Gagnaskýring fyrir gervigreind í heilbrigðisþjónustu

Skýring á læknisfræðilegum gögnum sem knúin eru til

Opnaðu flóknar upplýsingar í óskipulögðum gögnum með útdrætti og auðkenningu eininga

Skýring á læknisfræðilegum gögnum

Valin viðskiptavinir

Að styrkja teymi til að smíða leiðandi AI vörur í heiminum.

Amazon
Google
Microsoft
Cogknit
Það er aukin eftirspurn eftir því að greina óskipulögð, flókin læknisfræðileg gögn til að afhjúpa óuppgötvuð innsýn. Skýring á læknisfræðilegum gögnum kemur til bjargar

80% gagna á heilbrigðissviði eru ómótuð, sem gerir þau óaðgengileg. Aðgangur að gögnunum krefst verulegs handvirks inngrips, sem takmarkar magn nothæfra gagna. Skilningur á texta á læknisfræðilegu sviði krefst djúps skilnings á hugtökum hans til að opna möguleika hans. Shaip veitir þér sérfræðiþekkingu til að gera athugasemdir við heilsugæslugögn til að bæta gervigreindarvélar í mælikvarða.

IDC, greiningarfyrirtæki:

Uppsett grunnur geymslurýmis um allan heim mun ná 11.7 zettabæti in 2023

IBM, Gartner og IDC:

80% gagna um allan heim er óskipulögð, sem gerir þau úrelt og ónothæf. 

Raunveruleg lausn

Greindu gögn til að uppgötva þýðingarmikla innsýn til að þjálfa NLP líkön með læknisfræðilegum textagagnaskýringum

Við bjóðum upp á athugasemdaþjónustu fyrir læknisfræðileg gögn sem hjálpa stofnunum að draga fram mikilvægar upplýsingar í óskipulögðum læknisfræðilegum gögnum, þ.e. læknaskýrslur, innlögn/útskrift á EHR, meinafræðiskýrslur o.s.frv., sem hjálpa vélum að bera kennsl á klíníska aðila sem eru til staðar í tilteknum texta eða mynd. Viðurkenndir lénssérfræðingar okkar geta hjálpað þér að skila lénssértækri innsýn - þ.e. einkennum, sjúkdómum, ofnæmi og lyfjum, til að hjálpa þér að fá innsýn í umönnun.

Við bjóðum einnig upp á sérstakt Medical NER API (forþjálfuð NLP módel), sem geta sjálfkrafa auðkennt og flokkað nafngreindar einingar sem birtar eru í textaskjali. Medical NER API nýta sér þekkingargraf, með 20M+ samböndum og 1.7M+ klínískum hugmyndum

Raunveruleg lausn

Frá gagnaleyfum og söfnun til gagnaskýringa, Shaip hefur náð þér í skjól.

  • Skýringar og undirbúningur læknisfræðilegra mynda, myndbanda og texta, þar með talið röntgenmyndatöku, ómskoðun, brjóstamyndatöku, tölvusneiðmyndatöku, segulómun og ljóseindasneiðmyndatöku
  • Notkun lyfja og annarra heilsugæslutilvika fyrir náttúrulega málvinnslu (NLP), þar á meðal flokkun læknisfræðilegra texta, auðkenningu nafngreindra aðila, textagreiningu o.s.frv.

Læknisskýringaþjónusta

Læknisskýringaþjónusta okkar eykur nákvæmni gervigreindar í heilbrigðisþjónustu. Við merkjum nákvæmlega læknisfræðilegar myndir, texta og hljóð og notum sérfræðiþekkingu okkar til að þjálfa gervigreind módel. Þessi líkön bæta greiningu, meðferðaráætlun og umönnun sjúklinga. Tryggðu hágæða, áreiðanleg gögn fyrir háþróaða lækningatækniforrit. Treystu okkur til að auka læknisfræðikunnáttu þína.

Myndskýring

Myndaskýring

Bættu læknisfræðileg gervigreind með því að gera athugasemdir við sjónræn gögn frá röntgengeislum, tölvusneiðmyndum og segulómun. Gakktu úr skugga um að gervigreind líkön standi sig frábærlega í greiningu og meðferð, með gagnamerkingar sérfræðinga að leiðarljósi. Fáðu betri útkomu sjúklinga með frábærri myndgreiningu.

