-
-
เกี่ยวกับเรา
ปลดล็อกข้อมูลที่ซับซ้อนในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างด้วยการแยกและจดจำเอนทิตี
การติดป้ายกำกับข้อมูลทางการแพทย์ คือกระบวนการติดป้ายกำกับข้อความทางคลินิก รูปภาพทางการแพทย์ เสียง และวิดีโอ โดยใช้ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน เพื่อให้โมเดล AI สามารถจดจำเอนทิตีทางคลินิก การวินิจฉัย และกายวิภาคได้อย่างแม่นยำ เราให้บริการติดป้ายกำกับข้อมูลทางการแพทย์ที่สอดคล้องกับ HIPAA ในด้านรังสีวิทยา เนื้องอกวิทยา โร cardiology และ NLP ทางคลินิก ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถดึงข้อมูลสำคัญจากข้อมูลที่ไม่เป็นระเบียบ เช่น บันทึกของแพทย์ สรุป EHR และรายงานพยาธิวิทยา ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านที่ได้รับการรับรองของเราให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับอาการ โรค ภูมิแพ้ และยา โดยได้รับการสนับสนุนจากกราฟความรู้ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของเราซึ่งมีมากกว่า 20 ล้านความสัมพันธ์และมากกว่า 1.7 ล้านแนวคิดทางคลินิก ตั้งแต่การอนุญาตใช้ข้อมูลและการรวบรวมข้อมูลไปจนถึงการติดป้ายกำกับ Shaip ครอบคลุมทุกความต้องการของคุณ
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
เพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้ของ AI ด้วยการจำแนกและการแบ่งส่วนในวิดีโอทางการแพทย์ ปรับปรุง AI สำหรับการผ่าตัดและการติดตามผู้ป่วยเพื่อการดูแลสุขภาพและการวินิจฉัยโรคที่ดีขึ้น วิดีโอทางการแพทย์ที่มีคำอธิบายประกอบมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานทางคลินิก สนับสนุนกรณีการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริง
ปรับปรุงการพัฒนา AI ทางการแพทย์ด้วยข้อมูลข้อความที่มีคำอธิบายประกอบอย่างเชี่ยวชาญ ซึ่งจัดทำโดยผู้ให้คำอธิบายประกอบทางการแพทย์และผู้ให้คำอธิบายประกอบข้อมูลที่มีทักษะ วิเคราะห์และเพิ่มเนื้อหาข้อความจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว ตั้งแต่บันทึกที่เขียนด้วยลายมือไปจนถึงรายงานการประกันภัย รับรองข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำและดำเนินการได้สำหรับความก้าวหน้าด้านการดูแลสุขภาพ
ปรับปรุงเอกสารทางการแพทย์ให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นด้วยการแปลงเอกสารเป็นรหัสสากลด้วยการเข้ารหัสทางการแพทย์ด้วย AI โดยใช้ข้อมูลที่รวบรวมจากศูนย์การแพทย์ต่างๆ รับรองความถูกต้อง เพิ่มประสิทธิภาพการเรียกเก็บเงิน และรองรับการให้บริการดูแลสุขภาพที่ราบรื่นด้วยความช่วยเหลือจาก AI ที่ล้ำสมัยในการเข้ารหัสบันทึกทางการแพทย์
ใช้ประโยชน์จากความเชี่ยวชาญด้าน NLP เพื่อระบุและติดป้ายกำกับข้อมูลเสียงทางการแพทย์อย่างแม่นยำ โดยมีผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์เข้ามามีส่วนร่วมในกระบวนการระบุข้อมูล สร้างระบบช่วยเหลือด้วยเสียงเพื่อการดำเนินงานทางคลินิกที่ราบรื่น และผสานรวม AI เข้ากับผลิตภัณฑ์ดูแลสุขภาพที่สั่งการด้วยเสียง เพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัยด้วยการคัดสรรข้อมูลเสียงโดยผู้เชี่ยวชาญ
