医疗保健 AI 的数据注释
通过实体提取和识别解锁非结构化数据中的复杂信息
特色客户
赋能团队打造世界领先的人工智能产品。
医疗保健领域 80% 的数据是非结构化的，无法访问。 访问数据需要大量的人工干预，这限制了可用数据的数量。 理解医学领域的文本需要深入理解其术语才能释放其潜力。 Shaip 提供注释医疗数据的专业知识，以大规模改进人工智能引擎。
IDC，分析公司：
全球存储容量安装基数将达到 11.7 ZB in 2023
IBM、Gartner 和 IDC：
80% 世界各地的数据是非结构化的，使其过时且无法使用。
真实世界的解决方案
分析数据以发现有意义的见解，以使用医学文本数据注释训练 NLP 模型
我们提供医疗数据注释服务，帮助组织提取非结构化医疗数据中的关键信息，即医生笔记、EHR 入院/出院摘要、病理报告等，帮助机器识别给定文本或图像中存在的临床实体。 我们的认证领域专家可以帮助您提供特定领域的见解——即症状、疾病、过敏和药物治疗，以帮助推动对护理的见解。
我们还提供专有的医疗 NER API（预训练 NLP 模型），它可以自动识别和分类文本文档中显示的命名实体。 医疗 NER API 利用专有知识图谱，拥有超过 20 万个关系和超过 1.7 万个临床概念
从数据许可、收集到数据注释，Shaip 都能满足您的需求。
- 医学图像、视频和文本的注释和准备，包括射线照相、超声、乳腺 X 线照相、CT 扫描、MRI 和光子发射断层扫描
- 自然语言处理 (NLP) 的制药和其他医疗用例，包括医学文本分类、命名实体识别、文本分析等。
医学注释过程
注释过程通常与客户的要求不同，但主要涉及：
阶段1： 技术领域专业知识（了解范围和注释指南）
阶段2： 为项目培训适当的资源
阶段3： 注释文档的反馈周期和质量保证
我们的专长
1. 临床实体识别/标注
病历中主要以非结构化格式提供大量医疗数据和知识。 医疗实体注释使我们能够将非结构化数据转换为结构化格式。
2. 归属标注
2.1 药物属性
几乎每一份医疗记录中都记录了药物及其属性，这是临床领域的重要组成部分。 我们可以根据指南识别和注释药物的各种属性。
2.2 实验室数据属性
实验室数据大多伴随着它们在医疗记录中的属性。 我们可以根据指南识别和注释实验室数据的各种属性。
2.3 体测属性
身体测量大多伴随着他们在医疗记录中的属性。 它主要包括生命体征。 我们可以识别和注释身体测量的各种属性。
3. 肿瘤学特定 NER 注释
除了通用医学 NER 注释，我们还可以处理特定领域的注释，如肿瘤学、放射学等。以下是可以注释的肿瘤学特定 NER 实体——癌症问题、组织学、癌症分期、TNM 分期、癌症等级、维度、临床状态、肿瘤标志物测试、癌症医学、癌症手术、辐射、基因研究、变异代码、身体部位
4. Adverse Effect NER & 关系标注
除了识别和注释主要的临床实体和关系，我们还可以注释某些药物或程序的副作用。 范围如下： 标注不利影响及其致病因素。 分配不利影响和影响原因之间的关系。
5.关系标注
在识别和注释临床实体之后，我们还分配了实体之间的相关关系。 两个或多个概念之间可能存在关系。
6.断言注解
除了识别临床实体和关系，我们还可以分配临床实体的状态、否定和主题。
7.时间注释
从医疗记录中注释时间实体，有助于建立患者旅程的时间表。 它提供与特定事件关联的日期的参考和上下文。 以下是日期实体 - 诊断日期、手术日期、用药开始日期、用药结束日期、辐射开始日期、辐射结束日期、入院日期、出院日期、咨询日期、记录日期、发病日期。
8. 部分注释
它是指系统地组织、标记和分类医疗相关文档、图像或数据的不同部分或部分的过程，即从文档中注释相关部分并将这些部分分类为各自的类型。 这有助于创建结构化且易于访问的信息，这些信息可用于各种目的，例如临床决策支持、医学研究和医疗保健数据分析。
9. ICD-10-CM 和 CPT 编码
根据指南对 ICD-10-CM 和 CPT 代码进行注释。 对于每个标记的医疗代码，证实标记决定的证据（文本片段）也将与代码一起注释。
10. RXNORM编码
根据指南对 RXNORM 代码进行注释。 对于每个标记的医疗代码，证实标记决定的证据（文本片段）也将与代码一起注释。0
11. SNOMED编码
根据指南对 SNOMED 代码进行注释。 对于每个标记的医疗代码，证实标记决定的证据（文本片段）也将与代码一起注释。
12. UMLS编码
根据指南对 UMLS 代码进行注释。 对于每个标记的医疗代码，证实标记决定的证据（文本片段）也将与代码一起注释。
选择Shaip作为您值得信赖的医学注释合作伙伴的理由
同事与员工
专门和训练有素的团队：
- 30,000 多名数据创建、标签和 QA 协作者
- 有资质的项目管理团队
- 经验丰富的产品开发团队
- 人才库采购和入职团队
工艺
通过以下方式确保最高的流程效率：
- 稳健的 6 Sigma Stage-Gate 工艺
- 一个由 6 Sigma 黑带组成的专门团队——关键流程负责人和质量合规
- 持续改进和反馈循环
应用平台
获得专利的平台具有以下优势：
- 基于网络的端到端平台
- 无可挑剔的品质
- 更快的 TAT
- 无缝交付
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常见问题
命名实体识别是自然语言处理的一部分。 NER 的主要目标是处理结构化和非结构化数据，并将这些命名实体分类为预定义的类别。 一些常见的类别包括姓名、地点、公司、时间、货币价值、事件等。
简而言之，NER 处理：
命名实体识别/检测——识别文档中的一个词或一系列词。
命名实体分类——将每个检测到的实体分类为预定义的类别。
自然语言处理有助于开发能够从语音和文本中提取意义的智能机器。 机器学习通过对大量自然语言数据集的训练来帮助这些智能系统继续学习。 一般来说，NLP 包括三大类：
理解语言的结构和规则——语法
推导单词、文本和语音的含义并识别它们之间的关系——语义
识别和识别口语并将其转换为文本 - 语音
预定实体分类的一些常见示例是：
人： 迈克尔·杰克逊、奥普拉·温弗瑞、巴拉克·奥巴马、苏珊·萨兰登
地点： 加拿大、檀香山、曼谷、巴西、剑桥
组织： 三星、迪士尼、耶鲁大学、谷歌
时间： 15.35，下午 12 点，
创建NER系统的不同方法是：
基于字典的系统
基于规则的系统
基于机器学习的系统
简化的客户支持
高效的人力资源
简化的内容分类
优化搜索引擎
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