ปลดล็อกข้อมูลที่ซับซ้อนในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างด้วยการแยกและจดจำเอนทิตี
มอบอำนาจให้ทีมสร้างผลิตภัณฑ์ AI ชั้นนำระดับโลก
ความต้องการในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ที่ซับซ้อนและไม่มีโครงสร้างเพิ่มมากขึ้น เพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่ยังไม่ถูกค้นพบ การใส่คำอธิบายข้อมูลทางการแพทย์จึงเข้ามาช่วยเหลือ
อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพต้องพึ่งพาคำอธิบายข้อมูลที่แม่นยำอย่างมากเพื่อขับเคลื่อนแอปพลิเคชัน AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักร ซึ่งเป็นแรงผลักดันความก้าวหน้าในการวินิจฉัยและการรักษา
ข้อมูล 80% ในโดเมนด้านการแพทย์ไม่มีโครงสร้าง ทำให้ไม่สามารถเข้าถึงได้ การเข้าถึงข้อมูลต้องมีการแทรกแซงด้วยมืออย่างมาก ซึ่งจำกัดปริมาณข้อมูลที่ใช้ได้ การทำความเข้าใจข้อความในโดเมนทางการแพทย์ต้องอาศัยความเข้าใจอย่างลึกซึ้งในคำศัพท์เฉพาะเพื่อปลดล็อกศักยภาพของข้อความ Shaip มอบความเชี่ยวชาญในการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลด้านการแพทย์ให้กับคุณเพื่อปรับปรุงกลไก AI ในระดับขนาดใหญ่ การใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลทางการแพทย์มีบทบาทสำคัญในการเปิดใช้งานโซลูชันด้านการแพทย์ขั้นสูงและสนับสนุนการพัฒนาเทคโนโลยี AI ด้านการแพทย์
ฐานความจุพื้นที่จัดเก็บที่ติดตั้งทั่วโลกจะถึง 11.7 เซตตะไบต์ in 2023
80% ของข้อมูลทั่วโลกไม่มีโครงสร้าง ทำให้ล้าสมัยและใช้งานไม่ได้
เราให้บริการการใส่คำอธิบายข้อมูลทางการแพทย์ รวมถึงการใส่คำอธิบายในตำราทางการแพทย์เพื่อใช้ในอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักร ซึ่งช่วยให้องค์กรดึงข้อมูลสำคัญออกมาในข้อมูลทางการแพทย์ที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น บันทึกของแพทย์ สรุปการเข้า/ออกจากโรงพยาบาลใน EHR รายงานทางพยาธิวิทยา เป็นต้น ซึ่งช่วยให้เครื่องจักรระบุตัวตนทางคลินิกที่มีอยู่ในตำราหรือภาพที่กำหนดได้ ผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนที่ผ่านการรับรองของเราสามารถช่วยคุณนำเสนอข้อมูลเชิงลึกเฉพาะโดเมน เช่น อาการ โรค อาการแพ้ และยา เพื่อช่วยขับเคลื่อนข้อมูลเชิงลึกสำหรับการดูแล
นอกจากนี้เรายังนำเสนอ Medical NER API ที่เป็นกรรมสิทธิ์ (โมเดล NLP ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า) ซึ่งสามารถระบุและจำแนกเอนทิตีที่มีชื่อได้โดยอัตโนมัติซึ่งแสดงอยู่ในเอกสารข้อความ Medical NER API ใช้ประโยชน์จากกราฟความรู้ที่เป็นกรรมสิทธิ์ โดยมีความสัมพันธ์มากกว่า 20 ล้านรายการ และแนวคิดทางคลินิกมากกว่า 1.7 ล้านรายการ
Shaip ครอบคลุมตั้งแต่การให้สิทธิ์ใช้งานข้อมูล การเก็บรวบรวม ไปจนถึงคำอธิบายประกอบข้อมูล
