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. Verilere erişim, kullanılabilir veri miktarını sınırlayan önemli ölçüde manuel müdahale gerektirir. Tıbbi alandaki metni anlamak, potansiyelini ortaya çıkarmak için terminolojisinin derinlemesine anlaşılmasını gerektirir. Shaip, AI motorlarını geniş ölçekte iyileştirmek için sağlık hizmetleri verilerine açıklama ekleme uzmanlığı 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 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
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.
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
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
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