Vídeóskýring

Myndbandsupplýsingar

Framfarir gervigreind í heilbrigðisþjónustu með ítarlegum myndskýringum. Skerptu gervigreindarnám með flokkun og skiptingu í læknisfræðilegu myndefni. Bættu gervigreind þinn í skurðaðgerð og eftirlit með sjúklingum til að bæta heilsugæslu og greiningu.

Textaskýring

Straumlínulagaðu læknisfræðilega gervigreindarþróun með sérfræðiskýrðum textagögnum. Fljótlega flokka og auðga mikið textamagn, allt frá handskrifuðum athugasemdum til tryggingaskýrslna. Tryggja nákvæma og raunhæfa innsýn fyrir framfarir í heilbrigðisþjónustu.

Hljóðskýring

Nýttu NLP sérfræðiþekkingu til að skýra og merkja læknisfræðileg hljóðgögn nákvæmlega. Búðu til raddstýrð kerfi fyrir óaðfinnanlega klíníska starfsemi og samþættu gervigreind í ýmsar raddvirkar heilsuvörur. Auktu greiningarnákvæmni með hljóðgagnasöfnun sérfræðinga.

Lækniskóðun

Straumlínulaga læknisskjöl með því að breyta þeim í alhliða kóða með gervigreindarkóðun. Tryggja nákvæmni, auka skilvirkni innheimtu og styðja við óaðfinnanlega afhendingu heilbrigðisþjónustu með háþróaðri gervigreindaraðstoð við kóðun sjúkraskráa.

Læknisfræðilegt skýringarferli

Skýringarferli er almennt frábrugðið kröfum viðskiptavinarins en það felur aðallega í sér:

Lénsþekking

Phase 1: Sérfræðiþekking á tækniléni (skiljið umfang og leiðbeiningar um skýringar)

Þjálfunarúrræði

Phase 2: Þjálfun viðeigandi úrræði fyrir verkefnið

Qa skjöl

Phase 3: Endurgjöf hringrás og QA á athugasemdum skjöl

Notkunartilvik læknaskýringa

Háþróuð gervigreind og ML reiknirit eru að umbreyta heilbrigðisþjónustu með því að nýta ýmsa læknisfræðilega ferla. Þessi háþróaða tækni gerir sjálfvirkni í heilbrigðisþjónustu kleift, sem leiðir til aukinnar skilvirkni, nákvæmni og umönnun sjúklinga. Til að skilja betur hugsanleg áhrif þeirra skulum við kanna eftirfarandi notkunartilvik:

Geislalækningar

Geislalækningar

Röntgenmyndaskýringaþjónusta okkar skerpir gervigreindargreiningu og inniheldur aukið lag af sérfræðiþekkingu. Sérhver röntgenmynd, segulómun og tölvusneiðmynd er vandlega merkt og yfirfarin af sérfræðingi. Þetta auka skref í þjálfun og endurskoðun eykur getu gervigreindar til að koma auga á afbrigðileika og sjúkdóma. Það eykur nákvæmni fyrir afhendingu til viðskiptavina okkar.

Hjartadeild

Hjartadeild

Myndskýringarmiðaðar hjartalækningar okkar skerpa gervigreindargreiningu. Við fáum hjartasérfræðinga sem merkja flóknar hjartatengdar myndir og þjálfa gervigreindarlíkönin okkar. Áður en við sendum gögn til viðskiptavina fara þessir sérfræðingar yfir hverja mynd til að tryggja hágæða nákvæmni. Þetta ferli gerir gervigreind kleift að greina hjartasjúkdóma nákvæmari.

Tannlækningar

Tannlækningar

Myndskýringaþjónusta okkar í tannlækningum merkir tannmyndefni til að bæta gervigreindarverkfæri. Með því að bera kennsl á tannskemmdir, jöfnunarvandamál og aðrar tannsjúkdóma, styrkja lítil og meðalstór fyrirtæki okkar gervigreind til að bæta afkomu sjúklinga og styðja tannlækna við nákvæma meðferðaráætlun og snemmbúna uppgötvun.

Sérfræðiþekking okkar

1. Viðurkenning/skýringar á klínískri aðila

Mikið magn læknisfræðilegra gagna og þekkingar er aðgengilegt í sjúkraskrám aðallega á óskipulögðu sniði. Athugasemd læknaaðila gerir okkur kleift að umbreyta óskipulögðum gögnum í skipulögð snið.

