คำอธิบายประกอบข้อมูลสำหรับ Healthcare AI
ปลดล็อกข้อมูลที่ซับซ้อนในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างด้วยการแยกและจดจำเอนทิตี
ลูกค้าที่แนะนำ
มอบอำนาจให้ทีมสร้างผลิตภัณฑ์ AI ชั้นนำระดับโลก
80% ของข้อมูลในโดเมนด้านการดูแลสุขภาพไม่มีโครงสร้าง ทำให้ไม่สามารถเข้าถึงได้ การเข้าถึงข้อมูลจำเป็นต้องมีการดำเนินการด้วยตนเองอย่างมาก ซึ่งจะจำกัดปริมาณข้อมูลที่ใช้งานได้ การทำความเข้าใจข้อความในโดเมนทางการแพทย์จำเป็นต้องมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับคำศัพท์เพื่อปลดล็อกศักยภาพ Shaip มอบความเชี่ยวชาญแก่คุณในการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลด้านสุขภาพเพื่อปรับปรุงเครื่องมือ AI ในวงกว้าง
IDC บริษัทวิเคราะห์:
ฐานความจุพื้นที่จัดเก็บที่ติดตั้งทั่วโลกจะถึง 11.7 เซตตะไบต์ in 2023
ไอบีเอ็ม การ์ตเนอร์ และไอดีซี:
ลด 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
บริการคำอธิบายประกอบทางการแพทย์
บริการคำอธิบายประกอบทางการแพทย์ของเราช่วยเพิ่มความแม่นยำของ AI ในการดูแลสุขภาพ เราติดป้ายกำกับรูปภาพ ข้อความ และเสียงทางการแพทย์อย่างพิถีพิถัน โดยใช้ความเชี่ยวชาญของเราในการฝึกโมเดล AI โมเดลเหล่านี้ปรับปรุงการวินิจฉัย การวางแผนการรักษา และการดูแลผู้ป่วย รับรองข้อมูลคุณภาพสูงและเชื่อถือได้สำหรับการใช้งานเทคโนโลยีทางการแพทย์ขั้นสูง วางใจให้เราพัฒนาความสามารถทางการแพทย์ของ AI ของคุณ
คำอธิบายประกอบรูปภาพ
ปรับปรุง AI ทางการแพทย์โดยการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลภาพจากรังสีเอกซ์ การสแกน CT และ MRI ตรวจสอบให้แน่ใจว่าโมเดล AI ทำงานได้ดีเยี่ยมในการวินิจฉัยและการรักษา ตามคำแนะนำของการติดป้ายกำกับข้อมูลของผู้เชี่ยวชาญ รับผลลัพธ์ของผู้ป่วยที่ดีขึ้นด้วยข้อมูลเชิงลึกด้านการถ่ายภาพที่เหนือกว่า
คำอธิบายประกอบวิดีโอ
พัฒนา AI ในการดูแลสุขภาพด้วยคำอธิบายประกอบวิดีโอโดยละเอียด ปรับปรุงการเรียนรู้ AI ด้วยการแบ่งประเภทและการแบ่งส่วนในฟุตเทจทางการแพทย์ ปรับปรุง AI การผ่าตัดและการติดตามผู้ป่วยเพื่อการส่งมอบและการวินิจฉัยด้านการดูแลสุขภาพที่ดีขึ้น
คำอธิบายประกอบข้อความ
ปรับปรุงการพัฒนา AI ทางการแพทย์ด้วยข้อมูลข้อความที่มีคำอธิบายประกอบอย่างเชี่ยวชาญ แยกวิเคราะห์และเพิ่มปริมาณข้อความจำนวนมากอย่างรวดเร็ว ตั้งแต่บันทึกที่เขียนด้วยลายมือไปจนถึงรายงานประกันภัย รับรองข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้องและนำไปปฏิบัติได้สำหรับความก้าวหน้าด้านการดูแลสุขภาพ
คำอธิบายประกอบเสียง
ใช้ประโยชน์จากความเชี่ยวชาญ NLP เพื่อใส่คำอธิบายประกอบและติดป้ายกำกับข้อมูลเสียงทางการแพทย์อย่างถูกต้อง ประดิษฐ์ระบบช่วยเหลือด้วยเสียงเพื่อการดำเนินงานทางคลินิกที่ราบรื่น และผสานรวม AI เข้ากับผลิตภัณฑ์ดูแลสุขภาพที่สั่งงานด้วยเสียงต่างๆ เพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัยด้วยการดูแลจัดการข้อมูลเสียงจากผู้เชี่ยวชาญ
