-
-
החברה
פתח מידע מורכב בנתונים לא מובנים עם מיצוי וזיהוי של ישות
ביאור נתונים רפואיים הוא תהליך של תיוג טקסט קליני, תמונות רפואיות, אודיו ווידאו, באמצעות מומחים בתחום, כך שמודלים של בינה מלאכותית יכולים לזהות במדויק ישויות קליניות, אבחנות ואנטומיה. אנו מציעים ביאור נתונים רפואיים תואמי HIPAA בתחומי הרדיולוגיה, האונקולוגיה, הקרדיולוגיה ו-NLP קליני, ועוזרים לארגונים לחלץ מידע קריטי מנתונים לא מובנים כגון רישומי רופא, סיכומי EHR ודוחות פתולוגיה. מומחי התחום המוסמכים שלנו מספקים תובנות לגבי תסמינים, מחלות, אלרגיות ותרופות, מגובה בגרף ידע קנייני של יותר מ-20 מיליון קשרים ויותר מ-1.7 מיליון מושגים קליניים. מרישוי ואיסוף נתונים ועד ביאור, Shaip דואגת לכם.
שירותי ההערות הרפואיות שלנו מעצימים את דיוק הבינה המלאכותית בתחום הבריאות. אנו מתייגים בקפידה תמונות, טקסטים ושמע רפואיים, ומשתמשים במומחיות שלנו כדי להכשיר מודלים של בינה מלאכותית. צוות המומחים שלנו, הכולל מומחים רפואיים ואנשי מקצוע בתחום הבריאות, מפקח ומאמת את תהליך ההערות כדי להבטיח דיוק קליני ותאימות. מודלים אלה משפרים את האבחון, תכנון הטיפול וטיפול בחולים. אנו מבטיחים נתונים איכותיים ואמינים עבור יישומי טכנולוגיה רפואית מתקדמים. אנו מבינים את המאמץ המשמעותי הנדרש כדי לעמוד בתקני איכות ותאימות מחמירים בהערות נתונים רפואיים. סמכו עלינו שנשפר את המיומנות הרפואית של הבינה המלאכותית שלכם.
שיפור בינה מלאכותית רפואית על ידי הוספת הערות לנתונים חזותיים מצילומי רנטגן, סריקות CT ו-MRI. הערות לתמונות רפואיות והערות הדמיה הן תהליכים מיוחדים הכוללים תיוג מונחה-מומחים של תמונות רפואיות מורכבות כדי ליצור מערכי נתונים באיכות גבוהה עבור מערכות בינה מלאכותית בתחום הבריאות.
חדדו את הלמידה של בינה מלאכותית בעזרת סיווגים ופילוחים בצילומי וידאו רפואיים. שפרו את הבינה המלאכותית הכירורגית שלכם ואת ניטור המטופלים לשיפור מתן שירותי הבריאות והאבחון. סרטונים רפואיים עם הערות חיוניים ליישומים קליניים, ותומכים במקרי שימוש בעולם האמיתי.
ייעלו את פיתוח הבינה המלאכותית הרפואית בעזרת נתוני טקסט עם הערות מומחיות, שהוכנו על ידי מומחים בתחום הביאור הרפואי וביאור הנתונים. ניתחו והעשירו במהירות כמויות טקסט עצומות, החל מהערות בכתב יד ועד לדוחות ביטוח. הבטיחו תובנות מדויקות ומעשיות להתקדמות בתחום הבריאות.
ייעול תיעוד רפואי על ידי המרתו לקודים אוניברסליים בעזרת קידוד רפואי מבוסס בינה מלאכותית, תוך שימוש בנתונים שנאספו ממרכזים רפואיים שונים. הבטח דיוק, שפר את יעילות החיוב ותמך במתן שירותי בריאות חלקים בעזרת סיוע חדשני מבוסס בינה מלאכותית בקידוד רשומות רפואיות.
