คำอธิบายประกอบข้อมูลสำหรับ Healthcare AI

คำอธิบายประกอบข้อมูลทางการแพทย์ที่ขับเคลื่อนโดยมนุษย์

ปลดล็อกข้อมูลที่ซับซ้อนในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างด้วยการแยกและจดจำเอนทิตี

ศูนย์การแพทย์

ลูกค้าที่แนะนำ

มอบอำนาจให้ทีมสร้างผลิตภัณฑ์ AI ชั้นนำระดับโลก

อเมซอน
Google
ไมโครซอฟท์
ค็อกนิต
มีความต้องการเพิ่มขึ้นในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ที่ไม่มีโครงสร้างและซับซ้อน เพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่ยังไม่ถูกค้นพบ คำอธิบายประกอบข้อมูลทางการแพทย์มาช่วย

80% ของข้อมูลในโดเมนด้านการดูแลสุขภาพไม่มีโครงสร้าง ทำให้ไม่สามารถเข้าถึงได้ การเข้าถึงข้อมูลจำเป็นต้องมีการดำเนินการด้วยตนเองอย่างมาก ซึ่งจะจำกัดปริมาณข้อมูลที่ใช้งานได้ การทำความเข้าใจข้อความในโดเมนทางการแพทย์จำเป็นต้องมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับคำศัพท์เพื่อปลดล็อกศักยภาพ Shaip มอบความเชี่ยวชาญแก่คุณในการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลด้านสุขภาพเพื่อปรับปรุงเครื่องมือ 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

โซลูชันในโลกแห่งความเป็นจริง

Shaip ครอบคลุมตั้งแต่การให้สิทธิ์ใช้งานข้อมูล การเก็บรวบรวม ไปจนถึงคำอธิบายประกอบข้อมูล

  • คำอธิบายประกอบและการเตรียมภาพ วิดีโอ และข้อความทางการแพทย์ รวมถึงการถ่ายภาพรังสี อัลตราซาวนด์ แมมโมแกรม CT สแกน MRI และการตรวจเอกซเรย์ปล่อยโฟตอน
  • กรณีการใช้งานด้านเภสัชกรรมและการดูแลสุขภาพอื่นๆ สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) รวมถึงการจัดหมวดหมู่ข้อความทางการแพทย์ การระบุตัวตนที่มีชื่อ การวิเคราะห์ข้อความ ฯลฯ

กระบวนการบันทึกย่อทางการแพทย์

กระบวนการเขียนคำอธิบายประกอบโดยทั่วไปจะแตกต่างกันไปตามความต้องการของลูกค้า แต่ส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับ:

ความเชี่ยวชาญด้านโดเมน

เฟส 1: ความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคของโดเมน (การทำความเข้าใจขอบเขตโครงการและแนวทางคำอธิบายประกอบ)

แหล่งข้อมูลการฝึกอบรม

เฟส 2: การฝึกอบรมทรัพยากรที่เหมาะสมสำหรับโครงการ

เอกสาร Qa

เฟส 3: รอบการตอบรับและ QA ของเอกสารที่มีคำอธิบายประกอบ

ความเชี่ยวชาญของเรา

1. การรับรู้เอนทิตีทางคลินิก / คำอธิบายประกอบ

ข้อมูลและความรู้ทางการแพทย์จำนวนมากมีอยู่ในเวชระเบียนโดยส่วนใหญ่อยู่ในรูปแบบที่ไม่มีโครงสร้าง คำอธิบายประกอบทางการแพทย์ช่วยให้เราสามารถแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นรูปแบบที่มีโครงสร้าง

คำอธิบายประกอบเอนทิตีทางคลินิก
คุณสมบัติยา

2. คำอธิบายประกอบที่มา

2.1 คุณสมบัติยา

ยาและคุณลักษณะของยาได้รับการบันทึกไว้ในเวชระเบียนเกือบทุกรายการ ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของโดเมนทางคลินิก เราสามารถระบุและอธิบายคุณลักษณะต่างๆ ของยาตามหลักเกณฑ์

