הערת נתונים עבור AI Healthcare
פתח מידע מורכב בנתונים לא מובנים עם מיצוי וזיהוי של ישות
לקוחות מוצגים
העצמת צוותים לבנות מוצרי AI מובילים בעולם.
80% מהנתונים בתחום הבריאות אינם מובנים, מה שהופך אותם לבלתי נגישים. גישה לנתונים דורשת התערבות ידנית משמעותית, המגבילה את כמות הנתונים הניתנים לשימוש. הבנת טקסט בתחום הרפואי דורשת הבנה מעמיקה של הטרמינולוגיה שלו כדי לפתוח את הפוטנציאל שלו. שייפ מספקת את המומחיות להוספת הערות לנתוני בריאות כדי לשפר מנועי AI בקנה מידה.
IDC, חברת אנליסטים:
בסיס קיבולת האחסון המותקן ברחבי העולם יגיע 11.7 זט-בייט in 2023
יבמ, גרטנר ו-IDC:
80% של הנתונים ברחבי העולם אינו מובנה, מה שהופך אותם למיושנים ובלתי שמישים.
פיתרון של עולם אמיתי
נתח נתונים כדי לגלות תובנות משמעותיות להכשרת מודלים של NLP עם הערת מידע רפואי
אנו מציעים שירותי הערת נתונים רפואיים המסייעים לארגונים לחלץ מידע קריטי בנתונים רפואיים לא מובנים, כלומר, הערות רופא, סיכומי קבלה/שחרור EHR, דוחות פתולוגיה וכו', המסייעים למכונות לזהות את הישויות הקליניות הקיימות בטקסט או בתמונה נתונה. מומחי הדומיינים המוסמכים שלנו יכולים לעזור לך לספק תובנות ספציפיות לתחום - כלומר, סימפטומים, מחלות, אלרגיות ותרופות, כדי לעזור לקדם תובנות לטיפול.
אנו מציעים גם ממשקי NER רפואיים קנייניים (דגמי NLP מאומנים מראש), שיכולים לזהות ולסווג אוטומטית את הישויות הנקובות המוצגות במסמך טקסט. ממשקי API של NER רפואיים ממנפים גרף ידע קנייני, עם יותר מ-20 מיליון מערכות יחסים ו-1.7 מיליון+ מושגים קליניים
מרישוי נתונים, ואיסוף, ועד הערות נתונים, שייפ סיפק אותך.
- ביאור והכנה של תמונות, סרטונים וטקסטים רפואיים, כולל רדיוגרפיה, אולטרסאונד, ממוגרפיה, סריקות CT, MRI וטומוגרפיה פליטת פוטון
- מקרי שימוש רפואיים ואחרים עבור עיבוד שפה טבעית (NLP), כולל סיווג טקסט רפואי, זיהוי ישות בשם, ניתוח טקסט וכו'.
תהליך ביאור רפואי
תהליך ההערה שונה בדרך כלל לדרישת הלקוח, אך הוא כולל בעיקר:
שלב 1: מומחיות בתחום הטכני (הבן הנחיות לגבי היקף והערות)
שלב 2: הכשרת משאבים מתאימים לפרויקט
שלב 3: מחזור משוב ו-QA של המסמכים המוערים
המומחיות שלנו
1. הכרה/ביאור ישות קלינית
כמות גדולה של נתונים וידע רפואיים זמינים ברשומות הרפואיות בעיקר בפורמט לא מובנה. Annotation של ישות רפואית מאפשרת לנו להמיר נתונים לא מובנים לפורמט מובנה.
2. הערת ייחוס
2.1 תכונות רפואה
תרופות ותכונותיהן מתועדות כמעט בכל תיק רפואי, המהווה חלק חשוב מהתחום הקליני. אנו יכולים לזהות ולציין את התכונות השונות של תרופות בהתאם להנחיות.
2.2 תכונות נתוני מעבדה
נתוני המעבדה מלווים בעיקר בתכונות שלהם בתיעוד רפואי. אנו יכולים לזהות ולהעיר את התכונות השונות של נתוני מעבדה בהתאם להנחיות.
