Dateannotatioun fir Gesondheetsariichtung AI

Mënschlech ugedriwwen Medical Data Annotation

Spär komplex Informatioun an onstrukturéierten Donnéeën mat Entitéitsextraktioun an Unerkennung

Medizinesch Daten Annotatioun

Featured Clienten

Empowering Teams fir weltwäit féierend AI Produkter ze bauen.

Amazon
Google
Microsoft
Cogknit
Et gëtt eng ëmmer méi Nofro fir onstrukturéiert, komplex medizinesch Donnéeën ze analyséieren fir onentdeckt Abléck z'entdecken. Medizinesch Donnéeën Annotatioun kënnt zur Rettung

80% vun den Donnéeën am Gesondheetsberäich sinn onstrukturéiert, sou datt se onzougänglech sinn. Zougang zu den Donnéeën erfuerdert bedeitend manuell Interventioun, wat d'Quantitéit vun benotzbaren Donnéeën limitéiert. Text am medizinesche Beräich ze verstoen erfuerdert en déiwe Verständnis vu senger Terminologie fir säi Potenzial ze spären. Shaip bitt Iech d'Expertise fir Gesondheetsdaten ze annotéieren fir AI Motoren op Skala ze verbesseren.

IDC, Analyst Firma:

Déi weltwäit installéiert Basis vu Späicherkapazitéit wäert erreechen 11.7 Zettabyte in 2023

IBM, Gartner & IDC:

80% vun den Donnéeën op der ganzer Welt ass onstrukturéiert, sou datt se obsolet an onbrauchbar sinn. 

Real-World Léisung

Analyséiert Daten fir sënnvoll Abléck ze entdecken fir NLP Modeller mat Medical Text Data Annotation ze trainéieren

Mir bidden Medical Data Annotation Services déi Organisatiounen hëllefen kritesch Informatioun an onstrukturéierten medizineschen Donnéeën ze extrahieren, dh Dokternotizen, EHR Entrée / Entlooss Zesummefaassungen, Pathologie Berichter, etc., déi Maschinnen hëllefen déi klinesch Entitéiten ze identifizéieren déi an engem bestëmmten Text oder Bild present sinn. Eis credentialiséiert Domain Experten kënnen Iech hëllefen Domain-spezifesch Abléck ze liwweren - dh Symptomer, Krankheet, Allergien, & Medikamenter, fir ze hëllefen Abléck fir Pfleeg ze féieren.

Mir bidden och propriétaire Medical NER APIs (pre-trainéiert NLP Modeller), déi déi benannt Entitéiten, déi an engem Textdokument presentéiert ginn, automatesch identifizéieren & klassifizéieren. Medizinesch NER APIs profitéieren propriétaire Wëssensgrafik, mat 20M+ Bezéiungen & 1.7M+ klinesch Konzepter

Real-Welt Léisung

Vun Datelizenzéierung, a Sammlung, bis Datenannotatioun, Shaip huet Iech ofgedeckt.

  • Annotatioun a Virbereedung vu medizinesche Biller, Videoen an Texter, dorënner Radiographie, Ultraschall, Mammographie, CT Scans, MRIs, a Photonemissiounstomographie
  • Pharmazeutesch an aner Gesondheetsverbrauchsfäll fir natierlech Sproochveraarbechtung (NLP), inklusiv medizinesch Textkategoriséierung, genannt Entitéit Identifikatioun, Textanalyse, etc.

Medical Annotation Services

Eis Medical Annotation Services erméiglechen AI Genauegkeet an der Gesondheetsariichtung. Mir markéieren medizinesch Biller, Texter, an Audio virsiichteg, mat eiser Expertise fir AI Modeller ze trainéieren. Dës Modeller verbesseren Diagnostik, Behandlungsplanung a Patientefleeg. Sécherstellen héich-Qualitéit, zouverlässeg Donnéeën fir fortgeschratt medezinesch Technologie Uwendungen. Vertrau eis fir Är AI hir medizinesch Fäegkeet ze verbesseren.

Bild Annotatioun

Bild Annotatioun

Verbessert medizinesch AI andeems Dir visuell Daten aus Röntgenstrahlen, CT Scans an MRIs annotéiert. Vergewëssert Iech datt AI Modeller exzellent an der Diagnostik a Behandlung funktionnéieren, guidéiert vun Expertdatenetikett. Kritt besser Patienteresultater mat superieure Imaging Abléck.