Skýring klínískrar aðila
Eiginleikar lyfja

2. Attribution Annotation

2.1 Lyfjaeiginleikar

Lyf og eiginleikar þeirra eru skráðir í næstum hverri sjúkraskrá, sem er mikilvægur hluti af klínísku sviðinu. Við getum greint og skýrt mismunandi eiginleika lyfja í samræmi við leiðbeiningar.

2.2 Eiginleikar rannsóknarstofugagna

Rannsóknarstofugögnum fylgja að mestu eiginleikar þeirra í sjúkraskrá. Við getum borið kennsl á og skrifað athugasemdir við hina ýmsu eiginleika rannsóknarstofugagna í samræmi við leiðbeiningar.

Eiginleikar rannsóknarstofugagna
Líkamsmælingareiginleikar

2.3 Líkamsmælingareiginleikar

Líkamsmælingum fylgja að mestu eiginleikar þeirra í sjúkraskrá. Það samanstendur aðallega af lífsmerkjum. Við getum greint og gert athugasemdir við hina ýmsu eiginleika líkamsmælinga.

3. Krabbameinsfræðileg NER athugasemd

Ásamt almennum læknisfræðilegum NER-skýringum getum við einnig unnið að lénssértækum skýringum eins og krabbameinslækningum, geislafræði osfrv. Hér eru krabbameinssértæku NER-einingarnar sem hægt er að gera athugasemdir við - Krabbameinsvandamál, vefjafræði, krabbameinsstig, TNM-stig, krabbameinsstig, vídd, Klínísk staða, æxlismerkjapróf, krabbameinslyf, krabbameinsaðgerð, geislun, gen rannsakað, afbrigðiskóði, líkamsstaður

Krabbameinsfræðileg sérstakur athugasemd
Skýring á skaðlegum áhrifum

4. Skaðleg áhrif NER & Sambandsskýring

Ásamt því að bera kennsl á og gera athugasemdir við helstu klínískar einingar og tengsl, getum við einnig gert athugasemdir við skaðleg áhrif ákveðinna lyfja eða aðferða. Umfangið er sem hér segir: Merking skaðlegra áhrifa og orsakavalda þeirra. Úthluta sambandinu á milli skaðlegra áhrifa og orsök áhrifanna.

5. Sambandsskýring

Eftir að hafa borið kennsl á og gert athugasemdir við klínískar einingar, úthlutum við einnig viðeigandi tengslum á milli eininganna. Tengsl geta verið á milli tveggja eða fleiri hugtaka.

Skýring á tengslum

6. Fullyrðingarskýring

Ásamt því að bera kennsl á klínískar einingar og tengsl, getum við einnig úthlutað stöðu, neitun og viðfangsefni klínískra aðila.

Staða-neitunar-efni

7. Tímabundin skýring

Að skrifa tímabundnar einingar úr sjúkraskrá hjálpar til við að byggja upp tímalínu ferðar sjúklingsins. Það veitir tilvísun og samhengi við dagsetninguna sem tengist tilteknum atburði. Hér eru dagsetningareiningar - Greiningardagsetning, aðferðardagur, upphafsdagur lyfja, lokadagsetning lyfja, upphafsdagur geislunar, lokadagsetning geislunar, innlögn, dagsetning útskriftar, dagsetning samráðs, athugið dagsetning, upphaf.

Tímabundin skýring
Hlutaskýring

8. Kaflaskýring

Það vísar til þess ferlis að skipuleggja, merkja og flokka mismunandi hluta eða hluta af heilbrigðistengdum skjölum, myndum eða gögnum á kerfisbundinn hátt, þ.e. skýringu á viðeigandi köflum úr skjalinu og flokkun hlutanna í viðkomandi gerðir. Þetta hjálpar til við að búa til skipulagðar og aðgengilegar upplýsingar, sem hægt er að nota í ýmsum tilgangi eins og klínískum ákvörðunarstuðningi, læknisfræðilegum rannsóknum og greiningu á heilsugæslugögnum.

9. ICD-10-CM & CPT kóðun

Skýring á ICD-10-CM og CPT kóða samkvæmt leiðbeiningunum. Fyrir hvern merktan lækniskóða verða sönnunargögnin (textabútar) sem rökstyðja merkingarákvörðunina einnig merktar ásamt kóðanum.