คำอธิบายประกอบและการเตรียมภาพ วิดีโอ และข้อความทางการแพทย์ รวมถึงการถ่ายภาพรังสี อัลตราซาวนด์ แมมโมแกรม CT สแกน MRI และการตรวจเอกซเรย์ปล่อยโฟตอน
กรณีการใช้งานด้านเภสัชกรรมและการดูแลสุขภาพอื่นๆ สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) รวมถึงการจัดหมวดหมู่ข้อความทางการแพทย์ การระบุเอนทิตีที่มีชื่อ การวิเคราะห์ข้อความ และการฝึกอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการวินิจฉัยและการตรวจจับความผิดปกติในข้อความทางการแพทย์
บริการบันทึกทางการแพทย์ของเราช่วยเพิ่มความแม่นยำของ AI ในระบบดูแลสุขภาพ เราติดป้ายกำกับภาพทางการแพทย์ ข้อความ และเสียงอย่างพิถีพิถันโดยใช้ความเชี่ยวชาญของเราในการฝึกโมเดล AI ทีมผู้เชี่ยวชาญของเราซึ่งรวมถึงผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์และผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพ คอยดูแลและตรวจสอบกระบวนการบันทึกเพื่อให้มั่นใจถึงความถูกต้องทางคลินิกและการปฏิบัติตามข้อกำหนด โมเดลเหล่านี้ช่วยปรับปรุงการวินิจฉัย การวางแผนการรักษา และการดูแลผู้ป่วย รับรองข้อมูลที่มีคุณภาพสูงและเชื่อถือได้สำหรับการใช้งานเทคโนโลยีทางการแพทย์ขั้นสูง เราเข้าใจถึงความพยายามอย่างมากที่จำเป็นในการปฏิบัติตามมาตรฐานคุณภาพและการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่เข้มงวดในการบันทึกข้อมูลทางการแพทย์ ไว้วางใจให้เราช่วยยกระดับความเชี่ยวชาญทางการแพทย์ของ AI ของคุณ
ปรับปรุง AI ทางการแพทย์ด้วยการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลภาพจากเอกซเรย์ ซีทีสแกน และเอ็มอาร์ไอ การใส่คำอธิบายประกอบภาพทางการแพทย์และการสร้างคำอธิบายประกอบภาพเป็นกระบวนการเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับการติดฉลากภาพทางการแพทย์ที่ซับซ้อนโดยผู้เชี่ยวชาญ เพื่อสร้างชุดข้อมูลคุณภาพสูงสำหรับระบบ AI ของการดูแลสุขภาพ
งานคำอธิบายประกอบที่สำคัญได้แก่ การจำแนกภาพ (การกำหนดป้ายกำกับให้กับภาพ) การตรวจจับวัตถุ (การระบุและค้นหาวัตถุ เช่น เนื้องอก) การแบ่งส่วนภาพ (แบ่งภาพออกเป็นส่วนๆ ที่มีความหมาย) และการใช้มาสก์การแบ่งส่วนและกล่องขอบเขตสำหรับการใส่คำอธิบายประกอบภาพทางการแพทย์อย่างแม่นยำและละเอียด
ปรับปรุงการเรียนรู้ AI ด้วยการจำแนกประเภทและการแบ่งส่วนในฟุตเทจทางการแพทย์ ปรับปรุง AI ด้านการผ่าตัดและการติดตามผู้ป่วยของคุณเพื่อให้การส่งมอบการดูแลสุขภาพและการวินิจฉัยดีขึ้น วิดีโอทางการแพทย์พร้อมคำอธิบายประกอบมีความจำเป็นสำหรับการใช้งานทางคลินิก รองรับการใช้งานจริงในการดูแลผู้ป่วย
ปรับปรุงการพัฒนา AI ทางการแพทย์ด้วยข้อมูลข้อความที่มีคำอธิบายประกอบอย่างเชี่ยวชาญ ซึ่งจัดทำโดยผู้ให้คำอธิบายประกอบทางการแพทย์และผู้ให้คำอธิบายประกอบข้อมูลที่มีทักษะ วิเคราะห์และเพิ่มเนื้อหาข้อความจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว ตั้งแต่บันทึกที่เขียนด้วยลายมือไปจนถึงรายงานการประกันภัย รับรองข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำและดำเนินการได้สำหรับความก้าวหน้าด้านการดูแลสุขภาพ