Video Annotatioun

Video Annotatioun

Advance AI an der Gesondheetsariichtung mat detailléierter Videoannotatioun. Schärft AI Léieren mat Klassifikatiounen a Segmentatiounen a medizinesche Footage. Verbessert Är chirurgesch AI a Patient Iwwerwachung fir eng verbessert Gesondheetsversuergung an Diagnostik.

Text Annotatioun

Streamline medizinesch AI Entwécklung mat Expert annotéiert Textdaten. Schnell analyséiert a beräichert grouss Textbänn, vu handgeschriwwenen Notizen bis Versécherungsberichter. Sécherstellen präzis an handlungsfäeg Abléck fir d'Fortschrëtter vun der Gesondheetsariichtung.

Audio Annotatioun

Benotzt NLP Expertise fir medizinesch Audiodaten korrekt ze annotéieren an ze markéieren. Maacht Stëmm-assistéiert Systemer fir nahtlos klinesch Operatiounen an integréiert AI a verschidde Stëmm-aktivéiert Gesondheetsprodukter. Verbessert diagnostesch Präzisioun mat Expert Audiodaten Curation.

Medizinesch Kodéierung

Streamline medizinesch Dokumentatioun andeems se se an universell Coden mat AI medizinesch Kodéierung ëmgewandelt ginn. Assuréiert Genauegkeet, verbessert d'Billéierungseffizienz, an ënnerstëtzen eng nahtlos Gesondheetsserviceliwwerung mat modernsten AI Assistenz am medizinesche Rekordkodéierung.

Medical Annotation Prozess

Annotatiounsprozess ënnerscheet sech allgemeng vun engem Client seng Ufuerderung awer et beinhalt haaptsächlech:

Domain Expertise

Phase 1: Technesch Domain Expertise (Verstinn Ëmfang & Annotatioun Richtlinnen)

Training Ressourcen

Phase 2: Training passende Ressourcen fir de Projet

Qa Dokumenter

Phase 3: Feedback Zyklus a QA vun den annotéierten Dokumenter

Medizinesch Annotatioun Benotzungsfäll

Fortgeschratt AI an ML Algorithmen transforméiere Gesondheetsariichtung andeems verschidde medizinesch Prozesser benotzt ginn. Dës modernste Technologien erméiglechen d'Gesondheetsautomatiséierung, wat zu enger verstäerkter Effizienz, Präzisioun a Patientefleeg féiert. Fir hire potenziellen Impakt besser ze verstoen, loosst eis déi folgend Benotzungsfäll entdecken:

Radiologie

Radiologie

Eis Radiologie Bild Annotatiounsservice schärft AI Diagnostik an enthält eng zousätzlech Schicht vun Expertise. All Röntgen-, MRI- an CT-Scan ass suergfälteg markéiert a vun engem Thema Expert iwwerpréift. Dësen extra Schrëtt am Training an Iwwerpréiwung erhéicht d'Fäegkeet vun der AI fir Abnormalitéiten a Krankheeten z'entdecken. Et verbessert d'Genauegkeet virun der Liwwerung un eise Clienten.

Kardiologie

Kardiologie

Eis Kardiologie-fokusséiert Bildannotatioun schärft AI Diagnostik. Mir bréngen Kardiologiesexperten an déi komplex Häerz-relatéiert Biller markéieren an eis AI Modeller trainéieren. Ier mir Daten un d'Clientë schécken, iwwerpréiwen dës Spezialisten all Bild fir eng Top-Notch Genauegkeet ze garantéieren. Dëse Prozess erméiglecht AI fir Häerzbedéngungen méi präzis z'entdecken.

Dentistry

Dentistry

Eise Bildannotatiounsservice an der Zänndokter markéiert Zännbildmaterial fir AI diagnostesch Tools ze verbesseren. Duerch präzis Zerfall, Ausriichtungsprobleemer an aner Zännbedéngungen z'identifizéieren, erméiglechen eis PMEen AI fir Patienteresultater ze verbesseren an Zänndokteren a präzis Behandlungsplanung a fréizäiteg Detektioun z'ënnerstëtzen.

Eis Expertise

1. Klinesch Entitéit Unerkennung / Annotatioun

Eng grouss Quantitéit vun medezinesch Donnéeën a Wëssen ass an de medezinesch records haaptsächlech an engem onstrukturéierten Format verfügbar. Medizinesch Entitéit Annotatioun erlaabt eis onstrukturéiert Daten an e strukturéiert Format ze konvertéieren.

