Shaip ist jetzt Teil des Ubiquity-Ökosystems: Dasselbe Team – jetzt mit erweiterten Ressourcen, um Kunden in großem Umfang zu unterstützen.
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Erschließen Sie komplexe Informationen in unstrukturierten Daten mit Entitätsextraktion und -erkennung
Teams befähigen, weltweit führende KI-Produkte zu entwickeln.
Die Nachfrage nach der Analyse unstrukturierter, komplexer medizinischer Daten zur Gewinnung unentdeckter Erkenntnisse steigt. Die Annotation medizinischer Daten schafft hier Abhilfe.
Die Gesundheitsbranche ist in hohem Maße auf eine genaue Datenannotation angewiesen, um KI- und maschinelle Lernanwendungen zu unterstützen und so Fortschritte in der Diagnostik und Behandlung zu erzielen.
80 % der Daten im Gesundheitswesen sind unstrukturiert und daher unzugänglich. Der Zugriff auf die Daten erfordert erhebliche manuelle Eingriffe, was die Menge nutzbarer Daten begrenzt. Das Verständnis von Texten im medizinischen Bereich erfordert ein tiefes Verständnis der Terminologie, um ihr Potenzial auszuschöpfen. Shaip bietet Ihnen das Know-how zur Annotation von Gesundheitsdaten, um KI-Engines im großen Maßstab zu verbessern. Die Annotation medizinischer Daten spielt eine entscheidende Rolle bei der Ermöglichung fortschrittlicher Gesundheitslösungen und der Entwicklung von KI-Technologien im Gesundheitswesen.
Die weltweit installierte Basis an Speicherkapazität wird reichen 11.7 Zettabyte in 2023
80% der Daten auf der ganzen Welt sind unstrukturiert und damit veraltet und unbrauchbar.
Wir bieten Annotationsdienste für medizinische Daten an, darunter die Annotation medizinischer Texte für den Einsatz in Algorithmen des maschinellen Lernens. Diese unterstützen Unternehmen dabei, wichtige Informationen aus unstrukturierten medizinischen Daten zu extrahieren, z. B. Arztnotizen, ePA-Aufnahme-/Entlassungsberichte, Pathologieberichte usw., die Maschinen dabei helfen, die in einem bestimmten Text oder Bild vorhandenen klinischen Einheiten zu identifizieren. Unsere qualifizierten Fachexperten unterstützen Sie dabei, fachspezifische Erkenntnisse zu gewinnen – z. B. zu Symptomen, Krankheiten, Allergien und Medikamenten – und so Erkenntnisse für die Pflege zu gewinnen.
Wir bieten auch proprietäre Medical NER APIs (vortrainierte NLP-Modelle) an, die die in einem Textdokument dargestellten benannten Entitäten automatisch identifizieren und klassifizieren können. Medical NER APIs nutzen proprietäre Wissensgraphen mit über 20 Millionen Beziehungen und über 1.7 Millionen klinischen Konzepten.
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
Anwendungsfälle für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) in der Pharmaindustrie und anderen Bereichen des Gesundheitswesens, darunter die Kategorisierung medizinischer Texte, die Identifizierung benannter Entitäten, Textanalyse und das Trainieren von Algorithmen für maschinelles Lernen zur Diagnose und Anomalieerkennung in medizinischen Texten
Unsere medizinischen Annotationsdienste steigern die Genauigkeit von KI im Gesundheitswesen. Wir beschriften medizinische Bilder, Texte und Audiodaten sorgfältig und nutzen unsere Expertise, um KI-Modelle zu trainieren. Unser Expertenteam, bestehend aus medizinischen Experten und medizinischem Fachpersonal, überwacht und validiert den Annotationsprozess, um klinische Genauigkeit und Compliance sicherzustellen. Diese Modelle verbessern Diagnostik, Behandlungsplanung und Patientenversorgung. Sichern Sie sich hochwertige, zuverlässige Daten für fortschrittliche medizintechnische Anwendungen. Wir wissen, wie viel Aufwand die Einhaltung strenger Qualitäts- und Compliance-Standards bei der Annotation medizinischer Daten erfordert. Vertrauen Sie uns, um die medizinische Kompetenz Ihrer KI zu verbessern.
