Ufafanuzi wa Data kwa Huduma ya Afya AI
Fungua maelezo changamano katika data ambayo haijaundwa na uchimbaji na utambuzi wa huluki
Wateja Walioangaziwa
Kuwezesha timu kujenga bidhaa zinazoongoza ulimwenguni za AI.
80% ya data katika kikoa cha huduma ya afya haijaundwa, na kuifanya isiweze kufikiwa. Kufikia data kunahitaji uingiliaji mkubwa wa mwongozo, ambao unapunguza idadi ya data inayoweza kutumika. Kuelewa maandishi katika kikoa cha matibabu kunahitaji uelewa wa kina wa istilahi yake ili kufungua uwezo wake. Shaip hukupa utaalamu wa kufafanua data ya huduma ya afya ili kuboresha injini za AI kwa kiwango.
IDC, Kampuni ya Wachambuzi:
Msingi uliosakinishwa duniani kote wa uwezo wa kuhifadhi utafikia Zettabytes 11.7 in 2023
IBM, Gartner na IDC:
80% ya data duniani kote haijaundwa, na kuifanya kuwa ya kizamani na isiyoweza kutumika.
Suluhisho la Ulimwengu Halisi
Changanua data ili kugundua maarifa yenye maana ili kutoa mafunzo kwa miundo ya NLP kwa Ufafanuzi wa Data ya Maandishi ya Kimatibabu
Tunatoa huduma za ufafanuzi wa Data ya Matibabu ambayo husaidia mashirika kupata taarifa muhimu katika data ya matibabu ambayo haijaundwa, yaani, maelezo ya daktari, muhtasari wa kuandikishwa kwa EHR/kurejesha, ripoti za ugonjwa, n.k., ambazo husaidia mashine kutambua huluki za kimatibabu zilizopo katika maandishi au picha fulani. Wataalamu wetu wa kikoa walioidhinishwa wanaweza kukusaidia kutoa maarifa mahususi ya kikoa - yaani, dalili, magonjwa, mizio na dawa, ili kusaidia kuendeleza maarifa ya utunzaji.
Pia tunatoa API za NER za Matibabu zinazomilikiwa (miundo ya NLP iliyofunzwa mapema), ambayo inaweza kutambua kiotomatiki na kuainisha huluki zilizotajwa zilizowasilishwa katika hati ya maandishi. API za NER za matibabu huongeza grafu ya maarifa ya umiliki, yenye uhusiano wa 20M+ na dhana za kimatibabu 1.7M+
Kuanzia utoaji leseni ya data, na ukusanyaji, hadi ufafanuzi wa data, Shaip amekusaidia.
- Ufafanuzi na maandalizi ya picha za matibabu, video na maandishi, ikiwa ni pamoja na radiografia, ultrasound, mammografia, uchunguzi wa CT, MRIs na tomografia ya utoaji wa photoni.
- Kesi za utumiaji wa dawa na huduma zingine za afya kwa usindikaji wa lugha asilia (NLP), ikijumuisha uainishaji wa maandishi ya matibabu, kitambulisho cha huluki kilichopewa jina, uchanganuzi wa maandishi, n.k.
Mchakato wa Ufafanuzi wa Matibabu
Mchakato wa ufafanuzi kwa ujumla hutofautiana na hitaji la mteja lakini unahusisha sana:
Awamu 1: Utaalam wa kikoa cha kiufundi (Kuelewa upeo wa mradi na miongozo ya ufafanuzi)
Awamu 2: Kufundisha rasilimali zinazofaa kwa mradi
Awamu 3: Mzunguko wa maoni na QA ya hati zilizofafanuliwa
Utaalamu wetu
1. Utambuzi wa Taasisi ya Kliniki/Ufafanuzi
Kiasi kikubwa cha data ya matibabu na ujuzi hupatikana katika rekodi za matibabu hasa katika muundo usio na muundo. Ufafanuzi wa huluki ya matibabu hutuwezesha kubadilisha data ambayo haijaundwa kuwa muundo uliopangwa.
2. Maelezo ya Sifa
2.1 Sifa za Dawa
Dawa na sifa zao zimeandikwa katika karibu kila rekodi ya matibabu, ambayo ni sehemu muhimu ya uwanja wa kliniki. Tunaweza kutambua na kufafanua sifa mbalimbali za dawa kulingana na miongozo.