ในการใส่คำอธิบายข้อมูลทางการแพทย์ กระบวนการติดฉลากมักใช้เครื่องมือใส่คำอธิบายเฉพาะทาง รวมถึงโปรแกรมดู DICOM สำหรับงานใส่คำอธิบายภาพพื้นฐาน แม้ว่านักรังสีวิทยาจะใช้โปรแกรมดู DICOM สำหรับงานประจำ แต่เครื่องมือใส่คำอธิบายขั้นสูงมีความจำเป็นสำหรับการใส่คำอธิบายที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเตรียมข้อมูลสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก กระบวนการใส่คำอธิบายโดยทั่วไปจะแตกต่างกันไปตามข้อกำหนดของลูกค้า แต่ส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับ:
ขั้นตอนที่ 1:ความเชี่ยวชาญด้านเทคนิค (เข้าใจขอบเขตและแนวทางการกำหนดคำอธิบายประกอบ)
ขั้นตอนที่ 2:การฝึกอบรมบุคลากรที่เหมาะสมสำหรับโครงการ
ขั้นตอนที่ 3:วงจรการให้ข้อเสนอแนะและการตรวจสอบคุณภาพของเอกสารที่ได้รับการใส่คำอธิบายประกอบ
อัลกอริทึม AI และ ML ขั้นสูงกำลังเปลี่ยนแปลงระบบดูแลสุขภาพด้วยการใช้กระบวนการทางการแพทย์ที่หลากหลาย ข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบมีบทบาทสำคัญในการใช้งานทางการแพทย์ ช่วยให้องค์กรด้านการดูแลสุขภาพสามารถพัฒนาและฝึกอบรมโมเดล AI ที่แม่นยำสำหรับการวินิจฉัย การระบุโรค และการตรวจจับความผิดปกติ เทคโนโลยีล้ำสมัยเหล่านี้ช่วยให้ระบบดูแลสุขภาพทำงานอัตโนมัติ ส่งผลให้มีประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และการดูแลผู้ป่วยที่ดีขึ้น เพื่อให้เข้าใจถึงผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นได้ดีขึ้น มาสำรวจกรณีการใช้งานต่อไปนี้กัน:
บริการการระบุรายละเอียดภาพทางรังสีวิทยาของเราช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการวินิจฉัยด้วย AI และเพิ่มความเชี่ยวชาญอีกชั้นหนึ่ง ภาพเอกซเรย์ MRI และ CT สแกนแต่ละภาพจะได้รับการติดป้ายกำกับและตรวจสอบอย่างละเอียดโดยผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน ภาพที่ได้รับการติดป้ายกำกับเหล่านี้จะใช้เป็นข้อมูลฝึกฝนเพื่อฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการวินิจฉัยทางรังสีวิทยา ขั้นตอนเพิ่มเติมในการฝึกฝนและตรวจสอบนี้ช่วยตรวจพบความผิดปกติและโรคต่างๆ
คำอธิบายประกอบภาพที่เน้นด้านหทัยวิทยาของเราทำให้การวินิจฉัย AI คมชัดยิ่งขึ้น เรานำผู้เชี่ยวชาญด้านหทัยวิทยาที่ติดป้ายกำกับภาพที่ซับซ้อนเกี่ยวกับหัวใจและฝึกอบรมโมเดล AI ของเรา ก่อนที่เราส่งข้อมูลไปยังลูกค้า ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้จะตรวจสอบแต่ละภาพเพื่อให้แน่ใจว่ามีความถูกต้องแม่นยำสูงสุด กระบวนการนี้ช่วยให้ AI ตรวจจับสภาวะของหัวใจได้แม่นยำยิ่งขึ้น
