Annotation de données pour l'IA de la santé

Annotation de données médicales à propulsion humaine

Débloquez des informations complexes dans des données non structurées avec l'extraction et la reconnaissance d'entités

Annotation des données médicales

Clients en vedette

Donner aux équipes les moyens de créer des produits d'IA de pointe.

Amazon
Google
protocoles Microsoft
Tricot cogné
Il existe une demande croissante d'analyse de données médicales complexes et non structurées afin de découvrir des informations non découvertes.

80 % des données dans le domaine de la santé sont non structurées, ce qui les rend inaccessibles. L’accès aux données nécessite une intervention manuelle importante, ce qui limite la quantité de données utilisables. Comprendre un texte dans le domaine médical nécessite une compréhension approfondie de sa terminologie pour libérer son potentiel. Shaip fournit l'expertise nécessaire pour annoter les données de santé afin d'améliorer les moteurs d'IA à grande échelle.

IDC, cabinet d'analystes :

La base mondiale installée de capacité de stockage atteindra 11.7 zettaoctets in 2023

IBM, Gartner et IDC :

80 % des données dans le monde ne sont pas structurées, ce qui les rend obsolètes et inutilisables. 

Solution du monde réel

Analysez les données pour découvrir des informations significatives pour former des modèles NLP avec l'annotation de données de texte médical

Nous proposons des services d'annotation de données médicales qui aident les organisations à extraire des informations critiques dans des données médicales non structurées, c'est-à-dire des notes de médecin, des résumés d'admission/de sortie de DSE, des rapports de pathologie, etc., qui aident les machines à identifier les entités cliniques présentes dans un texte ou une image donnés. Nos experts de domaine accrédités peuvent vous aider à fournir des informations spécifiques au domaine - c'est-à-dire les symptômes, les maladies, les allergies et les médicaments, pour aider à générer des informations pour les soins.

Solution du monde réel

Nous proposons également des API NER médicales propriétaires (modèles NLP pré-formés), qui peuvent auto-identifier et classer les entités nommées présentées dans un document texte. Les API NER médicales exploitent un graphe de connaissances propriétaire, avec plus de 20 millions de relations et plus de 1.7 million de concepts cliniques

De l'octroi de licences et de la collecte de données à l'annotation de données, Shaip a ce qu'il vous faut.

  • Annotation et préparation d'images, de vidéos et de textes médicaux, y compris la radiographie, l'échographie, la mammographie, les tomodensitogrammes, les IRM et la tomographie par émission de photons
  • Cas d'utilisation pharmaceutique et d'autres soins de santé pour le traitement du langage naturel (NLP), y compris la catégorisation de texte médical, l'identification d'entité nommée, l'analyse de texte, etc.

Processus d'annotation médicale

Le processus d'annotation diffère généralement de l'exigence d'un client, mais il implique principalement :

Domaine d'expertise

Phase 1: Expertise technique du domaine (comprendre la portée et les directives d'annotation)

Ressources de formation

Phase 2: Former les ressources adaptées au projet

Documents d'assurance qualité

Phase 3: Cycle de feedback et QA des documents annotés

Notre expertise

1. Reconnaissance/annotation des entités cliniques

Une grande quantité de données et de connaissances médicales est disponible dans les dossiers médicaux principalement sous un format non structuré. L'annotation d'entité médicale nous permet de convertir des données non structurées en un format structuré.

Annotation d'entité clinique
Attributs de la médecine

2. Annotation d'attribution

2.1 Attributs de la médecine

Les médicaments et leurs attributs sont documentés dans presque tous les dossiers médicaux, qui constituent une partie importante du domaine clinique. Nous pouvons identifier et annoter les différents attributs des médicaments selon les lignes directrices.

2.2 Attributs des données de laboratoire

Les données de laboratoire sont principalement accompagnées de leurs attributs dans un dossier médical. Nous pouvons identifier et annoter les différents attributs des données de laboratoire conformément aux directives.

