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Firma
Erschließen Sie komplexe Informationen in unstrukturierten Daten mit Entitätsextraktion und -erkennung
Medizinische Datenannotation ist der Prozess der Kennzeichnung klinischer Texte, medizinischer Bilder, Audio- und Videodateien durch Fachexperten. So können KI-Modelle klinische Entitäten, Diagnosen und anatomische Strukturen präzise erkennen. Wir bieten HIPAA-konforme medizinische Datenannotation in den Bereichen Radiologie, Onkologie, Kardiologie und klinische NLP an und unterstützen Organisationen dabei, wichtige Informationen aus unstrukturierten Daten wie Arztberichten, Zusammenfassungen elektronischer Patientenakten und Pathologieberichten zu extrahieren. Unsere zertifizierten Fachexperten liefern Erkenntnisse zu Symptomen, Krankheiten, Allergien und Medikamenten, gestützt auf einen proprietären Wissensgraphen mit über 20 Millionen Beziehungen und über 1.7 Millionen klinischen Konzepten. Von der Datenlizenzierung und -erfassung bis hin zur Annotation – Shaip bietet Ihnen alle Leistungen aus einer Hand.
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.
Verbessern Sie das KI-Lernen durch Klassifizierungen und Segmentierungen in medizinischen Videoaufnahmen. Optimieren Sie Ihre chirurgische KI und die Patientenüberwachung für eine verbesserte Gesundheitsversorgung und Diagnostik. Annotierte medizinische Videos sind für klinische Anwendungen unerlässlich und unterstützen reale Anwendungsfälle.
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 kennzeichnen. Beteiligen Sie dabei medizinisches Fachpersonal am Annotationsprozess. Entwickeln Sie sprachgesteuerte Systeme für einen reibungslosen Klinikbetrieb und integrieren Sie KI in sprachgesteuerte Gesundheitsprodukte. Verbessern Sie die diagnostische Genauigkeit durch die fachkundige Kuratierung von Audiodaten.
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 optimiert die KI-Diagnostik und ergänzt sie um eine zusätzliche Expertenebene. Jede Röntgen-, MRT- und CT-Aufnahme wird sorgfältig beschriftet und von einem Fachexperten begutachtet. Diese annotierten Bilder dienen als Trainingsdaten für maschinelle Lernmodelle in der radiologischen Diagnostik. Dieser zusätzliche Trainings- und Überprüfungsschritt deckt Anomalien und Erkrankungen auf.
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.
Wir setzen Pathologie-Fachexperten ein, die Ihre Ganzpräparat- und Biopsiebilder analysieren und Zellen, Geweberegionen und Anomalien segmentieren – jedes Präparat wird vor der Auslieferung geprüft. Diese Expertenebene liefert Ihren Modellen zur Tumorklassifizierung und Krankheitserkennung verlässliche, praxisnahe Daten.
Unsere radiologisch geschulten Fachexperten grenzen Tumore und das umliegende Gewebe in CT-, MRT- und PET-Aufnahmen präzise ab. Die Segmentierung und die Staging-Bezeichnungen werden auf ihre Genauigkeit überprüft. Das Ergebnis sind Trainingsdaten, auf die sich Ihre KI bei der Früherkennung von Krebs und der Behandlungsplanung verlassen kann.
Wir verwenden für die Auswertung von Fundus- und OCT-Scans augenärztliche Fachexperten, die selbst kleinste Läsionen markieren und deren Schweregrad einheitlich einstufen. Diese präzisen, von Experten geprüften Annotationen liefern Ihrer KI die notwendigen Daten, um diabetische Retinopathie, Glaukom und andere Augenerkrankungen frühzeitig zu erkennen.
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.
Nach der Identifizierung und Annotation klinischer Entitäten ordnen wir diesen auch die entsprechenden Beziehungen zu. Beziehungen können zwischen zwei oder mehr Konzepten bestehen.
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 RXNORM-Codes gemäß den Richtlinien. Für jeden gekennzeichneten medizinischen Code werden zusammen mit dem Code auch die Beweise (Textausschnitte) annotiert, die die Kennzeichnungsentscheidung untermauern.