2.2 Sifa za Data ya Maabara
Data ya maabara mara nyingi huambatana na sifa zao katika rekodi ya matibabu. Tunaweza kutambua na kufafanua sifa mbalimbali za data ya maabara kulingana na miongozo.
2.3 Sifa za Kipimo cha Mwili
Kipimo cha mwili mara nyingi huambatana na sifa zao katika rekodi ya matibabu. Mara nyingi hujumuisha ishara muhimu. Tunaweza kutambua na kufafanua sifa mbalimbali za kipimo cha mwili.
3. Dokezo la Uhusiano
Baada ya kubainisha na kufafanua huluki za kimatibabu, tunaweka pia uhusiano unaofaa kati ya huluki. Mahusiano yanaweza kuwepo kati ya dhana mbili au zaidi.
4. Dokezo la athari mbaya
Pamoja na kutambua na kubainisha huluki na mahusiano kuu ya kimatibabu, tunaweza pia kufafanua athari mbaya za dawa au taratibu fulani. Upeo ni kama ifuatavyo: Kuweka alama za athari mbaya na visababishi vyake. Kuweka uhusiano kati ya athari mbaya na sababu ya athari.
5. PHI De-identification
Uwezo wetu wa utambulisho wa PHI / PII ni pamoja na kuondoa habari nyeti kama vile majina na nambari za usalama wa kijamii ambazo zinaweza kuunganisha moja kwa moja au kwa njia isiyo ya moja kwa moja na data yao ya kibinafsi. Ni nini wagonjwa wanastahili na mahitaji ya HIPAA.
6. Rekodi za Kielektroniki za Matibabu (EMRs)
Madaktari hupata maarifa muhimu kutoka kwa Rekodi za Kielektroniki za Matibabu (EMRs) na ripoti za kimatibabu za daktari. Wataalamu wetu wanaweza kutoa maandishi changamano ya matibabu ambayo yanaweza kutumika katika sajili za magonjwa, majaribio ya kimatibabu na ukaguzi wa afya.
7. Hali/Kanusho/Somo
Pamoja na kutambua huluki na mahusiano ya kimatibabu, tunaweza pia kugawa Hali, Kukanusha na Mada ya vyombo vya matibabu.
Sababu za kuchagua Shaip kama Mshirika wako mwaminifu wa Dokezo la Matibabu
Watu
Timu zilizojitolea na zilizofunzwa:
- Washirika 30,000+ wa Uundaji wa Takwimu, Kuweka alama na QA
- Timu ya Usimamizi wa Miradi iliyojulikana
- Timu ya Ustawi wa Bidhaa
- Kipaji cha Bwawa la Talanta na Timu ya Kupanda
Mchakato
Ufanisi zaidi wa mchakato umehakikishiwa na:
- Mchakato wa Robust 6 Sigma-Stage-Gate
- Timu iliyojitolea ya mikanda nyeusi 6 ya Sigma - Wamiliki wa mchakato muhimu na uzingatiaji wa Ubora
- Uboreshaji unaoendelea na Kitanzi cha Maoni
Jukwaa
Jukwaa lenye hati miliki linapeana faida:
- Jukwaa la mwisho-mwisho-msingi wa wavuti
- Ubora usiofaa
- TAT ya haraka
- Uwasilishaji usio na mshono
Kwanini Shaip?
Timu ya Kujitolea
Inakadiriwa kuwa wanasayansi wa data hutumia zaidi ya 80% ya muda wao katika kuandaa data. Kwa utumaji wa huduma za nje, timu yako inaweza kuangazia uundaji wa kanuni thabiti, na hivyo kuacha sehemu ya kuchosha ya kukusanya kwetu seti za data za utambuzi wa huluki.
Kubadilika
Muundo wa wastani wa ML ungehitaji kukusanya na kuweka lebo sehemu kubwa za seti za data zilizotajwa, jambo ambalo linahitaji makampuni kukusanya rasilimali kutoka kwa timu nyingine. Kwa washirika kama sisi, tunatoa wataalam wa kikoa ambao wanaweza kuongezwa kwa urahisi kadri biashara yako inavyokua.
Ubora bora
Wataalam wa kikoa waliojitolea, ambao hufafanua siku za mchana na siku-ya-siku yoyote - watafanya kazi bora ikilinganishwa na timu, ambayo inahitaji kuchukua kazi za ufafanuzi katika ratiba zao zenye shughuli nyingi. Bila kusema, inasababisha pato bora.
