- Çfarë bëjmë
-
-
-
Specialiteti
-
-
-
- Të dhëna jashtë raftit
-
- Zgjidhjet
- platformë
- kompani
Zhbllokoni informacionin kompleks në të dhëna të pastrukturuara me nxjerrjen dhe njohjen e entitetit
Fuqizimi i ekipeve për të krijuar produkte të inteligjencës artificiale me famë botërore.
80% e të dhënave në fushën e kujdesit shëndetësor janë të pastrukturuara, duke e bërë atë të paarritshme. Qasja në të dhëna kërkon ndërhyrje të konsiderueshme manuale, e cila kufizon sasinë e të dhënave të përdorshme. Kuptimi i tekstit në fushën mjekësore kërkon një kuptim të thellë të terminologjisë së tij për të zhbllokuar potencialin e tij. Shaip ju ofron ekspertizën për të shënuar të dhënat e kujdesit shëndetësor për të përmirësuar motorët e AI në shkallë.
Baza e instaluar në mbarë botën e kapacitetit të ruajtjes do të arrijë 11.7 zettabajt in 2023
80% e të dhënave në mbarë botën janë të pastrukturuara, duke i bërë ato të vjetruara dhe të papërdorshme.
Ne ofrojmë shërbime të shënimit të të dhënave mjekësore që i ndihmojnë organizatat të nxjerrin informacione kritike në të dhëna mjekësore të pastrukturuara, p.sh., shënimet e mjekut, përmbledhjet e pranimit/daljeve nga EHR, raportet e patologjisë, etj., që ndihmojnë makinat të identifikojnë entitetet klinike të pranishme në një tekst ose imazh të caktuar. Ekspertët tanë të kredencializuar të domenit mund t'ju ndihmojnë të jepni njohuri specifike për domenin - p.sh. simptomat, sëmundjet, alergjitë dhe mjekimet, për të ndihmuar në nxitjen e njohurive për kujdesin.
Ne ofrojmë gjithashtu API të pronarit mjekësor NER (modele të para-trajnuara NLP), të cilat mund të identifikojnë dhe klasifikojnë automatikisht entitetet e përmendura të paraqitura në një dokument teksti. Mjekësore NER API-të shfrytëzojnë grafikun e njohurive pronësore, me 20 milion marrëdhënie dhe 1.7 milion koncepte klinike.
Nga licencimi dhe mbledhja e të dhënave, tek shënimi i të dhënave, Shaip ju ka mbuluar.
Shërbimet tona të Shënimeve Mjekësore fuqizojnë saktësinë e AI në kujdesin shëndetësor. Ne etiketojmë me përpikëri imazhet, tekstet dhe audion mjekësore, duke përdorur ekspertizën tonë për të trajnuar modelet e AI. Këto modele përmirësojnë diagnostikimin, planifikimin e trajtimit dhe kujdesin ndaj pacientit. Siguroni të dhëna me cilësi të lartë dhe të besueshme për aplikime të avancuara të teknologjisë mjekësore. Na besoni për të përmirësuar aftësitë mjekësore të AI tuaj.
Përmirësoni inteligjencën artificiale mjekësore duke shënuar të dhëna vizuale nga rrezet X, skanimet CT dhe MRI. Sigurohuni që modelet e AI të performojnë shkëlqyeshëm në diagnostikim dhe trajtim, të udhëhequr nga etiketimi i të dhënave të ekspertëve. Merrni rezultate më të mira të pacientit me njohuri të shkëlqyera imazherike.
Përparoni AI në kujdesin shëndetësor me shënime të hollësishme video. Mprehni mësimin e AI me klasifikime dhe segmentime në pamjet mjekësore. Përmirësoni inteligjencën artificiale kirurgjikale dhe monitorimin e pacientit për ofrimin dhe diagnostikimin e përmirësuar të kujdesit shëndetësor.
Drejtoni zhvillimin e inteligjencës artificiale mjekësore me të dhëna teksti të shënuara me profesionalizëm. Analizoni dhe pasuroni me shpejtësi vëllime të gjera tekstesh, nga shënimet e shkruara me dorë deri te raportet e sigurimit. Siguroni njohuri të sakta dhe të zbatueshme për përparimet e kujdesit shëndetësor.