Klinesch Entitéit Annotatioun
Medezin Attributer

2. Attributioun Annotatioun

2.1 Medezin Attributer

Medikamenter an hir Attributer sinn a bal all medizinesche Rekord dokumentéiert, wat e wichtege Bestanddeel vum klineschen Domän ass. Mir kënnen déi verschidden Attributer vun Medikamenter no Richtlinnen identifizéieren an annotéieren.

2.2 Labo Data Attributer

Labodaten gi meeschtens vun hiren Attributer an engem medizinesche Rekord begleet. Mir kënnen déi verschidden Attributer vu Labodaten no Richtlinnen identifizéieren an annotéieren.

Labo Daten Attributer
Kierpermiessungsattributer

2.3 Kierper Mooss Attributer

Kierpermessung gëtt meeschtens vun hiren Attributer an engem medizinesche Rekord begleet. Et besteet meeschtens aus de vital Schëlder. Mir kënnen déi verschidden Attributer vun der Kierpermiessung identifizéieren an annotéieren.

3. Onkologie Spezifesch NER Annotatioun

Zesumme mat generescher medizinescher NER Annotatioun kënne mir och op Domain spezifesch Annotatiounen wéi Onkologie, Radiologie, etc. Hei sinn d'Onkologie spezifesch NER Entitéiten déi annotéiert kënne ginn - Cancer Problem, Histology, Cancer stage, TNM stage, Cancer grade, Dimension, Klinesch Status, Tumormarkertest, Kriibsmedizin, Kriibschirurgie, Stralung, Gen studéiert, Variatiounscode, Kierperplaz

Onkologie spezifesch Ner Annotatioun
Negativ Effekt Annotatioun

4. Negativ Effekt NER & Relatioun Annotatioun

Zesumme mat der Identifikatioun an Annotatioun vun grouss klineschen Entitéiten a Relatiounen, kënne mir och déi negativ Auswierkunge vu bestëmmten Drogen oder Prozeduren annotéieren. Den Ëmfang ass wéi follegt: Etikettéieren negativ Effekter an hir causative Agenten. Assignéieren d'Relatioun tëscht dem negativen Effekt an der Ursaach vum Effekt.

5. Relatioun Annotatioun

Nodeems mir klinesch Entitéite identifizéiert an annotéieren, ginn mir och eng relevant Relatioun tëscht den Entitéiten zou. Relatiounen kënnen tëscht zwee oder méi Konzepter existéieren.

Relatioun Annotatioun

6. Behaaptung Annotatioun

Zesumme mat der Identifikatioun vun klineschen Entitéiten a Bezéiunge kënne mir och de Status, Negatioun an Thema vun de klineschen Entitéiten zouginn.

Status-Negatioun-Betreff

7. Temporär Annotatioun

Annotéieren temporär Entitéite vun engem medezinesche Rekord, hëlleft eng Timeline vun der Rees vum Patient ze bauen. Et gëtt Referenz a Kontext op den Datum verbonne mat engem spezifeschen Event. Hei sinn d'Datum Entitéiten - Diagnos Datum, Prozedur Datum, Medikament Startdatum, Medikament Enn Datum, Stralung Startdatum, Stralung Enn Datum, Datum vun Entrée, Datum vun Entladung, Datum vun Consultatioun, Note Datum, Ufank.

Temporär Annotatioun
Sektioun Annotatioun

8. Sektioun Annotatioun

Et bezitt sech op de Prozess fir systematesch z'organiséieren, ze etikettéieren an ze kategoriséieren verschidde Sektiounen oder Deeler vu Gesondheetsversécherungsdokumenter, Biller oder Daten, dh Annotatioun vun relevante Sektiounen aus dem Dokument a Klassifikatioun vun de Sektiounen an hir jeweileg Aarte. Dëst hëlleft fir strukturéiert a liicht zougänglech Informatioun ze kreéieren, déi fir verschidden Zwecker benotzt kënne ginn wéi klinesch Entscheedungssupport, medizinesch Fuerschung, a Gesondheetsdatenanalyse.

9. ICD-10-CM & CPT Kodéierung

Annotatioun vun ICD-10-CM an CPT Coden no de Richtlinnen. Fir all markéiert medizinesche Code ginn d'Beweiser (Textschnëtt) déi d'Etikettéierungsentscheedung ënnersträichen och mat dem Code annotéiert.

