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会社
医療データアノテーションとは、ドメインエキスパートが臨床テキスト、医療画像、音声、動画にラベルを付けるプロセスであり、AIモデルが臨床エンティティ、診断、解剖学的構造を正確に認識できるようにするものです。当社は、放射線科、腫瘍科、心臓病科、臨床NLPなど、HIPAA準拠の医療データアノテーションを提供しており、医師のメモ、電子カルテの要約、病理報告書などの非構造化データから重要な情報を抽出できるよう支援します。当社の資格を有するドメインエキスパートは、20万以上の関係性と1.7万以上の臨床概念からなる独自のナレッジグラフに基づき、症状、疾患、アレルギー、投薬に関する洞察を提供します。データライセンス取得から収集、アノテーションまで、Shaipにお任せください。
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。
医療映像における分類とセグメンテーションを活用して、AI学習の精度を高めましょう。手術AIと患者モニタリングを改善することで、医療提供と診断の精度向上に貢献します。注釈付き医療動画は臨床応用において不可欠であり、実際のユースケースをサポートします。
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。
自然言語処理（NLP）の専門知識を活用し、医療音声データを正確に注釈付けおよびラベル付けします。注釈付けプロセスには医療専門家が参加します。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、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キュレーションで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（スコープと注釈ガイドラインの理解）
フェーズ2：プロジェクトに適した人材の育成
フェーズ3：注釈付き文書のフィードバックサイクルと品質保証
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診断の精度を高め、専門知識をさらに付加します。X線、MRI、CTスキャン画像はすべて、各分野の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、放射線診断のための機械学習モデルのトレーニングデータとして使用されます。このトレーニングとレビューという追加ステップにより、異常や疾患を早期に発見することができます。
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。
当社では、病理学の専門家がスライド全体および生検画像に細胞、組織領域、異常部位をセグメンテーションし、納品前にすべてのスライドをレビューします。この専門家によるレビューにより、腫瘍グレード分類モデルや疾患検出モデルは信頼できる確かなデータを得ることができます。
放射線医学の専門知識を持つ当社のスペシャリストが、CT、MRI、PET画像全体にわたって腫瘍とその周囲の解剖学的構造を詳細に描写し、正確なセグメンテーションと病期分類ラベルの精度を検証します。その結果、AIが早期がん検出と治療計画に活用できるトレーニングデータが得られます。
眼底画像とOCTスキャンには、眼科の専門知識を持つ専門家がラベル付けを行い、微細な病変を識別し、重症度を一貫して評価します。専門家によるレビュー済みの正確な注釈により、AIは糖尿病網膜症、緑内障、その他の眼疾患を早期に検出するために必要なデータを得ることができます。
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。
臨床的実体を特定し注釈を付けた後、実体間の関連する関係性も割り当てます。関係性は、2つ以上の概念間に存在する場合があります。
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 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。
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んでいます。アノテーション可能な腫瘍学固有のNERエンティティは、癌の問題、組織学、癌の病期、TNM病期、癌のグレード、寸法、臨床状態、腫瘍マーカー検査、癌治療、癌手術、放射線、研究対象の遺伝子、変異コードです。
主要な臨床的実体や関係性を特定し注釈付けすることに加え、特定の薬剤や処置の副作用についても注釈付けを行うことができます。その範囲は以下のとおりです。副作用とその原因物質をラベル付けする。副作用と副作用の原因との関係性を割り当てる。
時間的要素に注釈を付けることで、患者の経過のタイムラインを作成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。日付要素には、診断日、処置日、投薬開始日、投薬終了日、放射線治療開始日、放射線治療終了日、入院日、退院日、診察日、記録日、発症日などがあります。
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や部分を体系的に整理、ラベル付け、分類するプロセス。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種類に分類すること。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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件の医療症例の注釈付けを厳格な期限内に正確に行う必要がありました。質の高い注釈付けとコンプライアンスを確保するためには、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守する必要があり、これは特に臨床診断においてデータセットの整合性を維持し、規制要件を満たすために不可欠です。
解決策：6,000件以上の医療事例に注釈を付け、医療文書と臨床質問票を関連付けました。これには、臨床ガイドラインを遵守しながら、証拠と回答を綿密にリンクさせる必要がありました。主な課題は、大規模なデータセットに対する厳しい納期と、絶えず変化す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。
倫理的に収集され、安全に匿名化された、信頼できる医療データ。専門家レベルの品質で大規模に提供されます。
調達やライセンス取得から、匿名化やラベル付けまで、ヘルスケアAIデータのライフサイクル全体を通して、ワンストップのパートナーを提供します。
臨床テキスト、電子カルテ、医療音声、画像、マルチモーダルデータセットなど、あらゆる分野における専門家によるサポート。
医療従事者としての訓練を受けた専門家であって、一般的なクラウドワーカーではない。
同意に基づくデータ収集であり、明確なデータ来歴と監査可能性を備えている。
ワークフロー全体を通して機密性の高い医療データを保護する、強力なセキュリティ対策。
一貫性のある正確なデータセットを実現するための、多層的な品質保証と人間による検証。
企業向けAIプログラムに必要な、大規模かつ複雑な医療データセットを提供する信頼できる企業です。
HIPAAセーフハーバー、専門家による判断、およびGDPRに準拠した設計段階からの匿名化。
固有表現認識（NER）は、非構造化テキストの中から、人物、組織、場所などのエンティティを識別し、分類する技術です。
31の専門分野にわたるHIPAA準拠の医療データセット（医師の音声入力、電子カルテ、転写された医療記録など）のライセンス供与。サンプルはご要望に応じて提供いたします。
生成型AIや大規模言語モデル（LLM）は、正確で信頼性が高く、文脈を考慮した出力を生成するために、膨大な量の高品質な訓練データを必要とする。
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。
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
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。
