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Desbloquee información compleja en datos no estructurados con extracción y reconocimiento de entidades
Capacitar a los equipos para crear productos de inteligencia artificial líderes en el mundo.
El 80% de los datos en el dominio de la salud no están estructurados, lo que los hace inaccesibles. El acceso a los datos requiere una importante intervención manual, lo que limita la cantidad de datos utilizables. Comprender el texto en el dominio médico requiere una comprensión profunda de su terminología para desbloquear su potencial. Shaip le brinda la experiencia para anotar datos de atención médica para mejorar los motores de IA a escala.
La base mundial instalada de capacidad de almacenamiento alcanzará 11.7 zettabytes in 2023
80% de los datos en todo el mundo no están estructurados, lo que los hace obsoletos e inutilizables.
Ofrecemos servicios de anotación de datos médicos que ayudan a las organizaciones a extraer información crítica en datos médicos no estructurados, es decir, notas del médico, resúmenes de admisión/alta de EHR, informes de patología, etc., que ayudan a las máquinas a identificar las entidades clínicas presentes en un texto o imagen determinada. Nuestros expertos en dominios acreditados pueden ayudarlo a brindar información específica de dominio, es decir, síntomas, enfermedades, alergias y medicamentos, para ayudar a generar información para la atención.
También ofrecemos API médicas NER patentadas (modelos de PNL previamente entrenados), que pueden identificar y clasificar automáticamente las entidades nombradas presentadas en un documento de texto. Las API médicas de NER aprovechan el gráfico de conocimiento patentado, con más de 20 millones de relaciones y más de 1.7 millones de conceptos clínicos.
Desde la obtención y la obtención de licencias de datos hasta la anotación de datos, Shaip lo tiene cubierto.
Nuestros servicios de anotación médica potencian la precisión de la IA en la atención médica. Etiquetamos meticulosamente imágenes, textos y audios médicos y utilizamos nuestra experiencia para entrenar modelos de IA. Estos modelos mejoran el diagnóstico, la planificación del tratamiento y la atención al paciente. Garantice datos confiables y de alta calidad para aplicaciones de tecnología médica avanzada. Confíe en nosotros para mejorar la competencia médica de su IA.
Mejore la IA médica anotando datos visuales de radiografías, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas. Asegúrese de que los modelos de IA funcionen de manera excelente en diagnóstico y tratamiento, guiados por un etiquetado de datos experto. Obtenga mejores resultados para los pacientes con información de imágenes superior.
Avance en la IA en el sector sanitario con anotaciones detalladas en vídeo. Mejore el aprendizaje de la IA con clasificaciones y segmentaciones en imágenes médicas. Mejore su IA quirúrgica y el monitoreo de pacientes para mejorar la prestación de atención médica y el diagnóstico.
Optimice el desarrollo de la IA médica con datos de texto anotados por expertos. Analice y enriquezca rápidamente grandes volúmenes de texto, desde notas escritas a mano hasta informes de seguros. Garantice información precisa y procesable para los avances en la atención médica.
Aproveche la experiencia en PNL para anotar y etiquetar datos de audio médicos con precisión. Cree sistemas asistidos por voz para operaciones clínicas fluidas e integre la IA en varios productos sanitarios activados por voz. Mejore la precisión del diagnóstico con la curación de datos de audio por parte de expertos.
Optimice la documentación médica convirtiéndola en códigos universales con codificación médica de IA. Garantice la precisión, mejore la eficiencia de la facturación y respalde la prestación fluida de servicios de atención médica con asistencia de IA de vanguardia en la codificación de registros médicos.