Icd-10-cm & cpt coding
Rxnorm Kodéierung

10. RXNORM Kodéierung

Annotatioun vun RXNORM Coden no de Richtlinnen. Fir all markéierte medizinesche Code ginn d'Beweiser (Textschnëtt) déi d'Etikettéierungsentscheedung ënnersträichen och zesumme mam Code annotéiert.0

11. SNOMED Kodéierung

Annotatioun vu SNOMED Coden no de Richtlinnen. Fir all markéiert medizinesche Code ginn d'Beweiser (Textschnëtt) déi d'Etikettéierungsentscheedung ënnersträichen och mat dem Code annotéiert.

Snomed Kodéierung
Umls coding

12. UMLS Kodéierung

Annotatioun vun UMLS Coden no de Richtlinnen. Fir all markéiert medizinesche Code ginn d'Beweiser (Textschnëtt) déi d'Etikettéierungsentscheedung ënnersträichen och mat dem Code annotéiert.

13. CT Scan

Eise Bildannotatiounsservice spezialiséiert op CT Scans fir präzis Etikettéierung fir AI Training mat engem schaarfen Fokus op detailléiert anatomesch Strukturen. Thema Experten net nëmmen iwwerpréiwen, mee trainéieren och op all Bild fir Top-Notch Genauegkeet. Dëse virsiichtege Prozess hëlleft bei der Entwécklung vun diagnostesche Tools.

Här

14. MÉI

Eise MRI Bildannotatiounsservice feinstemmt AI Diagnostik. Eis Themenexperten trainéieren an iwwerpréiwen all Scan fir déi bescht Präzisioun virun der Liwwerung. Mir markéieren MRI Scans präzis fir AI Modell Training ze verbesseren. Dëse Prozess hëlleft hinnen Anomalien a Strukturen ze identifizéieren. Boost Genauegkeet a medizinesche Bewäertungen a Behandlungspläng mat eise Servicer.

15. XRAY

Röntgenbildannotatioun schärft AI Diagnostik. Eis Experten markéieren all Bild mat Suergfalt andeems se Frakturen an Anomalie präzis identifizéieren. Si trainéieren an iwwerpréiwen och dës Etiketten fir Top Genauegkeet virum Client Liwwerung. Vertrau eis fir Är AI ze raffinéieren a besser medizinesch Imaging Analyse ze kréien.

Success Stories

Klinesch Versécherung Annotatioun

De Viraus Autorisatiounsprozess ass Schlëssel fir d'Verbindung vu Gesondheetsbetreiber, Bezueler a sécherzestellen datt d'Behandlungen Richtlinnen befollegen. Annotéieren medizinesch records gehollef dëse Prozess ze optimiséieren. Et huet Dokumenter mat Froen ugepasst wärend Standarden gefollegt hunn, Client Workflows verbesseren.

Problem: Annotatioun vu 6,000 medizinesche Fäll hu misse bannent enger strikter Timeline präzis gemaach ginn, well d'Gesondheetsdatenempfindlechkeet. Strikt Anhale vun aktualiséierten klineschen Richtlinnen a Privatsphärreglementer wéi HIPAA war gebraucht fir Qualitéitsannotatiounen a Konformitéit ze garantéieren.

Léisung: Mir hunn iwwer 6,000 medizinesch Fäll annotéiert, medizinesch Dokumenter mat klineschen Questionnaire korreléiert. Dëst erfuerdert virsiichteg Beweiser mat Äntwerten ze verbannen, wärend Dir un de klineschen Richtlinnen halen. Schlëssel Erausfuerderunge adresséiert waren enk Deadline fir e grousst Datesaz a sech mat kontinuéierlech evoluéierende klineschen Standarden ëmzegoen.

Medizinesch Daten Annotatioun

Grënn fir Shaip als Äre vertrauenswürdege Medical Annotation Partner ze wielen

Leit

Leit

Engagéiert an trainéiert Teams:

  • 30,000+ Kollaborateure fir Dateschafung, Label & QA
  • Credential Project Management Team
  • Erlieft Produkt Entwécklung Team
  • Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Prozess

Prozess

Déi héchste Prozesseffizienz gëtt geséchert mat:

  • Robust 6 Sigma Stage-Gate Prozess
  • En engagéierten Team vu 6 Sigma Schwaarze Gürtel - Schlësselprozessbesëtzer & Qualitéitskonformitéit
  • Kontinuéierlech Verbesserung & Feedback Loop
Plattform

Plattform

Déi patentéiert Plattform bitt Virdeeler:

  • Web-baséiert Enn-zu-Enn Plattform
  • Impeccable Qualitéit
  • Méi séier TAT
  • Nahtlos Liwwerung

Firwat Shaip?