บริการใส่คำอธิบายภาพทางทันตกรรมของเรานั้นเน้นที่การระบุสภาวะทางการแพทย์ต่างๆ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้กับเครื่องมือวินิจฉัยด้วย AI โดยการระบุฟันผุ ปัญหาการเรียงตัวของฟัน และสภาวะทางทันตกรรมอื่นๆ ได้อย่างแม่นยำ SME ของเราช่วยให้ AI ปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วยและช่วยให้ทันตแพทย์สามารถวางแผนการรักษาและตรวจจับได้ในระยะเริ่มต้นอย่างแม่นยำ
เราใช้ผู้เชี่ยวชาญด้านพยาธิวิทยาในการวิเคราะห์ภาพสไลด์และภาพชิ้นเนื้อของคุณ โดยทำการแบ่งส่วนเซลล์ บริเวณเนื้อเยื่อ และความผิดปกติ — โดยทุกสไลด์จะได้รับการตรวจสอบก่อนส่งมอบ ความเชี่ยวชาญของผู้เชี่ยวชาญนี้จะช่วยให้แบบจำลองการจัดระดับเนื้องอกและการตรวจหาโรคของคุณมีข้อมูลพื้นฐานที่เชื่อถือได้
ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านที่ได้รับการฝึกอบรมด้านรังสีวิทยาของเราจะระบุขอบเขตของเนื้องอกและโครงสร้างโดยรอบจากภาพ CT, MRI และ PET โดยมีการแบ่งส่วนและกำหนดระยะของโรคอย่างแม่นยำ ซึ่งได้รับการตรวจสอบความถูกต้องแล้ว ผลลัพธ์ที่ได้คือข้อมูลสำหรับการฝึกฝนที่ AI ของคุณสามารถนำไปใช้ในการตรวจหามะเร็งในระยะเริ่มต้นและการวางแผนการรักษาได้
เราใช้ผู้เชี่ยวชาญด้านจักษุวิทยาในการติดป้ายกำกับภาพสแกนจอตาและ OCT ซึ่งจะระบุรอยโรคเล็กน้อยและประเมินความรุนแรงอย่างสม่ำเสมอ คำอธิบายประกอบที่สะอาดและได้รับการตรวจสอบจากผู้เชี่ยวชาญจะช่วยให้ AI ของคุณมีข้อมูลพื้นฐานที่จำเป็นในการระบุภาวะจอประสาทตาเสื่อมจากเบาหวาน โรคต้อหิน และโรคตาอื่น ๆ ได้ตั้งแต่เนิ่นๆ
ข้อมูลและความรู้ทางการแพทย์จำนวนมากมีอยู่ในเวชระเบียนโดยส่วนใหญ่อยู่ในรูปแบบที่ไม่มีโครงสร้าง คำอธิบายประกอบทางการแพทย์ช่วยให้เราสามารถแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นรูปแบบที่มีโครงสร้าง
หลังจากระบุและกำหนดคำอธิบายประกอบเกี่ยวกับกลุ่มอาการทางคลินิกแล้ว เรายังกำหนดความสัมพันธ์ที่เกี่ยวข้องระหว่างกลุ่มอาการเหล่านั้นด้วย ความสัมพันธ์อาจมีอยู่ระหว่างสองแนวคิดขึ้นไป
คำอธิบายประกอบของรหัส SNOMED ตามหลักเกณฑ์ สำหรับรหัสทางการแพทย์ที่ติดฉลากแต่ละรหัส หลักฐาน (ส่วนย่อยข้อความ) ที่ยืนยันการตัดสินใจติดฉลากจะได้รับคำอธิบายประกอบพร้อมกับรหัสด้วย
คำอธิบายรหัส RXNORM ตามแนวทาง สำหรับรหัสทางการแพทย์แต่ละรหัสที่มีคำอธิบาย หลักฐาน (ข้อความสั้น ๆ) ที่สนับสนุนการตัดสินใจเกี่ยวกับฉลากจะได้รับการอธิบายพร้อมกับรหัสด้วย
นอกเหนือจากการทำ annotation ทางการแพทย์ทั่วไปแล้ว เรายังทำงานเกี่ยวกับ annotation เฉพาะด้าน เช่น มะเร็งวิทยา รังสีวิทยา เป็นต้น ตัวอย่าง annotation เฉพาะด้านมะเร็งวิทยาที่สามารถทำ annotation ได้ ได้แก่ ปัญหาของมะเร็ง, ลักษณะทางเนื้อเยื่อวิทยา, ระยะของมะเร็ง, ระยะ TNM, ระดับความรุนแรงของมะเร็ง, ขนาด, สถานะทางคลินิก, การทดสอบตัวบ่งชี้เนื้องอก, ยารักษามะเร็ง, การผ่าตัดมะเร็ง, การฉายรังสี, ยีนที่ศึกษา, รหัสความแปรผัน
