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
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。
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
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。
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、テキスト ドキュメント内に表示される名前付きエンティティを自動識別および分類できる、独自の Medical NER API (事前トレーニングされた NLP モデル) も提供しています。 Medical NER API は、20 万以上の関係と 1.7 万以上の臨床概念を含む独自のナレッジ グラフを活用します。
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。
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。
X 線、CT スキャン、MRI からの視覚データに注釈を付けることで医療 AI を強化します。専門家のデータラベル付けに基づいて、AI モデルが診断と治療で優れたパフォーマンスを発揮するようにします。優れた画像洞察により、患者の転帰を改善します。
詳細なビデオ注釈を使用してヘルスケアにおける AI を進歩させます。医療映像の分類とセグメンテーションにより AI 学習を強化します。外科用 AI と患者モニタリングを改善して、医療提供と診断を改善します。
専門的に注釈が付けられたテキスト データを使用して医療 AI 開発を合理化します。手書きのメモから保険レポートに至るまで、膨大な量のテキストを迅速に解析して強化します。ヘルスケアの進歩に向けて、正確かつ実用的な洞察を確保します。
NLP の専門知識を活用して、医療音声データに正確に注釈を付け、ラベルを付けます。シームレスな臨床業務を実現する音声支援システムを構築し、AI をさまざまな音声起動ヘルスケア製品に統合します。専門家の音声データキュレーションにより診断の精度を高めます。
AI 医療コーディングを使用して医療文書を汎用コードに変換し、医療文書を合理化します。医療記録コーディングにおける最先端の AI 支援により、正確性を確保し、請求効率を向上させ、シームレスな医療サービスの提供をサポートします。
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
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。
当社の放射線画像アノテーション サービスは AI 診断を強化し、専門知識の層を追加します。各 X 線、MRI、CT スキャンは、対象分野の専門家によって注意深くラベル付けされ、レビューされます。トレーニングとレビューにおけるこの追加のステップにより、異常や病気を発見する AI の能力が向上します。顧客への納品前の精度が向上します。
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。
歯科における当社の画像アノテーション サービスは、歯科画像にラベルを付けて AI 診断ツールを強化します。当社の SME は、虫歯、歯並びの問題、その他の歯の状態を正確に特定することで、AI を活用して患者の転帰を改善し、歯科医による正確な治療計画と早期発見をサポートします。
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。
2.1 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。
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。アノテーション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、寸法、臨床状態、腫瘍マーカー検査、がん治療、がん手術、放射線、研究対象遺伝子、変異コード、身体部位
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。
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。
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。
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。
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。
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。
ガイドラインに従った RXNORM 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裏付ける証拠 (テキスト スニペット) もコードとともに注釈付けされます。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
専任の訓練を受けたチーム：
最高のプロセス効率が保証されます：
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。
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。
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。
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。
当社の実証済みのデータ品質保証プロセス、テクノロジー検証、および複数段階の QA により、期待を上回るクラス最高の品質を実現できます。
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
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。
データ、サービス、ソリューションの高いネットワーク稼働時間とオンタイム配信。
オンショアおよびオフショアのリソースのプールを使用して、さまざまなユースケースの必要に応じてチームを構築および拡張できます。
Shaip は、グローバルな労働力、堅牢なプラットフォーム、および 6 シグマ ブラック ベルトによって設計された運用プロセスを組み合わせることで、最も困難な AI イニシアチブの立ち上げを支援します。
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。
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。
独自の AI / ML ソリューション用にデータセットを収集して注釈を付ける方法については、今すぐお問い合わせください
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日午後12時
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
