คำอธิบายประกอบข้อมูลสำหรับ Healthcare AI
ปลดล็อกข้อมูลที่ซับซ้อนในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างด้วยการแยกและจดจำเอนทิตี
ลูกค้าที่แนะนำ
มอบอำนาจให้ทีมสร้างผลิตภัณฑ์ AI ชั้นนำระดับโลก
80% ของข้อมูลในโดเมนการดูแลสุขภาพไม่มีโครงสร้าง ทำให้ไม่สามารถเข้าถึงได้ การเข้าถึงข้อมูลจำเป็นต้องมีการแทรกแซงด้วยตนเองอย่างมาก ซึ่งจะจำกัดปริมาณของข้อมูลที่ใช้งานได้ การทำความเข้าใจข้อความในขอบเขตทางการแพทย์จำเป็นต้องมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับคำศัพท์เฉพาะทางเพื่อปลดล็อกศักยภาพ Shaip มอบความเชี่ยวชาญในการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพเพื่อปรับปรุงกลไก AI ในวงกว้าง
IDC บริษัทวิเคราะห์:
ฐานความจุพื้นที่จัดเก็บที่ติดตั้งทั่วโลกจะถึง 11.7 เซตตะไบต์ in 2023
ไอบีเอ็ม การ์ตเนอร์ และไอดีซี:
80% ของข้อมูลทั่วโลกไม่มีโครงสร้าง ทำให้ล้าสมัยและใช้งานไม่ได้
โซลูชันในโลกแห่งความเป็นจริง
วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายในการฝึกโมเดล NLP ด้วยคำอธิบายประกอบข้อมูลข้อความทางการแพทย์
เราให้บริการคำอธิบายประกอบข้อมูลทางการแพทย์ที่ช่วยให้องค์กรดึงข้อมูลที่สำคัญในข้อมูลทางการแพทย์ที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น บันทึกของแพทย์ สรุปการเข้า/ออกจากโรงพยาบาล EHR รายงานพยาธิวิทยา ฯลฯ ที่ช่วยให้เครื่องสามารถระบุเอนทิตีทางคลินิกที่มีอยู่ในข้อความหรือรูปภาพที่กำหนด ผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนรับรองของเราสามารถช่วยคุณให้ข้อมูลเชิงลึกเฉพาะโดเมน เช่น อาการ โรค การแพ้ และยา เพื่อช่วยขับเคลื่อนข้อมูลเชิงลึกสำหรับการดูแล
นอกจากนี้ เรายังมี Medical NER API ที่เป็นกรรมสิทธิ์ (โมเดล NLP ที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้า) ซึ่งสามารถระบุและจำแนกเอนทิตีที่มีชื่อโดยอัตโนมัติซึ่งแสดงในเอกสารข้อความ Medical NER APIs ใช้ประโยชน์จากกราฟความรู้ที่เป็นกรรมสิทธิ์ โดยมีความสัมพันธ์มากกว่า 20 ล้านรายการและแนวคิดทางคลินิกมากกว่า 1.7 ล้านรายการ
Shaip ครอบคลุมตั้งแต่การให้สิทธิ์ใช้งานข้อมูล การเก็บรวบรวม ไปจนถึงคำอธิบายประกอบข้อมูล
- คำอธิบายประกอบและการเตรียมภาพ วิดีโอ และข้อความทางการแพทย์ รวมถึงการถ่ายภาพรังสี อัลตราซาวนด์ แมมโมแกรม CT สแกน MRI และการตรวจเอกซเรย์ปล่อยโฟตอน
- กรณีการใช้งานด้านเภสัชกรรมและการดูแลสุขภาพอื่นๆ สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) รวมถึงการจัดหมวดหมู่ข้อความทางการแพทย์ การระบุตัวตนที่มีชื่อ การวิเคราะห์ข้อความ ฯลฯ
กระบวนการบันทึกย่อทางการแพทย์
กระบวนการเขียนคำอธิบายประกอบโดยทั่วไปจะแตกต่างกันไปตามความต้องการของลูกค้า แต่ส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับ:
เฟส 1: ความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคของโดเมน (ทำความเข้าใจเกี่ยวกับขอบเขตและแนวทางการทำหมายเหตุประกอบ)
