Anotação de dados para IA de assistência médica
Desbloqueie informações complexas em dados não estruturados com extração e reconhecimento de entidade
Clientes em destaque
Capacitando equipes para construir produtos de IA líderes mundiais.
80% dos dados no domínio da saúde não são estruturados, tornando-os inacessíveis. O acesso aos dados requer intervenção manual significativa, o que limita a quantidade de dados utilizáveis. Compreender o texto no domínio médico requer uma compreensão profunda de sua terminologia para liberar seu potencial. O Shaip fornece a você o conhecimento necessário para anotar dados de assistência médica para melhorar os mecanismos de IA em escala.
IDC, Empresa Analista:
A base instalada mundial de capacidade de armazenamento atingirá 11.7 zetabytes in 2023
IBM, Gartner e IDC:
80% dos dados ao redor do mundo não são estruturados, tornando-os obsoletos e inutilizáveis.
Solução do mundo real
Analise dados para descobrir insights significativos para treinar modelos de NLP com anotação de dados de texto médico
Oferecemos serviços de anotação de dados médicos que ajudam as organizações a extrair informações críticas em dados médicos não estruturados, ou seja, anotações médicas, resumos de admissão/alta de EHR, relatórios de patologia, etc., que ajudam as máquinas a identificar as entidades clínicas presentes em um determinado texto ou imagem. Nossos especialistas de domínio credenciados podem ajudá-lo a fornecer insights específicos do domínio - ou seja, sintomas, doenças, alergias e medicamentos, para ajudar a gerar insights para o atendimento.
Também oferecemos APIs Medical NER proprietárias (modelos NLP pré-treinados), que podem identificar e classificar automaticamente as entidades nomeadas apresentadas em um documento de texto. As APIs NER médicas aproveitam o gráfico de conhecimento proprietário, com mais de 20 milhões de relacionamentos e mais de 1.7 milhão de conceitos clínicos
Do licenciamento e coleta de dados à anotação de dados, Shaip oferece cobertura.
- Anotação e preparação de imagens médicas, vídeos e textos, incluindo radiografia, ultrassom, mamografia, tomografia computadorizada, ressonância magnética e tomografia por emissão de fótons
- Casos de uso farmacêuticos e de outros cuidados de saúde para processamento de linguagem natural (NLP), incluindo categorização de texto médico, identificação de entidade nomeada, análise de texto, etc.
Serviços de anotação médica
Nossos serviços de anotação médica capacitam a precisão da IA na área da saúde. Rotulamos meticulosamente imagens médicas, textos e áudio, usando nossa experiência para treinar modelos de IA. Esses modelos melhoram o diagnóstico, o planejamento do tratamento e o atendimento ao paciente. Garanta dados confiáveis e de alta qualidade para aplicações de tecnologia médica avançada. Confie em nós para aprimorar a proficiência médica da sua IA.
Anotação de imagem
Aprimore a IA médica anotando dados visuais de raios X, tomografias computadorizadas e ressonâncias magnéticas. Garanta que os modelos de IA tenham um desempenho excelente em diagnóstico e tratamento, guiados por rotulagem de dados especializada. Obtenha melhores resultados para os pacientes com insights de imagem superiores.
Anotação de Vídeo
Avance a IA na área da saúde com anotações de vídeo detalhadas. Aprimore o aprendizado de IA com classificações e segmentações em imagens médicas. Melhore sua IA cirúrgica e o monitoramento de pacientes para melhorar a prestação de cuidados de saúde e diagnósticos.
Anotação de Texto
Simplifique o desenvolvimento de IA médica com dados de texto anotados por especialistas. Analise e enriqueça rapidamente vastos volumes de texto, desde notas manuscritas até relatórios de seguros. Garanta insights precisos e acionáveis para avanços na área da saúde.
Anotação de Áudio
Aproveite a experiência em PNL para anotar e rotular dados de áudio médicos com precisão. Crie sistemas assistidos por voz para operações clínicas perfeitas e integre IA em vários produtos de saúde ativados por voz. Aumente a precisão do diagnóstico com curadoria especializada de dados de áudio.