Verbessern Sie medizinische KI durch die Annotation visueller Daten aus Röntgenaufnahmen, CT-Scans und MRTs. Medizinische Bildannotation und Bildannotation sind spezialisierte Prozesse, die die fachkundige Beschriftung komplexer medizinischer Bilder umfassen, um hochwertige Datensätze für KI-Systeme im Gesundheitswesen zu erstellen.
Zu den wichtigsten Annotationsaufgaben gehören die Bildklassifizierung (Zuweisen von Beschriftungen zu Bildern), die Objekterkennung (Identifizieren und Lokalisieren von Objekten wie Tumoren), die Bildsegmentierung (Aufteilen von Bildern in aussagekräftige Segmente) und die Verwendung von Segmentierungsmasken und Begrenzungsrahmen für eine präzise und detaillierte Annotation medizinischer Bilder.
Verbessern Sie das KI-Lernen durch Klassifizierungen und Segmentierungen in medizinischem Filmmaterial. Verbessern Sie Ihre chirurgische KI und Patientenüberwachung für eine optimierte Gesundheitsversorgung und Diagnostik. Kommentierte medizinische Videos sind für klinische Anwendungen unerlässlich und unterstützen den Einsatz in der Patientenversorgung.
Optimieren Sie die Entwicklung medizinischer KI mit fachmännisch annotierten Textdaten, die von erfahrenen medizinischen Annotatoren und Datenannotatoren erstellt wurden. Analysieren und ergänzen Sie schnell große Textmengen, von handschriftlichen Notizen bis hin zu Versicherungsberichten. Sichern Sie präzise und umsetzbare Erkenntnisse für Fortschritte im Gesundheitswesen.
Optimieren Sie die medizinische Dokumentation, indem Sie sie mithilfe der KI-basierten medizinischen Kodierung in universelle Codes umwandeln und dabei Daten aus verschiedenen medizinischen Zentren nutzen. Sorgen Sie für Genauigkeit, steigern Sie die Abrechnungseffizienz und unterstützen Sie eine nahtlose Bereitstellung von Gesundheitsdienstleistungen mit modernster KI-Unterstützung bei der Kodierung von Patientenakten.
Nutzen Sie NLP-Expertise, um medizinische Audiodaten präzise zu annotieren und zu beschriften. Beziehen Sie medizinisches Fachpersonal in den Annotationsprozess ein. Entwickeln Sie sprachgestützte Systeme für reibungslose klinische Abläufe und integrieren Sie KI in verschiedene sprachgesteuerte Gesundheitsprodukte. Verbessern Sie die diagnostische Präzision durch fachkundige Audiodatenkuratierung.
Bei der Annotation medizinischer Daten werden im Beschriftungsprozess häufig spezielle Annotationswerkzeuge verwendet, darunter DICOM-Viewer für grundlegende Bildannotationsaufgaben. Während Radiologen üblicherweise DICOM-Viewer für Routinearbeiten verwenden, sind erweiterte Annotationswerkzeuge für eine präzise und effiziente Beschriftung unerlässlich, insbesondere bei der Datenaufbereitung für Machine-Learning- und Deep-Learning-Anwendungen. Der Annotationsprozess richtet sich in der Regel nach den Kundenanforderungen, umfasst aber im Wesentlichen:
Phase 1: Technisches Fachwissen (Umfang und Anmerkungsrichtlinien verstehen)
Phase 2: Schulung geeigneter Ressourcen für das Projekt
Phase 3: Feedback-Zyklus und QS der kommentierten Dokumente
Fortschrittliche KI- und ML-Algorithmen transformieren das Gesundheitswesen durch die Nutzung verschiedener medizinischer Prozesse. Annotierte Daten spielen in medizinischen Anwendungen eine entscheidende Rolle und unterstützen Gesundheitsorganisationen bei der Entwicklung und Schulung präziser KI-Modelle für die Diagnostik, Krankheitsidentifikation und Anomalieerkennung. Diese Spitzentechnologien ermöglichen die Automatisierung des Gesundheitswesens und führen so zu mehr Effizienz, Präzision und Patientenversorgung. Um ihre potenziellen Auswirkungen besser zu verstehen, betrachten wir die folgenden Anwendungsfälle:
Unser Service zur Annotation radiologischer Bilder verbessert die KI-Diagnostik und bietet zusätzliche Expertise. Jedes Röntgenbild, MRT und CT wird sorgfältig beschriftet und von einem Fachexperten geprüft. Diese annotierten Bilder dienen als Trainingsdaten für Machine-Learning-Modelle und ML-Modelle für die radiologische Diagnostik. Dieser zusätzliche Trainings- und Überprüfungsschritt erkennt Anomalien und Krankheiten.