Përdorni ekspertizën NLP për të shënuar dhe etiketuar saktë të dhënat audio mjekësore. Krijoni sisteme të asistuara me zë për operacione klinike pa probleme dhe integroni AI në produkte të ndryshme të kujdesit shëndetësor të aktivizuar me zë. Përmirësoni saktësinë diagnostike me kurimin e të dhënave audio të ekspertëve.
Drejtoni dokumentacionin mjekësor duke e kthyer atë në kode universale me kodimin mjekësor të AI. Siguroni saktësinë, përmirësoni efikasitetin e faturimit dhe mbështesni ofrimin e pandërprerë të shërbimit të kujdesit shëndetësor me ndihmën e fundit të AI në kodimin e të dhënave mjekësore.
Procesi i shënimit në përgjithësi ndryshon nga kërkesat e një klienti, por kryesisht përfshin:
Faza 1: Ekspertiza teknike e fushës (Kuptoni udhëzimet për qëllimin dhe shënimet)
Faza 2: Trajnimi i burimeve të përshtatshme për projektin
Faza 3: Cikli i komenteve dhe cilësia e cilësisë së dokumenteve të shënuara
Algoritmet e avancuara të AI dhe ML po transformojnë kujdesin shëndetësor duke përdorur procese të ndryshme mjekësore. Këto teknologji të avancuara mundësojnë automatizimin e kujdesit shëndetësor, duke çuar në rritjen e efikasitetit, saktësisë dhe kujdesit ndaj pacientit. Për të kuptuar më mirë ndikimin e tyre të mundshëm, le të shqyrtojmë rastet e mëposhtme të përdorimit:
Shërbimi ynë i shënimeve të imazhit të radiologjisë mpreh diagnostifikimin e AI dhe përfshin një shtresë të shtuar ekspertize. Çdo skanim me rreze X, MRI dhe CT është etiketuar me përpikëri dhe rishikohet nga një ekspert i çështjes. Ky hap shtesë në trajnim dhe rishikim rrit aftësinë e AI për të dalluar anomalitë dhe sëmundjet. Ai rrit saktësinë përpara dorëzimit te klientët tanë.
Shënimi ynë i imazhit i fokusuar në kardiologji mpreh diagnostifikimin e AI. Ne sjellim ekspertë të kardiologjisë që etiketojnë imazhe komplekse të lidhura me zemrën dhe trajnojnë modelet tona të AI. Përpara se t'u dërgojmë të dhëna klientëve, këta specialistë shqyrtojnë çdo imazh për të siguruar saktësi të nivelit të lartë. Ky proces fuqizon AI për të zbuluar më saktë gjendjet e zemrës.
Shërbimi ynë i shënimeve të imazheve në stomatologji etiketon imazhet dentare për të përmirësuar mjetet diagnostikuese të AI. Duke identifikuar me saktësi prishjen e dhëmbëve, çështjet e shtrirjes dhe kushte të tjera dentare, SME-të tona fuqizojnë AI për të përmirësuar rezultatet e pacientëve dhe për të mbështetur dentistët në planifikimin e saktë të trajtimit dhe zbulimin e hershëm.
Një sasi e madhe e të dhënave dhe njohurive mjekësore janë të disponueshme në të dhënat mjekësore kryesisht në një format të pastrukturuar. Shënimi i entitetit mjekësor na mundëson të konvertojmë të dhënat e pastrukturuara në një format të strukturuar.
2.1 Atributet e mjekësisë
Medikamentet dhe atributet e tyre janë të dokumentuara pothuajse në çdo dosje mjekësore, e cila është një pjesë e rëndësishme e fushës klinike. Ne mund të identifikojmë dhe shënojmë atributet e ndryshme të barnave sipas udhëzimeve.
2.2 Atributet e të dhënave laboratorike
Të dhënat laboratorike shoqërohen kryesisht nga atributet e tyre në një kartelë mjekësore. Ne mund të identifikojmë dhe shënojmë atributet e ndryshme të të dhënave laboratorike sipas udhëzimeve.