El proceso de anotación generalmente difiere de los requisitos del cliente, pero implica principalmente:
Fase 1: Experiencia técnica en el dominio (Comprender el alcance y las pautas de anotación)
Fase 2: Capacitación de los recursos adecuados para el proyecto
Fase 3: Ciclo de retroalimentación y QA de los documentos anotados
Los algoritmos avanzados de IA y ML están transformando la atención médica mediante la utilización de diversos procesos médicos. Estas tecnologías de vanguardia permiten la automatización de la atención médica, lo que conduce a una mayor eficiencia, precisión y atención al paciente. Para comprender mejor su impacto potencial, exploremos los siguientes casos de uso:
Nuestro servicio de anotación de imágenes de radiología perfecciona los diagnósticos de IA e incluye una capa adicional de experiencia. Cada radiografía, resonancia magnética y tomografía computarizada está meticulosamente etiquetada y revisada por un experto en la materia. Este paso adicional en el entrenamiento y la revisión aumenta la capacidad de la IA para detectar anomalías y enfermedades. Mejora la precisión antes de la entrega a nuestros clientes.
Nuestra anotación de imágenes centrada en cardiología mejora los diagnósticos de IA. Traemos expertos en cardiología que etiquetan imágenes complejas relacionadas con el corazón y entrenan nuestros modelos de IA. Antes de enviar datos a los clientes, estos especialistas revisan cada imagen para garantizar la máxima precisión. Este proceso permite a la IA detectar enfermedades cardíacas con mayor precisión.
Nuestro servicio de anotación de imágenes en odontología etiqueta imágenes dentales para mejorar las herramientas de diagnóstico de IA. Al identificar con precisión las caries, los problemas de alineación y otras afecciones dentales, nuestras pymes potencian la IA para mejorar los resultados de los pacientes y ayudar a los dentistas en la planificación precisa del tratamiento y la detección temprana.
Una gran cantidad de datos y conocimientos médicos está disponible en las historias clínicas, principalmente en un formato no estructurado. La anotación de entidades médicas nos permite convertir datos no estructurados en un formato estructurado.
2.1 Atributos de la medicina
Los medicamentos y sus atributos están documentados en casi todos los registros médicos, lo cual es una parte importante del dominio clínico. Podemos identificar y anotar los diversos atributos de los medicamentos de acuerdo con las pautas.
2.2 Atributos de datos de laboratorio
Los datos de laboratorio se acompañan principalmente de sus atributos en un registro médico. Podemos identificar y anotar los diversos atributos de los datos de laboratorio de acuerdo con las pautas.
2.3 Atributos de medidas corporales
La medida del cuerpo viene acompañada mayoritariamente de sus atributos en una historia clínica. Se compone principalmente de los signos vitales. Podemos identificar y anotar los diversos atributos de la medida del cuerpo.
Además de la anotación genérica de NER médica, también podemos trabajar con anotaciones específicas de dominios como oncología, radiología, etc. Estas son las entidades NER específicas de oncología que se pueden anotar: problema de cáncer, histología, estadio del cáncer, estadio TNM, grado del cáncer, dimensión, estado clínico, prueba de marcadores tumorales, medicina del cáncer, cirugía del cáncer, radiación, gen estudiado, código de variación, sitio corporal.
Además de identificar y anotar las principales entidades y relaciones clínicas, también podemos anotar los efectos adversos de ciertos medicamentos o procedimientos. El alcance es el siguiente: Etiquetado de los efectos adversos y sus agentes causales. Asignación de la relación entre el efecto adverso y la causa del efecto.
Después de identificar y anotar las entidades clínicas, también asignamos la relación relevante entre las entidades. Pueden existir relaciones entre dos o más conceptos.
Además de identificar entidades y relaciones clínicas, también podemos asignar el Estado, la Negación y el Asunto de las entidades clínicas.
Anotar entidades temporales de un registro médico ayuda a construir una línea de tiempo del viaje del paciente. Proporciona referencia y contexto a la fecha asociada con un evento específico. Estas son las entidades de fecha: fecha de diagnóstico, fecha de procedimiento, fecha de inicio de medicación, fecha de finalización de medicación, fecha de inicio de radiación, fecha de finalización de radiación, fecha de admisión, fecha de alta, fecha de consulta, fecha de nota, inicio.