Neben generischen medizinischen NER-Annotationen arbeiten wir auch an domänenspezifischen Annotationen wie Onkologie, Radiologie usw. Onkologiespezifische NER-Entitäten, die annotiert werden können – Krebsproblem, Histologie, Krebsstadium, TNM-Stadium, Krebsgrad, Dimension, klinischer Status, Tumormarkertest, Krebsmedikament, Krebsoperation, Strahlentherapie, untersuchtes Gen, Variationscode.
Neben der Identifizierung und Annotation wichtiger klinischer Entitäten und Zusammenhänge können wir auch die Nebenwirkungen bestimmter Medikamente oder Verfahren annotieren. Der Umfang umfasst Folgendes: Kennzeichnung von Nebenwirkungen und deren Auslösern sowie Zuordnung des Zusammenhangs zwischen Nebenwirkung und Ursache.
Die Annotation zeitlicher Daten hilft beim Erstellen einer Zeitleiste des Patientenverlaufs. Sie liefert Bezugspunkte und Kontext für die mit einem bestimmten Ereignis verbundenen Daten. Folgende Datenelemente werden verwendet: Diagnosedatum, Eingriffsdatum, Beginn der medikamentösen Therapie, Ende der medikamentösen Therapie, Beginn der Strahlentherapie, Ende der Strahlentherapie, Aufnahmedatum, Entlassungsdatum, Konsultationsdatum, Datum des Vermerks, Krankheitsbeginn.
Der Prozess des systematischen Organisierens, Beschriftens und Kategorisierens verschiedener Abschnitte oder Teile von Dokumenten, Bildern oder Daten im Gesundheitswesen, d. h. die Annotation relevanter Abschnitte aus dem Dokument und die Klassifizierung der Abschnitte in ihre jeweiligen Typen.
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.
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.
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.
Labordaten werden meist von ihren Attributen in einer Krankenakte begleitet. Wir können die verschiedenen Attribute von Labordaten richtlinienkonform identifizieren und annotieren.
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 der Identifizierung klinischer Einheiten und Beziehungen können wir auch den Status, die Negation und das Thema der klinischen Einheiten zuweisen.
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:
Vertrauenswürdige Gesundheitsdaten – ethisch einwandfrei erhoben, sicher anonymisiert und in hoher Qualität und in großem Umfang bereitgestellt.
Von der Datenbeschaffung und Lizenzierung bis hin zur Anonymisierung und Kennzeichnung – ein Partner über den gesamten Lebenszyklus von KI-Daten im Gesundheitswesen hinweg.
Expertenunterstützung für klinische Texte, elektronische Patientenakten, medizinische Audioaufnahmen, Bildgebung und multimodale Datensätze.
Fachkräfte mit medizinischer Ausbildung – keine gewöhnlichen Crowdworker.
Einwilligungsbasierte Datenerfassung mit klarer Datenherkunft und Nachvollziehbarkeit.
Strenge Sicherheitsvorkehrungen, die sensible Gesundheitsdaten während des gesamten Arbeitsablaufs schützen.
Mehrstufige Qualitätssicherung und Validierung durch menschliche Prüfer für konsistente und präzise Datensätze.
Vertrauenswürdig für die Bereitstellung großer, komplexer Datensätze im Gesundheitswesen für KI-Programme in Unternehmen.
HIPAA Safe Harbor, Expertenfeststellung und DSGVO-konforme Anonymisierung durch Technikgestaltung.
Named Entity Recognition (NER) identifiziert und klassifiziert Entitäten wie Personen, Organisationen und Orte in unstrukturierten Texten.
Lizenzieren Sie HIPAA-konforme medizinische Datensätze aus 31 Fachgebieten – ärztliche Diktate, elektronische Patientenakten, transkribierte Krankenakten. Beispiel auf Anfrage.
Generative KI und große Sprachmodelle (LLMs) benötigen riesige Mengen an qualitativ hochwertigen Trainingsdaten, um genaue, zuverlässige und kontextsensitive Ergebnisse zu liefern.
Teams befähigen, weltweit führende KI-Produkte zu entwickeln.
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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.
