- Wat mir maachen
-
-
-
Spezialfäegkeeten
-
-
-
- Off-de-Regal Donnéeën
-
- Solutions
- Plattform
- Company
Spär komplex Informatioun an onstrukturéierten Donnéeën mat Entitéitsextraktioun an Unerkennung
Empowering Teams fir weltwäit féierend AI Produkter ze bauen.
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.
Déi weltwäit installéiert Basis vu Späicherkapazitéit wäert erreechen 11.7 Zettabyte in 2023
80% vun den Donnéeën op der ganzer Welt ass onstrukturéiert, sou datt se obsolet an onbrauchbar sinn.
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.
Vun Datelizenzéierung, a Sammlung, bis Datenannotatioun, Shaip huet Iech ofgedeckt.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Annotatiounsprozess ënnerscheet sech allgemeng vun engem Client seng Ufuerderung awer et beinhalt haaptsächlech:
Phase 1: Technesch Domain Expertise (Verstinn Ëmfang & Annotatioun Richtlinnen)
Phase 2: Training passende Ressourcen fir de Projet
Phase 3: Feedback Zyklus a QA vun den annotéierten Dokumenter
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:
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Zesumme mat generescher medizinescher NER Annotatioun kënne mir och op Domain spezifesch Annotatiounen wéi Onkologie, Radiologie, etc. Hei sinn d'Onkologiespezifesch NER Entitéiten déi annotéiert kënne ginn - Cancer Problem, Histology, Cancer stage, TNM stage, Cancer grade, Dimension, Clinical Status, Tumor Marker Test, Cancer Medicine, Cancer studyed Chirurgie,
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.
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.
Zesumme mat der Identifikatioun vun klineschen Entitéiten a Bezéiunge kënne mir och de Status, Negatioun an Thema vun de klineschen Entitéiten zouginn.
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.
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.
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.
Annotatioun vun RXNORM Coden no de Richtlinnen. Fir all markéiert medizinesche Code ginn d'Beweiser (Textschnëtt) déi d'Etikettéierungsentscheedung ënnersträichen och mat dem Code annotéiert.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Engagéiert an trainéiert Teams:
Déi héchste Prozesseffizienz gëtt geséchert mat:
Déi patentéiert Plattform bitt Virdeeler:
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.
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.
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.
Eise bewährte Datequalitéitssécherungsprozess, Technologievalidatiounen, a Multiple Etappe vu QA, hëlleft eis bescht-an-Klass Qualitéit ze liwweren déi dacks d'Erwaardungen iwwerschreift.
Mir sinn zertifizéiert fir déi héchste Standarde vun der Datesécherheet mat Privatsphär z'erhalen wärend mir mat eise Clienten schaffen fir Vertraulechkeet ze garantéieren
Als Experten am Curating, Training a Gestioun vun Teams vu qualifizéierten Aarbechter kënne mir garantéieren datt Projete bannent Budget geliwwert ginn.
Héich Netzwierk up-time & on-time Liwwerung vun Daten, Servicer & Léisungen.
Mat engem Pool vun Onshore & Offshore Ressourcen, kënne mir Teams bauen a skaléieren wéi néideg fir verschidde Benotzungsfäll.
Mat der Kombinatioun vun enger globaler Aarbechtskräfte, robuster Plattform, & operationelle Prozesser entworf vu 6 Sigma Schwaarze Gürtel, hëlleft Shaip déi schwieregst AI Initiativen ze lancéieren.
Named Entity Recognition (NER) hëlleft Iech Top-Notch Maschinnléieren & NLP Modeller z'entwéckelen. Léiert NER Benotzungsfäll, Beispiller a vill méi an dësem superinformative Post.
Qualitéit Training Gesondheetsversuergungsdates verbessert d'Resultat vum AI-baséierte medizinesche Modell. Awer wéi wielt de richtege Gesondheetsdaten Etikettéierungsserviceprovider?
Mat Daten déi d'Fundament fir d'Gesondheetsariichtung leeën, musse mir seng Roll, real-Welt Implementatiounen, & Erausfuerderunge verstoen. Weiderliesen fir erauszefannen ...
Kontaktéiert eis elo fir ze léieren wéi mir Dataset fir Är eenzegaarteg AI/ML Léisung sammelen an annotéieren
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