מינוף מומחיות ב-NLP כדי להוסיף הערות ותיוג מדויקים לנתוני שמע רפואיים, תוך מעורבות של אנשי מקצוע רפואיים בתהליך הביאור. יצירת מערכות בסיוע קולי לפעילות קלינית חלקה ושילוב בינה מלאכותית במוצרי בריאות המופעלים באמצעות קול. שיפור דיוק האבחון באמצעות אוצרות נתוני שמע מקצועית.
בתהליך התיוג של נתונים רפואיים, תהליך התיוג משתמש לעתים קרובות בכלי תיוג ייעודיים, כולל מציגי DICOM למשימות בסיסיות של תיוג תמונות. בעוד שצופי DICOM משמשים בדרך כלל רדיולוגים לעבודה שגרתית, כלי תיוג מתקדמים חיוניים לתיוג מדויק ויעיל, במיוחד בעת הכנת נתונים ליישומי למידת מכונה ולמידה עמוקה. תהליך התיוג משתנה בדרך כלל בהתאם 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
אלגוריתמים מתקדמים של בינה מלאכותית ומכונות מכונה משנים את שירותי הבריאות על ידי שימוש בתהליכים רפואיים שונים. נתונים מוערים ממלאים תפקיד מכריע ביישומים רפואיים, ותומכים בארגוני בריאות בפיתוח והכשרה של מודלים מדויקים של בינה מלאכותית בתחום הבריאות לאבחון, זיהוי מחלות וגילוי אנומליות. טכנולוגיות חדשניות אלו מאפשרות אוטומציה של שירותי הבריאות, מה שמוביל לשיפור היעילות, הדיוק והטיפול בחולים. כדי להבין טוב יותר את השפעתם הפוטנציאלית, בואו נחקור את מקרי השימוש הבאים:
שירות הערות התמונות הרדיולוגיות שלנו מחדד את אבחון הבינה המלאכותית וכולל שכבת מומחיות נוספת. כל צילום רנטגן, MRI ו-CT מתויג בקפידה ונבדק על ידי מומחה בתחום. תמונות מוערות אלו משמשות כנתוני אימון לאימון מודלים של למידת מכונה לאבחון רדיולוגי. שלב נוסף זה באימון ובסקירה מזהה אנומליות ומחלות.
הערת התמונה הממוקדת הקרדיולוגית שלנו מחדדת אבחון AI. אנו מביאים מומחי קרדיולוגיה שמתייגים תמונות מורכבות הקשורות ללב ומאמנים את דגמי הבינה המלאכותית שלנו. לפני שאנו שולחים נתונים ללקוחות, מומחים אלה בודקים כל תמונה כדי להבטיח דיוק ברמה הגבוהה ביותר. תהליך זה מאפשר לבינה מלאכותית לזהות מצבי לב בצורה מדויקת יותר.
שירות הערות התמונות שלנו ברפואת שיניים מתייגות תמונות שיניים, תוך התמקדות בזיהוי מצבים רפואיים שונים, כדי לשפר את כלי האבחון מבוססי בינה מלאכותית. על ידי זיהוי מדויק של עששת, בעיות יישור שיניים ומצבים דנטליים אחרים, החברות הקטנות והבינוניות שלנו מאפשרות לבינה מלאכותית לשפר את תוצאות המטופלים ולתמוך ברופאי שיניים בתכנון טיפול מדויק וגילוי מוקדם.
אנו שמים דגימות פתולוגיות קטנות ובינוניות (SMEs) על תמונות השקופית המלאה והביופסיה שלכם, מפלחים תאים, אזורי רקמה וחריגות - כאשר כל שקופית נבדקת לפני המסירה. שכבת המומחיות הזו מעניקה למודלים שלכם לדירוג גידולים וגילוי מחלות אמת בסיסית שהם יכולים לסמוך עליה.
הצוותים הקטנים והבינוניים שלנו, שהוכשרו ברדיולוגיה, מתווים גידולים והאנטומיה הסובבת אותם בסריקות CT, MRI ו-PET, תוך בדיקת פילוח מדויקת ותוויות של שלבים לדיוק. התוצאה היא נתוני אימון עליהם הבינה המלאכותית שלכם יכולה להסתמך לאיתור מוקדם של סרטן ותכנון טיפול.