ปรับปรุงเอกสารทางการแพทย์ให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นด้วยการแปลงเอกสารเป็นรหัสสากลด้วยการเข้ารหัสทางการแพทย์ด้วย AI โดยใช้ข้อมูลที่รวบรวมจากศูนย์การแพทย์ต่างๆ รับรองความถูกต้อง เพิ่มประสิทธิภาพการเรียกเก็บเงิน และรองรับการให้บริการดูแลสุขภาพที่ราบรื่นด้วยความช่วยเหลือจาก AI ที่ล้ำสมัยในการเข้ารหัสบันทึกทางการแพทย์
ใช้ประโยชน์จากความเชี่ยวชาญด้าน NLP เพื่อใส่คำอธิบายประกอบและติดป้ายกำกับข้อมูลเสียงทางการแพทย์อย่างแม่นยำ โดยมีผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์เข้ามาเกี่ยวข้องในกระบวนการใส่คำอธิบายประกอบ สร้างระบบที่ช่วยเหลือด้วยเสียงสำหรับการดำเนินการทางคลินิกที่ราบรื่น และผสานรวม AI เข้ากับผลิตภัณฑ์ดูแลสุขภาพที่สั่งงานด้วยเสียงต่างๆ เพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัยด้วยการดูแลข้อมูลเสียงจากผู้เชี่ยวชาญ
ในการใส่คำอธิบายข้อมูลทางการแพทย์ กระบวนการติดฉลากมักใช้เครื่องมือใส่คำอธิบายเฉพาะทาง รวมถึงโปรแกรมดู DICOM สำหรับงานใส่คำอธิบายภาพพื้นฐาน แม้ว่านักรังสีวิทยาจะใช้โปรแกรมดู DICOM สำหรับงานประจำ แต่เครื่องมือใส่คำอธิบายขั้นสูงมีความจำเป็นสำหรับการใส่คำอธิบายที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเตรียมข้อมูลสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก กระบวนการใส่คำอธิบายโดยทั่วไปจะแตกต่างกันไปตามข้อกำหนดของลูกค้า แต่ส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับ:
เฟส 1: ความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคของโดเมน (ทำความเข้าใจเกี่ยวกับขอบเขตและแนวทางการทำหมายเหตุประกอบ)
เฟส 2: การฝึกอบรมทรัพยากรที่เหมาะสมสำหรับโครงการ
เฟส 3: รอบการตอบรับและ QA ของเอกสารที่มีคำอธิบายประกอบ
อัลกอริทึม AI และ ML ขั้นสูงกำลังเปลี่ยนแปลงระบบดูแลสุขภาพด้วยการใช้กระบวนการทางการแพทย์ที่หลากหลาย ข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบมีบทบาทสำคัญในการใช้งานทางการแพทย์ ช่วยให้องค์กรด้านการดูแลสุขภาพสามารถพัฒนาและฝึกอบรมโมเดล AI ที่แม่นยำสำหรับการวินิจฉัย การระบุโรค และการตรวจจับความผิดปกติ เทคโนโลยีล้ำสมัยเหล่านี้ช่วยให้ระบบดูแลสุขภาพทำงานอัตโนมัติ ส่งผลให้มีประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และการดูแลผู้ป่วยที่ดีขึ้น เพื่อให้เข้าใจถึงผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นได้ดีขึ้น มาสำรวจกรณีการใช้งานต่อไปนี้กัน:
บริการคำอธิบายภาพรังสีวิทยาของเราช่วยให้การวินิจฉัยด้วย AI แม่นยำยิ่งขึ้น และยังเพิ่มความเชี่ยวชาญอีกชั้นหนึ่งด้วย ภาพเอกซเรย์ MRI และ CT สแกนแต่ละภาพจะได้รับการติดฉลากและตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านอย่างพิถีพิถัน ภาพที่มีคำอธิบายเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นข้อมูลฝึกอบรมเพื่อฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและโมเดล ML สำหรับการวินิจฉัยรังสีวิทยา ขั้นตอนพิเศษนี้ในการฝึกอบรมและตรวจสอบจุดผิดปกติและโรค
คำอธิบายประกอบภาพที่เน้นด้านหทัยวิทยาของเราทำให้การวินิจฉัย AI คมชัดยิ่งขึ้น เรานำผู้เชี่ยวชาญด้านหทัยวิทยาที่ติดป้ายกำกับภาพที่ซับซ้อนเกี่ยวกับหัวใจและฝึกอบรมโมเดล AI ของเรา ก่อนที่เราส่งข้อมูลไปยังลูกค้า ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้จะตรวจสอบแต่ละภาพเพื่อให้แน่ใจว่ามีความถูกต้องแม่นยำสูงสุด กระบวนการนี้ช่วยให้ AI ตรวจจับสภาวะของหัวใจได้แม่นยำยิ่งขึ้น
บริการใส่คำอธิบายภาพทางทันตกรรมของเรานั้นเน้นที่การระบุสภาวะทางการแพทย์ต่างๆ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้กับเครื่องมือวินิจฉัยด้วย AI โดยการระบุฟันผุ ปัญหาการเรียงตัวของฟัน และสภาวะทางทันตกรรมอื่นๆ ได้อย่างแม่นยำ SME ของเราช่วยให้ AI ปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วยและช่วยให้ทันตแพทย์สามารถวางแผนการรักษาและตรวจจับได้ในระยะเริ่มต้นอย่างแม่นยำ
ข้อมูลและความรู้ทางการแพทย์จำนวนมากมีอยู่ในเวชระเบียนโดยส่วนใหญ่อยู่ในรูปแบบที่ไม่มีโครงสร้าง คำอธิบายประกอบทางการแพทย์ช่วยให้เราสามารถแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นรูปแบบที่มีโครงสร้าง
2.1 คุณสมบัติยา
ยาและคุณลักษณะของยาได้รับการบันทึกไว้ในเวชระเบียนเกือบทุกรายการ ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของโดเมนทางคลินิก เราสามารถระบุและอธิบายคุณลักษณะต่างๆ ของยาตามหลักเกณฑ์
2.2 คุณลักษณะข้อมูลห้องปฏิบัติการ
ข้อมูลห้องปฏิบัติการส่วนใหญ่จะมาพร้อมกับคุณลักษณะในเวชระเบียน เราสามารถระบุและอธิบายคุณลักษณะต่างๆ ของข้อมูลในห้องปฏิบัติการตามหลักเกณฑ์
2.3 คุณลักษณะการวัดร่างกาย
การวัดร่างกายส่วนใหญ่จะมาพร้อมกับคุณลักษณะในเวชระเบียน ส่วนใหญ่ประกอบด้วยสัญญาณชีพ เราสามารถระบุและอธิบายคุณลักษณะต่างๆ ของการวัดขนาดร่างกายได้
นอกจากคำอธิบาย NER ทางการแพทย์ทั่วไปแล้ว เรายังสามารถทำงานบนคำอธิบายเฉพาะโดเมน เช่น เนื้องอกวิทยา รังสีวิทยา เป็นต้น ต่อไปนี้คือเอนทิตี NER เฉพาะเนื้องอกวิทยาที่สามารถอธิบายได้ – ปัญหาของมะเร็ง เนื้อเยื่อวิทยา ระยะของมะเร็ง ระยะ TNM ระดับของมะเร็ง มิติ สถานะทางคลินิก การทดสอบเครื่องหมายเนื้องอก ยาสำหรับมะเร็ง การผ่าตัดมะเร็ง การฉายรังสี ยีนที่ศึกษา รหัสการเปลี่ยนแปลง ตำแหน่งของร่างกาย
