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.
Processo de Anotação Médica
O processo de anotação geralmente difere do requisito do cliente, mas envolve principalmente:
Fase 1: Conhecimento de domínio técnico (compreensão do escopo do projeto e diretrizes de anotação)
Fase 2: Treinamento de recursos apropriados para o projeto
Fase 3: Ciclo de feedback e controle de qualidade dos documentos anotados
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 de Relacionamento
Depois de identificar e anotar entidades clínicas, também atribuímos relacionamento relevante entre as entidades. Podem existir relacionamentos entre dois ou mais conceitos.
4. Anotação de efeito adverso
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. Desidentificação PHI
Nossos recursos de desidentificação de PHI/PII incluem a remoção de informações confidenciais, como nomes e números de previdência social, que podem conectar direta ou indiretamente um indivíduo aos seus dados pessoais. É o que os pacientes merecem e as exigências da HIPAA.
6. Registros Médicos Eletrônicos (EMRs)
Os médicos obtêm uma visão significativa dos Registros Médicos Eletrônicos (EMRs) e dos relatórios clínicos dos médicos. Nossos especialistas podem extrair textos médicos complexos que podem ser usados em registros de doenças, ensaios clínicos e auditorias de saúde.
7. Status/Negação/Assunto
Junto com a identificação de entidades e relacionamentos clínicos, também podemos atribuir o Status, Negação e Assunto das entidades clínicas.
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