הערת נתונים עבור AI Healthcare

הערת נתונים רפואיים בכוח אדם

פתח מידע מורכב בנתונים לא מובנים עם מיצוי וזיהוי של ישות

נר רפואי

לקוחות מוצגים

העצמת צוותים לבנות מוצרי AI מובילים בעולם.

אמזון בעברית
Google
מיקרוסופט
קוגניט
יש ביקוש הולך וגובר לנתח נתונים רפואיים לא מובנים ומורכבים כדי לחשוף תובנות שלא התגלו. ביאור נתונים רפואיים בא לעזרה

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.

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

פיתרון של עולם אמיתי

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:

תחום מומחיות

שלב 1: מומחיות בתחום הטכני (הבנת היקף הפרויקט והנחיות הערות)

משאבי הדרכה

שלב 2: הכשרת משאבים מתאימים לפרויקט

Qa מסמכים

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.

ביאור ישות קלינית
תכונות רפואה

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.

תכונות נתוני מעבדה
תכונות מדידת גוף

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 מערכת יחסים

לאחר זיהוי והערות של ישויות קליניות, אנו גם מקצים קשר רלוונטי בין הישויות. קשרים עשויים להתקיים בין שני מושגים או יותר.

הערת מערכת יחסים
הערת השפעה שלילית

4. הערת השפעה שלילית

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. ביטול זיהוי של PHI

יכולות זיהוי ה- PHI / PII שלנו כוללות הסרת מידע רגיש כמו שמות ומספרי ביטוח לאומי שעשויים לחבר אדם באופן ישיר או עקיף לנתונים האישיים שלו. זה מה שמגיע לחולים ודרישות HIPAA.

דה-זהה מסמכי טקסט חופשי
אמר

6. רשומות רפואיות אלקטרוניות (EMR)

רופאים מקבלים תובנות משמעותיות מרשומות רפואיות אלקטרוניות (EMRs) ודוחות קליניים של רופאים. המומחים שלנו יכולים לחלץ טקסט רפואי מורכב שניתן להשתמש בו ברישום מחלות, ניסויים קליניים וביקורות בריאות.

7. סטטוס/שלילה/נושא

יחד עם זיהוי ישויות קליניות וקשרים, אנו יכולים גם להקצות את הסטטוס, השלילה והנושא של הישויות הקליניות.

סטטוס-שלילה-נושא

סיבות לבחור את שייפ כשותף להערות רפואיות מהימן

אֲנָשִׁים

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

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

פלטפורמה

הפלטפורמה המוגנת בפטנט מציעה יתרונות:

  • פלטפורמת קצה לקצה מבוססת אינטרנט
  • איכות ללא דופי
  • מהיר יותר TAT
  • משלוח חלק

למה שייפ?

הקדש צוות

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.

מדרגיות

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.

איכות טובה יותר

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.

מצוינות תפעולית

תהליך אבטחת איכות הנתונים המוכח שלנו, אימותים טכנולוגיים ושלבים מרובים של QA, עוזרים לנו לספק איכות מהשורה הראשונה שעולה על הציפיות.

אבטחה עם פרטיות

אנו מוסמכים לשמירה על הסטנדרטים הגבוהים ביותר של אבטחת מידע עם פרטיות תוך כדי עבודה עם הלקוחות שלנו כדי להבטיח סודיות

תמחור תחרותי

כמומחים באוצרות, הדרכה וניהול צוותים של עובדים מיומנים, אנו יכולים להבטיח שהפרויקטים יבוצעו במסגרת התקציב.

שייפ צור קשר

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

  • בהרשמה אני מסכים עם שייפ מדיניות הפרטיות ו תנאי שימוש באתר ולספק את הסכמתי לקבל תקשורת שיווקית B2B משאיפ.

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