นอกเหนือจากการระบุและใส่คำอธิบายประกอบหน่วยงานและความสัมพันธ์ทางคลินิกที่สำคัญแล้ว เรายังสามารถใส่คำอธิบายประกอบถึงผลกระทบที่ไม่พึงประสงค์ของยาหรือหัตถการบางอย่างได้อีกด้วย ขอบเขตมีดังนี้: การติดฉลากผลกระทบที่ไม่พึงประสงค์และตัวแทนที่ก่อให้เกิดผลกระทบ การกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างผลเสียและสาเหตุของผล
หลังจากระบุและใส่คำอธิบายประกอบเอนทิตีทางคลินิกแล้ว เรายังกำหนดความสัมพันธ์ที่เกี่ยวข้องระหว่างเอนทิตีด้วย ความสัมพันธ์อาจมีอยู่ระหว่างสองแนวคิดหรือมากกว่านั้น
นอกจากการระบุหน่วยงานและความสัมพันธ์ทางคลินิกแล้ว เรายังสามารถกำหนดสถานะ การปฏิเสธ และหัวเรื่องของหน่วยงานทางคลินิกได้อีกด้วย
การใส่คำอธิบายประกอบเอนทิตีชั่วคราวจากเวชระเบียน ช่วยในการสร้างลำดับเวลาการเดินทางของผู้ป่วย ให้การอ้างอิงและบริบทถึงวันที่ที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์เฉพาะ นี่คือรายการวันที่ – วันที่วินิจฉัย วันที่ขั้นตอน วันที่เริ่มยา วันที่สิ้นสุดยา วันที่เริ่มฉายรังสี วันที่สิ้นสุดการฉายรังสี วันที่รับเข้า วันที่จ่ายยา วันที่ให้คำปรึกษา วันที่บันทึก เริ่มมีอาการ
หมายถึง กระบวนการจัดระเบียบ ติดฉลาก และจัดหมวดหมู่ส่วนหรือส่วนต่างๆ ของเอกสาร ภาพ หรือข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการดูแลสุขภาพอย่างเป็นระบบ เช่น การใส่คำอธิบายประกอบของส่วนที่เกี่ยวข้องจากเอกสารและการจำแนกส่วนออกเป็นประเภทต่างๆ สิ่งนี้ช่วยในการสร้างข้อมูลที่มีโครงสร้างและเข้าถึงได้ง่าย ซึ่งสามารถนำไปใช้เพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ เช่น การสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก การวิจัยทางการแพทย์ และการวิเคราะห์ข้อมูลด้านสุขภาพ
คำอธิบายประกอบของรหัส ICD-10-CM และ CPT ตามหลักเกณฑ์ สำหรับรหัสทางการแพทย์ที่ติดฉลากแต่ละรหัส หลักฐาน (ส่วนย่อยข้อความ) ที่ยืนยันการตัดสินใจติดฉลากจะได้รับคำอธิบายประกอบพร้อมกับรหัสด้วย
คำอธิบายรหัส RXNORM ตามแนวทาง สำหรับรหัสทางการแพทย์แต่ละรหัสที่มีคำอธิบาย หลักฐาน (ข้อความสั้น ๆ) ที่สนับสนุนการตัดสินใจเกี่ยวกับฉลากจะได้รับการอธิบายพร้อมกับรหัสด้วย
คำอธิบายประกอบของรหัส SNOMED ตามหลักเกณฑ์ สำหรับรหัสทางการแพทย์ที่ติดฉลากแต่ละรหัส หลักฐาน (ส่วนย่อยข้อความ) ที่ยืนยันการตัดสินใจติดฉลากจะได้รับคำอธิบายประกอบพร้อมกับรหัสด้วย
คำอธิบายประกอบของรหัส UMLS ตามหลักเกณฑ์ สำหรับรหัสทางการแพทย์ที่ติดฉลากแต่ละรหัส หลักฐาน (ส่วนย่อยข้อความ) ที่ยืนยันการตัดสินใจติดฉลากจะได้รับคำอธิบายประกอบพร้อมกับรหัสด้วย
บริการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพของเราเชี่ยวชาญในการสแกน CT เพื่อการติดฉลากที่แม่นยำสำหรับการฝึกอบรม AI โดยเน้นไปที่โครงสร้างทางกายวิภาคโดยละเอียด ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะเรื่องไม่เพียงแต่ตรวจสอบเท่านั้น แต่ยังฝึกอบรมแต่ละภาพเพื่อความแม่นยำระดับสูงสุด กระบวนการที่พิถีพิถันนี้ช่วยในการพัฒนาเครื่องมือวินิจฉัย