אנו מתייגים סריקות קרקעית העין ו-OCT עם חברות קטנות ובינוניות בעלות מודעות לרפואת עיניים, המסמנות נגעים עדינים ומדרגות את חומרתם באופן עקבי. הערות נקיות שנבדקו על ידי מומחים נותנות לבינה המלאכותית שלכם את האמת הבסיסית הדרושה לה כדי לסמן רטינופתיה סוכרתית, גלאוקומה ומחלות עיניים אחרות בשלב מוקדם.
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.
לאחר זיהוי וביאור של ישויות קליניות, אנו מקצים גם קשרים רלוונטיים ביניהן. ייתכנו קשרים בין שני מושגים או יותר.
ביאור של קודי SNOMED לפי ההנחיות. עבור כל קוד רפואי מסומן, הראיות (קטעי טקסט) המבססות את החלטת התיוג יצוינו גם יחד עם הקוד.
ביאור של קודי RXNORM לפי ההנחיות. עבור כל קוד רפואי מסומן, הראיות (קטעי טקסט) המבססות את החלטת התיוג יצוינו גם יחד עם הקוד.
יחד עם ביאור NER רפואי גנרי, אנו עובדים גם על ביאור ספציפי לתחום כמו אונקולוגיה, רדיולוגיה וכו'. ישויות NER ספציפיות לאונקולוגיה שניתן להוסיף להן ביאור - בעיית סרטן, היסטולוגיה, שלב סרטן, שלב TNM, דרגת סרטן, ממד, מצב קליני, בדיקת סמן גידול, רפואת סרטן, ניתוח סרטן, קרינה, גן שנחקר, קוד וריאציה.
לצד זיהוי ותיאור של ישויות קליניות עיקריות וקשרים, נוכל גם לפרט את התופעות השליליות של תרופות או פרוצדורות מסוימות. היקף המחקר הוא כדלקמן: תיוג תופעות לוואי והגורמים הסיבתיים שלהן. ייחוס הקשר בין תופעת הלוואי לסיבת התופעה.
הערות על ישויות זמניות מסייעות בבניית ציר זמן של מסע המטופל. הן מספקות התייחסות והקשר לתאריך הקשור לאירוע ספציפי. להלן ישויות התאריך - תאריך אבחון, תאריך פרוצדורה, תאריך תחילת טיפול תרופתי, תאריך סיום טיפול תרופתי, תאריך תחילת קרינה, תאריך סיום קרינה, תאריך אשפוז, תאריך שחרור, תאריך ייעוץ, תאריך הערה, התחלה.
תהליך של ארגון, תיוג וסיווג שיטתיים של מקטעים או חלקים שונים של מסמכים, תמונות או נתונים הקשורים לבריאות, כלומר, ביאור של מקטעים רלוונטיים מהמסמך וסיווג המקטעים לסוגים המתאימים.
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.
שירות הערות התמונות שלנו מתמחה בסריקות CT לתיוג מדויק לאימון בינה מלאכותית עם התמקדות נלהבת במבנים אנטומיים מפורטים. מומחי נושא לא רק בודקים אלא גם מתאמנים על כל תמונה לדיוק מהשורה הראשונה. תהליך קפדני זה מסייע בפיתוח כלי אבחון.
שירות הערות ה-MRI שלנו מכוונן עדין אבחון AI. מומחי הנושא שלנו מאמנים ובודקים כל סריקה לדיוק מירבי לפני המסירה. אנו מסמנים סריקות MRI בצורה מדויקת כדי לשפר את אימון מודל AI. תהליך זה עוזר להם לאתר חריגות ומבנים. שפר את הדיוק בהערכות רפואיות ובתוכניות טיפול באמצעות השירותים שלנו.