Se refiere al proceso de organizar, etiquetar y categorizar sistemáticamente diferentes secciones o partes de documentos, imágenes o datos relacionados con la atención médica, es decir, la anotación de las secciones relevantes del documento y la clasificación de las secciones en sus respectivos tipos. Esto ayuda a crear información estructurada y de fácil acceso, que se puede utilizar para diversos fines, como el apoyo a la toma de decisiones clínicas, la investigación médica y el análisis de datos de atención médica.
Anotación de códigos CIE-10-CM y CPT según las directrices. Para cada código médico etiquetado, la evidencia (fragmentos de texto) que sustentan la decisión de etiquetado también se anotará junto con el código.
Anotación de los códigos RXNORM según las directrices. Para cada código médico etiquetado, la evidencia (fragmentos de texto) que sustenta la decisión de etiquetado también se anotará junto con el código.
Anotación de códigos SNOMED según las guías. Para cada código médico etiquetado, la evidencia (fragmentos de texto) que sustentan la decisión de etiquetado también se anotará junto con el código.
Anotación de códigos UMLS según las directrices. Para cada código médico etiquetado, la evidencia (fragmentos de texto) que sustentan la decisión de etiquetado también se anotará junto con el código.
Nuestro servicio de anotación de imágenes se especializa en tomografías computarizadas para un etiquetado preciso para el entrenamiento de IA con un especial enfoque en estructuras anatómicas detalladas. Los expertos en la materia no solo revisan sino que también entrenan en cada imagen para lograr una precisión de primer nivel. Este meticuloso proceso ayuda al desarrollo de herramientas de diagnóstico.
Nuestro servicio de anotación de imágenes de resonancia magnética perfecciona los diagnósticos de IA. Nuestros expertos en la materia capacitan y revisan cada escaneo para lograr la máxima precisión antes de la entrega. Etiquetamos las exploraciones por resonancia magnética con precisión para mejorar el entrenamiento del modelo de IA. Este proceso les ayuda a identificar anomalías y estructuras. Aumente la precisión en las evaluaciones médicas y los planes de tratamiento con nuestros servicios.
La anotación de imágenes de rayos X mejora los diagnósticos de IA. Nuestros expertos etiquetan cada imagen con cuidado identificando fracturas y anomalías con precisión. También entrenan y revisan estas etiquetas para garantizar la máxima precisión antes de la entrega al cliente. Confíe en nosotros para perfeccionar su IA y obtener mejores análisis de imágenes médicas.
Anotación de seguro clínico
El proceso de autorización previa es clave para conectar a los proveedores de atención médica y los pagadores y garantizar que los tratamientos sigan las pautas. Anotar los registros médicos ayudó a optimizar este proceso. Relacionó los documentos con las preguntas mientras seguía los estándares, mejorando los flujos de trabajo de los clientes.
Problema: La anotación de 6,000 casos médicos tuvo que realizarse con precisión dentro de un cronograma estricto, dada la sensibilidad de los datos de atención médica. Era necesario un estricto cumplimiento de las pautas clínicas actualizadas y las regulaciones de privacidad como HIPAA para garantizar el cumplimiento y las anotaciones de calidad.
Solución: Anotamos más de 6,000 casos médicos, correlacionando documentos médicos con cuestionarios clínicos. Esto requirió vincular meticulosamente la evidencia con las respuestas y al mismo tiempo cumplir con las pautas clínicas. Los principales desafíos abordados fueron los plazos ajustados para un gran conjunto de datos y el manejo de estándares clínicos en continua evolución.
Equipos dedicados y capacitados:
La mayor eficiencia del proceso está asegurada con:
La plataforma patentada ofrece beneficios:
Se estima que los científicos de datos dedican más del 80% de su tiempo a la preparación de datos. Con la subcontratación, su equipo puede concentrarse en el desarrollo de algoritmos sólidos, dejándonos la parte tediosa de recopilar los conjuntos de datos de reconocimiento de entidades nombradas.