บริการคำอธิบายประกอบภาพ MRI ของเราปรับแต่งการวินิจฉัย AI อย่างละเอียด ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านของเราฝึกอบรมและตรวจสอบการสแกนแต่ละครั้งเพื่อความแม่นยำสูงสุดก่อนส่งมอบ เราติดป้ายกำกับการสแกน MRI อย่างถูกต้องเพื่อปรับปรุงการฝึกโมเดล AI กระบวนการนี้ช่วยให้พวกเขาระบุความผิดปกติและโครงสร้างได้ เพิ่มความแม่นยำในการประเมินทางการแพทย์และแผนการรักษาด้วยบริการของเรา
คำอธิบายประกอบภาพเอ็กซ์เรย์ทำให้การวินิจฉัย AI คมชัดขึ้น ผู้เชี่ยวชาญของเราติดป้ายกำกับแต่ละภาพด้วยความเอาใจใส่โดยระบุตำแหน่งกระดูกหักและความผิดปกติอย่างแม่นยำ พวกเขายังฝึกอบรมและตรวจสอบฉลากเหล่านี้เพื่อความถูกต้องสูงสุดก่อนส่งมอบให้กับลูกค้า วางใจให้เราปรับแต่ง AI ของคุณและรับการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ที่ดีขึ้น
คำอธิบายประกอบการประกันภัยทางคลินิก
ขั้นตอนการอนุญาตก่อนหน้านี้เป็นกุญแจสำคัญในการเชื่อมโยงผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพ ผู้ชำระเงิน และทำให้แน่ใจว่าการรักษาเป็นไปตามแนวทาง การใส่คำอธิบายประกอบเวชระเบียนช่วยเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการนี้ โดยจับคู่เอกสารกับคำถามในขณะที่ปฏิบัติตามมาตรฐาน และปรับปรุงขั้นตอนการทำงานของลูกค้า
ปัญหา: การใส่คำอธิบายกรณีทางการแพทย์ 6,000 กรณีต้องดำเนินการให้ถูกต้องและตรงตามกำหนดเวลาอย่างเคร่งครัด เนื่องจากข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพมีความละเอียดอ่อน จำเป็นต้องปฏิบัติตามแนวทางทางคลินิกที่อัปเดตและระเบียบข้อบังคับด้านความเป็นส่วนตัว เช่น HIPAA อย่างเคร่งครัด เพื่อให้แน่ใจว่าคำอธิบายมีคุณภาพและเป็นไปตามข้อกำหนด ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการวินิจฉัยทางคลินิกเพื่อรักษาความสมบูรณ์ของชุดข้อมูลและปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ
วิธีการแก้: เราใส่คำอธิบายประกอบกรณีทางการแพทย์มากกว่า 6,000 กรณี โดยเชื่อมโยงเอกสารทางการแพทย์กับแบบสอบถามทางคลินิก สิ่งนี้จำเป็นต้องเชื่อมโยงหลักฐานกับการตอบสนองอย่างพิถีพิถันในขณะที่ปฏิบัติตามหลักเกณฑ์ทางคลินิก ความท้าทายหลักที่ได้รับการจัดการคือกำหนดเวลาที่จำกัดสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และการจัดการกับมาตรฐานทางคลินิกที่มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง
ทีมงานที่ทุ่มเทและฝึกฝน:
มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพของกระบวนการสูงสุดด้วย:
แพลตฟอร์มที่ได้รับสิทธิบัตรให้ประโยชน์:
คาดว่านักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจะใช้เวลามากกว่า 80% ในการเตรียมข้อมูล ด้วยการเอาท์ซอร์ส ทีมงานของคุณสามารถมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอัลกอริธึมที่แข็งแกร่ง โดยปล่อยให้ส่วนที่น่าเบื่อหน่ายในการเก็บรวบรวมชุดข้อมูลการรู้จำเอนทิตีที่มีชื่อไว้ให้เรา
