A Shaip agora faz parte do ecossistema da Ubiquity: a mesma equipe, agora com recursos ampliados para dar suporte aos clientes em grande escala.
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Anotação de dados para IA de assistência médica
Desbloqueie informações complexas em dados não estruturados com extração e reconhecimento de entidade
O setor de saúde depende muito de anotações precisas de dados para impulsionar aplicativos de IA e aprendizado de máquina, impulsionando avanços em diagnósticos e tratamentos.
80% dos dados na área da saúde não são estruturados, tornando-os inacessíveis. O acesso aos dados exige intervenção manual significativa, o que limita a quantidade de dados utilizáveis. A compreensão de textos na área médica exige um profundo conhecimento de sua terminologia para liberar seu potencial. A Shaip oferece a você a expertise necessária para anotar dados de saúde e aprimorar mecanismos de IA em escala. A anotação de dados médicos desempenha um papel crucial na viabilização de soluções avançadas de saúde e no suporte ao desenvolvimento da tecnologia de IA na área da saúde.
A base instalada mundial de capacidade de armazenamento atingirá 11.7 zetabytes in 2023.
80% dos dados ao redor do mundo não são estruturados, tornando-os obsoletos e inutilizáveis.
Oferecemos serviços de anotação de dados médicos, incluindo anotação de textos médicos para uso em algoritmos de aprendizado de máquina, que auxiliam organizações a extrair informações críticas em dados médicos não estruturados, como anotações médicas, resumos de admissão/alta de prontuários eletrônicos, relatórios de patologia, etc., que auxiliam as máquinas a identificar as entidades clínicas presentes em um determinado texto ou imagem. Nossos especialistas credenciados podem ajudá-lo a fornecer insights específicos de cada domínio – como sintomas, doenças, alergias e medicamentos – para auxiliar na geração de insights para o tratamento.
Também oferecemos APIs médicas NER proprietárias (modelos de PNL pré-treinados), que podem identificar e classificar automaticamente as entidades nomeadas apresentadas em um documento de texto. As APIs médicas NER 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 farmacêutico e outros na área da saúde para processamento de linguagem natural (PLN), incluindo categorização de texto médico, identificação de entidade nomeada, análise de texto e treinamento de algoritmos de aprendizado de máquina para diagnóstico e detecção de anomalias em textos médicos.
Nossos serviços de Anotação Médica potencializam a precisão da IA na área da saúde. Rotulamos meticulosamente imagens, textos e áudios médicos, utilizando nossa expertise para treinar modelos de IA. Nossa equipe de especialistas, incluindo especialistas médicos e profissionais de saúde, supervisiona e valida o processo de anotação para garantir a precisão clínica e a conformidade. Esses modelos aprimoram o diagnóstico, o planejamento do tratamento e o atendimento ao paciente. Garanta dados confiáveis e de alta qualidade para aplicações avançadas de tecnologia médica. Compreendemos o esforço significativo necessário para atender aos rigorosos padrões de qualidade e conformidade na anotação de dados médicos. Confie em nós para aprimorar a proficiência médica da sua IA.
Aprimore a IA médica anotando dados visuais de raios-X, tomografias computadorizadas e ressonâncias magnéticas. A anotação de imagens médicas e a anotação de imagens são processos especializados que envolvem a rotulagem de imagens médicas complexas, conduzida por especialistas, para criar conjuntos de dados de alta qualidade para sistemas de IA na área da saúde.
As principais tarefas de anotação incluem classificação de imagens (atribuição de rótulos a imagens), detecção de objetos (identificação e localização de objetos como tumores), segmentação de imagens (divisão de imagens em segmentos significativos) e uso de máscaras de segmentação e caixa delimitadora para anotação precisa e detalhada de imagens médicas.
Aprimore o aprendizado de IA com classificações e segmentações em imagens médicas. Aprimore sua IA cirúrgica e o monitoramento de pacientes para aprimorar a prestação de serviços de saúde e o diagnóstico. Vídeos médicos anotados são essenciais para aplicações clínicas, apoiando o uso real no atendimento ao paciente.