Codificação médica
Simplifique a documentação médica convertendo-a em códigos universais com codificação médica de IA. Garanta a precisão, melhore a eficiência do faturamento e ofereça suporte à prestação contínua de serviços de saúde com assistência de IA de ponta na codificação de registros médicos.
Processo de Anotação Médica
O processo de anotação geralmente difere do requisito do cliente, mas envolve principalmente:
Fase 1: Conhecimento técnico de domínio (Entenda as diretrizes de escopo e anotação)
Fase 2: Treinamento de recursos apropriados para o projeto
Fase 3: Ciclo de feedback e controle de qualidade dos documentos anotados
Casos de uso de anotações médicas
Algoritmos avançados de IA e ML estão transformando a saúde ao utilizar vários processos médicos. Essas tecnologias de ponta permitem a automação da assistência médica, levando a maior eficiência, precisão e atendimento ao paciente. Para entender melhor seu impacto potencial, vamos explorar os seguintes casos de uso:
Radiologia
Nosso serviço de anotação de imagens radiológicas aprimora os diagnósticos de IA e inclui uma camada adicional de conhecimento. Cada raio-X, ressonância magnética e tomografia computadorizada é meticulosamente rotulado e revisado por um especialista no assunto. Esta etapa extra no treinamento e na revisão aumenta a capacidade da IA de detectar anormalidades e doenças. Aumenta a precisão antes da entrega aos nossos clientes.
Cardiologia
Nossa anotação de imagem com foco em cardiologia aprimora os diagnósticos de IA. Trazemos especialistas em cardiologia que rotulam imagens complexas relacionadas ao coração e treinam nossos modelos de IA. Antes de enviarmos os dados aos clientes, esses especialistas analisam cada imagem para garantir a máxima precisão. Este processo permite que a IA detecte problemas cardíacos com mais precisão.
Odontologia
Nosso serviço de anotação de imagens em odontologia rotula imagens dentárias para aprimorar as ferramentas de diagnóstico de IA. Ao identificar com precisão cáries, problemas de alinhamento e outras condições dentárias, nossas PMEs capacitam a IA para melhorar os resultados dos pacientes e apoiar os dentistas no planejamento preciso do tratamento e na detecção precoce.
Nossa especialidade
1. Reconhecimento/Anotação de Entidade Clínica
Uma grande quantidade de dados e conhecimentos médicos está disponível nos prontuários, principalmente em formato não estruturado. A anotação de entidade médica nos permite converter dados não estruturados em um formato estruturado.
2. Anotação de Atribuição
2.1 Atributos do Medicamento
Medicamentos e seus atributos são documentados em quase todos os registros médicos, o que é uma parte importante do domínio clínico. Podemos identificar e anotar os vários atributos dos medicamentos de acordo com as diretrizes.
2.2 Atributos de dados de laboratório
Os dados do laboratório são principalmente acompanhados por seus atributos em um prontuário médico. Podemos identificar e anotar os vários atributos dos dados de laboratório de acordo com as diretrizes.
2.3 Atributos de Medição Corporal
A medição corporal é, em sua maioria, acompanhada de seus atributos em um prontuário. É composto principalmente pelos sinais vitais. Podemos identificar e anotar os vários atributos da medida corporal.
3. Anotação NER Específica para Oncologia
Juntamente com a anotação NER médica genérica, também podemos trabalhar em anotações específicas de domínio, como oncologia, radiologia etc. Estado clínico, Teste de marcadores tumorais, Medicina contra o câncer, Cirurgia contra o câncer, Radiação, Gene estudado, Código de variação, Local do corpo
4. NER de efeito adverso e anotação de relacionamento
Juntamente com a identificação e anotação das principais entidades clínicas e relacionamentos, também podemos anotar os efeitos adversos de certos medicamentos ou procedimentos. O escopo é o seguinte: Rotulagem dos efeitos adversos e seus agentes causadores. Atribuir a relação entre o efeito adverso e a causa do efeito.
5. Anotação de Relacionamento
Depois de identificar e anotar entidades clínicas, também atribuímos relacionamento relevante entre as entidades. Podem existir relacionamentos entre dois ou mais conceitos.
6. Anotação de Asserções
Junto com a identificação de entidades e relacionamentos clínicos, também podemos atribuir o Status, Negação e Assunto das entidades clínicas.
