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.
Existe una creciente demanda de analizar datos médicos complejos y no estructurados para descubrir información desconocida. La anotación de datos médicos llega al rescate.
La industria de la salud depende en gran medida de la anotación precisa de datos para potenciar las aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático, impulsando avances en el diagnóstico y el tratamiento.
El 80% de los datos en el ámbito sanitario no están estructurados, lo que los hace inaccesibles. Acceder a ellos requiere una intervención manual considerable, lo que limita la cantidad de datos utilizables. Comprender textos en el ámbito médico requiere un profundo conocimiento de su terminología para aprovechar todo su potencial. Shaip le ofrece la experiencia para anotar datos sanitarios y mejorar los motores de IA a escala. La anotación de datos médicos desempeña un papel crucial para habilitar soluciones sanitarias avanzadas y apoyar el desarrollo de la tecnología de IA en el ámbito sanitario.
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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, incluyendo la anotación de textos médicos para su uso en algoritmos de aprendizaje automático. Estos servicios ayudan a las organizaciones a extraer información crítica de datos médicos no estructurados, como notas médicas, resúmenes de ingreso/alta de la historia clínica electrónica (HCE), informes de patología, etc., que ayudan a las máquinas a identificar las entidades clínicas presentes en un texto o imagen. Nuestros expertos acreditados en cada área pueden ayudarle a obtener información específica de cada área (como síntomas, enfermedades, alergias y medicamentos) para optimizar la atención médica.
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.
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 del procesamiento del lenguaje natural (PLN) en la industria farmacéutica y otros sectores de la salud, incluida la categorización de textos médicos, la identificación de entidades con nombre, el análisis de textos y el entrenamiento de algoritmos de aprendizaje automático para el diagnóstico y la detección de anomalías en textos médicos.
Nuestros servicios de Anotación Médica potencian la precisión de la IA en la atención médica. Etiquetamos meticulosamente imágenes médicas, textos y audio, utilizando nuestra experiencia para entrenar modelos de IA. Nuestro equipo de expertos, que incluye médicos y profesionales de la salud, supervisa y valida el proceso de anotación para garantizar la precisión clínica y el cumplimiento normativo. Estos modelos mejoran el diagnóstico, la planificación del tratamiento y la atención al paciente. Garantice datos fiables y de alta calidad para aplicaciones de tecnología médica avanzada. Entendemos el gran esfuerzo que requiere cumplir con los estrictos estándares de calidad y cumplimiento normativo en la anotación de datos médicos. 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. La anotación de imágenes médicas y de imágenes son procesos especializados que implican el etiquetado de imágenes médicas complejas, realizado por expertos, para crear conjuntos de datos de alta calidad para sistemas de IA de atención médica.
Las tareas de anotación clave incluyen la clasificación de imágenes (asignar etiquetas a las imágenes), la detección de objetos (identificar y localizar objetos como tumores), la segmentación de imágenes (dividir las imágenes en segmentos significativos) y el uso de máscaras de segmentación y cuadros delimitadores para una anotación precisa y detallada de imágenes médicas.
Mejore el aprendizaje de la IA con clasificaciones y segmentaciones en grabaciones médicas. Mejore su IA quirúrgica y la monitorización de pacientes para optimizar la atención médica y el diagnóstico. Los vídeos médicos anotados son esenciales para las aplicaciones clínicas, ya que facilitan su uso en la práctica clínica.
Optimice el desarrollo de IA médica con datos de texto anotados por expertos, preparados por anotadores médicos y de datos cualificados. Analice y enriquezca rápidamente grandes volúmenes de texto, desde notas manuscritas hasta informes de seguros. Garantice información precisa y práctica para los avances en la atención médica.
Optimice la documentación médica convirtiéndola en códigos universales con codificación médica de IA, utilizando datos recopilados de diversos centros médicos. Garantice la precisión, mejore la eficiencia de la facturación y facilite la prestación de servicios de salud con asistencia de IA de vanguardia en la codificación de historiales médicos.
Aproveche la experiencia en PNL para anotar y etiquetar datos de audio médicos con precisión, con la participación de profesionales médicos en el proceso de anotación. Cree sistemas asistidos por voz para operaciones clínicas fluidas e integre IA en diversos productos sanitarios activados por voz. Mejore la precisión diagnóstica con la curación experta de datos de audio.
