פתח מידע מורכב בנתונים לא מובנים עם מיצוי וזיהוי של ישות
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. Shaip מספקת לך את המומחיות להעיר נתוני בריאות כדי לשפר מנועי AI בקנה מידה.
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 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 קשרים ו-1.7 מיליון+ מושגים קליניים.
מרישוי נתונים, ואיסוף, ועד הערות נתונים, שייפ סיפק אותך.
שירותי ההערות הרפואיות שלנו מעצימים דיוק בינה מלאכותית בתחום הבריאות. אנו מתייגים בקפידה תמונות רפואיות, טקסטים ואודיו, תוך שימוש במומחיות שלנו כדי להכשיר מודלים של AI. מודלים אלה משפרים את האבחון, תכנון הטיפול והטיפול בחולה. הבטח נתונים איכותיים ואמינים עבור יישומי טכנולוגיה רפואית מתקדמת. סמוך עלינו שנשפר את המיומנות הרפואית של הבינה המלאכותית שלך.
שפר AI רפואי על ידי הערת נתונים חזותיים מצילומי רנטגן, סריקות CT ו-MRI. ודא שמודלים של AI מתפקדים מצוין באבחון ובטיפול, בהנחיית תיוג נתונים של מומחים. קבל תוצאות טובות יותר של מטופלים עם תובנות הדמיה מעולות.
מתקדם בינה מלאכותית בתחום הבריאות עם הערת וידאו מפורטת. חידוד למידת AI עם סיווגים ופילוחים בצילומים רפואיים. שפר את הבינה המלאכותית הכירורגית שלך ואת ניטור המטופלים לשיפור מתן שירותי בריאות ואבחון.
ייעל פיתוח בינה מלאכותית רפואית עם נתוני טקסט מוערים במומחיות. נתח והעשיר במהירות נפחי טקסט עצומים, מהערות בכתב יד ועד דוחות ביטוח. הבטח תובנות מדויקות וניתנות לפעולה להתקדמות בתחום הבריאות.
נצל את מומחיות ה-NLP כדי להעיר ולתייג נתוני אודיו רפואיים בצורה מדויקת. צור מערכות קוליות לפעולות קליניות חלקות ושלב AI במוצרי בריאות שונים המופעלים על ידי קול. שפר את דיוק האבחון עם איסוף נתוני אודיו מומחה.
ייעל את התיעוד הרפואי על ידי המרתו לקודים אוניברסליים עם קידוד רפואי של AI. הבטח דיוק, שפר את יעילות החיוב ותמיכה באספקת שירותי בריאות חלקה עם סיוע בינה מלאכותית מתקדמת בקידוד רשומות רפואיות.
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
אלגוריתמים מתקדמים של AI ו-ML משנים את שירותי הבריאות על ידי שימוש בתהליכים רפואיים שונים. טכנולוגיות מתקדמות אלו מאפשרות אוטומציה של שירותי בריאות, מה שמוביל ליעילות משופרת, דיוק וטיפול בחולים. כדי להבין טוב יותר את ההשפעה הפוטנציאלית שלהם, הבה נחקור את מקרי השימוש הבאים:
שירות הערות תמונה ברדיולוגיה שלנו מחדד אבחון AI וכולל שכבת מומחיות נוספת. כל צילום רנטגן, MRI ו-CT מסומן בקפידה ונבדק על ידי מומחה לנושא. השלב הנוסף הזה באימון ובסקירה מגביר את יכולת הבינה המלאכותית לזהות חריגות ומחלות. זה משפר את הדיוק לפני המסירה ללקוחות שלנו.
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 מסמן תמונות שיניים כדי לשפר כלי אבחון בינה מלאכותית. על ידי זיהוי מדויק של עששת, בעיות יישור ומצבים דנטליים אחרים, החברות הקטנות והבינוניות שלנו מעצימות בינה מלאכותית לשפר את תוצאות המטופלים ולתמוך ברופאי שיניים בתכנון טיפול מדויק ובזיהוי 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 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
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: ביאור של 6,000 מקרים רפואיים היה צריך להיעשות תוך ציר זמן קפדני במדויק, בהתחשב ברגישות לנתוני הבריאות. נדרשה הקפדה על הנחיות קליניות מעודכנות ותקנות פרטיות כמו HIPAA כדי להבטיח הערות איכותיות ותאימות.
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:
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 שעולה 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 גלובלי, פלטפורמה חזקה ותהליכים תפעוליים שתוכננו על ידי 6 חגורות שחורות של סיגמא, שייפ 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
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
