Datenanmerkung für die KI im Gesundheitswesen
Erschließen Sie komplexe Informationen in unstrukturierten Daten mit Entitätsextraktion und -erkennung
Ausgewählte Kunden
Teams befähigen, weltweit führende KI-Produkte zu entwickeln.
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
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:
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
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.
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.
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. Onkologiespezifische NER-Anmerkung
Neben generischen 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
4. NER- und Beziehungsanmerkung zu unerwünschten Wirkungen
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. 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.
6. Behauptungsanmerkung
Neben der Identifizierung klinischer Einheiten und Beziehungen können wir auch den Status, die Negation und das Thema der klinischen Einheiten zuweisen.
7. Zeitliche Anmerkung
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.
8. Abschnittsanmerkung
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.
9. ICD-10-CM- und CPT-Kodierung
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.
10. RXNORM-Codierung
Annotation von RXNORM-Codes gemäß den Richtlinien. Für jeden gekennzeichneten medizinischen Code werden auch die Beweise (Textausschnitte), die die Kennzeichnungsentscheidung untermauern, zusammen mit dem Code.0 kommentiert
11. SNOMED-Codierung
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.
12. UMLS-Codierung
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.
Gründe, Shaip als Ihren vertrauenswürdigen Partner für medizinische Annotationen zu wählen
Personen
Engagierte und geschulte Teams:
- 30,000+ Mitarbeiter für Datenerstellung, Kennzeichnung und QA
- Zertifiziertes Projektmanagement-Team
- Erfahrenes Produktentwicklungsteam
- Talentpool-Sourcing- und Onboarding-Team
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.
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Häufig gestellte Fragen (FAQ)
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
Standort: 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