โมเดล ML โดยเฉลี่ยจะต้องมีการรวบรวมและติดแท็กชุดข้อมูลที่มีชื่อจำนวนมาก ซึ่งต้องการให้บริษัทดึงทรัพยากรจากทีมอื่น กับพันธมิตรเช่นเรา เรามีผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนซึ่งสามารถปรับขนาดได้อย่างง่ายดายเมื่อธุรกิจของคุณเติบโต
ผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนเฉพาะที่ใส่คำอธิบายประกอบแบบวันเข้าและออกงานในแต่ละวันจะทำงานได้ดีกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับทีม ซึ่งจำเป็นต้องปรับให้เข้ากับงานคำอธิบายประกอบในตารางงานที่ยุ่งของพวกเขา จำเป็นต้องพูดมันส่งผลให้ผลผลิตดีขึ้น
กระบวนการรับรองคุณภาพข้อมูลที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว การตรวจสอบเทคโนโลยี และขั้นตอนการควบคุมคุณภาพหลายขั้นตอน ช่วยให้เราสามารถส่งมอบคุณภาพที่ดีที่สุดในระดับเดียวกันซึ่งมักจะเกินความคาดหวัง
เราได้รับการรับรองในการรักษามาตรฐานความปลอดภัยของข้อมูลด้วยความเป็นส่วนตัวสูงสุดในขณะที่ทำงานร่วมกับลูกค้าของเราเพื่อให้มั่นใจถึงการรักษาความลับ
ในฐานะผู้เชี่ยวชาญในการดูแล ฝึกอบรม และจัดการทีมพนักงานที่มีทักษะ เราสามารถมั่นใจได้ว่าโครงการต่างๆ จะได้รับการจัดส่งภายในงบประมาณ
ข้อมูล บริการ และโซลูชันที่พร้อมใช้งานบนเครือข่ายสูงและตรงเวลา
ด้วยแหล่งทรัพยากรทั้งบนบกและนอกชายฝั่ง เราสามารถสร้างและปรับขนาดทีมตามความจำเป็นสำหรับกรณีการใช้งานต่างๆ
ด้วยการผสมผสานระหว่างพนักงานทั่วโลก แพลตฟอร์มที่แข็งแกร่ง และกระบวนการปฏิบัติงานที่ออกแบบโดยผู้มีสายดำ 6 ซิกม่า Shaip จึงช่วยเปิดตัวโครงการ AI ที่ท้าทายที่สุด
Named Entity Recognition (NER) ช่วยให้คุณพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและ NLP ระดับแนวหน้า เรียนรู้กรณีใช้งาน ตัวอย่าง และอื่นๆ ของ NER ในโพสต์ที่ให้ข้อมูลดีเยี่ยมนี้
ชุดข้อมูลการฝึกอบรมด้านการดูแลสุขภาพที่มีคุณภาพช่วยปรับปรุงผลลัพธ์ของแบบจำลองทางการแพทย์ที่ใช้ AI แต่จะเลือกผู้ให้บริการฉลากข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพที่เหมาะสมได้อย่างไร
ด้วยข้อมูลที่วางรากฐานสำหรับการดูแลสุขภาพ เราจำเป็นต้องเข้าใจบทบาท การใช้งานจริง และความท้าทาย อ่านต่อไปเพื่อหาข้อมูล…
ติดต่อเราตอนนี้เพื่อเรียนรู้วิธีที่เราสามารถรวบรวมและใส่คำอธิบายประกอบชุดข้อมูลสำหรับโซลูชัน AI/ML เฉพาะของคุณ
การใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลทางการแพทย์คือกระบวนการติดป้ายกำกับข้อความทางการแพทย์ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ เพื่อฝึกฝนโมเดล AI เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งต่อการพัฒนาระบบ AI ที่แม่นยำ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงการวินิจฉัย การวางแผนการรักษา และการดูแลผู้ป่วย
