ヘルスケア AI のデータ注釈
エンティティの抽出と認識により、非構造化データの複雑な情報を解き放ちます
注目のクライアント
チームが世界をリードするAI製品を構築できるようにします。
医療分野のデータの 80% は構造化されていないため、アクセスできません。 データへのアクセスにはかなりの手動介入が必要であり、使用可能なデータの量が制限されます。 医療分野のテキストを理解するには、その可能性を解き放つために用語を深く理解する必要があります。 Shaip は、医療データに注釈を付けて AI エンジンを大規模に改善するための専門知識を提供します。
IDC、アナリスト会社：
ストレージ容量の世界的なインストールベースは到達します 11.7ゼタバイト in 2023
IBM、Gartner、IDC：
80% 世界中のデータの一部は構造化されておらず、時代遅れで使用できません。
実世界のソリューション
Medical Text Data Annotation を使用してデータを分析し、NLP モデルをトレーニングするための有意義な洞察を発見する
組織が構造化されていない医療データから重要な情報を抽出するのに役立つ医療データ注釈サービスを提供します。つまり、医師のメモ、EHR の入院/退院の要約、病理学レポートなどです。これらのサービスは、マシンが特定のテキストまたは画像に存在する臨床エンティティを識別するのに役立ちます。 当社の認定ドメイン エキスパートは、ドメイン固有の洞察 (症状、疾患、アレルギー、投薬など) を提供し、ケアのための洞察を促進するのに役立ちます。
また、独自の Medical NER API (トレーニング済みの NLP モデル) も提供しており、テキスト ドキュメントに表示された名前付きエンティティを自動識別および分類できます。 医療 NER API は、20 万以上の関係と 1.7 万以上の臨床コンセプトを備えた独自のナレッジ グラフを活用
データのライセンス供与、収集からデータの注釈まで、Shaip が対応します。
- X線撮影、超音波、マンモグラフィ、CTスキャン、MRI、光子放出断層撮影などの医療画像、ビデオ、テキストの注釈と準備
- 医療テキストの分類、固有表現の識別、テキスト分析などを含む、自然言語処理 (NLP) の製薬およびその他のヘルスケアのユースケース。
医療注釈プロセス
注釈プロセスは、通常、クライアントの要件によって異なりますが、主に次のことが含まれます。
フェーズ1： 技術分野の専門知識 (範囲と注釈のガイドラインを理解する)
フェーズ2： プロジェクトに適したリソースのトレーニング
フェーズ3： 注釈付きドキュメントのフィードバックサイクルとQA
当社の専門知識
1.臨床実体認識/注釈
医療記録には、主に構造化されていない形式の大量の医療データと知識があります。 医療エンティティ アノテーションを使用すると、非構造化データを構造化形式に変換できます。
2. 帰属の注釈
2.1 薬の属性
医薬品とその属性は、臨床分野の重要な部分であるほぼすべての医療記録に記載されています。 ガイドラインに従って、医薬品のさまざまな属性を識別し、注釈を付けることができます。
2.2 ラボ データの属性
検査データには、ほとんどの場合、医療記録の属性が付随しています。 ガイドラインに従って、ラボ データのさまざまな属性を識別し、注釈を付けることができます。
2.3 身体測定の属性
身体測定は、ほとんどの場合、カルテに属性が付随しています。 それは主にバイタルサインで構成されています。 身体測定のさまざまな属性を識別して注釈を付けることができます。
3. 腫瘍学固有の NER アノテーション
一般的な医療 NER アノテーションに加えて、腫瘍学、放射線学などのドメイン固有のアノテーションにも取り組むことができます。注釈を付けることができる腫瘍学固有の NER エンティティは次のとおりです – がんの問題、組織学、がんのステージ、TNM ステージ、がんのグレード、次元、臨床状態、腫瘍マーカー検査、がん医療、がん手術、放射線、研究された遺伝子、バリエーションコード、身体部位
4. 悪影響 NER と関係性アノテーション
主要な臨床実体と関係を特定して注釈を付けることに加えて、特定の薬物または手順の悪影響に注釈を付けることもできます。 範囲は次のとおりです。 悪影響とその原因物質のラベル付け。 悪影響とその原因との間の関係を割り当てる。
5. 関係注釈
臨床エンティティを識別して注釈を付けた後、エンティティ間の関連性も割り当てます。 XNUMX つ以上の概念の間に関係が存在する場合があります。
6. アサーションアノテーション
臨床実体と関係を識別することに加えて、臨床実体のステータス、否定、および主題を割り当てることもできます。
7. 時間的注釈
医療記録から時間的エンティティに注釈を付けると、患者の経過のタイムラインを構築するのに役立ちます。 特定のイベントに関連付けられた日付への参照とコンテキストを提供します。 日付エンティティは、診断日、処置日、投薬開始日、投薬終了日、放射線開始日、放射線終了日、入院日、退院日、診察日、メモ日、発症です。
8. セクションの注釈
これは、医療関連の文書、画像、またはデータのさまざまなセクションまたは部分を体系的に整理、ラベル付け、分類するプロセスを指します。つまり、文書から関連するセクションに注釈を付け、セクションをそれぞれのタイプに分類します。 これは、臨床意思決定支援、医学研究、医療データ分析などのさまざまな目的に使用できる、構造化された簡単にアクセスできる情報の作成に役立ちます。
9. ICD-10-CM および CPT コーディング
ガイドラインに従った ICD-10-CM および CPT コードの注釈。 ラベル付けされた医療コードごとに、ラベル付けの決定を実証する証拠 (テキストの断片) にもコードとともに注釈が付けられます。
