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。
構造化されていない複雑な医療データを分析して、未知の洞察を発見したいという需要が高まっています。医療データアノテーションがそのニーズを解決します。
ヘルスケア業界では、AI や機械学習アプリケーションを強化し、診断と治療の進歩を推進するために、正確なデータ注釈に大きく依存しています。
医療分野のデータの80%は非構造化されており、アクセスが困難です。データにアクセスするには多大な手作業が必要であり、利用可能なデータの量が限られています。医療分野のテキストを理解するには、その用語を深く理解して潜在能力を引き出す必要があります。Shaipは、医療データにアノテーションを付与し、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。医療データのアノテーションは、高度な医療ソリューションの実現と医療AI技術の開発を支援する上で重要な役割を果たします。
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。
医療データアノテーションサービスをご提供しています。これには、機械学習アルゴリズムで使用するための医療テキストへのアノテーションが含まれます。これにより、組織は非構造化医療データ（医師のメモ、電子医療記録の入院・退院サマリー、病理レポートなど）から重要な情報を抽出し、機械が特定のテキストや画像に含まれる臨床エンティティを識別するのに役立ちます。資格を有する当社の専門分野の専門家が、症状、疾患、アレルギー、投薬といった分野固有のインサイトを提供し、ケアのためのインサイト構築を支援します。
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。
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、医療テキストの診断および異常検出のための機械学習アルゴリズムのトレーニングなど、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
当社の医療アノテーションサービスは、医療におけるAIの精度向上に貢献します。AIモデルのトレーニングに専門知識を活用し、医用画像、テキスト、音声に細心の注意を払ってラベル付けを行います。医療専門家や医療従事者を含む専門チームがアノテーションプロセスを監督・検証し、臨床精度とコンプライアンスを確保します。これらのモデルは、診断、治療計画、そして患者ケアの質を向上させます。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提供します。医療データアノテーションにおいて、厳格な品質基準とコンプライアンス基準を満たすには多大な労力が必要であることを私たちは理解しています。AIの医療能力向上は、ぜひ当社にお任せください。
X線、CTスキャン、MRIなどの画像データにアノテーションを付けることで、医療AIを強化します。医用画像アノテーションと画像アノテーションは、複雑な医用画像に専門家主導のラベル付けを行い、ヘルスケアAIシステム向けの高品質なデータセットを作成する専門的なプロセスです。
主要な注釈付けタスクには、画像分類（画像にラベルを割り当てる）、オブジェクト検出（腫瘍などのオブジェクトを識別して位置を特定する）、画像セグメンテーション（画像を意味のあるセグメントに分割する）、および医療画像の正確で詳細な注釈付けのためのセグメンテーション マスクと境界ボックスの使用が含まれます。
医療映像の分類とセグメンテーションにより、AIの学習能力を向上します。外科用AIと患者モニタリングを改善し、医療サービスと診断の質を向上させます。注釈付き医療映像は臨床応用に不可欠であり、患者ケアにおける実用化をサポートします。
熟練した医療アノテーターとデータアノテーターが作成した、専門家によるアノテーション付きテキストデータを活用し、医療AI開発を効率化します。手書きのメモから保険報告書まで、膨大な量のテキストを迅速に解析・拡充し、医療の進歩に役立つ正確で実用的なインサイトを提供します。
様々な医療センターから収集したデータを活用し、AI医療コーディング技術を用いて医療文書をユニバーサルコードに変換することで、医療記録の効率化を図ります。最先端のAIを活用した医療記録コーディングにより、正確性を確保し、請求業務の効率化を図り、シームレスな医療サービス提供をサポートします。
NLPの専門知識を活用し、医療専門家がアノテーションプロセスに関与することで、医療音声データに正確なアノテーションとラベル付けを行います。シームレスな臨床業務を実現する音声アシストシステムを構築し、様々な音声起動型ヘルスケア製品にAIを統合します。専門家による音声データのキュレーションにより、診断精度を向上させます。