เฟส 2: การฝึกอบรมทรัพยากรที่เหมาะสมสำหรับโครงการ
เฟส 3: รอบการตอบรับและ QA ของเอกสารที่มีคำอธิบายประกอบ
ความเชี่ยวชาญของเรา
1. การรับรู้เอนทิตีทางคลินิก / คำอธิบายประกอบ
ข้อมูลและความรู้ทางการแพทย์จำนวนมากมีอยู่ในเวชระเบียนโดยส่วนใหญ่อยู่ในรูปแบบที่ไม่มีโครงสร้าง คำอธิบายประกอบทางการแพทย์ช่วยให้เราสามารถแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นรูปแบบที่มีโครงสร้าง
2. คำอธิบายประกอบที่มา
2.1 คุณสมบัติยา
ยาและคุณลักษณะของยาได้รับการบันทึกไว้ในเวชระเบียนเกือบทุกรายการ ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของโดเมนทางคลินิก เราสามารถระบุและอธิบายคุณลักษณะต่างๆ ของยาตามหลักเกณฑ์
2.2 คุณลักษณะข้อมูลห้องปฏิบัติการ
ข้อมูลห้องปฏิบัติการส่วนใหญ่จะมาพร้อมกับคุณลักษณะในเวชระเบียน เราสามารถระบุและอธิบายคุณลักษณะต่างๆ ของข้อมูลในห้องปฏิบัติการตามหลักเกณฑ์
2.3 คุณลักษณะการวัดร่างกาย
การวัดร่างกายส่วนใหญ่จะมาพร้อมกับคุณลักษณะในเวชระเบียน ส่วนใหญ่ประกอบด้วยสัญญาณชีพ เราสามารถระบุและอธิบายคุณลักษณะต่างๆ ของการวัดขนาดร่างกายได้
3. คำอธิบายประกอบ NER เฉพาะด้านเนื้องอกวิทยา
นอกจากคำอธิบายประกอบ NER ทางการแพทย์ทั่วไปแล้ว เรายังสามารถทำงานกับคำอธิบายประกอบเฉพาะโดเมน เช่น เนื้องอกวิทยา รังสีวิทยา ฯลฯ ต่อไปนี้คือเอนทิตี NER เฉพาะด้านเนื้องอกวิทยาที่สามารถใส่คำอธิบายประกอบได้ – ปัญหามะเร็ง, มิญชวิทยา, ระยะมะเร็ง, ระยะ TNM, ระดับมะเร็ง, มิติ, สถานะทางคลินิก, การตรวจหาสารบ่งชี้มะเร็ง, ยารักษามะเร็ง, การผ่าตัดมะเร็ง, การฉายรังสี, การศึกษายีน, รหัสการแปรผัน, ตำแหน่งของร่างกาย
4. ผลข้างเคียง NER และคำอธิบายประกอบความสัมพันธ์
นอกเหนือจากการระบุและใส่คำอธิบายประกอบหน่วยงานและความสัมพันธ์ทางคลินิกที่สำคัญแล้ว เรายังสามารถใส่คำอธิบายประกอบถึงผลกระทบที่ไม่พึงประสงค์ของยาหรือหัตถการบางอย่างได้อีกด้วย ขอบเขตมีดังนี้: การติดฉลากผลกระทบที่ไม่พึงประสงค์และตัวแทนที่ก่อให้เกิดผลกระทบ การกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างผลเสียและสาเหตุของผล
5. คำอธิบายประกอบความสัมพันธ์
หลังจากระบุและใส่คำอธิบายประกอบเอนทิตีทางคลินิกแล้ว เรายังกำหนดความสัมพันธ์ที่เกี่ยวข้องระหว่างเอนทิตีด้วย ความสัมพันธ์อาจมีอยู่ระหว่างสองแนวคิดหรือมากกว่านั้น
6. คำอธิบายประกอบการยืนยัน
นอกจากการระบุหน่วยงานและความสัมพันธ์ทางคลินิกแล้ว เรายังสามารถกำหนดสถานะ การปฏิเสธ และหัวเรื่องของหน่วยงานทางคลินิกได้อีกด้วย
7. คำอธิบายประกอบชั่วคราว
การใส่คำอธิบายประกอบเอนทิตีชั่วคราวจากเวชระเบียน ช่วยในการสร้างลำดับเวลาการเดินทางของผู้ป่วย ให้การอ้างอิงและบริบทถึงวันที่ที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์เฉพาะ นี่คือรายการวันที่ – วันที่วินิจฉัย วันที่ขั้นตอน วันที่เริ่มยา วันที่สิ้นสุดยา วันที่เริ่มฉายรังสี วันที่สิ้นสุดการฉายรังสี วันที่รับเข้า วันที่จ่ายยา วันที่ให้คำปรึกษา วันที่บันทึก เริ่มมีอาการ