10. RXNORM コーディング
ガイドラインに従った RXNORM コードのアノテーション。 ラベル付けされた医療コードごとに、ラベル付けの決定を実証する証拠 (テキスト スニペット) にもコードとともに注釈が付けられます。0
11. SNOMEDコーディング
ガイドラインに従ったSNOMEDコードのアノテーション。 ラベル付けされた医療コードごとに、ラベル付けの決定を実証する証拠 (テキストの断片) にもコードとともに注釈が付けられます。
12.UMLSコーディング
ガイドラインに従ったUMLSコードのアノテーション。 ラベル付けされた医療コードごとに、ラベル付けの決定を実証する証拠 (テキストの断片) にもコードとともに注釈が付けられます。
信頼できる医療注釈パートナーとして Shaip を選択する理由
のワークプ
専任の訓練を受けたチーム：
- データ作成、ラベリング、QAのための30,000人以上の協力者
- 資格のあるプロジェクト管理チーム
- 経験豊富な製品開発チーム
- タレントプールソーシング＆オンボーディングチーム
プロセス
最高のプロセス効率が保証されます：
- 堅牢な6シックスシグマステージゲートプロセス
- シックスシグマ黒帯の専任チーム–主要なプロセス所有者と品質コンプライアンス
- 継続的改善とフィードバックループ
プラットフォーム
特許取得済みのプラットフォームには次のような利点があります。
- Webベースのエンドツーエンドプラットフォーム
- 非の打ちどころのない品質
- より速いTAT
- シームレスな配信
なぜShaip？
専任チーム
データサイエンティストは、時間の80％以上をデータ準備に費やしていると推定されています。 アウトソーシングを使用すると、チームは堅牢なアルゴリズムの開発に集中でき、名前付きエンティティ認識データセットを収集するという面倒な部分を私たちに任せることができます。
スケーラビリティ
平均的なMLモデルでは、名前付きデータセットの大きなチャンクを収集してタグ付けする必要があり、企業は他のチームからリソースを取得する必要があります。 私たちのようなパートナーと協力して、ビジネスの成長に合わせて簡単に拡張できるドメインエキスパートを提供しています。
より良い品質
毎日と毎日に注釈を付ける専任のドメインエキスパートは、忙しいスケジュールで注釈タスクに対応する必要があるチームと比較して、いつでも優れた仕事をします。 言うまでもなく、出力が向上します。
オペレーショナル·エクセレンス
実績のあるデータ品質保証プロセス、テクノロジー検証、およびQAの複数の段階により、期待を超えるクラス最高の品質を実現できます。
プライバシーを備えたセキュリティ
私たちは、クライアントと協力して機密性を確保しながら、プライバシーを備えた最高水準のデータセキュリティを維持することで認定されています
競争力のある価格設定
熟練労働者のチームのキュレーション、トレーニング、および管理の専門家として、プロジェクトが予算内で確実に実施されるようにすることができます。
推奨リソース
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固有表現抽出（NER）–概念、タイプ
Named Entity Recognition (NER) は、一流の機械学習と NLP モデルを開発するのに役立ちます。 この非常に有益な投稿で、NER の使用例、例などを学びましょう。
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医療ラベル会社を雇う前に尋ねるべき5つの質問.
質の高いトレーニング ヘルスケア データセットは、AI ベースの医療モデルの結果を改善します。 しかし、適切なヘルスケア データ ラベル付けサービス プロバイダーを選択するにはどうすればよいでしょうか。
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よくある質問（FAQ）
固有表現抽出は、自然言語処理の一部です。 NERの主な目的は、構造化データと非構造化データを処理し、これらの名前付きエンティティを事前定義されたカテゴリに分類することです。 一般的なカテゴリには、名前、場所、会社、時間、金銭的価値、イベントなどがあります。
一言で言えば、NERは以下を扱います。
固有表現抽出/検出–ドキュメント内の単語または一連の単語を識別します。
名前付きエンティティの分類–検出されたすべてのエンティティを事前定義されたカテゴリに分類します。
自然言語処理は、音声とテキストから意味を抽出できるインテリジェントなマシンの開発に役立ちます。 機械学習は、大量の自然言語データセットをトレーニングすることで、これらのインテリジェントシステムが学習を継続できるようにします。 一般に、NLPは次のXNUMXつの主要なカテゴリで構成されています。
言語の構造と規則を理解する–構文
単語、テキスト、およびスピーチの意味を導き出し、それらの関係を特定する–セマンティクス
話し言葉を識別して認識し、それらをテキストに変換する–スピーチ
事前定義されたエンティティ分類の一般的な例のいくつかは次のとおりです。
人： マイケル・ジャクソン、オプラ・ウィンフリー、バラク・オバマ、スーザン・サランドン
住所 カナダ、ホノルル、バンコク、ブラジル、ケンブリッジ
組織： サムスン、ディズニー、イェール大学、グーグル
時間： 15.35、12 PM、
NERシステムを作成するためのさまざまなアプローチは次のとおりです。
辞書ベースのシステム
ルールベースのシステム
機械学習ベースのシステム
合理化されたカスタマーサポート
効率的な人材
簡略化されたコンテンツ分類
検索エンジンの最適化
正確なコンテンツの推奨