श्याप अब युबिक्विटी इकोसिस्टमको हिस्सा हो: उही टोली - अब ग्राहकहरूलाई ठूलो मात्रामा सहयोग गर्न विस्तारित स्रोतहरूद्वारा समर्थित।
|
संस्था निकासी र पहिचान संग असंरचित डाटा मा जटिल जानकारी अनलक गर्नुहोस्
विश्वको अग्रणी एआई उत्पादनहरु को निर्माण टीमहरु लाई सशक्त बनाउन।
पत्ता नलागेका अन्तर्दृष्टिहरू उजागर गर्न असंरचित, जटिल चिकित्सा डेटाको विश्लेषण गर्ने माग बढ्दो छ। चिकित्सा डेटा एनोटेसन उद्धारमा आउँछ।
स्वास्थ्य सेवा उद्योगले एआई र मेसिन लर्निङ अनुप्रयोगहरूलाई शक्ति प्रदान गर्न सटीक डेटा एनोटेसनमा धेरै निर्भर गर्दछ, जसले गर्दा निदान र उपचारमा प्रगति हुन्छ।
स्वास्थ्य सेवा क्षेत्रमा ८०% डेटा असंरचित छ, जसले गर्दा यो पहुँचयोग्य छैन। डेटा पहुँच गर्न महत्त्वपूर्ण म्यानुअल हस्तक्षेप आवश्यक पर्दछ, जसले प्रयोगयोग्य डेटाको मात्रा सीमित गर्दछ। चिकित्सा क्षेत्रमा पाठ बुझ्न यसको सम्भावना अनलक गर्न यसको शब्दावलीको गहिरो बुझाइ आवश्यक पर्दछ। Shaip ले तपाईंलाई एआई इन्जिनहरूलाई स्तरमा सुधार गर्न स्वास्थ्य सेवा डेटा एनोटेट गर्न विशेषज्ञता प्रदान गर्दछ। उन्नत स्वास्थ्य सेवा समाधानहरू सक्षम पार्न र स्वास्थ्य सेवा एआई प्रविधिको विकासलाई समर्थन गर्न मेडिकल डेटा एनोटेसनले महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ।
भण्डारण क्षमताको विश्वव्यापी स्थापित आधार पुग्नेछ Z 11.7 zettabytes in 2023
80% विश्वभरका डाटाको संरचना अप्रचलित र अप्रयुक्त बनाइएको छ।
हामी मेसिन लर्निङ एल्गोरिदममा प्रयोगको लागि मेडिकल टेक्स्टहरूको एनोटेसन सहित मेडिकल डेटा एनोटेसन सेवाहरू प्रदान गर्दछौं, जसले संस्थाहरूलाई असंरचित मेडिकल डेटा, जस्तै, चिकित्सक नोटहरू, EHR प्रवेश/डिस्चार्ज सारांशहरू, प्याथोलोजी रिपोर्टहरू, आदिमा महत्वपूर्ण जानकारी निकाल्न मद्दत गर्दछ, जसले मेसिनहरूलाई दिइएको पाठ वा छविमा उपस्थित क्लिनिकल संस्थाहरू पहिचान गर्न मद्दत गर्दछ। हाम्रा प्रमाणित डोमेन विशेषज्ञहरूले तपाईंलाई डोमेन-विशिष्ट अन्तर्दृष्टिहरू प्रदान गर्न मद्दत गर्न सक्छन् - जस्तै, लक्षणहरू, रोग, एलर्जी, र औषधि, हेरचाहको लागि अन्तर्दृष्टिहरू ड्राइभ गर्न मद्दत गर्न।
हामी स्वामित्वको मेडिकल NER API हरू (पूर्व-प्रशिक्षित NLP मोडेलहरू) पनि प्रस्ताव गर्दछौं, जसले पाठ कागजातमा प्रस्तुत नामित संस्थाहरूलाई स्वत: पहिचान र वर्गीकरण गर्न सक्छ। मेडिकल NER API हरू 20M+ सम्बन्धहरू र 1.7M+ क्लिनिकल अवधारणाहरू सहित, स्वामित्व ज्ञान ग्राफको लाभ उठाउँछन्।
डाटा इजाजतपत्र, र सङ्कलनबाट, डाटा एनोटेसन सम्म, Shaip ले तपाईंलाई कभर गरेको छ।