7. Anotação Temporal
A anotação de entidades temporais de um prontuário médico ajuda a construir uma linha do tempo da jornada do paciente. Ele fornece referência e contexto para a data associada a um evento específico. Aqui estão as entidades de data – Data do diagnóstico, Data do procedimento, Data de início da medicação, Data de término da medicação, Data de início da radiação, Data de término da radiação, Data de admissão, Data de alta, Data da consulta, Data da observação, Início.
8. Anotação da Seção
Refere-se ao processo de sistematicamente organizar, rotular e categorizar diferentes seções ou partes de documentos, imagens ou dados relacionados à saúde, ou seja, anotação de seções relevantes do documento e classificação das seções em seus respectivos tipos. Isso ajuda na criação de informações estruturadas e facilmente acessíveis, que podem ser usadas para diversos fins, como suporte à decisão clínica, pesquisa médica e análise de dados de saúde.
9. Codificação ICD-10-CM e CPT
Anotação dos códigos ICD-10-CM e CPT de acordo com as diretrizes. Para cada código médico rotulado, as evidências (trechos de texto) que substanciam a decisão de rotulagem também serão anotadas junto com o código.
10. Codificação RXNORM
Anotação de códigos RXNORM de acordo com as diretrizes. Para cada código médico rotulado, as evidências (trechos de texto) que substanciam a decisão de rotulagem também serão anotadas junto com o código.0
11. Codificação SNOMED
Anotação de códigos SNOMED de acordo com as diretrizes. Para cada código médico rotulado, as evidências (trechos de texto) que substanciam a decisão de rotulagem também serão anotadas junto com o código.
12. Codificação UMLS
Anotação de códigos UMLS de acordo com as diretrizes. Para cada código médico rotulado, as evidências (trechos de texto) que substanciam a decisão de rotulagem também serão anotadas junto com o código.
13. Tomografia Computadorizada
Nosso serviço de anotação de imagens é especializado em tomografias computadorizadas para rotulagem precisa para treinamento de IA, com foco em estruturas anatômicas detalhadas. Os especialistas no assunto não apenas revisam, mas também treinam cada imagem para obter precisão de alto nível. Este processo meticuloso auxilia no desenvolvimento de ferramentas de diagnóstico.
14. Ressonância magnética
Nosso serviço de anotação de imagens de ressonância magnética ajusta os diagnósticos de IA. Nossos especialistas no assunto treinam e revisam cada digitalização para obter a máxima precisão antes da entrega. Rotulamos as varreduras de ressonância magnética com precisão para aprimorar o treinamento do modelo de IA. Este processo os ajuda a identificar anomalias e estruturas. Aumente a precisão nas avaliações médicas e planos de tratamento com nossos serviços.
15. RAIO X
A anotação de imagens de raios X aprimora o diagnóstico de IA. Nossos especialistas rotulam cada imagem com cuidado, identificando fraturas e anormalidades com precisão. Eles também treinam e revisam essas etiquetas para obter a máxima precisão antes da entrega ao cliente. Confie em nós para refinar sua IA e obter melhores análises de imagens médicas.
Histórias de sucesso
Anotação de seguro clínico
O processo de autorização prévia é fundamental para conectar prestadores de cuidados de saúde e pagadores e garantir que os tratamentos sigam as diretrizes. Anotar registros médicos ajudou a otimizar esse processo. Ele combinou documentos com perguntas enquanto seguia padrões, melhorando os fluxos de trabalho dos clientes.
Problema: A anotação de 6,000 casos médicos teve que ser feita dentro de um cronograma rigoroso e preciso, dada a sensibilidade dos dados de saúde. A adesão estrita às diretrizes clínicas atualizadas e aos regulamentos de privacidade, como a HIPAA, era necessária para garantir anotações de qualidade e conformidade.
Alternativa? Anotamos mais de 6,000 casos médicos, correlacionando documentos médicos com questionários clínicos. Isso exigiu vincular meticulosamente as evidências às respostas, ao mesmo tempo que aderiu às diretrizes clínicas. Os principais desafios abordados foram prazos apertados para um grande conjunto de dados e lidar com padrões clínicos em constante evolução.