Icd-10-cm & cpt kóðun
Rxnorm kóðun

10. RXNORM Kóðun

Skýring á RXNORM kóða samkvæmt leiðbeiningunum. Fyrir hvern merktan lækniskóða verða sönnunargögnin (textabrot) sem rökstyðja merkingarákvörðunina einnig merkt ásamt kóðanum.0

11. SNOMED Kóðun

Skýring á SNOMED kóða samkvæmt leiðbeiningunum. Fyrir hvern merktan lækniskóða verða sönnunargögnin (textabútar) sem rökstyðja merkingarákvörðunina einnig merktar ásamt kóðanum.

Snomed kóðun
Umls kóðun

12. UMLS erfðaskrá

Skýring á UMLS kóða samkvæmt leiðbeiningum. Fyrir hvern merktan lækniskóða verða sönnunargögnin (textabútar) sem rökstyðja merkingarákvörðunina einnig merktar ásamt kóðanum.

13. CT skönnun

Myndskýringaþjónusta okkar sérhæfir sig í tölvusneiðmyndaskönnun fyrir nákvæma merkingu fyrir gervigreindarþjálfun með mikilli áherslu á nákvæma líffærafræðilega uppbyggingu. Sérfræðingar í efni fara ekki aðeins yfir hverja mynd heldur einnig þjálfa hverja mynd fyrir framúrskarandi nákvæmni. Þetta nákvæma ferli hjálpar til við þróun greiningartækja.

Mr

14. Hafrannsóknastofnun

MRI myndskýringarþjónusta okkar fínstillir gervigreindargreiningu. Efnissérfræðingar okkar þjálfa og fara yfir hverja skönnun til að ná ýtrustu nákvæmni fyrir afhendingu. Við merkjum MRI skannanir nákvæmlega til að auka þjálfun gervigreindarlíkana. Þetta ferli hjálpar þeim að finna frávik og mannvirki. Auktu nákvæmni í læknisfræðilegu mati og meðferðaráætlunum með þjónustu okkar.

15. RÖNTNGENGI

Röntgenmyndaskýring skerpir greiningu gervigreindar. Sérfræðingar okkar merkja hverja mynd af vandvirkni með því að finna beinbrot og frávik nákvæmlega. Þeir þjálfa og endurskoða þessi merki fyrir bestu nákvæmni fyrir afhendingu viðskiptavinar. Treystu okkur til að betrumbæta gervigreind þína og fá betri læknisfræðilega myndgreiningu.

Árangurssögur

Skýring klínískra trygginga

Forheimildarferlið er lykillinn að því að tengja heilbrigðisstarfsmenn, greiðendur og tryggja að meðferðir fylgi leiðbeiningum. Skýring sjúkraskráa hjálpaði til við að hámarka þetta ferli. Það passaði skjöl við spurningar en fylgdi stöðlum og bætti vinnuflæði viðskiptavina.

Vandamál: Skýringar á 6,000 læknisfræðilegum tilfellum þurfti að gera innan strangrar tímalínu nákvæmlega, miðað við næmi heilsugæslugagna. Nauðsynlegt var að fylgja uppfærðum klínískum leiðbeiningum og persónuverndarreglum eins og HIPAA stranglega til að tryggja gæðaskýringar og samræmi.

lausn: Við gerðum athugasemdir við yfir 6,000 læknisfræðileg tilvik og tengdum læknisfræðileg skjöl við klíníska spurningalista. Þetta krafðist þess að tengja nákvæmlega sönnunargögn við svörun á meðan farið var eftir klínískum leiðbeiningum. Helstu áskoranir sem tekist var á um voru stuttir frestir fyrir stórt gagnasafn og að takast á við stöðuga þróun klínískra staðla.

Skýring á læknisfræðilegum gögnum

Ástæður til að velja Shaip sem áreiðanlegan samstarfsaðila fyrir læknisskýringar

Fólk

Fólk

Hollur og þjálfaðir hópar:

  • 30,000+ samstarfsaðilar fyrir gagnasöfnun, merkingu og QA
  • Löggiltur verkefnastjórnunarteymi
  • Reynt vöruþróunarteymi
  • Teymi fyrir uppspretta hæfileikahóps og um borð
aðferð

aðferð

Hæsta ferli skilvirkni er tryggð með:

  • Öflugt 6 Sigma Stage-Gate ferli
  • Sérstakt teymi af 6 Sigma svörtum beltum - Helstu eigendur ferla og gæðareglur
  • Stöðugar umbætur og endurgjöf
Platform

Platform

Einkaleyfisverndaði vettvangurinn býður upp á kosti:

  • Vefbundinn enda-til-enda vettvangur
  • Óaðfinnanleg gæði
  • Hraðari TAT
  • Óaðfinnanlegur afhending

Af hverju Shaip?