הערת תמונת רנטגן מחדדת אבחון AI. המומחים שלנו מתייגים כל תמונה בזהירות על ידי איתור שברים וחריגות בצורה מדויקת. הם גם מאמנים ובודקים את התוויות הללו לדיוק גבוה לפני מסירת הלקוח. סמוך עלינו שנחדד את ה-AI שלך ונקבל ניתוח הדמיה רפואי טוב יותר.
תרופות ותכונותיהן מתועדות כמעט בכל תיק רפואי, המהווה חלק חשוב מהתחום הקליני. אנו יכולים לזהות ולציין את התכונות השונות של תרופות בהתאם להנחיות.
נתוני המעבדה מלווים בעיקר בתכונות שלהם בתיעוד רפואי. אנו יכולים לזהות ולהעיר את התכונות השונות של נתוני מעבדה בהתאם להנחיות.
מדידת הגוף מלווה בעיקר בתכונות שלהם בתיעוד רפואי. זה מורכב בעיקר מהסימנים החיוניים. אנו יכולים לזהות ולהעיר את התכונות השונות של מדידת הגוף.
יחד עם זיהוי ישויות קליניות וקשרים, אנו יכולים גם להקצות את הסטטוס, השלילה והנושא של הישויות הקליניות.
ביאור ביטוח קליני
תהליך האישור המוקדם הוא המפתח בחיבור בין ספקי שירותי בריאות, משלמים ולוודא שהטיפולים עומדים בהנחיות. הערת רשומות רפואיות סייעה לייעל את התהליך הזה. זה התאים מסמכים לשאלות תוך הקפדה על סטנדרטים, שיפור זרימות העבודה של הלקוח.
בעיה: רישום ביאורים של 6,000 מקרים רפואיים היה צריך להתבצע במסגרת ציר זמן מדויקת, בהתחשב ברגישות נתוני הבריאות. נדרשה הקפדה קפדנית על הנחיות קליניות מעודכנות ותקנות פרטיות כמו HIPAA כדי להבטיח ביאורים איכותיים ותאימות, דבר קריטי במיוחד לאבחון קליני על מנת לשמור על שלמות מערך הנתונים ולעמוד בדרישות הרגולטוריות.
פתרון: ביטרנו למעלה מ-6,000 מקרים רפואיים, תוך התאמה בין מסמכים רפואיים לשאלונים קליניים. זה הצריך קישור מדוקדק של עדויות לתגובות תוך הקפדה על הנחיות קליניות. האתגרים העיקריים בהם התייחסו היו מועדים צפופים עבור מערך נתונים גדול והתמודדות עם סטנדרטים קליניים המתפתחים ללא הרף.
צוותים ייעודיים ומאומנים:
יעילות התהליך הגבוהה ביותר מובטחת באמצעות:
הפלטפורמה המוגנת בפטנט מציעה יתרונות:
נתוני בריאות מהימנים - מקורם האתי, מודגש ומאובטח, ומסופקים באיכות מקצועית ובקנה מידה גדול.
ממקורות ורישוי ועד להסרת זיהוי ותיוג - שותף אחד לכל מחזור החיים של נתוני הבינה המלאכותית בתחום הבריאות.
תמיכה מקצועית בטקסט קליני, רישומי EHR, אודיו רפואי, הדמיה ומערכי נתונים רב-מודאליים.
מומחים שהוכשרו בתחום הבריאות - לא עובדי קהל גנריים.
איסוף נתונים מונחה הסכמה עם שושלת נתונים ברורה ואפשרות ביקורת.
נהלי אבטחה חזקים המגנים על נתוני בריאות רגישים לאורך כל תהליך העבודה.
אבטחת איכות רב-שכבתית ואימות תוך כדי תנועה (Human-In-the-Loop) לקבלת מערכי נתונים עקביים ומדויקים.
מספקים ביטחון לאספקת מערכי נתונים גדולים ומורכבים בתחום הבריאות עבור תוכניות בינה מלאכותית ארגוניות.
HIPAA Safe Harbor, מומחים לקביעת מדיניות, וזיהוי עצמי המותאם ל-GDPR.