Simplifique o desenvolvimento de IA médica com dados de texto anotados por especialistas, preparados por anotadores médicos e de dados qualificados. Analise e enriqueça rapidamente grandes volumes de texto, desde notas manuscritas até relatórios de seguros. Garanta insights precisos e acionáveis para avanços na área da saúde.
Simplifique a documentação médica convertendo-a em códigos universais com codificação médica de IA, utilizando dados coletados de diversos centros médicos. Garanta a precisão, aprimore a eficiência do faturamento e promova a prestação integrada de serviços de saúde com assistência de IA de ponta na codificação de prontuários médicos.
Aproveite a expertise em PNL para anotar e rotular dados de áudio médicos com precisão, com profissionais médicos envolvidos no processo de anotação. Crie sistemas assistidos por voz para operações clínicas integradas e integre IA a diversos produtos de saúde ativados por voz. Aprimore a precisão diagnóstica com curadoria especializada de dados de áudio.
Na anotação de dados médicos, o processo de rotulagem frequentemente utiliza ferramentas de anotação especializadas, incluindo visualizadores DICOM para tarefas básicas de anotação de imagens. Embora os visualizadores DICOM sejam comumente usados por radiologistas para trabalhos de rotina, ferramentas avançadas de anotação são essenciais para uma rotulagem precisa e eficiente, especialmente na preparação de dados para aplicações de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. O processo de anotação geralmente varia de acordo com as necessidades 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
Algoritmos avançados de IA e ML estão transformando a área da saúde por meio da utilização de diversos processos médicos. Dados anotados desempenham um papel crucial em aplicações médicas, auxiliando organizações de saúde no desenvolvimento e treinamento de modelos precisos de IA para diagnóstico, identificação de doenças e detecção de anomalias. Essas tecnologias de ponta permitem a automação da saúde, resultando em maior eficiência, precisão e atendimento ao paciente. Para entender melhor seu potencial impacto, vamos explorar os seguintes casos de uso:
Nosso serviço de anotação de imagens radiológicas aprimora o diagnóstico por IA e inclui uma camada adicional de expertise. Cada raio-X, ressonância magnética e tomografia computadorizada é meticulosamente rotulada e revisada por um especialista no assunto. Essas imagens anotadas servem como dados de treinamento para treinar modelos de aprendizado de máquina e modelos de ML para diagnósticos radiológicos. Essa etapa extra no treinamento e na revisão identifica anormalidades e doenças.
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.
Nosso serviço de anotação de imagens em odontologia rotula imagens odontológicas, com foco na identificação de diversas condições médicas, para aprimorar as ferramentas de diagnóstico por IA. Ao identificar com precisão cáries, problemas de alinhamento e outras condições odontológicas, nossas PMEs potencializam a IA para melhorar os resultados dos pacientes e auxiliar os dentistas no planejamento preciso do tratamento e na detecção precoce.
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.
2.1 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.
Junto com a anotação genérica de NER médica, também podemos trabalhar em anotações específicas de domínio, como oncologia, radiologia, etc. Aqui estão as entidades NER específicas de oncologia que podem ser anotadas – Problema de câncer, Histologia, Estágio do câncer, Estágio TNM, Grau de câncer, Dimensão, Status clínico, Teste de marcador tumoral, Medicina do câncer, Cirurgia do câncer, Radiação, Gene estudado, Código de variação, Local do corpo
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.
Depois de identificar e anotar entidades clínicas, também atribuímos relacionamento relevante entre as entidades. Podem existir relacionamentos entre dois ou mais conceitos.
Junto com a identificação de entidades e relacionamentos clínicos, também podemos atribuir o Status, Negação e Assunto das entidades clínicas.
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.
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.
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.
Anotação de códigos RXNORM de acordo com as diretrizes. Para cada código médico rotulado, a evidência (trechos de texto) que fundamenta a decisão de rotulagem também será anotada junto com o código.
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.
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.
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.
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.
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.