रेडियोग्राफी, अल्ट्रासाउन्ड, म्यामोग्राफी, सीटी स्क्यान, एमआरआई, र फोटोन उत्सर्जन टोमोग्राफी सहित मेडिकल छविहरू, भिडियोहरू, र पाठहरूको एनोटेसन र तयारी।
प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) को लागि औषधि र अन्य स्वास्थ्य सेवा प्रयोगका केसहरू, जसमा चिकित्सा पाठ वर्गीकरण, नामित संस्था पहिचान, पाठ विश्लेषण, र चिकित्सा पाठहरूमा निदान र विसंगति पत्ता लगाउनको लागि प्रशिक्षण मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू समावेश छन्।
हाम्रो मेडिकल एनोटेसन सेवाहरूले स्वास्थ्य सेवामा एआई शुद्धतालाई सशक्त बनाउँछन्। हामी एआई मोडेलहरूलाई तालिम दिन हाम्रो विशेषज्ञता प्रयोग गरेर मेडिकल छविहरू, पाठहरू र अडियोलाई सावधानीपूर्वक लेबल गर्छौं। चिकित्सा विशेषज्ञहरू र स्वास्थ्य सेवा पेशेवरहरू सहितको हाम्रो विशेषज्ञ टोलीले क्लिनिकल शुद्धता र अनुपालन सुनिश्चित गर्न एनोटेसन प्रक्रियाको निरीक्षण र प्रमाणीकरण गर्दछ। यी मोडेलहरूले निदान, उपचार योजना, र बिरामी हेरचाहमा सुधार गर्दछ। उन्नत चिकित्सा प्रविधि अनुप्रयोगहरूको लागि उच्च-गुणस्तर, भरपर्दो डेटा सुनिश्चित गर्नुहोस्। हामी चिकित्सा डेटा एनोटेसनमा कडा गुणस्तर र अनुपालन मापदण्डहरू पूरा गर्न आवश्यक पर्ने महत्त्वपूर्ण प्रयास बुझ्छौं। तपाईंको एआईको चिकित्सा दक्षता बढाउन हामीलाई विश्वास गर्नुहोस्।
एक्स-रे, सीटी स्क्यान, र एमआरआईबाट भिजुअल डेटा एनोटेट गरेर मेडिकल एआईलाई बढाउनुहोस्। मेडिकल इमेज एनोटेसन र इमेजिङ एनोटेसन विशेष प्रक्रियाहरू हुन् जसमा स्वास्थ्य सेवा एआई प्रणालीहरूको लागि उच्च-गुणस्तरको डेटासेटहरू सिर्जना गर्न जटिल मेडिकल छविहरूको विशेषज्ञ-संचालित लेबलिंग समावेश हुन्छ।
प्रमुख एनोटेसन कार्यहरूमा छवि वर्गीकरण (छविहरूमा लेबल तोक्ने), वस्तु पत्ता लगाउने (ट्युमर जस्ता वस्तुहरू पहिचान गर्ने र पत्ता लगाउने), छवि विभाजन (छविहरूलाई अर्थपूर्ण खण्डहरूमा विभाजन गर्ने), र चिकित्सा छविहरूको सटीक र विस्तृत एनोटेसनको लागि विभाजन मास्क र बाउन्डिङ बक्सको प्रयोग समावेश छ।
मेडिकल फुटेजमा वर्गीकरण र विभाजनको साथ एआई सिकाइलाई तिखार्नुहोस्। सुधारिएको स्वास्थ्य सेवा वितरण र निदानको लागि आफ्नो सर्जिकल एआई र बिरामी अनुगमनमा सुधार गर्नुहोस्। एनोटेटेड मेडिकल भिडियोहरू क्लिनिकल अनुप्रयोगहरूको लागि आवश्यक छन्, बिरामी हेरचाहमा वास्तविक-विश्व प्रयोगलाई समर्थन गर्दै।
