ヘルスケア AI のデータ注釈

人力による医療データ注釈

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。

未知の洞察を明らかにするために、構造化されていない複雑な医療データを分析する需要が高まっています。医療データの注釈が助けになります

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：

視聴者の３８%が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。

医療注釈サービス

当社の医療アノテーションサービスは、医療における AI の精度を強化します。 AI モデルをトレーニングする専門知識を活用して、医療画像、テキスト、音声に細心の注意を払ってラベルを付けます。これらのモデルは、診断、治療計画、患者ケアを改善します。高度な医療技術アプリケーション向けに高品質で信頼性の高いデータを確保します。 AI の医療能力の向上は私たちにお任せください。

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

医療注釈の使用例

高度な AI および ML アルゴリズムは、さまざまな医療プロセスを利用して医療を変革しています。これらの最先端のテクノロジーにより医療の自動化が可能になり、効率、精度、患者ケアの向上につながります。潜在的な影響をより深く理解するために、次の使用例を検討してみましょう。

心臓病学

心臓病学に焦点を当てた画像アノテーションにより、AI 診断が強化されます。当社は心臓病学の専門家を招いて、複雑な心臓関連の画像にラベルを付け、AI モデルをトレーニングします。データをクライアントに送信する前に、これらの専門家が各画像を確認して、最高の精度を確保します。このプロセスにより、AI は心臓の状態をより正確に検出できるようになります。

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。

13.CTスキャン

当社の画像アノテーションサービスは、詳細な解剖学的構造に焦点を当てた AI トレーニング用の正確なラベル付けのための CT スキャンに特化しています。対象分野の専門家は、各画像をレビューするだけでなく、最高の精度を得るためにトレーニングも行います。この綿密なプロセスは、診断ツールの開発に役立ちます。

14。 MRI

当社の MRI 画像アノテーションサービスは、AI 診断を微調整します。当社の対象分野の専門家は、納品前に最高の精度を実現するために各スキャンをトレーニングおよびレビューします。 AI モデルのトレーニングを強化するために、MRI スキャンに正確にラベルを付けます。このプロセスは、異常や構造を正確に特定するのに役立ちます。当社のサービスを利用して、医学的評価と治療計画の精度を高めます。

15。 X線

X 線画像の注釈により AI 診断が強化されます。当社の専門家は、骨折や異常を正確に特定することで、各画像に慎重にラベルを付けます。また、クライアントに提供する前に、最高の精度を得るためにこれらのラベルをトレーニングおよびレビューします。 AI を改良し、より優れた医療画像分析を実現するために私たちを信頼してください。

導入事例

臨床保険の注釈

事前の承認プロセスは、医療提供者と支払者を結び付け、治療がガイドラインに従っていることを確認する上で重要です。医療記録に注釈を付けることで、このプロセスを最適化することができました。標準に従いながら文書と質問を照合し、クライアントのワークフローを改善しました。

問題： 医療データの機密性を考慮すると、6,000 件の医療ケースのアノテーションを厳格なタイムライン内で正確に行う必要がありました。高品質の注釈とコンプライアンスを確保するには、最新の臨床ガイドラインと HIPAA などのプライバシー規制を厳密に遵守する必要がありました。

解決法： 私たちは 6,000 件を超える医療症例に注釈を付け、医療文書と臨床アンケートを関連付けました。そのためには、臨床ガイドラインを遵守しながら、証拠と対応を注意深く結び付ける必要がありました。対処された主な課題は、大規模なデータセットの厳しい期限と、進化し続ける臨床基準への対応でした。

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。

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臨床NLPの作成は重要なタスクであり、解決するには膨大なドメインの専門知識が必要です。この分野では、あなたがGoogleより数年進んでいることがはっきりとわかります。私はあなたと一緒に働き、あなたをスケーリングしたいと思います。

グーグル株式会社取締役

私のエンジニアリングチームは、ヘルスケア音声APIの開発中にShaipのチームと2年以上協力しました。私たちは、ヘルスケア固有のNLPで行われた彼らの仕事と、複雑なデータセットで達成できることに感銘を受けました。

グーグル株式会社エンジニアリング責任者

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よくある質問（FAQ）

1. NLPでの固有表現抽出とは何ですか？

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。

2.しかし、NERはNLPとどのように関連していますか？

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

3. NERの一般的な例？

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、

4.さまざまなNERアプローチ？

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

5. NERのさまざまなアプリケーションは何ですか？

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