זיהוי ישויות בעלות שם (NER), מזהה ומסווג ישויות כגון אנשים, ארגונים ומיקומים בתוך טקסט לא מובנה.
רישיון למערכי נתונים רפואיים מוכנים ל-HIPAA ב-31 התמחויות - הכתבת רופא, רשומות רפואיות אלקטרוניות, רשומות רפואיות מתועתקות. דוגמאות לפי בקשה.
בינה מלאכותית גנרטיבית ומודלים של שפות גדולות (LLMs) דורשים כמויות עצומות של נתוני אימון באיכות גבוהה כדי לייצר פלטים מדויקים, אמינים ומודעים להקשר.
העצמת צוותים לבנות מוצרי AI מובילים בעולם.
צור איתנו קשר עכשיו כדי ללמוד כיצד אנו יכולים לאסוף ולהערות על מערך נתונים עבור פתרון ה-AI/ML הייחודי שלך
ביאור נתונים רפואיים הוא תהליך של תיוג טקסט, תמונות, אודיו ווידאו רפואיים לאימון מודלים של בינה מלאכותית. זהו תהליך חיוני לפיתוח מערכות בינה מלאכותית מדויקות המשפרות את האבחון, תכנון הטיפול והטיפול בחולים.
על ידי אספקת מערכי נתונים מתויגים, מודלים של בינה מלאכותית יכולים ללמוד לזהות דפוסים בנתונים רפואיים מורכבים, כגון זיהוי מחלות בצילומי רנטגן או חילוץ מידע מפתח מרשומות קליניות. זה משפר את הדיוק והאמינות של יישומי בינה מלאכותית בתחום הבריאות.
ביאור נתונים רפואיים כולל תיוג של רישומים קליניים, רשומות רפואיות אלקטרוניות (EHR), צילומי רנטגן, MRI, סריקות CT, דוחות פתולוגיה ונתוני שמע כמו הכתבות של רופא.
טקסט רפואי עם הערות מאפשר למודלים של עיבוד שפה טבעית (NLP) לחלץ ולפרש מידע קליני, כגון תסמינים, מחלות או תרופות, מנתונים לא מובנים כמו רשימות רופא או סיכומי שחרור.
הערות על נתונים רפואיים דורשות טיפול במידע מורכב ולא מובנה, הבטחת דיוק קליני ועמידה בתקנות פרטיות כמו HIPAA. זה דורש גם מומחיות בטרמינולוגיה רפואית וידע בתחום.
ספקי ביאור פועלים לפי פרוטוקולי אבטחת מידע מחמירים, כגון תאימות ל-HIPAA, ומשתמשים בנתונים לא מזוהים כדי לשמור על פרטיות המטופלים תוך כדי הוספת ביאור למידע רפואי רגיש.
מערכי נתונים מוערים מאמנים מודלים של בינה מלאכותית לזהות סמני מחלה בתמונות רפואיות או בטקסט. לדוגמה, בינה מלאכותית יכולה לזהות שלבי סרטן באונקולוגיה או לזהות מחלות לב בקרדיולוגיה, ובכך לשפר את האבחון המוקדם ואת תוצאות הטיפול.
כלי ביאור מתקדמים ותוכנות ספציפיות לתחום, כגון מציגי DICOM להדמיה רפואית, משמשים לצד מומחיות אנושית כדי להבטיח דיוק גבוה בתיוג נתונים רפואיים.
שייפ משלבת מומחים בתחום, כלי ביאור מתקדמים ותהליך אבטחת איכות חזק כדי לספק ביאור נתונים רפואיים מדויק וניתן להרחבה המותאם לצורכי הלקוח. הם מתמחים ברדיולוגיה, אונקולוגיה, קרדיולוגיה ותחומי בריאות אחרים.
העלות תלויה בסוג, בנפח ובמורכבות הנתונים, כמו גם ברמת המומחיות הנדרשת. שייפ מספקת תמחור מותאם אישית המבוסס על דרישות הפרויקט הספציפיות.