医療データのアノテーションでは、基本的な画像アノテーション作業にはDICOMビューアなど、専用のアノテーションツールが使用されることがよくあります。DICOMビューアは放射線科医が日常業務でよく使用しますが、特に機械学習やディープラーニングアプリケーション用のデータ準備においては、正確かつ効率的なラベリングには高度なアノテーションツールが不可欠です。アノテーションプロセスは一般的にクライアントの要件によって異なりますが、主に以下のプロセスが含まれます。
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とMLアルゴリズムは、様々な医療プロセスを活用することで医療に変革をもたらしています。アノテーション付きデータは医療アプリケーションにおいて重要な役割を果たし、医療機関が診断、疾患特定、異常検知のための正確な医療AIモデルを開発・訓練する上で重要な役割を果たしています。これらの最先端技術は医療の自動化を可能にし、効率性、精度、そして患者ケアの向上につながります。これらの潜在的な影響をより深く理解するために、以下のユースケース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診断をさらに洗練させ、専門知識をさらに深めます。X線、MRI、CTスキャンはすべて、専門家によって綿密にラベル付けされ、レビューされます。これらのアノテーション付き画像は、放射線診断用の機械学習モデルとMLモデルのトレーニングデータとして活用されます。このトレーニングとレビューにおける追加ステップにより、異常や疾患が特定されます。
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。
歯科における画像アノテーションサービスは、様々な病状の特定に重点を置き、歯科画像にラベルを付与することで、AI診断ツールの強化に貢献します。当社のSMEは、虫歯、歯並びの問題、その他の歯科疾患を正確に特定することで、AIによる患者アウトカムの向上を支援し、歯科医師による正確な治療計画と早期発見を支援します。
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。
問題点： 医療データの機密性を考慮し、6,000件の症例に正確なアノテーションを厳しい期限内に行う必要がありました。高品質なアノテーション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やHIPAAなどのプライバシー規制を厳格に遵守する必要がありました。これは、臨床診断においてデータセットの整合性を維持し、規制要件を満たす上で特に重要です。
解決策： 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。
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医療データアノテーションとは、AIモデルの学習のために、医療テキスト、画像、音声、動画にラベルを付けるプロセスです。これは、診断、治療計画、患者ケアを改善する高精度なAIシステムの開発に不可欠です。
ラベル付きデータセットを提供することで、AIモデルは複雑な医療データ内のパターン認識を学習し、例えばX線画像から疾患を特定したり、臨床記録から重要な情報を抽出したりできるようになります。これにより、医療分野におけるAIアプリケーションの精度と信頼性が向上します。
医療データの注釈には、臨床メモ、電子健康記録 (EHR)、X 線、MRI、CT スキャン、病理レポート、医師の口述などの音声データへのラベル付けが含まれます。
注釈付きの医療テキストにより、自然言語処理 (NLP) モデルは医師のメモや退院サマリーなどの非構造化データから症状、病気、投薬などの臨床情報を抽出して解釈できるようになります。
医療データにアノテーションを付与するには、構造化されていない複雑な情報の処理、臨床的正確性の確保、HIPAAなどのプライバシー規制への準拠が求められます。また、医療用語の専門知識と分野知識も求められます。
注釈プロバイダーは、HIPAA コンプライアンスなどの厳格なデータ セキュリティ プロトコルに従い、機密性の高い医療情報に注釈を付ける際に患者のプライバシーを維持するために匿名化されたデータを使用します。
注釈付きデータセットは、AIモデルを訓練し、医療画像やテキスト内の疾患マーカーを認識できるようにします。例えば、AIは腫瘍学においてがんのステージを特定したり、心臓病学において心臓の状態を検出したりすることで、早期診断と治療成果を向上させます。
高度な注釈ツールと、医用画像処理用の DICOM ビューアなどのドメイン固有のソフトウェアが、人間の専門知識と併用され、医療データのラベル付けの精度が高まります。
Shaipは、各分野のエキスパート、高度なアノテーションツール、そして堅牢な品質保証プロセスを組み合わせることで、顧客のニーズに合わせた正確かつスケーラブルな医療データアノテーションを提供します。同社は、放射線学、腫瘍学、心臓病学、その他の医療分野を専門としています。
費用は、データの種類、量、複雑さ、そして必要な専門知識のレベルによって異なります。Shaipは、特定のプロジェクト要件に基づいてカスタマイズされた価格設定を提供します。
