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

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

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Il existe une demande croissante pour analyser des données médicales complexes et non structurées afin de découvrir des informations non découvertes. L'annotation des données médicales vient à la rescousse

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

Solution du monde réel

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 (compréhension de la portée du projet et des 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 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
Annotation des effets indésirables

4. Annotation des effets indésirables

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. Anonymisation des PHI

Nos capacités de désidentification PHI/PII incluent la suppression d'informations sensibles telles que les noms et les numéros de sécurité sociale qui peuvent directement ou indirectement connecter un individu à ses données personnelles. C'est ce que les patients méritent et les exigences de la HIPAA.

Désidentifier les documents en texte libre
DME

6. Dossiers médicaux électroniques (DME)

Les médecins praticiens obtiennent des informations importantes grâce aux dossiers médicaux électroniques (DME) et aux rapports cliniques des médecins. Nos experts peuvent extraire des textes médicaux complexes pouvant être utilisés dans des registres de maladies, des essais cliniques et des audits de soins de santé.

7. Statut/Négation/Sujet

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

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

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.

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