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 rigorosa às diretrizes clínicas atualizadas e aos regulamentos de privacidade, como a HIPAA, foi necessária para garantir anotações de qualidade e conformidade, o que é especialmente crítico para diagnósticos clínicos, a fim de manter a integridade do conjunto de dados e atender aos requisitos regulatórios.
Solução: 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.
Equipes dedicadas e treinadas:
A mais alta eficiência do processo é garantida com:
A plataforma patenteada oferece benefícios:
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.
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.
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.
Nosso comprovado processo 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.
Somos certificados por manter os mais altos padrões de segurança de dados com privacidade enquanto trabalhamos com nossos clientes para garantir a confidencialidade
Como especialistas em curadoria, treinamento e gerenciamento de equipes de trabalhadores qualificados, podemos garantir que os projetos sejam entregues dentro do orçamento.
Alta disponibilidade de rede e entrega pontual de dados, serviços e soluções.
Com um conjunto de recursos onshore e offshore, podemos construir e dimensionar equipes conforme necessário para vários casos de uso.
Com a combinação de uma força de trabalho global, plataforma robusta e processos operacionais projetados por black belts 6 sigma, Shaip ajuda a lançar as iniciativas de IA mais desafiadoras.
O Reconhecimento de Entidade Nomeada (NER) ajuda você a desenvolver modelos de aprendizado de máquina e NLP de alto nível. Aprenda casos de uso, exemplos e muito mais do NER neste post super informativo.
O conjunto de dados de saúde de treinamento de qualidade melhora o resultado do modelo médico baseado em IA. Mas como selecionar o provedor de serviços de rotulagem de dados de saúde certo?
Com os dados estabelecendo a base para a saúde, precisamos entender sua função, implementações no mundo real e desafios. Leia mais para descobrir…
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Anotação de dados médicos é o processo de rotular textos, imagens, áudios e vídeos médicos para treinar modelos de IA. É crucial para o desenvolvimento de sistemas de IA precisos que aprimoram o diagnóstico, o planejamento do tratamento e o atendimento ao paciente.
Ao fornecer conjuntos de dados rotulados, os modelos de IA podem aprender a reconhecer padrões em dados médicos complexos, como a identificação de doenças em radiografias ou a extração de informações importantes de anotações clínicas. Isso melhora a precisão e a confiabilidade das aplicações de IA na área da saúde.
A anotação de dados médicos inclui a rotulagem de notas clínicas, registros eletrônicos de saúde (EHRs), raios X, ressonâncias magnéticas, tomografias computadorizadas, relatórios de patologia e dados de áudio, como ditados médicos.
Textos médicos anotados permitem que modelos de processamento de linguagem natural (PLN) extraiam e interpretem informações clínicas, como sintomas, doenças ou medicamentos, de dados não estruturados, como anotações médicas ou resumos de alta.
Anotar dados médicos exige o manuseio de informações complexas e não estruturadas, a garantia da precisão clínica e o cumprimento de normas de privacidade como a HIPAA. Também exige expertise em terminologia médica e conhecimento da área.
Os provedores de anotações seguem protocolos rígidos de segurança de dados, como conformidade com HIPAA, e usam dados anonimizados para manter a privacidade do paciente ao anotar informações médicas confidenciais.
Conjuntos de dados anotados treinam modelos de IA para reconhecer marcadores de doenças em imagens ou textos médicos. Por exemplo, a IA pode identificar estágios de câncer em oncologia ou detectar problemas cardíacos em cardiologia, melhorando o diagnóstico precoce e os resultados do tratamento.
Ferramentas de anotação avançadas e softwares específicos de domínio, como visualizadores DICOM para imagens médicas, são usados juntamente com experiência humana para garantir alta precisão na rotulagem de dados médicos.
A Shaip combina especialistas na área, ferramentas avançadas de anotação e um processo robusto de garantia de qualidade para fornecer anotações precisas e escaláveis de dados médicos, adaptadas às necessidades do cliente. Eles são especializados em radiologia, oncologia, cardiologia e outras áreas da saúde.
O custo depende do tipo, volume e complexidade dos dados, bem como do nível de expertise necessário. A Shaip oferece preços personalizados com base nos requisitos específicos do projeto.
