Datenanmerkung für die KI im Gesundheitswesen

Vom Menschen betriebene Annotation medizinischer Daten

Erschließen Sie komplexe Informationen in unstrukturierten Daten mit Entitätsextraktion und -erkennung

Medizinische Ner

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Teams befähigen, weltweit führende KI-Produkte zu entwickeln.

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Es besteht eine zunehmende Nachfrage nach der Analyse unstrukturierter, komplexer medizinischer Daten, um unentdeckte Erkenntnisse zu gewinnen. Die Annotation medizinischer Daten kommt zur Rettung

80 % der Daten im Gesundheitswesen sind unstrukturiert und damit unzugänglich. Der Zugriff auf die Daten erfordert erhebliche manuelle Eingriffe, was die Menge der nutzbaren Daten begrenzt. Das Verständnis von Text im medizinischen Bereich erfordert ein tiefes Verständnis seiner Terminologie, um sein Potenzial freizusetzen. Shaip bietet Ihnen das Fachwissen, um Gesundheitsdaten zu kommentieren, um KI-Engines in großem Maßstab zu verbessern.

IDC, Analysefirma:

Die weltweit installierte Basis an Speicherkapazität wird reichen 11.7 Zettabyte in 2023

IBM, Gartner und IDC:

80% der Daten auf der ganzen Welt sind unstrukturiert und damit veraltet und unbrauchbar. 

Real-World-Lösung

Analysieren Sie Daten, um aussagekräftige Erkenntnisse zum Trainieren von NLP-Modellen mit Medical Text Data Annotation zu gewinnen

Wir bieten Annotationsdienste für medizinische Daten an, die Unternehmen dabei unterstützen, wichtige Informationen aus unstrukturierten medizinischen Daten zu extrahieren, z. B. Arztnotizen, EHR-Aufnahme-/Entlassungszusammenfassungen, Pathologieberichte usw., die Maschinen helfen, die in einem bestimmten Text oder Bild vorhandenen klinischen Einheiten zu identifizieren. Unsere zertifizierten Fachgebietsexperten können Ihnen dabei helfen, fachgebietsspezifische Einblicke zu liefern – z. B. Symptome, Krankheiten, Allergien und Medikamente, um Erkenntnisse für die Pflege zu gewinnen.

Wir bieten auch proprietäre medizinische NER-APIs (vortrainierte NLP-Modelle) an, die die in einem Textdokument präsentierten benannten Entitäten automatisch identifizieren und klassifizieren können. Medizinische NER-APIs nutzen proprietäre Wissensgraphen mit über 20 Millionen Beziehungen und über 1.7 Millionen klinischen Konzepten

Real-World-Lösung

Von der Datenlizenzierung und -erfassung bis hin zur Datenanmerkung hat Shaip alles für Sie.

  • Annotation und Vorbereitung von medizinischen Bildern, Videos und Texten, einschließlich Radiographie, Ultraschall, Mammographie, CT-Scans, MRTs und Photonen-Emissions-Tomographie
  • Pharmazeutische und andere Anwendungsfälle im Gesundheitswesen für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), einschließlich Kategorisierung medizinischer Texte, Identifizierung benannter Entitäten, Textanalyse usw.

Medizinischer Annotationsprozess

Der Annotationsprozess unterscheidet sich im Allgemeinen von den Anforderungen eines Kunden, umfasst jedoch hauptsächlich:

Fachwissen

Phase 1: Fachwissen im technischen Bereich (Verständnis des Projektumfangs und der Anmerkungsrichtlinien)

Schulungsressourcen

Phase 2: Schulung geeigneter Ressourcen für das Projekt

Qa-Dokumente

Phase 3: Feedback-Zyklus und QS der kommentierten Dokumente

Unsere Expertise

1. Erkennung/Anmerkung der klinischen Entität

In den Krankenakten liegt eine große Menge an medizinischen Daten und Wissen überwiegend in unstrukturierter Form vor. Medical Entity Annotation ermöglicht es uns, unstrukturierte Daten in ein strukturiertes Format umzuwandeln.