2.2 คุณลักษณะข้อมูลห้องปฏิบัติการ

ข้อมูลห้องปฏิบัติการส่วนใหญ่จะมาพร้อมกับคุณลักษณะในเวชระเบียน เราสามารถระบุและอธิบายคุณลักษณะต่างๆ ของข้อมูลในห้องปฏิบัติการตามหลักเกณฑ์

แอตทริบิวต์ข้อมูลห้องปฏิบัติการ
คุณสมบัติการวัดร่างกาย

2.3 คุณลักษณะการวัดร่างกาย

การวัดร่างกายส่วนใหญ่จะมาพร้อมกับคุณลักษณะในเวชระเบียน ส่วนใหญ่ประกอบด้วยสัญญาณชีพ เราสามารถระบุและอธิบายคุณลักษณะต่างๆ ของการวัดขนาดร่างกายได้

3. คำอธิบายประกอบความสัมพันธ์

หลังจากระบุและใส่คำอธิบายประกอบเอนทิตีทางคลินิกแล้ว เรายังกำหนดความสัมพันธ์ที่เกี่ยวข้องระหว่างเอนทิตีด้วย ความสัมพันธ์อาจมีอยู่ระหว่างสองแนวคิดหรือมากกว่านั้น

คำอธิบายประกอบความสัมพันธ์
คำอธิบายประกอบผลกระทบที่ไม่พึงประสงค์

4. คำอธิบายประกอบผลกระทบที่ไม่พึงประสงค์

นอกเหนือจากการระบุและใส่คำอธิบายประกอบหน่วยงานและความสัมพันธ์ทางคลินิกที่สำคัญแล้ว เรายังสามารถใส่คำอธิบายประกอบถึงผลกระทบที่ไม่พึงประสงค์ของยาหรือหัตถการบางอย่างได้อีกด้วย ขอบเขตมีดังนี้: การติดฉลากผลกระทบที่ไม่พึงประสงค์และตัวแทนที่ก่อให้เกิดผลกระทบ การกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างผลเสียและสาเหตุของผล

5. การลบตัวตนของ PHI

ความสามารถในการขจัดการระบุ PHI/PII ของเรารวมถึงการลบข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น ชื่อและหมายเลขประกันสังคม ที่อาจเชื่อมโยงบุคคลโดยตรงหรือโดยอ้อมกับข้อมูลส่วนบุคคลของพวกเขา เป็นสิ่งที่ผู้ป่วยสมควรได้รับและ HIPAA เรียกร้อง

ยกเลิกการระบุเอกสารข้อความฟรี
เอม

6. เวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ (EMR)

ผู้ปฏิบัติงานด้านการแพทย์ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจาก Electronic Medical Records (EMR) และรายงานทางคลินิกของแพทย์ ผู้เชี่ยวชาญของเราสามารถแยกข้อความทางการแพทย์ที่ซับซ้อนซึ่งสามารถนำไปใช้ในทะเบียนโรค การทดลองทางคลินิก และการตรวจสุขภาพ

7. สถานะ/การปฏิเสธ/หัวเรื่อง

นอกจากการระบุหน่วยงานและความสัมพันธ์ทางคลินิกแล้ว เรายังสามารถกำหนดสถานะ การปฏิเสธ และหัวเรื่องของหน่วยงานทางคลินิกได้อีกด้วย

สถานะปฏิเสธเรื่อง

เหตุผลในการเลือก Shaip เป็นพันธมิตรคำอธิบายประกอบทางการแพทย์ที่น่าเชื่อถือของคุณ

คน

คน

ทีมงานที่ทุ่มเทและฝึกฝน:

  • ผู้ทำงานร่วมกันกว่า 30,000 รายสำหรับการสร้างข้อมูล ติดฉลาก & QA
  • ทีมผู้บริหารโครงการที่ได้รับการรับรอง
  • ทีมพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่มีประสบการณ์
  • Talent Pool Sourcing & ทีมออนบอร์ด
กระบวนการ

