Anotación de datos para IA de atención médica

Anotación de datos médicos impulsada por humanos

Desbloquee información compleja en datos no estructurados con extracción y reconocimiento de entidades

Anotación de datos médicos

Clientes destacados

Capacitar a los equipos para crear productos de inteligencia artificial líderes en el mundo.

Amazon
Google
Microsoft
tejido dentado
Existe una demanda cada vez mayor de analizar datos médicos complejos y no estructurados para descubrir conocimientos no descubiertos.

El 80% de los datos en el ámbito sanitario 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 un texto en el ámbito médico requiere una comprensión profunda de su terminología para desbloquear su potencial. Shaip proporciona la experiencia necesaria para anotar datos sanitarios para mejorar los motores de IA a escala.

IDC, Firma Analista:

La base mundial instalada de capacidad de almacenamiento alcanzará 11.7 zettabytes in 2023

IBM, Gartner e IDC:

80% de los datos en todo el mundo no están estructurados, lo que los hace obsoletos e inutilizables. 

Solución del mundo real

Analice datos para descubrir información significativa para entrenar modelos NLP con anotación de datos de texto médico

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.

Solución del mundo real

También ofrecemos API NER médicas patentadas (modelos NLP preentrenados), 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.

  • Anotación y preparación de imágenes, videos y textos médicos, incluidos radiografías, ultrasonidos, mamografías, tomografías computarizadas, resonancias magnéticas y tomografías por emisión de fotones
  • Casos de uso farmacéuticos y de atención médica para el procesamiento del lenguaje natural (NLP), incluida la categorización de textos médicos, la identificación de entidades nombradas, el análisis de textos, etc.

Proceso de Anotación Médica

El proceso de anotación generalmente difiere de los requisitos del cliente, pero implica principalmente:

Experiencia en el campo

Fase 1: Experiencia técnica en el dominio (Comprender el alcance y las pautas de anotación)

Recursos de formación

Fase 2: Capacitación de los recursos adecuados para el proyecto

Documentos de control de calidad

Fase 3: Ciclo de retroalimentación y QA de los documentos anotados

Nuestra Experiencia

1. Reconocimiento/anotación de entidades clínicas

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.

Anotación de entidad clínica
Atributos de la Medicina

2. Anotación de atribución

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.

Atributos de datos de laboratorio
Atributos de medidas corporales

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.

3. Anotación NER específica de oncología

Junto con la anotación NER médica genérica, también podemos trabajar en anotaciones específicas de dominio 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 marcador tumoral, Medicina del cáncer, Cirugía del cáncer, Radiación, Gen estudiado, Código de variación, Sitio del cuerpo

Anotación Ner específica de oncología
Anotación de efectos adversos

4. NER de efectos adversos y anotación de relación

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.

5. Anotación de relación

Después de identificar y anotar las entidades clínicas, también asignamos la relación relevante entre las entidades. Pueden existir relaciones entre dos o más conceptos.

Anotación de relación

6. Anotación de afirmación

Además de identificar entidades y relaciones clínicas, también podemos asignar el Estado, la Negación y el Asunto de las entidades clínicas.

Estado-negación-sujeto

7. Anotación temporal

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.

Anotación temporal
Anotación de sección

8. Anotación de sección

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.

9. Codificación ICD-10-CM y CPT

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.

icd-10-cm &amperio; Codificación del departamento
Codificación Rxnorm

10. Codificación RXNORM

Anotación de códigos RXNORM 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.0

11. Codificación SNOMED

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.

Codificación Snomed
Codificación UML

12. Codificación UMLS

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.

Casos de éxito

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.

Anotación de datos médicos

Razones para elegir a Shaip como su socio de anotación médica de confianza

Nuestro Personal

Nuestro Personal

Equipos dedicados y capacitados:

  • Más de 30,000 colaboradores para la creación de datos, etiquetado y control de calidad
  • Equipo de gestión de proyectos acreditado
  • Equipo de desarrollo de productos experimentado
  • Equipo de contratación y incorporación del grupo de talentos
Proceso

Proceso

La mayor eficiencia del proceso está asegurada con:

  • Proceso robusto Stage-Gate de 6 Sigma
  • Un equipo dedicado de 6 cinturones negros Sigma: propietarios de procesos clave y cumplimiento de calidad
  • Bucle de retroalimentación y mejora continua
Productos

Productos

La plataforma patentada ofrece beneficios:

  • Plataforma de un extremo a otro basada en la web
  • Calidad impecable
  • TAT más rápido
  • Entrega perfecta
Comuníquese con nosotros

¿Busca expertos en anotaciones de atención médica para proyectos complejos?

Contáctenos ahora para saber cómo podemos recopilar y anotar conjuntos de datos para su solución única de IA/ML

  • Al registrarme, estoy de acuerdo con Shaip Política de Privacidad y Términos de Servicio y dar mi consentimiento para recibir comunicaciones de marketing B2B de Shaip.

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

Ubicación: Canadá, Honolulu, Bangkok, Brasil, Cambridge

Organización: Samsung, Disney, Universidad de Yale, Google

Hora: 15.35:12, XNUMX:XNUMX,

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