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，因此无法访问。 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了解其术语以释放其潜力。 Shaip 为您提供注释医疗保健数据的专业知识，以大规模改进 AI 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（了解项目范围和注释指南）
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 身体测量属性
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.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。
4.不良反应注释
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. PHI 去标识化
我们的 PHI/PII 去识别化功能包括删除敏感信息，例如姓名和社会保险号，这些信息可能直接或间接地将个人与其个人数据联系起来。 这是患者应得的和 HIPAA 要求的。
6. 电子病历 (EMR)
执业医师从电子病历 (EMR) 和医生临床报告中获得重要见解。 我们的专家可以提取可用于疾病登记、临床试验和医疗保健审计的复杂医学文本。
7.状态/否定/主题
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。
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
流程
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
软件平台
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
为什么是夏普？
敬业的团队
据估计，数据科学家将超过 80% 的时间用于数据准备。 通过外包，您的团队可以专注于开发稳健的算法，而将收集命名实体识别数据集的繁琐部分留给我们。
可扩展性
一个普通的 ML 模型需要收集和标记大量命名数据集，这需要公司从其他团队中获取资源。 通过像我们这样的合作伙伴，我们提供可以随着您的业务增长而轻松扩展的领域专家。
越品质
与需要在繁忙的日程安排中适应注释任务的团队相比，日复一日地进行注释的专门领域专家将 - 任何一天 - 都做得更好。 不用说，它会产生更好的输出。
卓越运营
我们经过验证的数据质量保证流程、技术验证和 QA 的多个阶段，帮助我们提供通常超出预期的一流质量。
隐私安全
我们经过认证，可以在与客户合作以确保机密性的同时保持最高标准的数据安全和隐私
竞争力的价格
作为策划、培训和管理技术工人团队的专家，我们可以确保项目在预算范围内交付。
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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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