıbbi vakanın açıklamasının sıkı bir zaman çizelgesi içinde doğru bir şekilde yapılması gerekiyordu. Özellikle klinik teşhislerin veri kümesi bütünlüğünü koruması ve düzenleyici gereklilikleri karşılaması için kritik öneme sahip olan kaliteli açıklamaların ve uyumluluğun sağlanması için güncellenmiş klinik yönergelere ve HIPAA gibi gizlilik düzenlemelerine sıkı bir şekilde uyulması 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.

Tıbbi veri açıklaması

Güvenilir Tıbbi Ek Açıklama Ortağınız olarak Shaip'i seçmeniz için nedenler

İnsanlar

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
Süreç

Süreç

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

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 kalite güvence sürecimiz, teknoloji doğrulamalarımız ve çok aşamalı QA'mız, beklentileri sıklıkla 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.

Kullanılabilirlik ve Teslimat

Verilerin, hizmetlerin ve çözümlerin yüksek ağ çalışma süresi ve zamanında teslimi.

Küresel İş Gücü

Bir kara ve deniz kaynakları havuzuyla, çeşitli kullanım durumları için gerektiği gibi ekipler oluşturabilir ve ölçeklendirebiliriz.

İnsanlar, Süreç ve Platform

Shaip, küresel iş gücü, güçlü platform ve 6 sigma siyah kuşakları tarafından tasarlanan operasyonel süreçlerin birleşimiyle en zorlu yapay zeka girişimlerinin başlatılmasına yardımcı oluyor.

Shaip bize ulaşın

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

  • Kaydolarak Shaip'e katılıyorum Gizlilik Politikası ve Kullanım Koşulları ve Shaip'ten B2B pazarlama iletişimi almak için onayımı verin.

Tıbbi veri açıklaması, sağlık hizmetlerinde yapay zeka modellerini eğitmek için tıbbi metin, görüntü, ses ve videoların etiketlenmesi sürecidir. Yapay zekanın karmaşık tıbbi bilgileri anlamasına ve işlemesine yardımcı olur.

Teşhis, tedavi planlaması ve hasta bakımını iyileştiren doğru yapay zeka modelleri oluşturmak için olmazsa olmazdır. Açıklamalı veriler, yapay zekanın hastalıkları tanımlamasına, tıbbi görüntüleri analiz etmesine ve klinik notları etkili bir şekilde yorumlamasına yardımcı olur.

Tıbbi veri açıklamaları metin (klinik notlar, elektronik kayıtlar), görüntüler (röntgenler, MR'lar, BT taramaları), ses (doktor dikteleri) ve video (cerrahi kayıtlar) içerir.