Unsere auf die Kardiologie ausgerichtete Bildannotation schärft die KI-Diagnostik. Wir ziehen Kardiologieexperten hinzu, die komplexe herzbezogene Bilder beschriften und unsere KI-Modelle trainieren. Bevor wir Daten an Kunden senden, überprüfen diese Spezialisten jedes Bild, um höchste Genauigkeit sicherzustellen. Dieser Prozess ermöglicht es der KI, Herzerkrankungen genauer zu erkennen.
Unser Bildannotationsservice für die Zahnmedizin beschriftet Zahnbilder und konzentriert sich dabei auf die Identifizierung verschiedener Erkrankungen, um KI-Diagnosetools zu verbessern. Durch die präzise Identifizierung von Karies, Zahnfehlstellungen und anderen Zahnerkrankungen ermöglichen unsere KMU KI, die Behandlungsergebnisse zu verbessern und Zahnärzte bei der präzisen Behandlungsplanung und Früherkennung zu unterstützen.
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.
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.
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.
Neben allgemeinen medizinischen NER-Annotationen können wir auch an domänenspezifischen Annotationen wie Onkologie, Radiologie usw. arbeiten. Hier sind die onkologiespezifischen NER-Entitäten, die annotiert werden können: Krebsproblem, Histologie, Krebsstadium, TNM-Stadium, Krebsgrad, Dimension, klinischer Status, Tumormarkertest, Krebsmedizin, Krebschirurgie, Strahlung, untersuchtes Gen, Variationscode, Körperstelle
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.
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.
Neben der Identifizierung klinischer Einheiten und Beziehungen können wir auch den Status, die Negation und das Thema der klinischen Einheiten zuweisen.
Das Kommentieren zeitlicher Entitäten aus einer Krankenakte hilft bei der Erstellung eines Zeitplans für die Reise des Patienten. Es bietet Referenz und Kontext zu dem Datum, das mit einem bestimmten Ereignis verbunden ist. Hier sind die Datumseinheiten: Diagnosedatum, Eingriffsdatum, Beginndatum der Medikation, Enddatum der Medikation, Startdatum der Bestrahlung, Enddatum der Bestrahlung, Datum der Aufnahme, Datum der Entlassung, Datum der Konsultation, Datum der Notiz, Beginn.
Es bezieht sich auf den Prozess der systematischen Organisation, Kennzeichnung und Kategorisierung verschiedener Abschnitte oder Teile von gesundheitsbezogenen Dokumenten, Bildern oder Daten, d. h. die Annotation relevanter Abschnitte aus dem Dokument und die Klassifizierung der Abschnitte in ihre jeweiligen Typen. Dies hilft bei der Erstellung strukturierter und leicht zugänglicher Informationen, die für verschiedene Zwecke wie klinische Entscheidungsunterstützung, medizinische Forschung und Analyse von Gesundheitsdaten verwendet werden können.
Annotation von ICD-10-CM- und CPT-Codes gemäß den Richtlinien. Für jeden gekennzeichneten medizinischen Code werden die Beweise (Textausschnitte), die die Kennzeichnungsentscheidung untermauern, zusammen mit dem Code auch mit Anmerkungen versehen.
Annotation von RXNORM-Codes gemäß den Richtlinien. Für jeden gekennzeichneten medizinischen Code werden zusammen mit dem Code auch die Beweise (Textausschnitte) annotiert, die die Kennzeichnungsentscheidung untermauern.
Annotation von SNOMED-Codes gemäß den Richtlinien. Für jeden gekennzeichneten medizinischen Code werden die Beweise (Textausschnitte), die die Kennzeichnungsentscheidung untermauern, zusammen mit dem Code auch mit Anmerkungen versehen.