กระบวนการ

มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพของกระบวนการสูงสุดด้วย:

  • กระบวนการ 6 Sigma Stage-Gate อันแข็งแกร่ง
  • ทีมงานสายดำ 6 Sigma โดยเฉพาะ – เจ้าของกระบวนการหลัก & การปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านคุณภาพ
  • การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง & ลูปคำติชม Feedback
เวที

เวที

แพลตฟอร์มที่ได้รับสิทธิบัตรให้ประโยชน์:

  • แพลตฟอร์มแบบ end-to-end บนเว็บ
  • คุณภาพไร้ที่ติ
  • ททท.เร็วขึ้น Fast
  • การจัดส่งที่ราบรื่น

ทำไมต้อง Shaip?

อุทิศทีม

คาดว่านักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจะใช้เวลามากกว่า 80% ในการเตรียมข้อมูล ด้วยการเอาท์ซอร์ส ทีมงานของคุณสามารถมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอัลกอริธึมที่แข็งแกร่ง โดยปล่อยให้ส่วนที่น่าเบื่อหน่ายในการเก็บรวบรวมชุดข้อมูลการรู้จำเอนทิตีที่มีชื่อไว้ให้เรา

ความสามารถในการปรับขนาด

โมเดล ML โดยเฉลี่ยจะต้องมีการรวบรวมและติดแท็กชุดข้อมูลที่มีชื่อจำนวนมาก ซึ่งต้องการให้บริษัทดึงทรัพยากรจากทีมอื่น กับพันธมิตรเช่นเรา เรามีผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนซึ่งสามารถปรับขนาดได้อย่างง่ายดายเมื่อธุรกิจของคุณเติบโต

คุณภาพที่ดีกว่า

ผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนเฉพาะที่ใส่คำอธิบายประกอบแบบวันเข้าและออกงานในแต่ละวันจะทำงานได้ดีกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับทีม ซึ่งจำเป็นต้องปรับให้เข้ากับงานคำอธิบายประกอบในตารางงานที่ยุ่งของพวกเขา จำเป็นต้องพูดมันส่งผลให้ผลผลิตดีขึ้น

ความเป็นเลิศในการดำเนินงาน

กระบวนการประกันคุณภาพข้อมูลที่พิสูจน์แล้ว การตรวจสอบเทคโนโลยี และ QA หลายขั้นตอน ช่วยให้เราส่งมอบคุณภาพที่ดีที่สุดในระดับเดียวกันซึ่งมักจะเกินความคาดหมาย

ความปลอดภัยด้วยความเป็นส่วนตัว

เราได้รับการรับรองในการรักษามาตรฐานความปลอดภัยของข้อมูลด้วยความเป็นส่วนตัวสูงสุดในขณะที่ทำงานร่วมกับลูกค้าของเราเพื่อให้มั่นใจถึงการรักษาความลับ

การแข่งขันราคา

ในฐานะผู้เชี่ยวชาญในการดูแล ฝึกอบรม และจัดการทีมพนักงานที่มีทักษะ เราสามารถมั่นใจได้ว่าโครงการต่างๆ จะได้รับการจัดส่งภายในงบประมาณ

Shaip ติดต่อเรา

กำลังมองหาผู้เชี่ยวชาญด้านคำอธิบายประกอบด้านการดูแลสุขภาพสำหรับโครงการที่ซับซ้อนอยู่ใช่ไหม

ติดต่อเราตอนนี้เพื่อเรียนรู้วิธีที่เราสามารถรวบรวมและใส่คำอธิบายประกอบชุดข้อมูลสำหรับโซลูชัน AI/ML เฉพาะของคุณ

  • ในการลงทะเบียน ฉันเห็นด้วยกับ Shaip นโยบายความเป็นส่วนตัว และ ใช้บริการมา และให้ความยินยอมของฉันในการรับการสื่อสารการตลาดแบบ B2B จาก Shaip

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