Razões para escolher Shaip como seu parceiro de anotação médica confiável
Pessoas
Equipes dedicadas e treinadas:
- Mais de 30,000 colaboradores para criação de dados, rotulagem e controle de qualidade
- Equipe de gerenciamento de projetos credenciada
- Equipe de desenvolvimento de produto experiente
- Equipe de integração e terceirização de pool de talentos
Extração
A mais alta eficiência do processo é garantida com:
- Processo robusto 6 Sigma Stage-Gate
- Uma equipe dedicada de black belts 6 Sigma - Principais proprietários de processos e conformidade de qualidade
- Melhoria Contínua e Feedback Loop
Plataforma
A plataforma patenteada oferece benefícios:
- Plataforma ponta a ponta baseada na web
- Qualidade impecável
- TAT mais rápido
- Entrega perfeita
Por que Shaip?
Equipe Dedicada
Estima-se que os cientistas de dados gastem mais de 80% de seu tempo na preparação de dados. Com a terceirização, sua equipe pode se concentrar no desenvolvimento de algoritmos robustos, deixando a parte tediosa de coletar os conjuntos de dados de reconhecimento de entidades nomeadas para nós.
Escalabilidade
Um modelo de ML médio exigiria a coleta e marcação de grandes blocos de conjuntos de dados nomeados, o que exige que as empresas obtenham recursos de outras equipes. Com parceiros como nós, oferecemos especialistas em domínio que podem ser facilmente dimensionados à medida que sua empresa cresce.
Melhor qualidade
Especialistas de domínio dedicados, que fazem anotações no dia a dia, farão - a qualquer dia - um trabalho superior em comparação com uma equipe, que precisa acomodar tarefas de anotação em suas agendas lotadas. Não é preciso dizer que isso resulta em um melhor resultado.
Excelência Operacional
Nosso processo comprovado de garantia de qualidade de dados, validações de tecnologia e vários estágios de controle de qualidade nos ajudam a oferecer a melhor qualidade da categoria que muitas vezes excede as expectativas.
Segurança com privacidade
Somos certificados por manter os mais altos padrões de segurança de dados com privacidade enquanto trabalhamos com nossos clientes para garantir a confidencialidade
Preços competitivos
Como especialistas em curadoria, treinamento e gerenciamento de equipes de trabalhadores qualificados, podemos garantir que os projetos sejam entregues dentro do orçamento.
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Perguntas Mais Frequentes (FAQ)
O Reconhecimento de Entidade Nomeada faz parte do Processamento de Linguagem Natural. O objetivo principal do NER é processar dados estruturados e não estruturados e classificar essas entidades nomeadas em categorias predefinidas. Algumas categorias comuns incluem nome, local, empresa, horário, valores monetários, eventos e muito mais.
Em poucas palavras, o NER lida com:
Reconhecimento/detecção de entidade nomeada – Identificando uma palavra ou uma série de palavras em um documento.
Classificação de entidade nomeada – Classificando cada entidade detectada em categorias predefinidas.
O processamento de linguagem natural ajuda a desenvolver máquinas inteligentes capazes de extrair significado da fala e do texto. O Machine Learning ajuda esses sistemas inteligentes a continuar aprendendo treinando em grandes quantidades de conjuntos de dados de linguagem natural. Geralmente, a PNL consiste em três categorias principais:
Entendendo a estrutura e as regras da linguagem – Sintaxe
Derivando o significado de palavras, texto e fala e identificando suas relações – Semântica
Identificar e reconhecer palavras faladas e transformá-las em texto – Fala
Alguns dos exemplos comuns de uma categorização de entidade predeterminada são:
Pessoa: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Locação: Canadá, Honolulu, Bangkok, Brasil, Cambridge
Organização: Samsung, Disney, Universidade de Yale, Google
Tempo: 15.35h12, XNUMXh,
As diferentes abordagens para criar sistemas NER são:
Sistemas baseados em dicionário
Sistemas baseados em regras
Sistemas baseados em aprendizado de máquina
Suporte ao cliente simplificado
Recursos Humanos Eficientes
Classificação de conteúdo simplificada
Otimizando motores de busca
Recomendação de conteúdo preciso