Ubora wa Operesheni
Mchakato wetu uliothibitishwa wa uthibitishaji wa ubora wa data, uthibitishaji wa teknolojia na hatua nyingi za QA, hutusaidia kutoa ubora wa hali ya juu ambao unazidi matarajio.
Usalama na Faragha
Tumeidhinishwa kwa kudumisha viwango vya juu zaidi vya usalama wa data kwa faragha huku tukifanya kazi na wateja wetu ili kuhakikisha usiri.
Bei ya Kushindana
Kama wataalamu katika kuratibu, kutoa mafunzo na kusimamia timu za wafanyikazi wenye ujuzi, tunaweza kuhakikisha kuwa miradi inawasilishwa ndani ya bajeti.
Rasilimali Zinazopendekezwa
blogu
Utambuzi wa Huluki unaoitwa (NER) - Dhana, Aina
Utambuzi wa Huluki (NER) hukusaidia kukuza ujifunzaji wa mashine na miundo ya NLP ya hali ya juu. Jifunze kesi za matumizi za NER, mifano, na mengi zaidi katika chapisho hili lenye taarifa nyingi.
blogu
Maswali 5 ya Kuuliza Kabla ya Kuajiri Healthcare Labeling Co.
Seti ya data ya mafunzo ya ubora wa afya inaboresha matokeo ya muundo wa matibabu unaotegemea AI. Lakini jinsi ya kuchagua mtoa huduma anayefaa wa huduma ya afya ya kuweka lebo?
blogu
Wajibu wa Ukusanyaji wa Takwimu na Dokezo katika Huduma ya Afya
Kwa kutumia data kuweka msingi wa huduma ya afya, tunahitaji kuelewa jukumu lake, utekelezaji wa ulimwengu halisi na changamoto. Soma ili kujua…
Je, unatafuta Wataalam wa Ufafanuzi wa Huduma ya Afya kwa miradi ngumu?
Wasiliana nasi sasa ili kujifunza jinsi tunavyoweza kukusanya na kufafanua mkusanyiko wa data kwa suluhisho lako la kipekee la AI/ML
Maswali yanayoulizwa (FAQ)
Utambuzi wa Huluki Uliopewa Jina ni sehemu ya Uchakataji wa Lugha Asilia. Lengo kuu la NER ni kuchakata data iliyopangwa na isiyo na muundo na kuainisha huluki hizi zilizotajwa katika kategoria zilizobainishwa mapema. Baadhi ya kategoria za kawaida ni pamoja na jina, eneo, kampuni, wakati, maadili ya fedha, matukio, na zaidi.
Kwa kifupi, NER inahusika na:
Utambuzi/ugunduzi wa huluki uliopewa jina - Kutambua neno au mfululizo wa maneno katika hati.
Uainishaji wa huluki uliopewa jina - Kuainisha kila huluki iliyotambuliwa katika kategoria zilizoainishwa.
Usindikaji wa Lugha Asilia husaidia kukuza mashine zenye akili zenye uwezo wa kutoa maana kutoka kwa hotuba na maandishi. Kujifunza kwa Mashine husaidia mifumo hii mahiri kuendelea kujifunza kwa kutoa mafunzo kuhusu idadi kubwa ya seti za data za lugha asilia. Kwa ujumla, NLP ina aina tatu kuu:
Kuelewa muundo na kanuni za lugha - Sintaksia
Kupata maana ya maneno, maandishi, na hotuba na kutambua uhusiano wao - Semantiki
Kutambua na kutambua maneno yaliyozungumzwa na kuyabadilisha kuwa maandishi - Hotuba
Baadhi ya mifano ya kawaida ya uainishaji wa huluki ulioamuliwa mapema ni:
Mtu: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
eneo: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brazil, Cambridge
Organization: Samsung, Disney, Chuo Kikuu cha Yale, Google
muda: 15.35, 12 PM,
Njia tofauti za kuunda mifumo ya NER ni:
Mifumo ya msingi wa kamusi
Mifumo inayotegemea kanuni
Mifumo ya ujifunzaji wa mashine
Usaidizi wa Wateja Ulioboreshwa
Rasilimali Watu yenye Ufanisi
Uainishaji wa Maudhui Uliorahisishwa
Kuboresha Injini za Utafutaji
Pendekezo Sahihi la Maudhui