Anmerkung zur klinischen Entität
Medizin-Attribute

2. Attributionsanmerkung

2.1 Arzneimittelattribute

Medikamente und ihre Eigenschaften sind in fast jeder Krankenakte dokumentiert, was ein wichtiger Teil des klinischen Bereichs ist. Wir können die verschiedenen Attribute von Medikamenten leitliniengerecht identifizieren und annotieren.

2.2 Labordatenattribute

Labordaten werden meist von ihren Attributen in einer Krankenakte begleitet. Wir können die verschiedenen Attribute von Labordaten richtlinienkonform identifizieren und annotieren.

Labordatenattribute
Körpermaßattribute

2.3 Körpermaßattribute

Körpermaße werden meistens von ihren Attributen in einer Krankenakte begleitet. Es umfasst hauptsächlich die Vitalzeichen. Wir können die verschiedenen Attribute der Körpermaße identifizieren und kommentieren.

3. Beziehungsanmerkung

Nachdem wir klinische Entitäten identifiziert und kommentiert haben, weisen wir auch relevante Beziehungen zwischen den Entitäten zu. Beziehungen können zwischen zwei oder mehr Konzepten bestehen.

Beziehungsanmerkung
Anmerkung zu Nebenwirkungen

4. Anmerkung zu Nebenwirkungen

Neben der Identifizierung und Kommentierung wichtiger klinischer Entitäten und Beziehungen können wir auch die Nebenwirkungen bestimmter Medikamente oder Verfahren kommentieren. Der Geltungsbereich ist wie folgt: Kennzeichnung von Nebenwirkungen und deren Verursachern. Zuordnung der Beziehung zwischen der Beeinträchtigung und der Ursache der Wirkung.

5. PHI-Anonymisierung

Unsere PHI/PII-Deidentifizierungsfunktionen umfassen die Entfernung sensibler Informationen wie Namen und Sozialversicherungsnummern, die eine Person direkt oder indirekt mit ihren personenbezogenen Daten in Verbindung bringen können. Es ist das, was Patienten verdienen und HIPAA-Anforderungen.

Anonymisieren von Freitextdokumenten
Emr

6. Elektronische Patientenakten (EMRs)

Ärzte gewinnen wichtige Erkenntnisse aus elektronischen Patientenakten (EMRs) und klinischen Berichten von Ärzten. Unsere Experten können komplexe medizinische Texte extrahieren, die in Krankheitsregistern, klinischen Studien und Audits im Gesundheitswesen verwendet werden können.

7. Status/Negation/Subjekt

Neben der Identifizierung klinischer Einheiten und Beziehungen können wir auch den Status, die Negation und das Thema der klinischen Einheiten zuweisen.

Status-Negation-Subjekt

Gründe, Shaip als Ihren vertrauenswürdigen Partner für medizinische Annotationen zu wählen

Personen

Personen

Engagierte und geschulte Teams:

  • 30,000+ Mitarbeiter für Datenerstellung, Kennzeichnung und QA
  • Zertifiziertes Projektmanagement-Team
  • Erfahrenes Produktentwicklungsteam
  • Talentpool-Sourcing- und Onboarding-Team
Prozess

Prozess

Höchste Prozesseffizienz wird gewährleistet durch:

  • Robuster 6-Sigma-Stage-Gate-Prozess
  • Ein engagiertes Team von 6 Sigma Black Belts – Key Process Owners & Quality Compliance
  • Kontinuierliche Verbesserung und Feedbackschleife

Die patentierte Plattform bietet Vorteile:

  • Webbasierte End-to-End-Plattform
  • Einwandfreie Qualität
  • Schnellere TAT
  • Nahtlose Lieferung

Warum Shaip?