2.3 תכונות מדידת גוף
מדידת הגוף מלווה בעיקר בתכונות שלהם בתיעוד רפואי. זה מורכב בעיקר מהסימנים החיוניים. אנו יכולים לזהות ולהעיר את התכונות השונות של מדידת הגוף.
3. ביאור NER ספציפי לאונקולוגיה
יחד עם הערת NER רפואית גנרית, אנו יכולים לעבוד גם על הערות ספציפיות לתחום כמו אונקולוגיה, רדיולוגיה וכו'. להלן ישויות ה-NER הספציפיות לאונקולוגיה שניתן להעיר עליהן - בעיית סרטן, היסטולוגיה, שלב סרטן, שלב TNM, דרגת סרטן, מימד, מצב קליני, בדיקת סמן גידול, רפואת סרטן, ניתוח סרטן, הקרנות, גן שנחקר, קוד וריאציה, אתר הגוף
4. אפקט שלילי NER & הערת יחסים
יחד עם זיהוי והערות של ישויות ומערכות יחסים קליניות מרכזיות, אנו יכולים גם להעיר את ההשפעות השליליות של תרופות או פרוצדורות מסוימות. ההיקף הוא כדלקמן: תיוג השפעות שליליות וגורמיהן. הקצאת הקשר בין ההשפעה השלילית לבין הגורם להשפעה.
5. ביאור מערכת יחסים
לאחר זיהוי והערות של ישויות קליניות, אנו גם מקצים קשר רלוונטי בין הישויות. קשרים עשויים להתקיים בין שני מושגים או יותר.
6. ביאור טענה
יחד עם זיהוי ישויות קליניות וקשרים, אנו יכולים גם להקצות את הסטטוס, השלילה והנושא של הישויות הקליניות.
7. ביאור זמני
הערת ישויות זמניות מתוך תיעוד רפואי, מסייעת בבניית ציר זמן של המסע של המטופל. הוא מספק התייחסות והקשר לתאריך המשויך לאירוע ספציפי. להלן גופי התאריך - תאריך אבחון, תאריך הליך, תאריך תחילת תרופה, תאריך סיום תרופה, תאריך תחילת קרינה, תאריך סיום קרינה, תאריך קבלה, תאריך שחרור, תאריך התייעצות, תאריך הערה, התחלה.
8. ביאור סעיף
זה מתייחס לתהליך של ארגון, תיוג וסיווג שיטתי של חלקים או חלקים שונים של מסמכים, תמונות או נתונים הקשורים לבריאות, כלומר, ביאור של סעיפים רלוונטיים מהמסמך וסיווג של החלקים לסוגיהם. זה עוזר ביצירת מידע מובנה ונגיש בקלות, שניתן להשתמש בו למטרות שונות כגון תמיכה בהחלטות קליניות, מחקר רפואי וניתוח נתוני בריאות.
9. קידוד ICD-10-CM & CPT
ביאור של קודי ICD-10-CM ו-CPT לפי ההנחיות. עבור כל קוד רפואי מסומן, הראיות (קטעי טקסט) המבססות את החלטת התיוג יצוינו גם יחד עם הקוד.
10. קידוד RXNORM
ביאור של קודי RXNORM לפי ההנחיות. עבור כל קוד רפואי מסומן, הראיות (קטעי טקסט) המבססות את החלטת התיוג יצוינו גם יחד עם הקוד.0
11. קידוד SNOMED
ביאור של קודי SNOMED לפי ההנחיות. עבור כל קוד רפואי מסומן, הראיות (קטעי טקסט) המבססות את החלטת התיוג יצוינו גם יחד עם הקוד.
12. קידוד UMLS
ביאור קודי UMLS לפי ההנחיות. עבור כל קוד רפואי מסומן, הראיות (קטעי טקסט) המבססות את החלטת התיוג יצוינו גם יחד עם הקוד.
