Varlık çıkarma ve tanıma ile yapılandırılmamış verilerdeki karmaşık bilgilerin kilidini açın
Ekipleri, dünya lideri yapay zeka ürünleri oluşturmaya teşvik etmek.
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.
Dünya çapında kurulu depolama kapasitesi tabanına ulaşacak 11.7 zettabayt in 2023
80% dünya genelindeki verilerin %XNUMX'i yapılandırılmamış, bu da onu eskimiş ve kullanılamaz hale getiriyor.
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.
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 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.
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.
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.
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
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.
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.
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 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:
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
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 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 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 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.
Tıbbi kayıtlarda büyük miktarda tıbbi veri ve bilgi, çoğunlukla yapılandırılmamış bir formatta mevcuttur. Tıbbi varlık Ek Açıklama, yapılandırılmamış verileri yapılandırılmış bir formata dönüştürmemizi sağlar.
2.1 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.
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
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.
Klinik varlıkları tanımlayıp açıklama ekledikten sonra varlıklar arasında ilgili ilişkiyi de atarız. İki veya daha fazla kavram arasında ilişkiler olabilir.
Klinik varlıkları ve ilişkileri tanımlamanın yanı sıra, klinik varlıkların Durumunu, Olumsuzluğunu ve Konusunu da atayabiliriz.
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.
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.
Kılavuzlara göre ICD-10-CM ve CPT kodlarının açıklaması. Etiketlenen her tıbbi kod için, etiketleme kararını doğrulayan kanıtlar (metin parçacıkları) da kodla birlikte açıklanacaktır.
Kılavuzlara göre RXNORM kodlarının açıklaması. Etiketlenen her tıbbi kod için, etiketleme kararını destekleyen kanıtlar (metin parçacıkları) da kodla birlikte açıklanacaktır.
Kılavuzlara göre SNOMED kodlarının açıklaması. Etiketlenen her tıbbi kod için, etiketleme kararını doğrulayan kanıtlar (metin parçacıkları) da kodla birlikte açıklanacaktır.
Kılavuzlara göre UMLS kodlarının ek açıklaması. Etiketlenen her tıbbi kod için, etiketleme kararını doğrulayan kanıtlar (metin parçacıkları) da kodla birlikte açıklanacaktır.
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 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.
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.
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.
Özel ve eğitimli ekipler:
En yüksek süreç verimliliği aşağıdakilerle sağlanır:
Patentli platform şu avantajlara sahiptir:
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.
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.
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.
Kanıtlanmış veri kalite güvence sürecimiz, teknoloji doğrulamalarımız ve çok aşamalı QA'mız, beklentileri sıklıkla aşan, sınıfının en iyisi kaliteyi sunmamıza yardımcı olur.
Gizliliği sağlamak için müşterilerimizle çalışırken gizlilikle en yüksek veri güvenliği standartlarını korumak için sertifikalandırılmıştır.
Nitelikli işçi ekiplerini seçme, eğitme ve yönetme konusunda uzmanlar olarak, projelerin bütçe dahilinde teslim edilmesini sağlayabiliriz.
Verilerin, hizmetlerin ve çözümlerin yüksek ağ çalışma süresi ve zamanında teslimi.
Bir kara ve deniz kaynakları havuzuyla, çeşitli kullanım durumları için gerektiği gibi ekipler oluşturabilir ve ölçeklendirebiliriz.
Shaip, küresel iş gücü, güçlü platform ve 6 sigma siyah kuşakları tarafından tasarlanan operasyonel süreçlerin birleşimiyle en zorlu yapay zeka girişimlerinin başlatılmasına yardımcı oluyor.
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.
Kaliteli eğitim sağlık hizmeti veri seti, yapay zeka tabanlı tıbbi modelin sonucunu iyileştirir. Ancak doğru sağlık hizmeti veri etiketleme hizmetleri sağlayıcısı nasıl seçilir?
Sağlık hizmetlerinin temelini oluşturan verilerle, rolünü, gerçek dünyadaki uygulamalarını ve zorluklarını anlamamız gerekiyor. Öğrenmek için okumaya devam edin…
Benzersiz AI/ML çözümünüz için veri kümesini nasıl toplayabileceğimizi ve açıklama ekleyebileceğimizi öğrenmek için şimdi bize ulaşın
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.
