Annotation de données pour l'IA de la santé
Débloquez des informations complexes dans des données non structurées avec l'extraction et la reconnaissance d'entités
Clients en vedette
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.
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.
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.
Services d'annotations médicales
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.
Image Annotation
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.
Annotation vidéo
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.
Annotation textuelle
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.
Annotation audio
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.
Codage médical
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.
Processus d'annotation médicale
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
Cas d'utilisation des annotations médicales
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 :
Radiologie
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.
Cardiologie
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.
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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.
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.
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.
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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
13. Tomodensitométrie
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.
14. IRM
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.
15. RAYONNEX
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.
Histoires de réussite
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.
Raisons de choisir Shaip comme partenaire d'annotation médicale de confiance
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
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
La plateforme brevetée offre des avantages :
- Plateforme Web de bout en bout
- Une qualité irréprochable
- TAT plus rapide
- Livraison transparente
Pourquoi Shaip ?
Équipe dédiée
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.
Évolutivité
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.
Meilleure qualité
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.
L'excellence opérationnelle
Notre processus éprouvé d'assurance qualité des données, nos validations technologiques et nos multiples étapes d'assurance qualité nous aident à fournir la meilleure qualité qui dépasse souvent les attentes.
Sécurité avec confidentialité
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
Des prix compétitifs
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.
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Foire Aux Questions (FAQ)
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
Lieu: 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