סיבות לבחור את שייפ כשותף להערות רפואיות מהימן
אֲנָשִׁים
צוותים ייעודיים ומאומנים:
- 30,000+ משתפי פעולה ליצירת נתונים, תיוג ו- QA
- צוות ניהול פרויקטים מוסמך
- צוות פיתוח מוצרים מנוסה
- צוות בריכת כישרון ואנשי ספינה
התַהֲלִיך
יעילות התהליך הגבוהה ביותר מובטחת באמצעות:
- תהליך סיגמא שלב 6 חזק
- צוות ייעודי של 6 חגורות סיגמא שחורות - בעלי תהליכים מרכזיים ועמידה באיכות
- שיפור מתמשך ומשדר לולאה
פלטפורמה
הפלטפורמה המוגנת בפטנט מציעה יתרונות:
- פלטפורמת קצה לקצה מבוססת אינטרנט
- איכות ללא דופי
- מהיר יותר TAT
- משלוח חלק
משאבים מומלצים
בלוג
זיהוי ישות בשם (NER) - המושג, סוגים
זיהוי ישות בשם (NER) עוזר לך לפתח מודלים של למידת מכונה ו-NLP מהשורה הראשונה. למד מקרי שימוש, דוגמאות והרבה יותר של NER בפוסט הסופר אינפורמטיבי הזה.
בלוג
5 שאלות שכדאי לשאול לפני שאתם שוכרים חברת תיוג בריאות
מערך איכות הדרכה רפואי משפר את התוצאה של המודל הרפואי מבוסס בינה מלאכותית. אבל איך לבחור את ספק שירותי תיוג נתוני הבריאות הנכון?
בלוג
תפקיד איסוף הנתונים והערתם בתחום הבריאות
כשנתונים מניחים את הבסיס לשירותי בריאות, עלינו להבין את תפקידו, את ההטמעות והאתגרים בעולם האמיתי. המשך לקרוא כדי לגלות…
מחפש מומחי הערות בריאות לפרויקטים מורכבים?
צור איתנו קשר עכשיו כדי ללמוד כיצד אנו יכולים לאסוף ולהערות על מערך נתונים עבור פתרון ה-AI/ML הייחודי שלך
שאלות נפוצות (FAQ)
זיהוי ישות בשם הוא חלק מעיבוד שפה טבעית. המטרה העיקרית של NER היא לעבד נתונים מובנים ולא מובנים ולסווג את הישויות הנקובות הללו לקטגוריות מוגדרות מראש. כמה קטגוריות נפוצות כוללות שם, מיקום, חברה, זמן, ערכים כספיים, אירועים ועוד.
בקצרה, NER עוסק ב:
זיהוי/זיהוי ישות בשם - זיהוי מילה או סדרת מילים במסמך.
סיווג ישות בשם - סיווג כל ישות שזוהתה לקטגוריות מוגדרות מראש.
עיבוד שפה טבעית עוזר לפתח מכונות חכמות המסוגלות לחלץ משמעות מדיבור וטקסט. Machine Learning מסייע למערכות חכמות אלו להמשיך ללמוד על ידי אימון על כמויות גדולות של ערכות נתונים של שפה טבעית. באופן כללי, NLP מורכב משלוש קטגוריות עיקריות:
הבנת מבנה וחוקי השפה - תחביר
גזירת המשמעות של מילים, טקסט ודיבור וזיהוי היחסים ביניהם - סמנטיקה
זיהוי וזיהוי מילים מדוברות והפיכתן לטקסט - דיבור
כמה מהדוגמאות הנפוצות לסיווג ישות קבוע מראש הן:
אדם: מייקל ג'קסון, אופרה ווינפרי, ברק אובמה, סוזן סרנדון
מיקום: קנדה, הונולולו, בנגקוק, ברזיל, קיימברידג'
ארגון: סמסונג, דיסני, אוניברסיטת ייל, גוגל
זמן: 15.35, 12:XNUMX,
הגישות השונות ליצירת מערכות NER הן:
מערכות מבוססות מילונים
מערכות מבוססות כללים
מערכות מבוססות למידת מכונה
תמיכת לקוחות יעילה
משאבי אנוש יעילים
סיווג תוכן פשוט
אופטימיזציה של מנועי חיפוש
המלצת תוכן מדויקת