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.
La demande d'analyse de données médicales complexes et non structurées pour révéler des informations inédites est en constante augmentation. L'annotation des données médicales vient à la rescousse.
Le secteur de la santé s’appuie fortement sur l’annotation précise des données pour alimenter les applications d’IA et d’apprentissage automatique, favorisant ainsi les avancées en matière de diagnostic et de traitement.
80 % des données du secteur de la santé sont non structurées, ce qui les rend inaccessibles. L'accès à ces données nécessite une intervention manuelle importante, ce qui limite la quantité de données exploitables. Comprendre un texte médical exige une compréhension approfondie de sa terminologie pour en exploiter tout le potentiel. Shaip vous offre son expertise pour annoter les données de santé afin d'améliorer les moteurs d'IA à grande échelle. L'annotation des données médicales joue un rôle crucial dans la mise en place de solutions de santé avancées et le développement de l'IA médicale.
La base mondiale installée de capacité de stockage atteindra 11.7 zettaoctets in 2023
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, notamment de textes médicaux destinés à être utilisés dans des algorithmes d'apprentissage automatique. Ces services aident les organisations à extraire des informations essentielles de données médicales non structurées (notes médicales, résumés d'admission/sortie de DSE, rapports de pathologie, etc.). Ces informations aident les machines à identifier les entités cliniques présentes dans un texte ou une image. Nos experts certifiés peuvent vous aider à obtenir des informations spécifiques à votre domaine (symptômes, maladies, allergies et médicaments, par exemple), afin d'optimiser 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.
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 pharmaceutiques et autres cas d'utilisation de soins de santé pour le traitement du langage naturel (NLP), y compris la catégorisation de textes médicaux, l'identification d'entités nommées, l'analyse de texte et la formation d'algorithmes d'apprentissage automatique pour le diagnostic et la détection d'anomalies dans les textes médicaux
Nos services d'annotation médicale optimisent la précision de l'IA dans le secteur de la santé. Nous annotons méticuleusement les images, textes et fichiers audio médicaux, en nous appuyant sur notre expertise pour entraîner les modèles d'IA. Notre équipe d'experts, composée d'experts médicaux et de professionnels de santé, supervise et valide le processus d'annotation afin de garantir la précision et la conformité cliniques. Ces modèles améliorent le diagnostic, la planification des traitements et la prise en charge des patients. Assurez des données fiables et de haute qualité pour les applications médicales avancées. Nous comprenons l'importance des efforts nécessaires pour respecter les normes strictes de qualité et de conformité en matière d'annotation de données médicales. Faites-nous confiance pour améliorer les compétences médicales de votre IA.
Améliorez l'IA médicale en annotant les données visuelles des radiographies, des scanners et des IRM. L'annotation d'images médicales et d'imagerie est un processus spécialisé qui implique l'étiquetage expert d'images médicales complexes afin de créer des ensembles de données de haute qualité pour les systèmes d'IA de santé.
Les principales tâches d'annotation comprennent la classification d'images (attribution d'étiquettes aux images), la détection d'objets (identification et localisation d'objets tels que des tumeurs), la segmentation d'images (division des images en segments significatifs) et l'utilisation de masques de segmentation et de cadre de délimitation pour une annotation précise et détaillée des images médicales.
Optimisez l'apprentissage de l'IA grâce à la classification et à la segmentation des séquences médicales. Optimisez votre IA chirurgicale et le suivi des patients pour une meilleure prestation de soins et un diagnostic plus performant. Les vidéos médicales annotées sont essentielles aux applications cliniques, favorisant une utilisation concrète dans les soins aux patients.
Optimisez le développement de l'IA médicale grâce à des données textuelles annotées par des experts, préparées par des annotateurs médicaux et de données qualifiés. Analysez et enrichissez rapidement de vastes volumes de texte, des notes manuscrites aux rapports d'assurance. Assurez des informations précises et exploitables pour les avancées en matière de santé.
Simplifiez la documentation médicale en la convertissant en codes universels grâce au codage médical par IA, basé sur les données collectées auprès de différents centres médicaux. Assurez l'exactitude, optimisez la facturation et assurez une prestation de soins de santé fluide grâce à l'assistance de pointe de l'IA pour le codage des dossiers médicaux.
Bénéficiez de l'expertise du traitement du langage naturel (TALN) pour annoter et étiqueter avec précision les données audio médicales, en collaboration avec des professionnels de santé impliqués dans le processus d'annotation. Concevez des systèmes d'assistance vocale pour des opérations cliniques fluides et intégrez l'IA à divers produits de santé à commande vocale. Améliorez la précision du diagnostic grâce à une curation experte des données audio.
