通过实体提取和识别解锁非结构化数据中的复杂信息
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。
全球存储容量安装基数将达到 11.7 ZB in 2023
80% 世界各地的数据是非结构化的，使其过时且无法使用。
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（预先训练的 NLP 模型），它可以自动识别和分类文本文档中呈现的命名实体。医疗 NER API 利用专有知识图谱，拥有 20 万多个关系和 1.7 万多个临床概念。
从数据许可、收集到数据注释，Shaip 都能满足您的需求。
我们的医疗注释服务增强了医疗保健领域人工智能的准确性。我们精心标记医学图像、文本和音频，利用我们的专业知识来训练人工智能模型。这些模型改善了诊断、治疗计划和患者护理。确保先进医疗技术应用的高质量、可靠数据。相信我们能够提高您的人工智能的医疗水平。
通过注释 X 射线、CT 扫描和 MRI 的视觉数据来增强医疗 AI。确保人工智能模型在专家数据标签的指导下在诊断和治疗中表现出色。通过卓越的成像洞察力获得更好的患者治疗效果。
通过详细的视频注释推进医疗保健领域的人工智能。通过医疗镜头中的分类和分割来强化人工智能学习。改进您的手术人工智能和患者监测，以改善医疗服务和诊断。
利用经过专业注释的文本数据简化医疗人工智能开发。快速解析和丰富大量文本，从手写笔记到保险报告。确保为医疗保健进步提供准确且可行的见解。
利用 NLP 专业知识准确注释和标记医疗音频数据。打造用于无缝临床操作的语音辅助系统，并将人工智能集成到各种声控医疗保健产品中。通过专家音频数据管理提高诊断精度。
通过人工智能医疗编码将其转换为通用代码，从而简化医疗文档。通过医疗记录编码方面的尖端人工智能辅助，确保准确性、提高计费效率并支持无缝医疗保健服务交付。
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
先进的人工智能和机器学习算法正在利用各种医疗流程来改变医疗保健。这些尖端技术实现了医疗保健自动化，从而提高了效率、精确度和患者护理。为了更好地了解它们的潜在影响，让我们探讨以下用例：
我们的放射学图像注释服务增强了人工智能诊断能力，并增加了一层专业知识。每张 X 射线、MRI 和 CT 扫描均经过主题专家的精心标记和审查。训练和审查的这一额外步骤增强了人工智能发现异常和疾病的能力。它提高了交付给客户之前的准确性。
我们以心脏病学为中心的图像注释增强了人工智能诊断。我们聘请了心脏病学专家来标记复杂的心脏相关图像并训练我们的人工智能模型。在我们将数据发送给客户之前，这些专家会审查每张图像以确保一流的准确性。这一过程使人工智能能够更准确地检测心脏状况。
我们的牙科图像注释服务对牙科图像进行标记，以增强人工智能诊断工具。通过准确识别蛀牙、排列问题和其他牙齿状况，我们的中小企业使人工智能能够改善患者的治疗效果，并支持牙医进行精确的治疗计划和早期检测。
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。
2.1 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。
除了通用的医学 NER 注释外，我们还可以研究肿瘤学、放射学等领域的特定注释。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、尺寸、临床状况、肿瘤标志物测试、癌症医学、癌症手术、放射、研究基因、变异代码、身体部位
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。
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。
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。
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。
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。
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。
根据指南对 RXNORM 代码进行注释。对于每个标记的医疗代码，支持标记决定的证据（文本片段）也将与代码一起注释。
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。
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。
我们的图像注释服务专注于 CT 扫描，为 AI 训练提供精确标记，重点关注详细的解剖结构。主题专家不仅会审核每张图像，还会对其进行培训，以实现一流的准确性。这个细致的过程有助于诊断工具的开发。
我们的 MRI 图像注释服务可微调 AI 诊断。我们的主题专家在交付前对每次扫描进行培训和审查，以确保最精确的结果。我们准确标记 MRI 扫描，以增强 AI 模型训练。这个过程帮助他们查明异常和结构。通过我们的服务提高医疗评估和治疗计划的准确性。
X 射线图像注释使 AI 诊断更加清晰。我们的专家通过准确定位骨折和异常情况，仔细标记每张图像。他们还会在向客户交付之前对这些标签进行培训和检查，以确保其准确性。相信我们能够完善您的人工智能并获得更好的医学成像分析。
临床保险注释
事先授权流程对于连接医疗保健提供者、付款人并确保治疗遵循指南至关重要。注释医疗记录有助于优化这一过程。它在遵循标准的同时将文档与问题进行匹配，从而改善了客户的工作流程。
问题： 由于医疗数据的敏感性，必须在严格的时间内准确地对 6,000 个医疗案例进行注释。需要严格遵守更新的临床指南和 HIPAA 等隐私法规，以确保质量注释和合规性。
解决方案： 我们注释了 6,000 多个医疗案例，将医疗文件与临床调查问卷相关联。这需要在遵守临床指南的同时仔细地将证据与反应联系起来。解决的主要挑战是大型数据集的紧迫期限以及处理不断发展的临床标准。
专门和训练有素的团队：
通过以下方式确保最高的流程效率：
获得专利的平台具有以下优势：
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。
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。
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。
我们经过验证的数据质量保证流程、技术验证和多阶段 QA 帮助我们提供往往超出预期的一流质量。
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
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。
数据、服务和解决方案的高网络正常运行时间和准时交付。
凭借在岸和离岸资源池，我们可以根据各种用例的需要建立和扩展团队。
通过结合全球劳动力、强大的平台以及由 6 西格玛黑带设计的运营流程，Shaip 帮助启动最具挑战性的 AI 计划。
立即联系我们，了解我们如何为您独特的 AI/ML 解决方案收集和注释数据集
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日下午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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