Dedicate Team

Talið er að gagnafræðingar verji yfir 80% af tíma sínum í gagnagerð. Með útvistun getur teymið þitt einbeitt sér að þróun öflugra reiknirita, sem skilur okkur eftir leiðinlegan þátt í því að safna nefndum gagnagrunna fyrir einingarviðurkenningu.

Skalanleiki

Meðal ML líkan myndi krefjast söfnunar og merkingar á stórum klumpur af nafngreindum gagnasöfnum, sem krefst þess að fyrirtæki taki til sín fjármagn frá öðrum teymum. Með samstarfsaðilum eins og okkur bjóðum við upp á lénssérfræðinga sem auðvelt er að stækka eftir því sem fyrirtæki þitt vex.

Betri gæði

Sérstakir lénssérfræðingar, sem skrifa athugasemdir frá degi til dags, munu - hvaða dag sem er - vinna frábært starf miðað við teymi, sem þarf að koma til móts við athugasemdaverkefni í annasömum áætlunum sínum. Það þarf varla að taka það fram að það skilar sér í betri framleiðslu.

Rekstur ágæti

Sannað ferli okkar fyrir gæðatryggingu gagna, tæknistaðfestingar og mörg stig QA, hjálpa okkur að skila bestu gæðum í sínum flokki sem fara oft fram úr væntingum.

Öryggi með persónuvernd

Við erum vottuð fyrir að viðhalda ströngustu stöðlum um gagnaöryggi með persónuvernd á meðan við vinnum með viðskiptavinum okkar til að tryggja trúnað

Samkeppnishæf verðlagning

Sem sérfræðingar í sýningarstjórn, þjálfun og stjórnun teyma sérhæfðra starfsmanna, getum við tryggt að verkefnum sé skilað innan fjárhagsáætlunar.

Shaip hafðu samband við okkur

Ertu að leita að sérfræðingum um skýringar í heilbrigðisþjónustu fyrir flókin verkefni?

Hafðu samband við okkur núna til að læra hvernig við getum safnað og skrifað athugasemdir við gagnasafn fyrir þína einstöku AI/ML lausn

  • Með því að skrá mig er ég sammála Shaip Friðhelgisstefna og Skilmálar þjónustu og veita samþykki mitt til að fá B2B markaðssamskipti frá Shaip.

Nafngreind einingaviðurkenning er hluti af náttúrulegri málvinnslu. Meginmarkmið NER er að vinna skipulögð og ómótuð gögn og flokka þessar nafngreindu einingar í fyrirfram skilgreinda flokka. Sumir algengir flokkar eru nafn, staðsetning, fyrirtæki, tími, peningaleg gildi, viðburðir og fleira.

Í hnotskurn fjallar NER um:

Nafngreind einingarviðurkenning/uppgötvun – Að bera kennsl á orð eða röð orða í skjali.

Nafngreind einingaflokkun - Flokkar hverja greinda einingu í fyrirfram skilgreinda flokka.

Natural Language vinnsla hjálpar til við að þróa greindar vélar sem geta dregið merkingu úr tali og texta. Machine Learning hjálpar þessum snjöllu kerfum að halda áfram að læra með því að þjálfa mikið magn af náttúrulegum gagnasettum. Almennt séð samanstendur NLP af þremur meginflokkum:

Skilningur á uppbyggingu og reglum tungumálsins – Setningafræði

Að draga úr merkingu orða, texta og tals og bera kennsl á tengsl þeirra - Merkingarfræði

Að bera kennsl á og þekkja talað orð og umbreyta þeim í texta – Tal

Nokkur af algengum dæmum um fyrirfram ákveðna flokkun aðila eru:

Persóna: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon

Staðsetning: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brasilía, Cambridge

Organization: Samsung, Disney, Yale University, Google

Tími: 15.35, 12:XNUMX,

Mismunandi aðferðir við að búa til NER kerfi eru:

Orðabók byggð kerfi

Reglubundin kerfi

Kerfi sem byggir á vélanámi

Straumlínulagað þjónustuver

Skilvirkur mannauður

Einfölduð efnisflokkun

Hagræðing leitarvéla

Nákvæm tilmæli um efni