Débloquez des informations complexes dans des données non structurées avec l'extraction et la reconnaissance d'entités
Donner aux équipes les moyens de créer des produits d'IA de pointe.
80% des données dans le domaine de la santé ne sont pas structurées, ce qui les rend inaccessibles. L'accès aux données nécessite une intervention manuelle importante, ce qui limite la quantité de données exploitables. Comprendre le texte dans le domaine médical nécessite une compréhension approfondie de sa terminologie pour libérer son potentiel. Shaip vous fournit l'expertise nécessaire pour annoter les données de santé afin d'améliorer les moteurs d'IA à grande échelle.
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80% des données dans le monde ne sont pas structurées, ce qui les rend obsolètes et inutilisables.
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.
Nous proposons également des API Medical NER propriétaires (modèles PNL pré-entraînés), qui peuvent identifier et classer automatiquement les entités nommées présentées dans un document texte. Les API médicales NER exploitent un graphe de connaissances exclusif, 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.
Nos services d’annotation médicale renforcent la précision de l’IA dans le domaine des soins de santé. Nous étiquetons méticuleusement les images, textes et audio médicaux, en utilisant notre expertise pour former des modèles d’IA. Ces modèles améliorent les diagnostics, la planification du traitement et les soins aux patients. Garantissez des données fiables et de haute qualité pour les applications de technologie médicale avancées. Faites-nous confiance pour améliorer les compétences médicales de votre IA.
Améliorez l’IA médicale en annotant les données visuelles des radiographies, des tomodensitogrammes et des IRM. Assurez-vous que les modèles d’IA fonctionnent parfaitement en matière de diagnostic et de traitement, guidés par un étiquetage de données expert. Obtenez de meilleurs résultats pour les patients grâce à des informations d’imagerie supérieures.
Faites progresser l’IA dans le domaine de la santé grâce à des annotations vidéo détaillées. Affinez l’apprentissage de l’IA avec des classifications et des segmentations dans les images médicales. Améliorez votre IA chirurgicale et la surveillance des patients pour améliorer la prestation des soins de santé et les diagnostics.
Rationalisez le développement de l’IA médicale avec des données textuelles annotées par des experts. Analysez et enrichissez rapidement de vastes volumes de texte, des notes manuscrites aux rapports d'assurance. Garantissez des informations précises et exploitables sur les progrès des soins de santé.
Tirez parti de l’expertise en PNL pour annoter et étiqueter avec précision les données audio médicales. Créez des systèmes à assistance vocale pour des opérations cliniques transparentes et intégrez l’IA dans divers produits de santé à commande vocale. Améliorez la précision du diagnostic grâce à une conservation experte des données audio.
Rationalisez la documentation médicale en la convertissant en codes universels grâce au codage médical IA. Garantissez l’exactitude, améliorez l’efficacité de la facturation et soutenez une prestation transparente de services de santé grâce à une assistance de pointe par l’IA pour le codage des dossiers médicaux.
Le processus d'annotation diffère généralement de l'exigence d'un client, mais il implique principalement :
Phase 1: Expertise technique du domaine (comprendre la portée et les directives d'annotation)
Phase 2: Former les ressources adaptées au projet
Phase 3: Cycle de feedback et QA des documents annotés
Les algorithmes avancés d’IA et de ML transforment les soins de santé en utilisant divers processus médicaux. Ces technologies de pointe permettent l’automatisation des soins de santé, conduisant à une efficacité, une précision et des soins aux patients améliorés. Pour mieux comprendre leur impact potentiel, explorons les cas d'utilisation suivants :
Notre service d’annotation d’images radiologiques affine les diagnostics d’IA et inclut une couche d’expertise supplémentaire. Chaque radiographie, IRM et tomodensitométrie est méticuleusement étiquetée et examinée par un expert en la matière. Cette étape supplémentaire dans la formation et la révision renforce la capacité de l'IA à détecter les anomalies et les maladies. Cela améliore la précision avant la livraison à nos clients.
Notre annotation d’images axée sur la cardiologie affine les diagnostics de l’IA. Nous faisons appel à des experts en cardiologie qui étiquetent les images cardiaques complexes et forment nos modèles d’IA. Avant d'envoyer des données aux clients, ces spécialistes examinent chaque image pour garantir une précision optimale. Ce processus permet à l’IA de détecter plus précisément les maladies cardiaques.
Notre service d’annotation d’images en dentisterie étiquette les images dentaires pour améliorer les outils de diagnostic de l’IA. En identifiant avec précision la carie dentaire, les problèmes d'alignement et d'autres problèmes dentaires, nos PME permettent à l'IA d'améliorer les résultats pour les patients et d'aider les dentistes à planifier un traitement précis et à détecter précocement.