Engagiertes Team

Es wird geschätzt, dass Data Scientists über 80 % ihrer Zeit mit der Datenaufbereitung verbringen. Beim Outsourcing kann sich Ihr Team auf die Entwicklung robuster Algorithmen konzentrieren und uns den mühsamen Teil des Sammelns der Datensätze zur Erkennung benannter Entitäten überlassen.

Skalierbarkeit​

Ein durchschnittliches ML-Modell würde das Sammeln und Markieren großer Teile benannter Datensätze erfordern, was Unternehmen dazu zwingt, Ressourcen von anderen Teams hinzuzuziehen. Mit Partnern wie uns bieten wir Domänenexperten, die sich einfach skalieren lassen, wenn Ihr Unternehmen wächst.

Bessere Qualität

Engagierte Domänenexperten, die Tag für Tag kommentieren, werden – jeden Tag – eine bessere Arbeit leisten als ein Team, das Anmerkungsaufgaben in seinen vollen Terminkalender aufnehmen muss. Es ist unnötig zu erwähnen, dass dies zu einer besseren Ausgabe führt.

Betriebliche Abläufe

Unser bewährter Datenqualitätssicherungsprozess, Technologievalidierungen und mehrere Phasen der Qualitätssicherung helfen uns dabei, erstklassige Qualität zu liefern, die oft die Erwartungen übertrifft.

Sicherheit mit Datenschutz

Wir sind dafür zertifiziert, die höchsten Standards der Datensicherheit mit Datenschutz einzuhalten, während wir mit unseren Kunden zusammenarbeiten, um die Vertraulichkeit zu gewährleisten

Wettbewerbsfähige Preisanpassung

Als Experten für die Kuratierung, Schulung und Verwaltung von Teams von Facharbeitern können wir sicherstellen, dass Projekte innerhalb des Budgets durchgeführt werden.

Kontaktieren Sie uns

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Kontaktieren Sie uns jetzt, um zu erfahren, wie wir Datensätze für Ihre einzigartige KI/ML-Lösung sammeln und kommentieren können

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Named Entity Recognition ist ein Teil der Verarbeitung natürlicher Sprache. Das Hauptziel von NER ist es, strukturierte und unstrukturierte Daten zu verarbeiten und diese benannten Entitäten in vordefinierte Kategorien zu klassifizieren. Einige gängige Kategorien sind Name, Ort, Firma, Zeit, Geldwerte, Ereignisse und mehr.

Kurz gesagt befasst sich NER mit:

Erkennung/Erkennung benannter Entitäten – Identifizieren eines Wortes oder einer Reihe von Wörtern in einem Dokument.

Benannte Entitätsklassifizierung – Klassifizierung jeder erkannten Entität in vordefinierte Kategorien.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache hilft bei der Entwicklung intelligenter Maschinen, die in der Lage sind, Bedeutungen aus Sprache und Text zu extrahieren. Maschinelles Lernen hilft diesen intelligenten Systemen, weiter zu lernen, indem es große Mengen von Datensätzen in natürlicher Sprache trainiert. Im Allgemeinen besteht NLP aus drei Hauptkategorien:

Den Aufbau und die Regeln der Sprache verstehen – Syntax

Die Bedeutung von Wörtern, Texten und Sprache ableiten und ihre Beziehungen erkennen – Semantik

Gesprochene Wörter identifizieren und erkennen und in Text umwandeln – Sprache

Einige der gängigen Beispiele für eine vorgegebene Entitätskategorisierung sind:

Person: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon

Adresse: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brasilien, Cambridge

Organisation: Samsung, Disney, Yale University, Google

Uhrzeit: 15.35, 12 Uhr,

Die verschiedenen Ansätze zur Erstellung von NER-Systemen sind:

Wörterbuchbasierte Systeme

Regelbasierte Systeme

Auf maschinellem Lernen basierende Systeme

Optimierter Kundensupport

Effiziente Humanressourcen

Vereinfachte Inhaltsklassifizierung

Optimierung von Suchmaschinen

Genaue Inhaltsempfehlung