Un modelo de ML promedio requeriría recopilar y etiquetar grandes porciones de conjuntos de datos con nombre, lo que requiere que las empresas obtengan recursos de otros equipos. Con socios como nosotros, ofrecemos expertos en dominios que se pueden escalar fácilmente a medida que crece su negocio.
Los expertos en dominios dedicados, que anotan día tras día, harán, cualquier día, un trabajo superior en comparación con un equipo, que necesita acomodar las tareas de anotación en sus apretadas agendas. No hace falta decir que da como resultado una mejor producción.
Nuestro comprobado proceso de garantía de calidad de datos, validaciones tecnológicas y múltiples etapas de control de calidad nos ayudan a ofrecer la mejor calidad de su clase que a menudo supera las expectativas.
Estamos certificados por mantener los más altos estándares de seguridad de datos con privacidad mientras trabajamos con nuestros clientes para garantizar la confidencialidad.
Como expertos en seleccionar, capacitar y administrar equipos de trabajadores calificados, podemos garantizar que los proyectos se entreguen dentro del presupuesto.
Alto tiempo de actividad de la red y entrega puntual de datos, servicios y soluciones.
Con un grupo de recursos en tierra y en alta mar, podemos construir y escalar equipos según sea necesario para varios casos de uso.
Con la combinación de una fuerza laboral global, una plataforma sólida y procesos operativos diseñados por cinturones negros de 6 sigma, Shaip ayuda a lanzar las iniciativas de IA más desafiantes.
Named Entity Recognition (NER) lo ayuda a desarrollar modelos de NLP y aprendizaje automático de primer nivel. Aprenda casos de uso, ejemplos y mucho más de NER en esta publicación súper informativa.
El conjunto de datos de atención médica de capacitación de calidad mejora el resultado del modelo médico basado en IA. Pero, ¿cómo seleccionar el proveedor de servicios de etiquetado de datos sanitarios adecuado?
Dado que los datos sientan las bases para la atención médica, debemos comprender su función, las implementaciones en el mundo real y los desafíos. Siga leyendo para averiguarlo…
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El reconocimiento de entidad nombrada es una parte del procesamiento del lenguaje natural. El objetivo principal de NER es procesar datos estructurados y no estructurados y clasificar estas entidades nombradas en categorías predefinidas. Algunas categorías comunes incluyen nombre, ubicación, empresa, tiempo, valores monetarios, eventos y más.
En pocas palabras, NER se ocupa de:
Reconocimiento/detección de entidades nombradas: identificación de una palabra o serie de palabras en un documento.
Clasificación de entidades nombradas: clasificación de cada entidad detectada en categorías predefinidas.
El procesamiento del lenguaje natural ayuda a desarrollar máquinas inteligentes capaces de extraer significado del habla y el texto. Machine Learning ayuda a estos sistemas inteligentes a seguir aprendiendo entrenándose en grandes cantidades de conjuntos de datos de lenguaje natural. En general, la PNL consta de tres categorías principales:
Comprender la estructura y las reglas del lenguaje – Sintaxis
Derivación del significado de palabras, texto y habla e identificación de sus relaciones: semántica
Identificar y reconocer palabras habladas y transformarlas en texto – Discurso
Algunos de los ejemplos comunes de una categorización de entidad predeterminada son:
Persona: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Lugar: Canadá, Honolulu, Bangkok, Brasil, Cambridge
Organización: Samsung, Disney, Universidad de Yale, Google
Hora: 15.35, 12 p. M.
Los diferentes enfoques para crear sistemas NER son:
Sistemas basados en diccionarios
Sistemas basados en reglas
Sistemas basados en aprendizaje automático
Atención al cliente optimizada
Recursos Humanos Eficientes
Clasificación de contenido simplificada
Optimización de motores de búsqueda
Recomendación de contenido preciso