นอกจากการระบุและอธิบายกลุ่มอาการทางคลินิกที่สำคัญและความสัมพันธ์ต่างๆ แล้ว เรายังสามารถอธิบายผลข้างเคียงของยาหรือวิธีการรักษาบางอย่างได้อีกด้วย ขอบเขตมีดังนี้: การระบุผลข้างเคียงและสาเหตุของผลข้างเคียง การกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างผลข้างเคียงและสาเหตุของผลข้างเคียงนั้น
การระบุข้อมูลเชิงเวลาช่วยในการสร้างลำดับเหตุการณ์ในเส้นทางการรักษาของผู้ป่วย โดยให้ข้อมูลอ้างอิงและบริบทเกี่ยวกับวันที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์เฉพาะ ต่อไปนี้คือข้อมูลเชิงวันที่ – วันที่วินิจฉัยโรค วันที่ทำการรักษา วันที่เริ่มใช้ยา วันที่สิ้นสุดการใช้ยา วันที่เริ่มฉายรังสี วันที่สิ้นสุดการฉายรังสี วันที่เข้ารับการรักษา วันที่ออกจากโรงพยาบาล วันที่ปรึกษาแพทย์ วันที่บันทึกทางการแพทย์ วันที่เริ่มมีอาการ
กระบวนการจัดระเบียบ ติดป้าย และจัดหมวดหมู่ส่วนต่างๆ หรือส่วนต่างๆ ของเอกสาร รูปภาพ หรือข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการดูแลสุขภาพอย่างเป็นระบบ เช่น การใส่คำอธิบายประกอบในส่วนที่เกี่ยวข้องจากเอกสาร และการจำแนกส่วนต่างๆ ออกเป็นประเภทต่างๆ
คำอธิบายประกอบของรหัส ICD-10-CM และ CPT 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
ยาและคุณลักษณะของยาได้รับการบันทึกไว้ในเวชระเบียนเกือบทุกรายการ ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของโดเมนทางคลินิก เราสามารถระบุและอธิบายคุณลักษณะต่างๆ ของยาตามหลักเกณฑ์
ข้อมูลห้องปฏิบัติการส่วนใหญ่จะมาพร้อมกับคุณลักษณะในเวชระเบียน เราสามารถระบุและอธิบายคุณลักษณะต่างๆ ของข้อมูลในห้องปฏิบัติการตามหลักเกณฑ์
การวัดร่างกายส่วนใหญ่จะมาพร้อมกับคุณลักษณะในเวชระเบียน ส่วนใหญ่ประกอบด้วยสัญญาณชีพ เราสามารถระบุและอธิบายคุณลักษณะต่างๆ ของการวัดขนาดร่างกายได้
นอกจากการระบุหน่วยงานและความสัมพันธ์ทางคลินิกแล้ว เรายังสามารถกำหนดสถานะ การปฏิเสธ และหัวเรื่องของหน่วยงานทางคลินิกได้อีกด้วย
คำอธิบายประกอบการประกันภัยทางคลินิก
ขั้นตอนการอนุญาตก่อนหน้านี้เป็นกุญแจสำคัญในการเชื่อมโยงผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพ ผู้ชำระเงิน และทำให้แน่ใจว่าการรักษาเป็นไปตามแนวทาง การใส่คำอธิบายประกอบเวชระเบียนช่วยเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการนี้ โดยจับคู่เอกสารกับคำถามในขณะที่ปฏิบัติตามมาตรฐาน และปรับปรุงขั้นตอนการทำงานของลูกค้า
ปัญหา:การบันทึกข้อมูลทางการแพทย์จำนวน 6,000 กรณี ต้องทำภายในกรอบเวลาที่กำหนดอย่างเคร่งครัดและแม่นยำ เนื่องจากข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพมีความละเอียดอ่อน การปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติทางคลินิกและข้อบังคับด้านความเป็นส่วนตัว เช่น HIPAA อย่างเคร่งครัดเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้มั่นใจในคุณภาพของการบันทึกข้อมูลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการวินิจฉัยทางคลินิก เพื่อรักษาความสมบูรณ์ของชุดข้อมูลและตอบสนองข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ
วิธีแก้ปัญหา: เราได้ทำการระบุข้อมูลทางการแพทย์กว่า 6,000 กรณี โดยเชื่อมโยงเอกสารทางการแพทย์กับแบบสอบถามทางคลินิก ซึ่งจำเป็นต้องเชื่อมโยงหลักฐานกับคำตอบอย่างพิถีพิถัน ในขณะเดียวกันก็ต้องปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติทางคลินิกด้วย ความท้าทายที่สำคัญที่พบคือ กำหนดเวลาที่จำกัดสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และการรับมือกับมาตรฐานทางคลินิกที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา
ทีมงานที่ทุ่มเทและฝึกฝน:
มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพของกระบวนการสูงสุดด้วย:
แพลตฟอร์มที่ได้รับสิทธิบัตรให้ประโยชน์:
ข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพที่น่าเชื่อถือ—ได้มาอย่างมีจริยธรรม ปิดบังข้อมูลส่วนบุคคลอย่างปลอดภัย และส่งมอบด้วยคุณภาพระดับผู้เชี่ยวชาญในวงกว้าง
ตั้งแต่การจัดหาและการอนุญาต ไปจนถึงการปกปิดข้อมูลส่วนบุคคลและการติดฉลาก—เราคือพันธมิตรเดียวตลอดวงจรชีวิตข้อมูล AI ในด้านการดูแลสุขภาพ
การสนับสนุนจากผู้เชี่ยวชาญด้านข้อความทางการแพทย์, บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR), เสียงทางการแพทย์, ภาพทางการแพทย์ และชุดข้อมูลหลายรูปแบบ
ผู้เชี่ยวชาญที่ได้รับการฝึกอบรมด้านการดูแลสุขภาพ ไม่ใช่แรงงานทั่วไปที่ทำงานจากกลุ่มคนจำนวนมาก
การเก็บรวบรวมข้อมูลโดยอาศัยความยินยอม พร้อมแหล่งที่มาของข้อมูลที่ชัดเจนและตรวจสอบได้
มีมาตรการรักษาความปลอดภัยที่เข้มงวดเพื่อปกป้องข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพที่ละเอียดอ่อนตลอดกระบวนการทำงาน
การตรวจสอบคุณภาพหลายระดับและการตรวจสอบโดยมนุษย์เพื่อสร้างชุดข้อมูลที่สม่ำเสมอและแม่นยำ
ได้รับความไว้วางใจในการส่งมอบชุดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพขนาดใหญ่และซับซ้อนสำหรับโปรแกรม AI ระดับองค์กร
หลักเกณฑ์คุ้มครองความปลอดภัยของ HIPAA, การตัดสินโดยผู้เชี่ยวชาญ และการออกแบบเพื่อปกปิดข้อมูลส่วนบุคคลให้สอดคล้องกับ GDPR
การระบุเอนทิตีที่มีชื่อ (Named Entity Recognition หรือ NER) คือการระบุและจำแนกประเภทของเอนทิตี เช่น บุคคล องค์กร และสถานที่ ภายในข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง
อนุญาตให้ใช้ชุดข้อมูลทางการแพทย์ที่พร้อมปฏิบัติตามข้อกำหนด HIPAA ใน 31 สาขาเฉพาะทาง ได้แก่ คำสั่งแพทย์ บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ และบันทึกทางการแพทย์ที่ถอดความแล้ว ตัวอย่างสามารถขอได้
ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) และแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ต้องการข้อมูลฝึกฝนคุณภาพสูงจำนวนมหาศาลเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่ถูกต้อง น่าเชื่อถือ และสอดคล้องกับบริบท
มอบอำนาจให้ทีมสร้างผลิตภัณฑ์ AI ชั้นนำระดับโลก
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