Attributs des données de laboratoire
Attributs de mesure du corps

2.3 Attributs de mesure corporelle

La mesure du corps est principalement accompagnée de ses attributs dans un dossier médical. Il comprend principalement les signes vitaux. Nous pouvons identifier et annoter les différents attributs de la mesure du corps.

3. Annotation NER spécifique à l'oncologie

Outre l'annotation NER médicale générique, nous pouvons également travailler sur des annotations spécifiques à un domaine comme l'oncologie, la radiologie, etc. Voici les entités NER spécifiques à l'oncologie qui peuvent être annotées - problème de cancer, histologie, stade du cancer, stade TNM, grade du cancer, État clinique, Test de marqueur tumoral, Médecine du cancer, Chirurgie du cancer, Radiation, Gène étudié, Code de variation, Site du corps

Annotation Ner spécifique à l'oncologie
Annotation des effets indésirables

4. Effet indésirable NER et annotation de relation

En plus d'identifier et d'annoter les principales entités et relations cliniques, nous pouvons également annoter les effets indésirables de certains médicaments ou procédures. Le champ d'application est le suivant : Étiquetage des effets indésirables et de leurs agents responsables. Attribuer la relation entre l'effet indésirable et la cause de l'effet.

5. Annotation des relations

Après avoir identifié et annoté les entités cliniques, nous attribuons également des relations pertinentes entre les entités. Des relations peuvent exister entre deux concepts ou plus.

Annotation de relation

6. Annotation d'assertion

En plus d'identifier les entités cliniques et les relations, nous pouvons également attribuer le statut, la négation et le sujet des entités cliniques.

Statut-Négation-Sujet

7. Annotation temporelle

L'annotation d'entités temporelles à partir d'un dossier médical aide à construire une chronologie du parcours du patient. Il fournit une référence et un contexte à la date associée à un événement spécifique. Voici les entités de date - Date du diagnostic, Date de la procédure, Date de début du médicament, Date de fin du médicament, Date de début de la radiothérapie, Date de fin de la radiothérapie, Date d'admission, Date de sortie, Date de consultation, Date de la note, Début.

Annotation temporelle
Annotation de section

8. Annotation de section

Il fait référence au processus d'organisation, d'étiquetage et de catégorisation systématique de différentes sections ou parties de documents, d'images ou de données liés aux soins de santé, c'est-à-dire l'annotation des sections pertinentes du document et la classification des sections dans leurs types respectifs. Cela aide à créer des informations structurées et facilement accessibles, qui peuvent être utilisées à diverses fins telles que l'aide à la décision clinique, la recherche médicale et l'analyse des données de santé.

9. Codage ICD-10-CM et CPT

Annotation des codes ICD-10-CM et CPT conformément aux directives. Pour chaque code médical étiqueté, les preuves (extraits de texte) qui étayent la décision d'étiquetage seront également annotées avec le code.

Icd-10-Cm &Amp; Cpt Codage
Codage Rxnorm

10. Codage RXNORM

Annotation des codes RXNORM selon les directives. Pour chaque code médical étiqueté, les preuves (extraits de texte) qui étayent la décision d'étiquetage seront également annotées avec le code.0

11. Codage SNOMED

Annotation des codes SNOMED selon les directives. Pour chaque code médical étiqueté, les preuves (extraits de texte) qui étayent la décision d'étiquetage seront également annotées avec le code.

Codage Snomed
Codage Uml

12. Codage UMLS

Annotation des codes UMLS selon les directives. Pour chaque code médical étiqueté, les preuves (extraits de texte) qui étayent la décision d'étiquetage seront également annotées avec le code.

de clients

Annotation d'assurance clinique

Le processus d’autorisation préalable est essentiel pour connecter les prestataires de soins de santé et les payeurs et garantir que les traitements suivent les directives. L'annotation des dossiers médicaux a permis d'optimiser ce processus. Il a fait correspondre les documents aux questions tout en respectant les normes, améliorant ainsi les flux de travail des clients.