दक्ष मेडिकल एनोटेटरहरू र डेटा एनोटेटरहरूद्वारा तयार पारिएको विशेषज्ञ एनोटेटेड टेक्स्ट डेटाको साथ मेडिकल एआई विकासलाई सुव्यवस्थित गर्नुहोस्। हस्तलिखित नोटहरूदेखि बीमा रिपोर्टहरूसम्म, विशाल टेक्स्ट भोल्युमहरू द्रुत रूपमा पार्स र समृद्ध गर्नुहोस्। स्वास्थ्य सेवा प्रगतिहरूको लागि सही र कार्ययोग्य अन्तर्दृष्टि सुनिश्चित गर्नुहोस्।
विभिन्न चिकित्सा केन्द्रहरूबाट सङ्कलन गरिएको डेटा प्रयोग गरेर एआई मेडिकल कोडिङको साथ विश्वव्यापी कोडहरूमा रूपान्तरण गरेर चिकित्सा कागजातहरूलाई सुव्यवस्थित गर्नुहोस्। मेडिकल रेकर्ड कोडिङमा अत्याधुनिक एआई सहायताको साथ शुद्धता सुनिश्चित गर्नुहोस्, बिलिङ दक्षता बढाउनुहोस्, र निर्बाध स्वास्थ्य सेवा वितरणलाई समर्थन गर्नुहोस्।
एनोटेसन प्रक्रियामा संलग्न चिकित्सा पेशेवरहरूसँग मिलेर मेडिकल अडियो डेटालाई सही रूपमा एनोटेट र लेबल गर्न NLP विशेषज्ञताको लाभ उठाउनुहोस्। निर्बाध क्लिनिकल अपरेशनहरूको लागि आवाज-सहायता प्रणालीहरू सिर्जना गर्नुहोस् र विभिन्न आवाज-सक्रिय स्वास्थ्य सेवा उत्पादनहरूमा AI लाई एकीकृत गर्नुहोस्। विशेषज्ञ अडियो डेटा क्युरेसनको साथ निदान परिशुद्धता बढाउनुहोस्।
मेडिकल डेटा एनोटेसनमा, लेबलिङ प्रक्रियाले प्रायः विशेष एनोटेसन उपकरणहरू प्रयोग गर्दछ, जसमा आधारभूत छवि एनोटेसन कार्यहरूको लागि DICOM दर्शकहरू समावेश छन्। DICOM दर्शकहरू सामान्यतया रेडियोलोजिस्टहरू द्वारा नियमित कामको लागि प्रयोग गरिन्छ, उन्नत एनोटेसन उपकरणहरू सही र कुशल लेबलिङको लागि आवश्यक छन्, विशेष गरी मेसिन लर्निङ र गहिरो सिकाइ अनुप्रयोगहरूको लागि डेटा तयार गर्दा। एनोटेसन प्रक्रिया सामान्यतया ग्राहकको आवश्यकता अनुसार फरक हुन्छ तर यसमा मुख्य रूपमा समावेश छ:
चरण 1: प्राविधिक डोमेन विशेषज्ञता (स्कोप र एनोटेसन दिशानिर्देशहरू बुझ्नुहोस्)
चरण 2: परियोजनाको लागि उपयुक्त स्रोतहरू प्रशिक्षण
चरण 3: प्रतिक्रिया चक्र र एनोटेट कागजातहरूको QA
उन्नत एआई र एमएल एल्गोरिदमहरूले विभिन्न चिकित्सा प्रक्रियाहरू प्रयोग गरेर स्वास्थ्य सेवालाई रूपान्तरण गरिरहेका छन्। एनोटेटेड डेटाले चिकित्सा अनुप्रयोगहरूमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ, निदान, रोग पहिचान, र विसंगति पत्ता लगाउनको लागि सही स्वास्थ्य सेवा एआई मोडेलहरू विकास र प्रशिक्षणमा स्वास्थ्य सेवा संस्थाहरूलाई समर्थन गर्दछ। यी अत्याधुनिक प्रविधिहरूले स्वास्थ्य सेवा स्वचालनलाई सक्षम बनाउँछन्, जसले गर्दा दक्षता, परिशुद्धता र बिरामी हेरचाह बढ्छ। तिनीहरूको सम्भावित प्रभावलाई राम्रोसँग बुझ्नको लागि, निम्न प्रयोगका केसहरू अन्वेषण गरौं:
हाम्रो रेडियोलोजी छवि एनोटेसन सेवाले एआई निदानलाई तिखार्छ र विशेषज्ञताको थप तह समावेश गर्दछ। प्रत्येक एक्स-रे, एमआरआई, र सीटी स्क्यानलाई विषयवस्तु विशेषज्ञद्वारा सावधानीपूर्वक लेबल र समीक्षा गरिन्छ। यी एनोटेटेड छविहरूले रेडियोलोजी निदानको लागि मेसिन लर्निङ मोडेलहरू र एमएल मोडेलहरूलाई तालिम दिन प्रशिक्षण डेटाको रूपमा काम गर्छन्। स्पट असामान्यताहरू र रोगहरूलाई प्रशिक्षण र समीक्षा गर्ने यो अतिरिक्त चरण।
हाम्रो कार्डियोलोजी-केन्द्रित छवि एनोटेशनले एआई निदानलाई तीखा बनाउँछ। हामी कार्डियोलोजी विशेषज्ञहरू ल्याउँछौं जसले जटिल हृदय-सम्बन्धित छविहरूलाई लेबल गर्छ र हाम्रा एआई मोडेलहरूलाई तालिम दिन्छ। हामीले ग्राहकहरूलाई डेटा पठाउनु अघि, यी विशेषज्ञहरूले शीर्ष-निशान शुद्धता सुनिश्चित गर्न प्रत्येक छविको समीक्षा गर्छन्। यस प्रक्रियाले AI लाई हृदयको अवस्था अझ सटीक रूपमा पत्ता लगाउन सक्षम बनाउँछ।
दन्तचिकित्सामा हाम्रो छवि एनोटेसन सेवाले एआई निदान उपकरणहरू बढाउन विभिन्न चिकित्सा अवस्थाहरू पहिचान गर्नमा केन्द्रित हुँदै दन्त इमेजरीलाई लेबल गर्दछ। दाँत क्षय, पङ्क्तिबद्धता समस्याहरू, र अन्य दन्त अवस्थाहरू सही रूपमा पहिचान गरेर, हाम्रा SMEs ले बिरामीको नतिजा सुधार गर्न र सटीक उपचार योजना र प्रारम्भिक पहिचानमा दन्त चिकित्सकहरूलाई सहयोग गर्न एआईलाई सशक्त बनाउँछ।
मेडिकल रेकर्डमा ठूलो मात्रामा मेडिकल डाटा र ज्ञान उपलब्ध हुन्छ मुख्यतया असंरचित ढाँचामा। मेडिकल इकाई एनोटेसनले हामीलाई असंरचित डेटालाई संरचित ढाँचामा रूपान्तरण गर्न सक्षम बनाउँछ।
2.1 चिकित्सा विशेषताहरू
औषधिहरू र तिनीहरूका विशेषताहरू लगभग हरेक मेडिकल रेकर्डमा दस्तावेज हुन्छन्, जुन क्लिनिकल डोमेनको महत्त्वपूर्ण भाग हो। हामी दिशानिर्देशहरू अनुसार औषधिहरूको विभिन्न विशेषताहरू पहिचान र एनोटेट गर्न सक्छौं।
२.२ ल्याब डाटा विशेषताहरू
ल्याब डाटा प्रायः मेडिकल रेकर्डमा तिनीहरूको विशेषताहरूसँग हुन्छ। हामी दिशानिर्देशहरू अनुसार प्रयोगशाला डाटाका विभिन्न विशेषताहरू पहिचान र एनोटेट गर्न सक्छौं।
2.3 शारीरिक मापन विशेषताहरू
शारीरिक मापन प्रायः मेडिकल रेकर्डमा तिनीहरूको विशेषताहरूसँग हुन्छ। यो प्रायः महत्त्वपूर्ण संकेतहरू समावेश गर्दछ। हामी शरीर मापन को विभिन्न विशेषताहरु को पहिचान र एनोटेट गर्न सक्छौं।
जेनेरिक मेडिकल NER एनोटेसनको साथसाथै, हामी ओन्कोलोजी, रेडियोलोजी, आदि जस्ता डोमेन विशिष्ट एनोटेसनहरूमा पनि काम गर्न सक्छौं। यहाँ एनोटेट गर्न सकिने ओन्कोलोजी विशिष्ट NER संस्थाहरू छन् - क्यान्सर समस्या, हिस्टोलोजी, क्यान्सर चरण, TNM चरण, क्यान्सर ग्रेड, आयाम, क्लिनिकल स्थिति, ट्यूमर मार्कर परीक्षण, क्यान्सर औषधि, क्यान्सर शल्यक्रिया, विकिरण, अध्ययन गरिएको जीन, भिन्नता कोड, शरीर साइट।
