Anotación de datos para IA de atención médica
Desbloquee información compleja en datos no estructurados con extracción y reconocimiento de entidades
Clientes destacados
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.
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.
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:
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
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.
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.
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
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.
3. 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.
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.
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.
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.
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.
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.
13. Desidentificación de PHI
Nuestras capacidades de desidentificación de PHI / PII incluyen la eliminación de información confidencial como nombres y números de seguro social que pueden conectar directa o indirectamente a una persona con sus datos personales. Es lo que los pacientes merecen y lo que exige la HIPAA.
14. Extracción de datos de registros médicos electrónicos (EMR)
Los médicos obtienen información importante de los registros médicos electrónicos (EMR) y los informes clínicos de los médicos. Nuestros expertos pueden extraer textos médicos complejos que pueden usarse en registros de enfermedades, ensayos clínicos y auditorías de atención médica.
Razones para elegir a Shaip como su socio de anotación médica de confianza
Soluciones
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
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
Plataforma
La plataforma patentada ofrece beneficios:
- Plataforma de un extremo a otro basada en la web
- Calidad impecable
- TAT más rápido
- Entrega perfecta
¿Por qué Shaip?
Equipo dedicado
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.
Escalabilidad
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.
Mejor calidad
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.
Excelencia Operacional
Nuestro proceso comprobado de control de calidad de datos, validaciones de tecnología y múltiples etapas de control de calidad nos ayudan a ofrecer la mejor calidad en su clase que a menudo supera las expectativas.
Seguridad con Privacidad
Estamos certificados por mantener los más altos estándares de seguridad de datos con privacidad mientras trabajamos con nuestros clientes para garantizar la confidencialidad.
Precios competitivos.
Como expertos en seleccionar, capacitar y administrar equipos de trabajadores calificados, podemos garantizar que los proyectos se entreguen dentro del presupuesto.
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Preguntas más frecuentes (FAQ)
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