2.3 Atributet e matjes së trupit
Matja e trupit shoqërohet kryesisht nga atributet e tyre në një kartelë mjekësore. Ai përbëhet kryesisht nga shenjat vitale. Ne mund të identifikojmë dhe shënojmë atributet e ndryshme të matjes së trupit.
Së bashku me shënimet e përgjithshme mjekësore NER, ne mund të punojmë gjithashtu në shënime specifike të domenit si onkologjia, radiologjia, etj. Këtu janë entitetet specifike të NER-it të onkologjisë që mund të shënohen - Problemi i kancerit, Histologjia, Faza e kancerit, faza TNM, shkalla e kancerit, Dimensioni, statusi klinik, testi i shënuesve të tumorit, kodi i studimit të kancerit, mjekësia e kancerit të studiuar,
Së bashku me identifikimin dhe shënimin e entiteteve dhe marrëdhënieve kryesore klinike, ne gjithashtu mund të shënojmë efektet negative të barnave ose procedurave të caktuara. Qëllimi është si më poshtë: Etiketimi i efekteve negative dhe agjentëve shkaktarë të tyre. Caktimi i marrëdhënies midis efektit negativ dhe shkakut të efektit.
Pas identifikimit dhe shënimit të entiteteve klinike, ne caktojmë gjithashtu marrëdhëniet përkatëse midis entiteteve. Marrëdhëniet mund të ekzistojnë midis dy ose më shumë koncepteve.
Së bashku me identifikimin e entiteteve dhe marrëdhënieve klinike, ne mund të caktojmë gjithashtu statusin, mohimin dhe subjektin e entiteteve klinike.
Shënimi i entiteteve të përkohshme nga një dosje mjekësore, ndihmon në ndërtimin e një afati kohor të udhëtimit të pacientit. Ai ofron referencë dhe kontekst për datën e lidhur me një ngjarje specifike. Këtu janë entitetet e datës – Data e diagnozës, Data e procedurës, Data e fillimit të mjekimit, Data e përfundimit të mjekimit, Data e fillimit të rrezatimit, Data e përfundimit të rrezatimit, Data e pranimit, Data e shkarkimit, Data e konsultimit, Data e shënimit, Fillimi.
Ai i referohet procesit të organizimit sistematik, etiketimit dhe kategorizimit të seksioneve ose pjesëve të ndryshme të dokumenteve, imazheve ose të dhënave që lidhen me kujdesin shëndetësor, p.sh., shënimi i seksioneve përkatëse nga dokumenti dhe klasifikimi i seksioneve në llojet e tyre përkatëse. Kjo ndihmon në krijimin e informacionit të strukturuar dhe lehtësisht të aksesueshëm, i cili mund të përdoret për qëllime të ndryshme si mbështetja e vendimeve klinike, kërkimi mjekësor dhe analiza e të dhënave të kujdesit shëndetësor.
Shënimi i kodeve ICD-10-CM dhe CPT sipas udhëzimeve. Për çdo kod mjekësor të etiketuar, së bashku me kodin do të shënohen edhe provat (pjesët e tekstit) që vërtetojnë vendimin e etiketimit.
Shënimi i kodeve RXNORM sipas udhëzimeve. Për çdo kod mjekësor të etiketuar, së bashku me kodin do të shënohen edhe provat (pjesët e tekstit) që vërtetojnë vendimin e etiketimit.
Shënimi i kodeve SNOMED sipas udhëzimeve. Për çdo kod mjekësor të etiketuar, së bashku me kodin do të shënohen edhe provat (pjesët e tekstit) që vërtetojnë vendimin e etiketimit.
Shënimi i kodeve UMLS sipas udhëzimeve. Për çdo kod mjekësor të etiketuar, së bashku me kodin do të shënohen edhe provat (pjesët e tekstit) që vërtetojnë vendimin e etiketimit.