प्रमुख क्लिनिकल संस्थाहरू र सम्बन्धहरू पहिचान र एनोटेट गर्नको साथमा, हामी निश्चित औषधि वा प्रक्रियाहरूको प्रतिकूल प्रभावहरू पनि एनोटेट गर्न सक्छौं। दायरा निम्नानुसार छ: लेबलिंग प्रतिकूल प्रभावहरू र तिनीहरूको कारक एजेन्टहरू। प्रतिकूल प्रभाव र प्रभावको कारण बीचको सम्बन्ध निर्दिष्ट गर्दै।
क्लिनिकल निकायहरू पहिचान र एनोटेट गरेपछि, हामी संस्थाहरू बीच सान्दर्भिक सम्बन्ध पनि तोक्छौं। सम्बन्ध दुई वा बढी अवधारणाहरू बीच अवस्थित हुन सक्छ।
क्लिनिकल निकायहरू र सम्बन्धहरू पहिचान गर्नको साथसाथै, हामी क्लिनिकल संस्थाहरूको स्थिति, नकारात्मकता र विषय पनि तोक्न सक्छौं।
मेडिकल रेकर्डबाट अस्थायी संस्थाहरू एनोटेट गर्दै, बिरामीको यात्राको समयरेखा निर्माण गर्न मद्दत गर्दछ। यसले निर्दिष्ट घटनासँग सम्बन्धित मितिको सन्दर्भ र सन्दर्भ प्रदान गर्दछ। यहाँ मिति निकायहरू छन् - निदान मिति, प्रक्रिया मिति, औषधि सुरु मिति, औषधि अन्त्य मिति, विकिरण सुरु मिति, विकिरण समाप्ति मिति, भर्ना मिति, डिस्चार्ज मिति, परामर्श मिति, नोट मिति, सुरु।
यसले विभिन्न खण्डहरू वा स्वास्थ्य सेवा-सम्बन्धित कागजातहरू, छविहरू, वा डेटाका भागहरूलाई व्यवस्थित रूपमा व्यवस्थित गर्ने, लेबल गर्ने र वर्गीकरण गर्ने प्रक्रियालाई बुझाउँछ, जस्तै, कागजातबाट सम्बन्धित खण्डहरूको एनोटेसन र खण्डहरूलाई तिनीहरूको प्रकारमा वर्गीकरण गर्ने। यसले संरचित र सजीलो पहुँचयोग्य जानकारी सिर्जना गर्न मद्दत गर्दछ, जुन क्लिनिकल निर्णय समर्थन, चिकित्सा अनुसन्धान, र स्वास्थ्य सेवा डेटा विश्लेषण जस्ता विभिन्न उद्देश्यका लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ।
दिशानिर्देशहरू अनुसार ICD-10-CM र CPT कोडहरूको एनोटेसन। प्रत्येक लेबल गरिएको मेडिकल कोडको लागि, प्रमाण (टेक्स्ट स्निपेटहरू) जसले लेबलिङ निर्णयलाई पुष्टि गर्दछ कोडसँगै एनोटेट गरिनेछ।
दिशानिर्देशहरू अनुसार RXNORM कोडहरूको एनोटेसन। प्रत्येक लेबल गरिएको मेडिकल कोडको लागि, लेबलिङ निर्णयलाई प्रमाणित गर्ने प्रमाण (पाठ स्निपेटहरू) पनि कोडसँगै एनोटेट गरिनेछ।
दिशानिर्देशहरू अनुसार SNOMED कोडहरूको एनोटेसन। प्रत्येक लेबल गरिएको मेडिकल कोडको लागि, प्रमाण (टेक्स्ट स्निपेटहरू) जसले लेबलिङ निर्णयलाई पुष्टि गर्दछ कोडसँगै एनोटेट गरिनेछ।