Problème: L'annotation de 6,000 XNUMX cas médicaux a dû être effectuée avec précision dans un délai strict, compte tenu de la sensibilité des données de santé. Le strict respect des directives cliniques mises à jour et des réglementations en matière de confidentialité telles que la HIPAA était nécessaire pour garantir la qualité et la conformité des annotations.

Solution: Nous avons annoté plus de 6,000 XNUMX cas médicaux, corrélant les documents médicaux avec des questionnaires cliniques. Cela nécessitait de relier méticuleusement les preuves aux réponses tout en respectant les directives cliniques. Les principaux défis abordés étaient les délais serrés pour un vaste ensemble de données et la gestion de normes cliniques en constante évolution.

Annotation des données médicales

Raisons de choisir Shaip comme partenaire d'annotation médicale de confiance

Personnes

Personnes

Des équipes dédiées et formées:

  • Plus de 30,000 collaborateurs pour la création de données, l'étiquetage et le contrôle qualité
  • Équipe de gestion de projet accréditée
  • Équipe de développement de produits expérimentée
  • Équipe d'approvisionnement et d'intégration du pool de talents
Processus

Processus

Une efficacité de processus maximale est assurée avec:

  • Processus robuste 6 Sigma Stage-Gate
  • Une équipe dédiée de ceintures noires 6 Sigma – Responsables des processus clés & Conformité qualité
  • Amélioration continue et boucle de rétroaction
Plateforme

Plateforme

La plateforme brevetée offre des avantages :

  • Plateforme Web de bout en bout
  • Une qualité irréprochable
  • TAT plus rapide
  • Livraison transparente
Contactez-nous

Vous recherchez des experts en annotation de soins de santé pour des projets complexes ?

Contactez-nous maintenant pour savoir comment nous pouvons collecter et annoter un ensemble de données pour votre solution unique d'IA/ML

  • En m'inscrivant, je suis d'accord avec Shaip Politique de confidentialité et Conditions d'utilisation et donner mon consentement pour recevoir des communications marketing B2B de Shaip.

La reconnaissance d'entité nommée fait partie du traitement du langage naturel. L'objectif principal de NER est de traiter des données structurées et non structurées et de classer ces entités nommées dans des catégories prédéfinies. Certaines catégories courantes incluent le nom, le lieu, l'entreprise, l'heure, les valeurs monétaires, les événements, etc.

En quelques mots, NER s'occupe de :

Reconnaissance/détection d'entités nommées – Identification d'un mot ou d'une série de mots dans un document.

Classification des entités nommées – Classement de chaque entité détectée dans des catégories prédéfinies.

Le traitement du langage naturel aide à développer des machines intelligentes capables d'extraire le sens de la parole et du texte. L'apprentissage automatique aide ces systèmes intelligents à poursuivre leur apprentissage en s'entraînant sur de grandes quantités d'ensembles de données en langage naturel. Généralement, la PNL se compose de trois grandes catégories :

Comprendre la structure et les règles du langage – Syntaxe

Déduire le sens des mots, du texte et de la parole et identifier leurs relations - Sémantique

Identifier et reconnaître des mots prononcés et les transformer en texte – Discours

Certains des exemples courants d'une catégorisation d'entité prédéterminée sont :

Personne: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon

Site : Canada, Honolulu, Bangkok, Brésil, Cambridge

Organisation: Samsung, Disney, Université de Yale, Google

Heure : 15.35h12, XNUMXh,

Les différentes approches pour créer des systèmes NER sont :

Systèmes basés sur un dictionnaire

Systèmes basés sur des règles

Systèmes basés sur l'apprentissage automatique

Assistance client simplifiée

Des ressources humaines efficaces

Classification simplifiée du contenu

Optimisation des moteurs de recherche

Recommandation de contenu précise