Shërbimi ynë i shënimit të imazheve është i specializuar në skanimet CT për etiketim të saktë për trajnimin e AI me një fokus të mprehtë në strukturat e detajuara anatomike. Ekspertët e çështjeve jo vetëm që shqyrtojnë, por edhe trajnojnë çdo imazh për saktësi të nivelit të lartë. Ky proces i përpiktë ndihmon në zhvillimin e mjeteve diagnostikuese.
Shërbimi ynë i shënimeve të imazheve MRI rregullon mirë diagnostikimin e AI. Ekspertët tanë të lëndës trajnojnë dhe rishikojnë çdo skanim për saktësinë maksimale përpara dorëzimit. Ne etiketojmë me saktësi skanimet MRI për të përmirësuar trajnimin e modelit të AI. Ky proces i ndihmon ata të identifikojnë anomalitë dhe strukturat. Rritni saktësinë në vlerësimet mjekësore dhe planet e trajtimit me shërbimet tona.
Shënimi i imazhit me rreze X mpreh diagnostifikimin e AI. Ekspertët tanë etiketojnë çdo imazh me kujdes duke identifikuar me saktësi frakturat dhe anomalitë. Ata gjithashtu trajnojnë dhe rishikojnë këto etiketa për saktësi të lartë përpara dorëzimit të klientit. Na besoni ne për të përmirësuar AI tuaj dhe për të marrë analiza më të mira të imazhit mjekësor.
Shënim i Sigurimeve Klinike
Procesi i autorizimit paraprak është kyç në lidhjen e ofruesve të kujdesit shëndetësor, paguesit dhe për t'u siguruar që trajtimet të ndjekin udhëzimet. Shënimi i të dhënave mjekësore ndihmoi në optimizimin e këtij procesi. Ai përshtati dokumentet me pyetjet duke ndjekur standardet, duke përmirësuar rrjedhën e punës së klientit.
Problem: Shënimi i 6,000 rasteve mjekësore duhej të bëhej me saktësi brenda një afati kohor të rreptë, duke pasur parasysh ndjeshmërinë e të dhënave të kujdesit shëndetësor. Aderimi i rreptë ndaj udhëzimeve klinike të përditësuara dhe rregulloreve të privatësisë si HIPAA ishte i nevojshëm për të siguruar shënime cilësore dhe pajtueshmëri.
Zgjidhja: Ne shënuam mbi 6,000 raste mjekësore, duke ndërlidhur dokumentet mjekësore me pyetësorët klinik. Kjo kërkonte lidhjen e përpiktë të provave me përgjigjet duke iu përmbajtur udhëzimeve klinike. Sfidat kryesore të adresuara ishin afate të ngushta për një grup të madh të dhënash dhe trajtimi i standardeve klinike në zhvillim të vazhdueshëm.
Ekipet e përkushtuara dhe të trajnuara:
Efikasiteti më i lartë i procesit sigurohet me:
Platforma e patentuar ofron përfitime:
Është vlerësuar se shkencëtarët e të dhënave shpenzojnë mbi 80% të kohës së tyre në përgatitjen e të dhënave. Me kontraktimin e jashtëm, ekipi juaj mund të përqendrohet në zhvillimin e algoritmeve të fuqishme, duke na lënë pjesën e lodhshme të mbledhjes së grupeve të të dhënave të njohjes së njësive të emërtuara.
Një model mesatar ML do të kërkonte mbledhjen dhe etiketimin e pjesëve të mëdha të grupeve të të dhënave të emërtuara, gjë që kërkon që kompanitë të tërheqin burime nga ekipet e tjera. Me partnerë si ne, ne ofrojmë ekspertë të fushës, të cilët mund të rriten lehtësisht ndërsa biznesi juaj rritet.
Ekspertët e përkushtuar të domenit, të cilët shënojnë çdo ditë dhe çdo ditë do të bëjnë një punë më të mirë në krahasim me një ekip që duhet të akomodojë detyrat e shënimeve në oraret e tyre të ngarkuara. Eshtë e panevojshme të thuhet se rezulton në prodhim më të mirë.
Procesi ynë i dëshmuar i sigurimit të cilësisë së të dhënave, vërtetimet teknologjike dhe fazat e shumta të SC, na ndihmojnë të ofrojmë cilësinë më të mirë në klasë që shpesh tejkalon pritshmëritë.