8. คำอธิบายประกอบมาตรา
หมายถึง กระบวนการจัดระเบียบ ติดฉลาก และจัดหมวดหมู่ส่วนหรือส่วนต่างๆ ของเอกสาร ภาพ หรือข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการดูแลสุขภาพอย่างเป็นระบบ เช่น การใส่คำอธิบายประกอบของส่วนที่เกี่ยวข้องจากเอกสารและการจำแนกส่วนออกเป็นประเภทต่างๆ สิ่งนี้ช่วยในการสร้างข้อมูลที่มีโครงสร้างและเข้าถึงได้ง่าย ซึ่งสามารถนำไปใช้เพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ เช่น การสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก การวิจัยทางการแพทย์ และการวิเคราะห์ข้อมูลด้านสุขภาพ
9. การเข้ารหัส ICD-10-CM และ CPT
คำอธิบายประกอบของรหัส ICD-10-CM และ CPT ตามหลักเกณฑ์ สำหรับรหัสทางการแพทย์ที่ติดฉลากแต่ละรหัส หลักฐาน (ส่วนย่อยข้อความ) ที่ยืนยันการตัดสินใจติดฉลากจะได้รับคำอธิบายประกอบพร้อมกับรหัสด้วย
10. การเข้ารหัส RXNORM
คำอธิบายประกอบของรหัส RXNORM ตามหลักเกณฑ์ สำหรับรหัสทางการแพทย์ที่ติดฉลากแต่ละรหัส หลักฐาน (ตัวอย่างข้อความ) ที่ยืนยันการตัดสินใจติดฉลากจะได้รับคำอธิบายประกอบพร้อมกับรหัสด้วย0
11. การเข้ารหัส SNOMED
คำอธิบายประกอบของรหัส SNOMED ตามหลักเกณฑ์ สำหรับรหัสทางการแพทย์ที่ติดฉลากแต่ละรหัส หลักฐาน (ส่วนย่อยข้อความ) ที่ยืนยันการตัดสินใจติดฉลากจะได้รับคำอธิบายประกอบพร้อมกับรหัสด้วย
12. การเข้ารหัส UMLS
คำอธิบายประกอบของรหัส UMLS ตามหลักเกณฑ์ สำหรับรหัสทางการแพทย์ที่ติดฉลากแต่ละรหัส หลักฐาน (ส่วนย่อยข้อความ) ที่ยืนยันการตัดสินใจติดฉลากจะได้รับคำอธิบายประกอบพร้อมกับรหัสด้วย
เหตุผลในการเลือก Shaip เป็นพันธมิตรคำอธิบายประกอบทางการแพทย์ที่น่าเชื่อถือของคุณ
คน
ทีมงานที่ทุ่มเทและฝึกฝน:
- ผู้ทำงานร่วมกันกว่า 30,000 รายสำหรับการสร้างข้อมูล ติดฉลาก & QA
- ทีมผู้บริหารโครงการที่ได้รับการรับรอง
- ทีมพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่มีประสบการณ์
- Talent Pool Sourcing & ทีมออนบอร์ด
กระบวนการ
มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพของกระบวนการสูงสุดด้วย:
- กระบวนการ 6 Sigma Stage-Gate อันแข็งแกร่ง
- ทีมงานสายดำ 6 Sigma โดยเฉพาะ – เจ้าของกระบวนการหลัก & การปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านคุณภาพ
- การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง & ลูปคำติชม Feedback
เวที
แพลตฟอร์มที่ได้รับสิทธิบัตรให้ประโยชน์:
- แพลตฟอร์มแบบ end-to-end บนเว็บ
- คุณภาพไร้ที่ติ
- ททท.เร็วขึ้น Fast
- การจัดส่งที่ราบรื่น
ทรัพยากรที่แนะนำ
บล็อก
Named Entity Recognition (NER) – แนวคิด ประเภท
Named Entity Recognition (NER) ช่วยให้คุณพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและ NLP ระดับแนวหน้า เรียนรู้กรณีใช้งาน ตัวอย่าง และอื่นๆ ของ NER ในโพสต์ที่ให้ข้อมูลดีเยี่ยมนี้
บล็อก
5 คำถามที่ต้องถามก่อนจ้าง Healthcare Labelling Co.