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.
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.
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.
En plus de 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, dimension, état clinique, test de marqueur tumoral, médecine du cancer, chirurgie du cancer, radiothérapie, gène étudié, code de variation, site corporel
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.
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.
En plus d'identifier les entités cliniques et les relations, nous pouvons également attribuer le statut, la négation et le sujet des entités cliniques.
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.
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.
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.
Annotation des codes RXNORM conformément aux directives. Pour chaque code médical étiqueté, les preuves (extraits de texte) justifiant la décision d'étiquetage seront également annotées avec le code.
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.
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.
Notre service d'annotation d'images est spécialisé dans les tomodensitogrammes pour un étiquetage précis pour la formation en IA en mettant l'accent sur les structures anatomiques détaillées. Les experts en la matière non seulement examinent mais s'entraînent également sur chaque image pour une précision de premier ordre. Ce processus méticuleux facilite le développement d’outils de diagnostic.
Notre service d’annotation d’images IRM affine les diagnostics de l’IA. Nos experts en la matière forment et examinent chaque numérisation pour une précision maximale avant la livraison. Nous étiquetons les examens IRM avec précision pour améliorer la formation des modèles d'IA. Ce processus les aide à identifier les anomalies et les structures. Améliorez la précision des évaluations médicales et des plans de traitement grâce à nos services.
L'annotation des images radiographiques affine les diagnostics de l'IA. Nos experts étiquetent chaque image avec soin en identifiant avec précision les fractures et les anomalies. Ils forment et examinent également ces étiquettes pour en assurer une précision optimale avant la livraison au client. Faites-nous confiance pour affiner votre IA et obtenir une meilleure analyse d’imagerie médicale.
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.
Des équipes dédiées et formées:
Une efficacité de processus maximale est assurée avec:
La plateforme brevetée offre des avantages :
On estime que les data scientists passent plus de 80% de leur temps dans la préparation des données. Avec l'externalisation, votre équipe peut se concentrer sur le développement d'algorithmes robustes, nous laissant la partie fastidieuse de la collecte des ensembles de données de reconnaissance d'entités nommées.
Un modèle ML moyen nécessiterait la collecte et le balisage de gros morceaux d'ensembles de données nommés, ce qui oblige les entreprises à extraire des ressources d'autres équipes. Avec des partenaires comme nous, nous proposons des experts de domaine qui peuvent être facilement adaptés à la croissance de votre entreprise.
Des experts de domaine dédiés, qui annotent jour après jour, feront - n'importe quel jour - un travail supérieur par rapport à une équipe, qui doit s'adapter aux tâches d'annotation dans leurs horaires chargés. Inutile de dire qu'il en résulte un meilleur rendement.
Notre processus éprouvé d’assurance qualité des données, nos validations technologiques et nos multiples étapes d’assurance qualité nous aident à offrir la meilleure qualité de sa catégorie, qui dépasse souvent les attentes.
Nous sommes certifiés pour maintenir les normes les plus élevées de sécurité des données avec confidentialité tout en travaillant avec nos clients pour assurer la confidentialité
En tant qu'experts dans la conservation, la formation et la gestion d'équipes de travailleurs qualifiés, nous pouvons nous assurer que les projets sont livrés dans les limites du budget.
Disponibilité élevée du réseau et livraison ponctuelle des données, services et solutions.
Avec un pool de ressources onshore et offshore, nous pouvons constituer et dimensionner des équipes selon les besoins pour divers cas d'utilisation.
Grâce à la combinaison d'une main-d'œuvre mondiale, d'une plateforme robuste et de processus opérationnels conçus par des ceintures noires 6 sigma, Shaip aide à lancer les initiatives d'IA les plus difficiles.
Named Entity Recognition (NER) vous aide à développer des modèles d'apprentissage automatique et de NLP de premier ordre. Découvrez des cas d'utilisation, des exemples et bien plus encore de NER dans cet article très informatif.
L'ensemble de données de santé de formation de qualité améliore les résultats du modèle médical basé sur l'IA. Mais comment sélectionner le bon fournisseur de services d'étiquetage des données de santé ?
Les données posant les bases des soins de santé, nous devons comprendre son rôle, ses implémentations dans le monde réel et ses défis. Continuez à lire pour le découvrir…
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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
Emplacement : Canada, Honolulu, Bangkok, Brésil, Cambridge
Organisation: Samsung, Disney, Université de Yale, Google
Heure : 15.35, 12h
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