Annotation von UMLS-Codes gemäß den Richtlinien. Für jeden gekennzeichneten medizinischen Code werden die Beweise (Textausschnitte), die die Kennzeichnungsentscheidung untermauern, zusammen mit dem Code auch mit Anmerkungen versehen.
Unser Bildannotationsdienst ist auf CT-Scans zur präzisen Beschriftung für das KI-Training spezialisiert, wobei der Schwerpunkt auf detaillierten anatomischen Strukturen liegt. Fachexperten überprüfen nicht nur jedes Bild, sondern schulen es auch, um eine erstklassige Genauigkeit zu gewährleisten. Dieser sorgfältige Prozess hilft bei der Entwicklung von Diagnosetools.
Unser MRT-Bildannotationsdienst optimiert die KI-Diagnostik. Unsere Fachexperten schulen und überprüfen jeden Scan vor der Auslieferung auf höchste Präzision. Wir kennzeichnen MRT-Scans genau, um das Training von KI-Modellen zu verbessern. Dieser Prozess hilft ihnen, Anomalien und Strukturen zu lokalisieren. Erhöhen Sie mit unseren Dienstleistungen die Genauigkeit medizinischer Beurteilungen und Behandlungspläne.
Die Annotation von Röntgenbildern verbessert die KI-Diagnostik. Unsere Experten beschriften jedes Bild sorgfältig, indem sie Frakturen und Anomalien genau lokalisieren. Außerdem schulen und überprüfen sie diese Etiketten vor der Auslieferung an den Kunden auf höchste Genauigkeit. Vertrauen Sie darauf, dass wir Ihre KI verfeinern und eine bessere medizinische Bildanalyse erhalten.
Anmerkung zur klinischen Versicherung
Der Vorabgenehmigungsprozess ist von entscheidender Bedeutung, um Gesundheitsdienstleister und Kostenträger zusammenzubringen und sicherzustellen, dass die Behandlungen den Richtlinien entsprechen. Durch die Kommentierung von Krankenakten konnte dieser Prozess optimiert werden. Es ordnete Dokumente den Fragen zu und befolgte dabei Standards, wodurch die Arbeitsabläufe der Kunden verbessert wurden.
Problem: Die Annotation von 6,000 medizinischen Fällen musste aufgrund der Sensibilität der Gesundheitsdaten innerhalb eines engen Zeitrahmens präzise erfolgen. Die strikte Einhaltung aktueller klinischer Richtlinien und Datenschutzbestimmungen wie HIPAA war erforderlich, um qualitativ hochwertige Annotationen und Compliance zu gewährleisten. Dies ist insbesondere für die klinische Diagnostik entscheidend, um die Integrität der Datensätze zu wahren und die gesetzlichen Anforderungen zu erfüllen.
Lösung: Wir haben über 6,000 medizinische Fälle kommentiert und medizinische Dokumente mit klinischen Fragebögen korreliert. Dies erforderte eine sorgfältige Verknüpfung von Beweisen mit Antworten unter Einhaltung klinischer Richtlinien. Zu den größten Herausforderungen gehörten knappe Fristen für einen großen Datensatz und der Umgang mit sich ständig weiterentwickelnden klinischen Standards.
Engagierte und geschulte Teams:
Höchste Prozesseffizienz wird gewährleistet durch:
Die patentierte Plattform bietet Vorteile:
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.
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.
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.
Unser bewährter Prozess zur Datenqualitätssicherung, Technologievalidierungen und mehrere Qualitätssicherungsstufen helfen uns dabei, erstklassige Qualität zu liefern, die oft die Erwartungen übertrifft.
Wir sind dafür zertifiziert, die höchsten Standards der Datensicherheit mit Datenschutz einzuhalten, während wir mit unseren Kunden zusammenarbeiten, um die Vertraulichkeit zu gewährleisten
Als Experten für die Kuratierung, Schulung und Verwaltung von Teams von Facharbeitern können wir sicherstellen, dass Projekte innerhalb des Budgets durchgeführt werden.
Hohe Netzwerkverfügbarkeit und pünktliche Bereitstellung von Daten, Diensten und Lösungen.