दिशानिर्देशहरू अनुसार UMLS कोडहरूको एनोटेसन। प्रत्येक लेबल गरिएको मेडिकल कोडको लागि, प्रमाण (टेक्स्ट स्निपेटहरू) जसले लेबलिङ निर्णयलाई पुष्टि गर्दछ कोडसँगै एनोटेट गरिनेछ।
हाम्रो छवि एनोटेसन सेवाले विस्तृत शारीरिक संरचनाहरूमा गहिरो ध्यान केन्द्रित गरेर AI प्रशिक्षणको लागि सटीक लेबलिङको लागि CT स्क्यानमा विशेषज्ञता दिन्छ। विषयवस्तु विशेषज्ञहरूले समीक्षा मात्र गर्दैनन् तर शीर्ष-निशान सटीकताको लागि प्रत्येक छविमा तालिम पनि दिन्छन्। यो सावधानीपूर्वक प्रक्रियाले निदान उपकरणहरूको विकासमा मद्दत गर्दछ।
हाम्रो एमआरआई छवि एनोटेशन सेवाले एआई डायग्नोस्टिक्स फाइन-ट्यून गर्दछ। हाम्रा विषयवस्तु विशेषज्ञहरूले प्रशिक्षित गर्छन् र डेलिभरी अघि प्रत्येक स्क्यानलाई अत्यन्त सटीकताका लागि समीक्षा गर्छन्। हामी एआई मोडेल प्रशिक्षण बढाउन एमआरआई स्क्यानलाई सही रूपमा लेबल गर्छौं। यो प्रक्रियाले तिनीहरूलाई विसंगतिहरू र संरचनाहरू पत्ता लगाउन मद्दत गर्दछ। हाम्रा सेवाहरूसँग चिकित्सा मूल्याङ्कन र उपचार योजनाहरूमा शुद्धता बढाउनुहोस्।
एक्स-रे छवि एनोटेशनले एआई निदानलाई तीखा बनाउँछ। हाम्रा विज्ञहरूले भंग र असामान्यताहरूलाई सही रूपमा पिनपोइन्ट गरेर प्रत्येक छविलाई सावधानीपूर्वक लेबल गर्छन्। तिनीहरूले ग्राहक डेलिभरी अघि शीर्ष सटीकताको लागि यी लेबलहरूलाई तालिम र समीक्षा पनि गर्छन्। तपाईंको एआई परिष्कृत गर्न र राम्रो मेडिकल इमेजिङ विश्लेषण प्राप्त गर्न हामीलाई विश्वास गर्नुहोस्।
क्लिनिकल बीमा एनोटेसन
पूर्व प्राधिकरण प्रक्रिया स्वास्थ्य सेवा प्रदायकहरू, भुक्तानीकर्ताहरूलाई जडान गर्न र उपचारहरूले दिशानिर्देशहरू पालना गरेको सुनिश्चित गर्न महत्त्वपूर्ण छ। मेडिकल रेकर्डहरू एनोटिङले यस प्रक्रियालाई अनुकूलन गर्न मद्दत गर्यो। यसले मापदण्डहरू पालना गर्दा, ग्राहकको कार्यप्रवाह सुधार गर्दै प्रश्नहरूसँग कागजातहरू मेल खायो।
समस्या: स्वास्थ्य सेवा डेटा संवेदनशीलतालाई ध्यानमा राख्दै, ६,००० मेडिकल केसहरूको एनोटेसन कडा समयसीमा भित्र सही रूपमा गर्नुपर्यो। गुणस्तरीय एनोटेसन र अनुपालन सुनिश्चित गर्न अद्यावधिक क्लिनिकल दिशानिर्देशहरू र HIPAA जस्ता गोपनीयता नियमहरूको कडा पालना आवश्यक थियो, जुन डेटासेट अखण्डता कायम राख्न र नियामक आवश्यकताहरू पूरा गर्न क्लिनिकल निदानको लागि विशेष गरी महत्त्वपूर्ण छ।
समाधान: हामीले 6,000 भन्दा बढी मेडिकल केसहरू एनोटेट गरेका छौं, चिकित्सा कागजातहरूलाई क्लिनिकल प्रश्नावलीहरूसँग सम्बन्धित। यसले क्लिनिकल दिशानिर्देशहरूको पालना गर्दा प्रतिक्रियाहरूमा सावधानीपूर्वक प्रमाणहरू जोड्न आवश्यक छ। सम्बोधन गरिएका मुख्य चुनौतीहरू ठूलो डेटासेटको लागि कडा समयसीमा र निरन्तर विकसित क्लिनिकल स्तरहरूसँग व्यवहार गर्ने थिए।