Team dedicéieren

Et gëtt geschat datt Datewëssenschaftler iwwer 80% vun hirer Zäit an der Datepräparatioun verbréngen. Mat Outsourcing kann Äert Team sech op d'Entwécklung vu robusten Algorithmen konzentréieren, deen langweilegen Deel vun der Sammelen vun den genannten Entitéitserkennungsdatesets un eis hannerloossen.

Skalierbarkeet

En duerchschnëttleche ML Modell erfuerdert d'Sammlung an d'Tagéiere vu grousse Stécker vun benannten Datesätz, wat Firme erfuerdert Ressourcen vun aneren Teams z'erreechen. Mat Partner wéi eis, bidde mir Domain Experten déi liicht skaléiert kënne ginn wéi Äert Geschäft wiisst.

Besser Qualitéit

Engagéierten Domain Experten, déi Dag-an-Dag-Out annotéieren wäerten - all Dag - eng super Aarbecht maachen am Verglach zu engem Team, dat Annotatiounsaufgaben an hire beschäftegten Zäitplang muss ophuelen. Natierlech ze soen, et resultéiert zu engem besseren Output.

Operational Excellence

Eis bewährte Datequalitéitssécherungsprozess, Technologievalidatiounen, a Multiple Etappe vu QA, hëlleft eis bescht-an-Klass Qualitéit ze liwweren déi dacks d'Erwaardungen iwwerschreift.

Sécherheet mat Privatsphär

Mir sinn zertifizéiert fir déi héchste Standarde vun der Datesécherheet mat Privatsphär z'erhalen wärend mir mat eise Clienten schaffen fir Vertraulechkeet ze garantéieren

Competitive Pricing

Als Experten am Curating, Training a Gestioun vun Teams vu qualifizéierten Aarbechter kënne mir garantéieren datt Projete bannent Budget geliwwert ginn.

Shaip kontaktéiert eis

Dir sicht Gesondheetsannotatiounsexperten fir komplex Projeten?

Kontaktéiert eis elo fir ze léieren wéi mir Dataset fir Är eenzegaarteg AI/ML Léisung sammelen an annotéieren

  • Andeems Dir Iech registréiert, sinn ech mam Shaip averstanen Gréisst vun der Datei an Konditioune vum Service a gitt meng Zoustëmmung fir B2B Marketing Kommunikatioun vu Shaip ze kréien.

Named Entity Recognition ass en Deel vun der Natural Language Processing. D'Haaptziel vum NER ass strukturéiert an onstrukturéiert Donnéeën ze veraarbechten an dës benannt Entitéiten a virdefinéierte Kategorien ze klassifizéieren. E puer gemeinsam Kategorien enthalen Numm, Standuert, Firma, Zäit, monetär Wäerter, Eventer a méi.

An enger Nossschuel beschäftegt NER sech mat:

Benannt Entitéit Unerkennung / Detektioun - e Wuert oder eng Serie vu Wierder an engem Dokument z'identifizéieren.

Benannt Entitéitsklassifikatioun - Klassifikatioun vun all entdeckten Entitéit a virdefinéierte Kategorien.

Natierlech Sproochveraarbechtung hëlleft intelligent Maschinnen z'entwéckelen déi fäeg sinn Bedeitung aus Ried an Text ze extrahieren. Machine Learning hëlleft dës intelligent Systemer weider ze léieren andeems se op grouss Quantitéiten vun natierleche Sproochdatensetze trainéieren. Allgemeng besteet NLP aus dräi Haaptkategorien:

D'Struktur an d'Regele vun der Sprooch verstoen - Syntax

D'Bedeitung vu Wierder ofgeleet, Text, a Ried an hir Relatiounen z'identifizéieren - Semantik

Gesprochene Wierder z'identifizéieren an z'erkennen an se an Text ze transforméieren - Ried

E puer vun den allgemenge Beispiller vun enger virbestëmmter Entitéitskategoriséierung sinn:

Persoun: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon

location: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brasilien, Cambridge

Organisatioun: Samsung, Disney, Yale University, Google

Zäit: 15.35, 12 Uhr,

Déi verschidde Approche fir NER Systemer ze kreéieren sinn:

Wierderbuch-baséiert Systemer

Regel-baséiert Systemer

Maschinn Léieren-baséiert Systemer

Streamlined Clientssupport

Effikass Mënschlech Ressourcen

Vereinfacht Inhalt Klassifikatioun

Sichmotoren optimiséieren

Genau Inhalt Empfehlung