Dans l'annotation des données médicales, le processus d'étiquetage fait souvent appel à des outils d'annotation spécialisés, notamment des visualiseurs DICOM pour les tâches d'annotation d'images de base. Si les visualiseurs DICOM sont couramment utilisés par les radiologues pour les tâches de routine, des outils d'annotation avancés sont essentiels pour un étiquetage précis et efficace, notamment lors de la préparation des données pour les applications d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. Le processus d'annotation varie généralement selon les besoins du 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 machine learning transforment les soins de santé en utilisant divers processus médicaux. Les données annotées jouent un rôle crucial dans les applications médicales, aidant les établissements de santé à développer et à entraîner des modèles d'IA précis pour le diagnostic, l'identification des maladies et la détection des anomalies. Ces technologies de pointe permettent l'automatisation des soins de santé, améliorant ainsi l'efficacité, la précision et la qualité des soins aux patients. Pour mieux comprendre leur impact potentiel, explorons les cas d'usage suivants :
Notre service d'annotation d'images radiologiques optimise les diagnostics par IA et offre une expertise supplémentaire. Chaque radiographie, IRM et scanner est méticuleusement étiqueté et examiné par un expert. Ces images annotées servent de données d'entraînement pour les modèles d'apprentissage automatique et les modèles ML destinés aux diagnostics radiologiques. Cette étape supplémentaire d'apprentissage et d'analyse permet de détecter les anomalies et les maladies.
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 annote les images dentaires, se concentrant sur l'identification de diverses pathologies, afin d'optimiser les outils de diagnostic par IA. En identifiant avec précision les caries, les problèmes d'alignement et autres affections dentaires, nos experts permettent à l'IA d'améliorer les résultats des patients et d'aider les dentistes à planifier précisément les traitements et à les 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 devait être réalisée avec précision et dans des délais stricts, compte tenu de la sensibilité des données de santé. Le strict respect des directives cliniques actualisées et des réglementations en matière de confidentialité, comme la loi HIPAA, était indispensable pour garantir la qualité et la conformité des annotations, ce qui est particulièrement crucial pour le diagnostic clinique afin de préserver l'intégrité des données et de satisfaire aux exigences réglementaires.
La 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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L'annotation des données médicales consiste à étiqueter des textes, des images, des fichiers audio et des vidéos médicaux pour entraîner des modèles d'IA. Elle est essentielle au développement de systèmes d'IA précis qui améliorent le diagnostic, la planification des traitements et la prise en charge des patients.
En fournissant des ensembles de données étiquetés, les modèles d'IA peuvent apprendre à reconnaître des schémas dans des données médicales complexes, comme l'identification de maladies sur des radiographies ou l'extraction d'informations clés à partir de notes cliniques. Cela améliore la précision et la fiabilité des applications d'IA dans le secteur de la santé.
L'annotation des données médicales comprend l'étiquetage des notes cliniques, des dossiers médicaux électroniques (DME), des radiographies, des IRM, des tomodensitogrammes, des rapports de pathologie et des données audio telles que les dictées des médecins.
Le texte médical annoté permet aux modèles de traitement du langage naturel (TALN) d'extraire et d'interpréter des informations cliniques, telles que des symptômes, des maladies ou des médicaments, à partir de données non structurées telles que des notes de médecin ou des résumés de sortie.
L'annotation de données médicales nécessite la gestion d'informations non structurées et complexes, la garantie de l'exactitude clinique et le respect des réglementations en matière de confidentialité, comme la loi HIPAA. Elle exige également une expertise en terminologie médicale et une connaissance approfondie du domaine.
Les fournisseurs d'annotations suivent des protocoles de sécurité des données stricts tels que la conformité HIPAA et utilisent des données anonymisées pour préserver la confidentialité des patients tout en annotant des informations médicales sensibles.
Les ensembles de données annotées entraînent les modèles d'IA à reconnaître les marqueurs pathologiques dans les images ou les textes médicaux. Par exemple, l'IA peut identifier les stades du cancer en oncologie ou détecter les maladies cardiaques en cardiologie, améliorant ainsi le diagnostic précoce et les résultats thérapeutiques.
Des outils d’annotation avancés et des logiciels spécifiques au domaine, tels que les visualiseurs DICOM pour l’imagerie médicale, sont utilisés en complément de l’expertise humaine pour garantir une grande précision dans l’étiquetage des données médicales.
Shaip allie des experts du domaine, des outils d'annotation avancés et un processus d'assurance qualité rigoureux pour fournir une annotation de données médicales précise et évolutive, adaptée aux besoins des clients. L'entreprise est spécialisée en radiologie, oncologie, cardiologie et autres domaines de la santé.
Le coût dépend du type, du volume et de la complexité des données, ainsi que du niveau d'expertise requis. Shaip propose des tarifs personnalisés en fonction des exigences spécifiques du projet.