समर्पित र प्रशिक्षित टोलीहरू:
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता सुनिश्चित गरिएको छ:
पेटेन्ट प्लेटफर्मले फाइदाहरू प्रदान गर्दछ:
यो अनुमान गरिएको छ कि डेटा वैज्ञानिकहरूले आफ्नो समयको 80% भन्दा बढी डेटा तयारीमा खर्च गर्छन्। आउटसोर्सिङको साथ, तपाइँको टोलीले हामीलाई नामित इकाई पहिचान डेटासेटहरू सङ्कलन गर्ने कठिन भाग छोडेर बलियो एल्गोरिदमको विकासमा ध्यान केन्द्रित गर्न सक्छ।
एक औसत ML मोडेलले नामित डेटासेटहरूको ठूलो भाग सङ्कलन र ट्याग गर्न आवश्यक पर्दछ, जसले कम्पनीहरूलाई अन्य टोलीहरूबाट स्रोतहरू तान्न आवश्यक पर्दछ। हामी जस्ता साझेदारहरूसँग, हामी डोमेन विशेषज्ञहरू प्रस्ताव गर्छौं जुन तपाईंको व्यवसाय बढ्दै जाँदा सजिलै मापन गर्न सकिन्छ।
समर्पित डोमेन विशेषज्ञहरू, जसले डे-इन र डे-आउट एनोटेट गर्नेछन् - कुनै पनि दिन - टोलीको तुलनामा उत्कृष्ट काम गर्नेछन्, जुन उनीहरूको व्यस्त तालिकामा एनोटेसन कार्यहरू समायोजन गर्न आवश्यक छ। भन्न आवश्यक छैन, यसले राम्रो आउटपुटमा परिणाम दिन्छ।
हाम्रो प्रमाणित डेटा गुणस्तर आश्वासन प्रक्रिया, प्रविधि प्रमाणीकरण, र QA का धेरै चरणहरूले हामीलाई उत्कृष्ट-इन-क्लास गुणस्तर प्रदान गर्न मद्दत गर्दछ जुन प्रायः अपेक्षाहरू भन्दा बढी हुन्छ।
हामी गोपनीयता सुनिश्चित गर्न हाम्रो ग्राहकहरु संग काम गर्दा गोपनीयता संग डाटा सुरक्षा को उच्चतम स्तर कायम गर्न को लागी प्रमाणित छ।
दक्ष कामदारहरूको क्युरेटिङ, तालिम र प्रबन्धन टोलीहरूमा विशेषज्ञहरूको रूपमा, हामी परियोजनाहरू बजेट भित्र डेलिभर भएको सुनिश्चित गर्न सक्छौं।
उच्च नेटवर्क अप-टाइम र डाटा, सेवाहरू र समाधानहरूको समयमै डेलिभरी।
तटवर्ती र अपतटीय स्रोतहरूको पोखरीको साथ, हामी विभिन्न प्रयोगका केसहरूको लागि आवश्यक रूपमा टोलीहरू निर्माण र मापन गर्न सक्छौं।
६ सिग्मा ब्ल्याक बेल्टद्वारा डिजाइन गरिएको विश्वव्यापी कार्यबल, बलियो प्लेटफर्म, र परिचालन प्रक्रियाहरूको संयोजनको साथ, Shaip ले सबैभन्दा चुनौतीपूर्ण AI पहलहरू सुरु गर्न मद्दत गर्दछ।
नामित निकाय पहिचान (NER) ले तपाईंलाई उत्कृष्ट मेसिन लर्निङ र NLP मोडेलहरू विकास गर्न मद्दत गर्छ। NER प्रयोग-केसहरू, उदाहरणहरू, र यस सुपर-सूचनामूलक पोस्टमा धेरै कुराहरू सिक्नुहोस्।
गुणस्तर प्रशिक्षण स्वास्थ्य सेवा डेटासेटले एआई-आधारित मेडिकल मोडेलको नतिजा सुधार गर्दछ। तर कसरी सही स्वास्थ्य सेवा डाटा लेबलिङ सेवा प्रदायक चयन गर्ने?
