פתח מידע מורכב בנתונים לא מובנים עם מיצוי וזיהוי של ישות
העצמת צוותים לבנות מוצרי AI מובילים בעולם.
ישנה דרישה גוברת לניתוח נתונים רפואיים מורכבים ולא מובנים כדי לחשוף תובנות שלא התגלו. ביאורי נתונים רפואיים מגיעים לעזרה.
תעשיית הבריאות מסתמכת במידה רבה על הערות נתונים מדויקות כדי להפעיל יישומי בינה מלאכותית ולמידת מכונה, ומניעה התקדמות באבחון ובטיפול.
80% מהנתונים בתחום הבריאות אינם מובנים, מה שהופך אותם לבלתי נגישים. גישה לנתונים דורשת התערבות ידנית משמעותית, מה שמגביל את כמות הנתונים השמישים. הבנת טקסט בתחום הרפואי דורשת הבנה מעמיקה של המינוח שלו כדי לממש את הפוטנציאל שלו. Shaip מספקת לכם את המומחיות להוסיף הערות לנתוני בריאות כדי לשפר מנועי בינה מלאכותית בקנה מידה גדול. הערות לנתונים רפואיים ממלאות תפקיד מכריע ביישום פתרונות בריאות מתקדמים ותמיכה בפיתוח טכנולוגיית בינה מלאכותית בתחום הבריאות.
בסיס קיבולת האחסון המותקן ברחבי העולם יגיע 11.7 זט-בייט in 2023
80% של הנתונים ברחבי העולם אינו מובנה, מה שהופך אותם למיושנים ובלתי שמישים.
אנו מציעים שירותי ביאור נתונים רפואיים, כולל ביאור של טקסטים רפואיים לשימוש באלגוריתמים של למידת מכונה, המסייעים לארגונים לחלץ מידע קריטי מנתונים רפואיים לא מובנים, כגון רישומי רופא, סיכומי קבלה/שחרור של רשומות רפואיות אלקטרוניות, דוחות פתולוגיה וכו', המסייעים למכונות לזהות את הישויות הקליניות הקיימות בטקסט או בתמונה נתונים. מומחי התחום המוסמכים שלנו יכולים לעזור לכם לספק תובנות ספציפיות לתחום - כגון תסמינים, מחלות, אלרגיות ותרופות, כדי לסייע בהשגת 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 קשרים 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 בעיבוד שפה טבעית (NLP) בתחום התרופות ובתחומי הבריאות, כולל סיווג טקסטים רפואיים, זיהוי ישויות בעלות שם, ניתוח טקסט ואימון אלגוריתמים של למידת מכונה לאבחון וזיהוי אנומליות בטקסטים רפואיים.
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.
משימות ביאור מרכזיות כוללות סיווג תמונות (הקצאת תוויות לתמונות), זיהוי עצמים (זיהוי ואיתור עצמים כגון גידולים), פילוח תמונות (חלוקת תמונות למקטעים משמעותיים) ושימוש במסכות פילוח ובתיבה תוחמת לצורך ביאור מדויק ומפורט של תמונות רפואיות.
חידדו את למידת הבינה המלאכותית 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 בשימוש בעולם האמיתי בטיפול בחולים.
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. צור מערכות בסיוע קולי לפעולות קליניות חלקות ושלב בינה מלאכותית במוצרי בריאות שונים המופעלים באמצעות קול. שפר את דיוק האבחון בעזרת 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 ומודלים 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.
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.
2.1 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.
יחד עם הערות NER רפואיות גנריות, אנו יכולים לעבוד גם על הערות ספציפיות לתחום כמו אונקולוגיה, רדיולוגיה וכו'. להלן ישויות ה-NER הספציפיות לאונקולוגיה שניתן להערות עליהן - בעיית סרטן, היסטולוגיה, שלב הסרטן, שלב TNM, דרגת סרטן, מימד, מצב קליני, בדיקת סמן גידול, רפואת סרטן, ניתוח קוד סרטן, ניתוחי גוף, סרטן
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.
לאחר זיהוי והערות של ישויות קליניות, אנו גם מקצים קשר רלוונטי בין הישויות. קשרים עשויים להתקיים בין שני מושגים או יותר.
יחד עם זיהוי ישויות קליניות וקשרים, אנו יכולים גם להקצות את הסטטוס, השלילה והנושא של הישויות הקליניות.
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.
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.
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.
ביאור של קודי RXNORM לפי ההנחיות. עבור כל קוד רפואי מסומן, הראיות (קטעי טקסט) המבססות את החלטת התיוג יצוינו גם יחד עם הקוד.
ביאור של קודי SNOMED לפי ההנחיות. עבור כל קוד רפואי מסומן, הראיות (קטעי טקסט) המבססות את החלטת התיוג יצוינו גם יחד עם הקוד.
ביאור קודי UMLS 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.
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:
ההערכה היא שמדעני נתונים מבלים מעל 80% מזמנם בהכנת נתונים. עם מיקור חוץ, הצוות שלך יכול להתמקד בפיתוח אלגוריתמים חזקים, ולהשאיר לנו את החלק המייגע של איסוף מערכי הנתונים של זיהוי הישויות.
מודל ML ממוצע ידרוש איסוף ותיוג של נתחים גדולים של מערכי נתונים בעלי שם, מה שמחייב חברות למשוך משאבים מצוותים אחרים. עם שותפים כמונו, אנו מציעים מומחי תחום שניתן להגדיל בקלות ככל שהעסק שלך גדל.
מומחי דומיין ייעודיים, המפרטים יום-יום-יום, יעשו-בכל יום-עבודה מעולה בהשוואה לצוות, שצריכים להכיל משימות ביאורים בלוחות הזמנים העמוסים שלהם. מיותר לציין שזה גורם לתפוקה טובה יותר.
תהליך אבטחת איכות הנתונים המוכח שלנו, אימותים טכנולוגיים ושלבים מרובים של QA, עוזרים לנו לספק איכות מהשורה הראשונה שלעתים קרובות עולה על הציפיות.
אנו מוסמכים לשמירה על הסטנדרטים הגבוהים ביותר של אבטחת מידע עם פרטיות תוך כדי עבודה עם הלקוחות שלנו כדי להבטיח סודיות
כמומחים באוצרות, הדרכה וניהול צוותים של עובדים מיומנים, אנו יכולים להבטיח שהפרויקטים יבוצעו במסגרת התקציב.
אספקת נתונים, שירותים ופתרונות בזמן אמת ברשת ומסירה בזמן.
עם מאגר של משאבים ביבשה ובחוף, אנו יכולים לבנות ולהרחיב צוותים לפי הצורך עבור מקרי שימוש שונים.
עם השילוב של כוח עבודה עולמי, פלטפורמה חזקה ותהליכים תפעוליים שתוכננו על ידי 6 חגורות שחורות של סיגמא, Shaip עוזרת להשיק את יוזמות הבינה המלאכותית המאתגרות ביותר.
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.
מערך איכות הדרכה רפואי משפר את התוצאה של המודל הרפואי מבוסס בינה מלאכותית. אבל איך לבחור את ספק שירותי תיוג נתוני הבריאות הנכון?
כשנתונים מניחים את הבסיס לשירותי בריאות, עלינו להבין את תפקידו, את ההטמעות והאתגרים בעולם האמיתי. המשך לקרוא כדי לגלות…
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.