ชุดข้อมูลการฝึกอบรมด้านการดูแลสุขภาพที่มีคุณภาพช่วยปรับปรุงผลลัพธ์ของแบบจำลองทางการแพทย์ที่ใช้ AI แต่จะเลือกผู้ให้บริการฉลากข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพที่เหมาะสมได้อย่างไร
บล็อก
บทบาทของการเก็บรวบรวมข้อมูลและคำอธิบายประกอบในการดูแลสุขภาพ
ด้วยข้อมูลที่วางรากฐานสำหรับการดูแลสุขภาพ เราจำเป็นต้องเข้าใจบทบาท การใช้งานจริง และความท้าทาย อ่านต่อไปเพื่อหาข้อมูล…
กำลังมองหาผู้เชี่ยวชาญด้านคำอธิบายประกอบด้านการดูแลสุขภาพสำหรับโครงการที่ซับซ้อนอยู่ใช่ไหม
ติดต่อเราตอนนี้เพื่อเรียนรู้วิธีที่เราสามารถรวบรวมและใส่คำอธิบายประกอบชุดข้อมูลสำหรับโซลูชัน AI/ML เฉพาะของคุณ
คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
Named Entity Recognition เป็นส่วนหนึ่งของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ วัตถุประสงค์หลักของ NER คือการประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง และจัดประเภทเอนทิตีที่มีชื่อเหล่านี้เป็นหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า หมวดหมู่ทั่วไปบางประเภท ได้แก่ ชื่อ สถานที่ บริษัท เวลา มูลค่าเงิน เหตุการณ์ และอื่นๆ
โดยสรุป NER เกี่ยวข้องกับ:
การรับรู้/การตรวจจับเอนทิตีที่มีชื่อ – การระบุคำหรือชุดคำในเอกสาร
การจัดประเภทเอนทิตีที่มีชื่อ – จำแนกทุกเอนทิตีที่ตรวจพบเป็นประเภทที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
การประมวลผลภาษาธรรมชาติช่วยพัฒนาเครื่องจักรอัจฉริยะที่สามารถแยกความหมายจากคำพูดและข้อความได้ การเรียนรู้ด้วยเครื่องช่วยให้ระบบอัจฉริยะเหล่านี้เรียนรู้ต่อไปโดยการฝึกอบรมชุดข้อมูลภาษาธรรมชาติจำนวนมาก โดยทั่วไปแล้ว NLP ประกอบด้วยสามประเภทหลัก:
การทำความเข้าใจโครงสร้างและกฎของภาษา – ไวยากรณ์
การหาความหมายของคำ ข้อความ คำพูด และการระบุความสัมพันธ์ - Semantics
ระบุและจดจำคำพูดและแปลงเป็นข้อความ - Speech
ตัวอย่างทั่วไปบางประการของการจัดประเภทเอนทิตีที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ได้แก่:
ผู้ที่: ไมเคิล แจ็คสัน, โอปราห์ วินฟรีย์, บารัค โอบามา, ซูซาน ซาแรนดอน
สถานที่ตั้ง: แคนาดา โฮโนลูลู กรุงเทพฯ บราซิล เคมบริดจ์
องค์กร: Samsung, Disney, มหาวิทยาลัยเยล, Google
เวลา: 15.35 น. 12:XNUMX น.
แนวทางต่างๆ ในการสร้างระบบ NER ได้แก่
ระบบที่ใช้พจนานุกรม
ระบบตามกฎ
ระบบที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง
การสนับสนุนลูกค้าที่คล่องตัว
ทรัพยากรบุคคลที่มีประสิทธิภาพ
การจัดประเภทเนื้อหาแบบง่าย
เพิ่มประสิทธิภาพเครื่องมือค้นหา
คำแนะนำเนื้อหาที่ถูกต้อง