Mit einem Pool an Onshore- und Offshore-Ressourcen können wir Teams nach Bedarf für verschiedene Anwendungsfälle aufbauen und skalieren.
Mit der Kombination aus einer globalen Belegschaft, einer robusten Plattform und von 6-Sigma-Black-Belts entwickelten Betriebsabläufen hilft Shaip dabei, die anspruchsvollsten KI-Initiativen zu starten.
Named Entity Recognition (NER) hilft Ihnen bei der Entwicklung erstklassiger Modelle für maschinelles Lernen und NLP. Lernen Sie NER-Anwendungsfälle, Beispiele und vieles mehr in diesem äußerst informativen Beitrag kennen.
Hochwertiger Gesundheitsdatensatz für Schulungen verbessert das Ergebnis des KI-basierten medizinischen Modells. Aber wie wählt man den richtigen Dienstleister für die Kennzeichnung von Gesundheitsdaten aus?
Da Daten die Grundlage für das Gesundheitswesen bilden, müssen wir seine Rolle, reale Implementierungen und Herausforderungen verstehen. Lesen Sie weiter, um es herauszufinden…
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Bei der Annotation medizinischer Daten werden medizinische Texte, Bilder, Audio- und Videodateien beschriftet, um KI-Modelle zu trainieren. Sie ist entscheidend für die Entwicklung präziser KI-Systeme, die die Diagnostik, Behandlungsplanung und Patientenversorgung verbessern.
Durch die Bereitstellung gekennzeichneter Datensätze können KI-Modelle lernen, Muster in komplexen medizinischen Daten zu erkennen, beispielsweise Krankheiten in Röntgenaufnahmen zu identifizieren oder wichtige Informationen aus klinischen Notizen zu extrahieren. Dies verbessert die Präzision und Zuverlässigkeit von KI-Anwendungen im Gesundheitswesen.
Zur Annotation medizinischer Daten gehört die Kennzeichnung klinischer Notizen, elektronischer Gesundheitsakten (EHRs), Röntgenaufnahmen, MRTs, CT-Scans, Pathologieberichten und Audiodaten wie Arztdiktaten.
Annotierter medizinischer Text ermöglicht es Modellen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), klinische Informationen wie Symptome, Krankheiten oder Medikamente aus unstrukturierten Daten wie Arztnotizen oder Entlassungsberichten zu extrahieren und zu interpretieren.
Die Annotation medizinischer Daten erfordert den Umgang mit unstrukturierten und komplexen Informationen, die Gewährleistung klinischer Genauigkeit und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie HIPAA. Darüber hinaus erfordert sie Fachwissen in medizinischer Terminologie und Fachkenntnisse.
Anbieter von Anmerkungen befolgen strenge Datensicherheitsprotokolle wie die HIPAA-Konformität und verwenden anonymisierte Daten, um die Privatsphäre der Patienten zu wahren, während sie vertrauliche medizinische Informationen annotieren.
Annotierte Datensätze trainieren KI-Modelle, Krankheitsmarker in medizinischen Bildern oder Texten zu erkennen. So kann KI beispielsweise Krebsstadien in der Onkologie identifizieren oder Herzerkrankungen in der Kardiologie erkennen und so die Frühdiagnose und die Behandlungsergebnisse verbessern.
Um eine hohe Genauigkeit bei der Kennzeichnung medizinischer Daten zu gewährleisten, werden neben menschlicher Expertise auch erweiterte Anmerkungstools und domänenspezifische Software wie DICOM-Viewer für die medizinische Bildgebung eingesetzt.
Shaip kombiniert Fachexperten, fortschrittliche Annotationstools und einen robusten Qualitätssicherungsprozess, um präzise und skalierbare medizinische Datenannotationen zu liefern, die auf die Bedürfnisse der Kunden zugeschnitten sind. Das Unternehmen ist auf Radiologie, Onkologie, Kardiologie und andere Bereiche des Gesundheitswesens spezialisiert.
Die Kosten hängen von Art, Umfang und Komplexität der Daten sowie dem erforderlichen Fachwissen ab. Shaip bietet individuelle Preise basierend auf den spezifischen Projektanforderungen.
