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 Ner

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 notu imdada yetişiyor

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:

kârimizin %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

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 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:

Alan uzmanlığı

Faz 1: Teknik alan uzmanlığı (Proje kapsamını ve açıklama yönergelerini anlama)

Eğitim Kaynakları

Faz 2: Proje için uygun kaynakları eğitmek

Qa Belgeleri

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.

Klinik Varlık Açıklama
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 Nitelikleri
Vücut Ölçümü Nitelikleri

2.3 Vücut Ölçümü özellikleri

Tıbbi bir kayıtta vücut ölçülerine çoğunlukla nitelikleri eşlik eder. Çoğunlukla yaşamsal belirtilerden oluşur. Vücut ölçümünün çeşitli özelliklerini tanımlayabilir ve açıklayabiliriz.

3. İlişki Açıklama

Klinik varlıkları tanımlayıp açıklama ekledikten sonra varlıklar arasında ilgili ilişkiyi de atarız. İki veya daha fazla kavram arasında ilişkiler olabilir.

İlişki Açıklaması
Olumsuz Etki Açıklama

4. Olumsuz etki notu

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. PHI Kimlik Gizleme

PHI/PII tanımlama yeteneklerimiz, bir kişiyi doğrudan veya dolaylı olarak kişisel verilerine bağlayabilecek adlar ve sosyal güvenlik numaraları gibi hassas bilgilerin kaldırılmasını içerir. Bu, hastaların hak ettiği ve HIPAA'nın talep ettiği şeydir.

Serbest Metin Belgelerinin Kimliğini Gizleme
emir

6. Elektronik Tıbbi Kayıtlar (EMR'ler)

Tıp pratisyenleri, Elektronik Tıbbi Kayıtlardan (EMR'ler) ve doktor klinik raporlarından önemli bilgiler elde eder. Uzmanlarımız hastalık kayıtları, klinik deneyler ve sağlık hizmeti denetimlerinde kullanılabilecek karmaşık tıbbi metinleri ayıklayabilir.

7. Durum/Olumsuzlama/Konu

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

Durum-Olumsuzlama-Konu

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 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.

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.

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

Ülke: 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