Ne jemi të certifikuar për ruajtjen e standardeve më të larta të sigurisë së të dhënave me privatësinë gjatë punës me klientët tanë për të siguruar konfidencialitetin
Si ekspertë në kurimin, trajnimin dhe menaxhimin e ekipeve të punëtorëve të kualifikuar, ne mund të sigurojmë që projektet të dorëzohen brenda buxhetit.
Shpërndarja e lartë e rrjetit në kohë dhe në kohë të të dhënave, shërbimeve dhe zgjidhjeve.
Me një grup burimesh në tokë dhe në det të hapur, ne mund të ndërtojmë dhe shkallëzojmë ekipe sipas nevojës për raste të ndryshme përdorimi.
Me kombinimin e një fuqie punëtore globale, platformë të fuqishme dhe procese operacionale të krijuara nga rripat e zinj 6 sigma, Shaip ndihmon në nisjen e iniciativave më sfiduese të AI.
Njohja e entitetit me emër (NER) ju ndihmon të zhvilloni modele të nivelit të lartë të mësimit të makinerive dhe NLP. Mësoni rastet e përdorimit, shembujt dhe shumë më tepër NER në këtë postim super-informativ.
Të dhënat e trajnimit cilësor të kujdesit shëndetësor përmirëson rezultatin e modelit mjekësor të bazuar në AI. Por si të zgjidhni ofruesin e duhur të shërbimeve të etiketimit të të dhënave të kujdesit shëndetësor?
Me të dhënat që hedhin themelet për kujdesin shëndetësor, ne duhet të kuptojmë rolin e tij, zbatimet në botën reale dhe sfidat. Lexoni për të zbuluar…
Na kontaktoni tani për të mësuar se si mund të mbledhim dhe të shënojmë të dhënat për zgjidhjen tuaj unike AI/ML
Njohja e entitetit të emërtuar është një pjesë e Përpunimit të Gjuhës Natyrore. Objektivi kryesor i NER është të përpunojë të dhëna të strukturuara dhe të pastrukturuara dhe të klasifikojë këto entitete të emërtuara në kategori të paracaktuara. Disa kategori të zakonshme përfshijnë emrin, vendndodhjen, kompaninë, kohën, vlerat monetare, ngjarjet dhe më shumë.
Me pak fjalë, NER merret me:
Njohja/zbulimi i entitetit të emërtuar – Identifikimi i një fjale ose një serie fjalësh në një dokument.
Klasifikimi i entitetit të emërtuar – Klasifikimi i çdo entiteti të zbuluar në kategori të paracaktuara.
Përpunimi i Gjuhës Natyrore ndihmon në zhvillimin e makinerive inteligjente të afta për të nxjerrë kuptimin nga fjalimi dhe teksti. Mësimi i makinerisë i ndihmon këto sisteme inteligjente të vazhdojnë të mësojnë duke trajnuar në sasi të mëdha grupesh të dhënash të gjuhës natyrore. Në përgjithësi, NLP përbëhet nga tre kategori kryesore:
Kuptimi i strukturës dhe rregullave të gjuhës – Sintaksë
Nxjerrja e kuptimit të fjalëve, tekstit dhe të folurit dhe identifikimi i marrëdhënieve të tyre - Semantika
Identifikimi dhe njohja e fjalëve të folura dhe shndërrimi i tyre në tekst – të folur
Disa nga shembujt e zakonshëm të një kategorizimi të një entiteti të paracaktuar janë:
Person: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Rental: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brazil, Kembrixh
Organization: Samsung, Disney, Yale University, Google
Ora: 15.35, 12:XNUMX
Qasjet e ndryshme për krijimin e sistemeve NER janë:
Sistemet e bazuara në fjalor
Sistemet e bazuara në rregulla
Sistemet e bazuara në mësimin e makinerive
Mbështetje e thjeshtë për klientët
Burimet Njerëzore Efiçente
Klasifikimi i thjeshtuar i përmbajtjes
Optimizimi i motorëve të kërkimit
Rekomandim i saktë i përmbajtjes