การให้ชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับช่วยให้โมเดล AI สามารถเรียนรู้ที่จะจดจำรูปแบบต่างๆ ในข้อมูลทางการแพทย์ที่ซับซ้อน เช่น การระบุโรคในภาพเอกซเรย์ หรือการดึงข้อมูลสำคัญจากบันทึกทางคลินิก ซึ่งช่วยเพิ่มความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของแอปพลิเคชัน AI ในด้านการดูแลสุขภาพ
คำอธิบายข้อมูลทางการแพทย์ได้แก่ การติดฉลากบันทึกทางคลินิก บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) เอกซเรย์ MRI การสแกน CT รายงานพยาธิวิทยา และข้อมูลเสียง เช่น คำสั่งของแพทย์
ข้อความทางการแพทย์ที่มีคำอธิบายประกอบช่วยให้โมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) สามารถดึงและตีความข้อมูลทางคลินิก เช่น อาการ โรค หรือยา จากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น บันทึกของแพทย์หรือสรุปการออกจากโรงพยาบาล
การใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลทางการแพทย์จำเป็นต้องจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและซับซ้อน การรับรองความถูกต้องทางคลินิก และการปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัว เช่น HIPAA นอกจากนี้ยังต้องอาศัยความเชี่ยวชาญด้านคำศัพท์ทางการแพทย์และความรู้เฉพาะด้านอีกด้วย
ผู้ให้บริการคำอธิบายประกอบปฏิบัติตามโปรโตคอลการรักษาความปลอดภัยข้อมูลอย่างเคร่งครัด เช่น การปฏิบัติตาม HIPAA และใช้ข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตนเพื่อรักษาความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วยในขณะที่ใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลทางการแพทย์ที่ละเอียดอ่อน
ชุดข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบจะฝึกโมเดล AI ให้สามารถจดจำเครื่องหมายโรคในภาพหรือข้อความทางการแพทย์ ตัวอย่างเช่น AI สามารถระบุระยะของมะเร็งในสาขาเนื้องอกวิทยา หรือตรวจหาโรคหัวใจในสาขาโรคหัวใจ ช่วยปรับปรุงการวินิจฉัยและผลลัพธ์การรักษาตั้งแต่ระยะเริ่มต้น
เครื่องมือคำอธิบายขั้นสูงและซอฟต์แวร์เฉพาะโดเมน เช่น โปรแกรมดู DICOM สำหรับภาพทางการแพทย์ ถูกนำมาใช้ควบคู่ไปกับความเชี่ยวชาญของมนุษย์เพื่อให้แน่ใจว่าการติดฉลากข้อมูลทางการแพทย์มีความแม่นยำสูง
Shaip ผสานรวมผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมน เครื่องมือคำอธิบายประกอบขั้นสูง และกระบวนการรับรองคุณภาพที่แข็งแกร่ง เพื่อนำเสนอคำอธิบายประกอบข้อมูลทางการแพทย์ที่แม่นยำและปรับขนาดได้ตามความต้องการของลูกค้า พวกเขามีความเชี่ยวชาญด้านรังสีวิทยา มะเร็งวิทยา หัวใจ และสาขาการดูแลสุขภาพอื่นๆ
ค่าใช้จ่ายขึ้นอยู่กับประเภท ปริมาณ และความซับซ้อนของข้อมูล รวมถึงระดับความเชี่ยวชาญที่ต้องการ Shaip เสนอราคาที่ปรับแต่งตามความต้องการเฉพาะของโครงการ