การเข้ารหัสทางการแพทย์
ปรับปรุงเอกสารทางการแพทย์โดยแปลงเป็นรหัสสากลด้วยการเข้ารหัสทางการแพทย์ของ AI รับประกันความถูกต้อง เพิ่มประสิทธิภาพการเรียกเก็บเงิน และสนับสนุนการส่งมอบบริการดูแลสุขภาพที่ราบรื่นด้วยความช่วยเหลือ AI ที่ล้ำสมัยในการเขียนโค้ดเวชระเบียน
กระบวนการบันทึกย่อทางการแพทย์
กระบวนการเขียนคำอธิบายประกอบโดยทั่วไปจะแตกต่างกันไปตามความต้องการของลูกค้า แต่ส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับ:
เฟส 1: ความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคของโดเมน (ทำความเข้าใจเกี่ยวกับขอบเขตและแนวทางการทำหมายเหตุประกอบ)
เฟส 2: การฝึกอบรมทรัพยากรที่เหมาะสมสำหรับโครงการ
เฟส 3: รอบการตอบรับและ QA ของเอกสารที่มีคำอธิบายประกอบ
กรณีการใช้คำอธิบายประกอบทางการแพทย์
อัลกอริธึม AI และ ML ขั้นสูงกำลังเปลี่ยนแปลงการดูแลสุขภาพโดยใช้กระบวนการทางการแพทย์ต่างๆ เทคโนโลยีล้ำสมัยเหล่านี้ช่วยให้การดูแลสุขภาพเป็นระบบอัตโนมัติ ซึ่งนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และการดูแลผู้ป่วย เพื่อให้เข้าใจถึงผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นได้ดีขึ้น เรามาสำรวจกรณีการใช้งานต่อไปนี้:
รังสีวิทยา
บริการคำอธิบายประกอบภาพรังสีวิทยาของเราทำให้การวินิจฉัย AI คมชัดขึ้น และรวมถึงความเชี่ยวชาญเพิ่มเติมอีกชั้นหนึ่ง การสแกน X-ray, MRI และ CT แต่ละครั้งจะมีการติดป้ายกำกับและตรวจสอบอย่างพิถีพิถันโดยผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน ขั้นตอนพิเศษในการฝึกอบรมและการทบทวนนี้ช่วยเพิ่มความสามารถของ AI ในการตรวจจับความผิดปกติและโรคต่างๆ ช่วยเพิ่มความแม่นยำก่อนส่งมอบให้กับลูกค้าของเรา
โรคหัวใจและหลอดเลือด
คำอธิบายประกอบภาพที่เน้นด้านหทัยวิทยาของเราทำให้การวินิจฉัย AI คมชัดยิ่งขึ้น เรานำผู้เชี่ยวชาญด้านหทัยวิทยาที่ติดป้ายกำกับภาพที่ซับซ้อนเกี่ยวกับหัวใจและฝึกอบรมโมเดล AI ของเรา ก่อนที่เราส่งข้อมูลไปยังลูกค้า ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้จะตรวจสอบแต่ละภาพเพื่อให้แน่ใจว่ามีความถูกต้องแม่นยำสูงสุด กระบวนการนี้ช่วยให้ AI ตรวจจับสภาวะของหัวใจได้แม่นยำยิ่งขึ้น
การทำฟัน
บริการใส่คำอธิบายประกอบภาพของเราในฉลากทันตกรรม ภาพทางทันตกรรมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเครื่องมือวินิจฉัย AI ด้วยการระบุฟันผุ ปัญหาการเรียงตัวของฟัน และสภาพทันตกรรมอื่นๆ ที่แม่นยำ SME ของเราช่วยให้ AI ปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วยและสนับสนุนทันตแพทย์ในการวางแผนการรักษาที่แม่นยำและการตรวจหาตั้งแต่เนิ่นๆ
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
13. ซีทีสแกน
บริการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพของเราเชี่ยวชาญในการสแกน CT เพื่อการติดฉลากที่แม่นยำสำหรับการฝึกอบรม AI โดยเน้นไปที่โครงสร้างทางกายวิภาคโดยละเอียด ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะเรื่องไม่เพียงแต่ตรวจสอบเท่านั้น แต่ยังฝึกอบรมแต่ละภาพเพื่อความแม่นยำระดับสูงสุด กระบวนการที่พิถีพิถันนี้ช่วยในการพัฒนาเครื่องมือวินิจฉัย
14 MRI
บริการคำอธิบายประกอบภาพ MRI ของเราปรับแต่งการวินิจฉัย AI อย่างละเอียด ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านของเราฝึกอบรมและตรวจสอบการสแกนแต่ละครั้งเพื่อความแม่นยำสูงสุดก่อนส่งมอบ เราติดป้ายกำกับการสแกน MRI อย่างถูกต้องเพื่อปรับปรุงการฝึกโมเดล AI กระบวนการนี้ช่วยให้พวกเขาระบุความผิดปกติและโครงสร้างได้ เพิ่มความแม่นยำในการประเมินทางการแพทย์และแผนการรักษาด้วยบริการของเรา
15. เอ็กซ์เรย์
คำอธิบายประกอบภาพเอ็กซ์เรย์ทำให้การวินิจฉัย AI คมชัดขึ้น ผู้เชี่ยวชาญของเราติดป้ายกำกับแต่ละภาพด้วยความเอาใจใส่โดยระบุตำแหน่งกระดูกหักและความผิดปกติอย่างแม่นยำ พวกเขายังฝึกอบรมและตรวจสอบฉลากเหล่านี้เพื่อความถูกต้องสูงสุดก่อนส่งมอบให้กับลูกค้า วางใจให้เราปรับแต่ง AI ของคุณและรับการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ที่ดีขึ้น
เรื่องราวความสำเร็จ
คำอธิบายประกอบการประกันภัยทางคลินิก
ขั้นตอนการอนุญาตก่อนหน้านี้เป็นกุญแจสำคัญในการเชื่อมโยงผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพ ผู้ชำระเงิน และทำให้แน่ใจว่าการรักษาเป็นไปตามแนวทาง การใส่คำอธิบายประกอบเวชระเบียนช่วยเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการนี้ โดยจับคู่เอกสารกับคำถามในขณะที่ปฏิบัติตามมาตรฐาน และปรับปรุงขั้นตอนการทำงานของลูกค้า
ปัญหา: การใส่คำอธิบายประกอบกรณีทางการแพทย์ 6,000 กรณีจะต้องดำเนินการภายในระยะเวลาที่เข้มงวดอย่างแม่นยำ เนื่องจากมีความอ่อนไหวของข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพ การปฏิบัติตามหลักเกณฑ์ทางคลินิกที่อัปเดตและกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวอย่างเข้มงวด เช่น HIPAA เป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่าคำอธิบายประกอบและการปฏิบัติตามมีคุณภาพ
วิธีการแก้: เราใส่คำอธิบายประกอบกรณีทางการแพทย์มากกว่า 6,000 กรณี โดยเชื่อมโยงเอกสารทางการแพทย์กับแบบสอบถามทางคลินิก สิ่งนี้จำเป็นต้องเชื่อมโยงหลักฐานกับการตอบสนองอย่างพิถีพิถันในขณะที่ปฏิบัติตามหลักเกณฑ์ทางคลินิก ความท้าทายหลักที่ได้รับการจัดการคือกำหนดเวลาที่จำกัดสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และการจัดการกับมาตรฐานทางคลินิกที่มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง
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
ระบบปฏิบัติการ
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
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