En la anotación de datos médicos, el proceso de etiquetado suele utilizar herramientas de anotación especializadas, como visores DICOM para tareas básicas de anotación de imágenes. Si bien los radiólogos suelen utilizar visores DICOM para su trabajo rutinario, las herramientas de anotación avanzadas son esenciales para un etiquetado preciso y eficiente, especialmente al preparar datos para aplicaciones de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. El proceso de anotación generalmente varía según los requisitos del cliente, pero principalmente implica:
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 el uso de diversos procesos médicos. Los datos anotados desempeñan un papel crucial en las aplicaciones médicas, ayudando a las organizaciones sanitarias a desarrollar y entrenar modelos precisos de IA para el diagnóstico, la identificación de enfermedades y la detección de anomalías. Estas tecnologías de vanguardia permiten la automatización de la atención médica, lo que se traduce en 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 radiológicas perfecciona el diagnóstico con IA e incorpora un nivel adicional de experiencia. Cada radiografía, resonancia magnética y tomografía computarizada es etiquetada y revisada meticulosamente por un experto en la materia. Estas imágenes anotadas sirven como datos de entrenamiento para entrenar modelos de aprendizaje automático y modelos de aprendizaje automático (ML) para el diagnóstico radiológico. Este paso adicional en el entrenamiento y la revisión detecta anomalías y enfermedades.
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, centrándose en la identificación de diversas afecciones médicas para optimizar las herramientas de diagnóstico de IA. Al identificar con precisión caries, problemas de alineación y otras afecciones dentales, nuestros expertos en odontología 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 debía realizarse con precisión y dentro de un plazo estricto, dada la sensibilidad de los datos sanitarios. Se requería un estricto cumplimiento de las directrices clínicas actualizadas y las normativas de privacidad, como la HIPAA, para garantizar la calidad de las anotaciones y el cumplimiento normativo, lo cual es especialmente crucial para que los diagnósticos clínicos mantengan la integridad de los conjuntos de datos y cumplan con los requisitos regulatorios.
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…
Contáctenos ahora para saber cómo podemos recopilar y anotar conjuntos de datos para su solución única de IA/ML
La anotación de datos médicos es el proceso de etiquetar textos, imágenes, audio y vídeos médicos para entrenar modelos de IA. Es crucial para desarrollar sistemas de IA precisos que mejoren el diagnóstico, la planificación del tratamiento y la atención al paciente.
Al proporcionar conjuntos de datos etiquetados, los modelos de IA pueden aprender a reconocer patrones en datos médicos complejos, como la identificación de enfermedades en radiografías o la extracción de información clave de las notas clínicas. Esto mejora la precisión y la fiabilidad de las aplicaciones de IA en el ámbito sanitario.
La anotación de datos médicos incluye el etiquetado de notas clínicas, registros médicos electrónicos (EHR), radiografías, resonancias magnéticas, tomografías computarizadas, informes de patología y datos de audio como dictados médicos.
El texto médico anotado permite que los modelos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) extraigan e interpreten información clínica, como síntomas, enfermedades o medicamentos, a partir de datos no estructurados, como notas médicas o resúmenes de alta.
Anotar datos médicos requiere gestionar información compleja y no estructurada, garantizar la precisión clínica y cumplir con normativas de privacidad como la HIPAA. También exige experiencia en terminología médica y conocimiento del área.
Los proveedores de anotaciones siguen estrictos protocolos de seguridad de datos, como el cumplimiento de HIPAA, y utilizan datos anónimos para mantener la privacidad del paciente mientras anotan información médica confidencial.
Los conjuntos de datos anotados entrenan a los modelos de IA para reconocer marcadores de enfermedades en imágenes o textos médicos. Por ejemplo, la IA puede identificar los estadios del cáncer en oncología o detectar enfermedades cardíacas en cardiología, lo que mejora el diagnóstico temprano y los resultados del tratamiento.
Se utilizan herramientas de anotación avanzadas y software específico del dominio, como los visores DICOM para imágenes médicas, junto con la experiencia humana para garantizar una alta precisión en el etiquetado de datos médicos.
Shaip combina expertos en la materia, herramientas avanzadas de anotación y un sólido proceso de control de calidad para ofrecer una anotación de datos médicos precisa y escalable, adaptada a las necesidades del cliente. Se especializan en radiología, oncología, cardiología y otras áreas de la salud.
El costo depende del tipo, volumen y complejidad de los datos, así como del nivel de experiencia requerido. Shaip ofrece precios personalizados según los requisitos específicos del proyecto.