डेटाले स्वास्थ्य सेवाको लागि आधारशिला राख्दै, हामीले यसको भूमिका, वास्तविक-विश्व कार्यान्वयन र चुनौतीहरू बुझ्न आवश्यक छ। जान्नको लागि पढ्नुहोस्…
हामी कसरी तपाइँको अद्वितीय AI/ML समाधानको लागि डेटासेट सङ्कलन र एनोटेट गर्न सक्छौं जान्नको लागि हामीलाई सम्पर्क गर्नुहोस्
मेडिकल डेटा एनोटेसन भनेको एआई मोडेलहरूलाई तालिम दिन मेडिकल टेक्स्ट, छवि, अडियो र भिडियो लेबल गर्ने प्रक्रिया हो। यो निदान, उपचार योजना, र बिरामी हेरचाह सुधार गर्ने सटीक एआई प्रणालीहरू विकास गर्न महत्त्वपूर्ण छ।
लेबल गरिएका डेटासेटहरू प्रदान गरेर, एआई मोडेलहरूले जटिल चिकित्सा डेटामा ढाँचाहरू पहिचान गर्न सिक्न सक्छन्, जस्तै एक्स-रेमा रोगहरू पहिचान गर्ने वा क्लिनिकल नोटहरूबाट प्रमुख जानकारी निकाल्ने। यसले स्वास्थ्य सेवामा एआई अनुप्रयोगहरूको परिशुद्धता र विश्वसनीयतामा सुधार गर्दछ।
मेडिकल डेटा एनोटेसनमा लेबलिङ क्लिनिकल नोटहरू, इलेक्ट्रोनिक स्वास्थ्य रेकर्डहरू (EHRs), एक्स-रे, MRIs, CT स्क्यानहरू, प्याथोलोजी रिपोर्टहरू, र चिकित्सकको श्रुतिलेख जस्ता अडियो डेटा समावेश छन्।
एनोटेटेड मेडिकल टेक्स्टले प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) मोडेलहरूलाई चिकित्सक नोटहरू वा डिस्चार्ज सारांशहरू जस्ता असंरचित डेटाबाट लक्षण, रोग, वा औषधिहरू जस्ता क्लिनिकल जानकारी निकाल्न र व्याख्या गर्न सक्षम बनाउँछ।
चिकित्सा डेटाको टिप्पणी गर्न असंरचित र जटिल जानकारी ह्यान्डल गर्न, क्लिनिकल शुद्धता सुनिश्चित गर्न र HIPAA जस्ता गोपनीयता नियमहरूको पालना गर्न आवश्यक छ। यसले चिकित्सा शब्दावली र क्षेत्र ज्ञानमा विशेषज्ञताको पनि माग गर्दछ।
एनोटेसन प्रदायकहरूले HIPAA अनुपालन जस्ता कडा डेटा सुरक्षा प्रोटोकलहरू पालना गर्छन् र संवेदनशील चिकित्सा जानकारी एनोटेट गर्दा बिरामीको गोपनीयता कायम राख्न पहिचान नभएको डेटा प्रयोग गर्छन्।
एनोटेटेड डेटासेटले एआई मोडेलहरूलाई मेडिकल छवि वा पाठमा रोग मार्करहरू पहिचान गर्न तालिम दिन्छ। उदाहरणका लागि, एआईले ओन्कोलोजीमा क्यान्सर चरणहरू पहिचान गर्न सक्छ वा कार्डियोलोजीमा मुटुको अवस्था पत्ता लगाउन सक्छ, प्रारम्भिक निदान र उपचार परिणामहरू सुधार गर्दै।
चिकित्सा डेटा लेबलिङमा उच्च शुद्धता सुनिश्चित गर्न मानव विशेषज्ञतासँगै मेडिकल इमेजिङका लागि DICOM दर्शकहरू जस्ता उन्नत एनोटेसन उपकरणहरू र डोमेन-विशिष्ट सफ्टवेयरहरू प्रयोग गरिन्छ।
ग्राहकको आवश्यकता अनुरूप सटीक र स्केलेबल मेडिकल डेटा एनोटेसन प्रदान गर्न शेपले डोमेन विशेषज्ञहरू, उन्नत एनोटेसन उपकरणहरू, र एक बलियो गुणस्तर आश्वासन प्रक्रियालाई संयोजन गर्दछ। तिनीहरू रेडियोलोजी, ओन्कोलोजी, कार्डियोलोजी, र अन्य स्वास्थ्य सेवा क्षेत्रहरूमा विशेषज्ञ छन्।
लागत डेटाको प्रकार, मात्रा र जटिलता, साथै आवश्यक विशेषज्ञताको स्तरमा निर्भर गर्दछ। Shaip ले विशिष्ट परियोजना आवश्यकताहरूको आधारमा अनुकूलित मूल्य निर्धारण प्रदान गर्दछ।
