हेल्थकेयर एआई के लिए डेटा एनोटेशन

मानव-संचालित चिकित्सा डेटा एनोटेशन

इकाई निष्कर्षण और मान्यता के साथ असंरचित डेटा में जटिल जानकारी को अनलॉक करें

मेडिकल डेटा एनोटेशन

विशेष रुप से प्रदर्शित ग्राहक

विश्व-अग्रणी एआई उत्पाद बनाने के लिए टीमों को सशक्त बनाना।

वीरांगना
गूगल
माइक्रोसॉफ्ट
कॉगनाइट
अनदेखे अंतर्दृष्टि को उजागर करने के लिए असंरचित, जटिल चिकित्सा डेटा का विश्लेषण करने की मांग बढ़ रही है

स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में 80% डेटा असंरचित है, जिससे यह पहुंच योग्य नहीं है। डेटा तक पहुंचने के लिए महत्वपूर्ण मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है, जो प्रयोग करने योग्य डेटा की मात्रा को सीमित करता है। चिकित्सा क्षेत्र में पाठ को समझने के लिए इसकी क्षमता को उजागर करने के लिए इसकी शब्दावली की गहरी समझ की आवश्यकता होती है। शेप बड़े पैमाने पर एआई इंजनों को बेहतर बनाने के लिए स्वास्थ्य देखभाल डेटा को एनोटेट करने की विशेषज्ञता प्रदान करता है।

आईडीसी, विश्लेषक फर्म:

भंडारण क्षमता का विश्वव्यापी स्थापित आधार पहुंच जाएगा 11.7 zettabytes in 2023

आईबीएम, गार्टनर और आईडीसी:

80% तक दुनिया भर में डेटा असंरचित है, जिससे यह अप्रचलित और अनुपयोगी हो जाता है। 

वास्तविक-विश्व समाधान

मेडिकल टेक्स्ट डेटा एनोटेशन के साथ एनएलपी मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए सार्थक अंतर्दृष्टि खोजने के लिए डेटा का विश्लेषण करें

हम मेडिकल डेटा एनोटेशन सेवाएं प्रदान करते हैं जो संगठनों को असंरचित चिकित्सा डेटा, यानी, चिकित्सक नोट्स, ईएचआर प्रवेश/डिस्चार्ज सारांश, पैथोलॉजी रिपोर्ट इत्यादि में महत्वपूर्ण जानकारी निकालने में सहायता करती हैं, जो किसी दिए गए पाठ या छवि में मौजूद नैदानिक ​​​​संस्थाओं की पहचान करने में मशीनों की सहायता करती हैं। हमारे विश्वसनीय डोमेन विशेषज्ञ आपको डोमेन-विशिष्ट अंतर्दृष्टि प्रदान करने में मदद कर सकते हैं - यानी, लक्षण, बीमारी, एलर्जी, और दवा, देखभाल के लिए ड्राइव अंतर्दृष्टि में मदद करने के लिए।

वास्तविक-विश्व समाधान

हम मालिकाना मेडिकल एनईआर एपीआई (पूर्व-प्रशिक्षित एनएलपी मॉडल) भी प्रदान करते हैं, जो एक पाठ दस्तावेज़ में प्रस्तुत नामित संस्थाओं की स्वतः पहचान और वर्गीकरण कर सकता है। मेडिकल एनईआर एपीआई 20एम+ रिश्तों और 1.7एम+ क्लिनिकल अवधारणाओं के साथ मालिकाना ज्ञान ग्राफ का लाभ उठाते हैं

डेटा लाइसेंसिंग और संग्रह से लेकर डेटा एनोटेशन तक, Shaip ने आपको कवर किया है।

  • रेडियोग्राफी, अल्ट्रासाउंड, मैमोग्राफी, सीटी स्कैन, एमआरआई और फोटॉन एमिशन टोमोग्राफी सहित चिकित्सा छवियों, वीडियो और ग्रंथों की व्याख्या और तैयारी
  • प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के लिए फार्मास्युटिकल और अन्य स्वास्थ्य देखभाल मामले, जिसमें चिकित्सा पाठ वर्गीकरण, नामित इकाई पहचान, पाठ विश्लेषण आदि शामिल हैं।

मेडिकल एनोटेशन प्रक्रिया

एनोटेशन प्रक्रिया आम तौर पर ग्राहक की आवश्यकता से भिन्न होती है लेकिन इसमें मुख्य रूप से शामिल होता है:

प्रक्षेत्र विशेषज्ञता

चरण 1: तकनीकी डोमेन विशेषज्ञता (क्षेत्र और एनोटेशन दिशानिर्देशों को समझें)

प्रशिक्षण संसाधन

चरण 2: परियोजना के लिए उपयुक्त संसाधनों का प्रशिक्षण

क्यू दस्तावेज़

चरण 3: एनोटेट दस्तावेजों का फीडबैक चक्र और क्यूए

हमारी विशेषज्ञता

1. क्लिनिकल एंटिटी रिकग्निशन/एनोटेशन

मेडिकल रिकॉर्ड में बड़ी मात्रा में मेडिकल डेटा और ज्ञान मुख्य रूप से एक असंरचित प्रारूप में उपलब्ध है। मेडिकल एंटिटी एनोटेशन हमें असंरचित डेटा को संरचित प्रारूप में बदलने में सक्षम बनाता है।

क्लिनिकल एंटिटी एनोटेशन
चिकित्सा गुण

2. एट्रिब्यूशन एनोटेशन

2.1 चिकित्सा गुण

दवाएं और उनकी विशेषताएं लगभग हर मेडिकल रिकॉर्ड में प्रलेखित हैं, जो नैदानिक ​​डोमेन का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। हम दिशा-निर्देशों के अनुसार दवाओं की विभिन्न विशेषताओं की पहचान और व्याख्या कर सकते हैं।

2.2 लैब डेटा विशेषताएँ

लैब डेटा ज्यादातर मेडिकल रिकॉर्ड में उनकी विशेषताओं के साथ होता है। हम दिशानिर्देशों के अनुसार लैब डेटा की विभिन्न विशेषताओं की पहचान और व्याख्या कर सकते हैं।

लैब डेटा विशेषताएँ
शरीर माप गुण

2.3 शारीरिक माप विशेषताएँ

शारीरिक माप ज्यादातर एक मेडिकल रिकॉर्ड में उनकी विशेषताओं के साथ होता है। इसमें ज्यादातर महत्वपूर्ण संकेत शामिल हैं। हम शरीर माप की विभिन्न विशेषताओं की पहचान और व्याख्या कर सकते हैं।

3. ऑन्कोलॉजी विशिष्ट एनईआर एनोटेशन

जेनेरिक मेडिकल एनईआर एनोटेशन के साथ, हम ऑन्कोलॉजी, रेडियोलॉजी आदि जैसे डोमेन विशिष्ट एनोटेशन पर भी काम कर सकते हैं। नैदानिक ​​स्थिति, ट्यूमर मार्कर परीक्षण, कैंसर की दवा, कैंसर की सर्जरी, विकिरण, जीन का अध्ययन, भिन्नता कोड, शरीर स्थल

ऑन्कोलॉजी विशिष्ट एनईआर एनोटेशन
प्रतिकूल प्रभाव व्याख्या

4. प्रतिकूल प्रभाव एनईआर और रिलेशनशिप एनोटेशन

प्रमुख नैदानिक ​​संस्थाओं और संबंधों की पहचान करने और उनकी व्याख्या करने के साथ-साथ, हम कुछ दवाओं या प्रक्रियाओं के प्रतिकूल प्रभावों की भी व्याख्या कर सकते हैं। दायरा इस प्रकार है: प्रतिकूल प्रभाव और उनके कारक एजेंटों को लेबल करना। प्रतिकूल प्रभाव और प्रभाव के कारण के बीच संबंध निर्दिष्ट करना।

5. रिलेशनशिप एनोटेशन

नैदानिक ​​संस्थाओं की पहचान और व्याख्या करने के बाद, हम संस्थाओं के बीच प्रासंगिक संबंध भी प्रदान करते हैं। संबंध दो या दो से अधिक अवधारणाओं के बीच मौजूद हो सकते हैं।

संबंध व्याख्या

6. अभिकथन व्याख्या

नैदानिक ​​संस्थाओं और संबंधों की पहचान करने के साथ-साथ, हम नैदानिक ​​संस्थाओं की स्थिति, निषेध और विषय भी निर्दिष्ट कर सकते हैं।

स्थिति-निषेध-विषय

7. टेम्पोरल एनोटेशन

मेडिकल रिकॉर्ड से अस्थायी संस्थाओं की व्याख्या करने से रोगी की यात्रा की समयरेखा बनाने में मदद मिलती है। यह किसी विशिष्ट घटना से जुड़ी तारीख का संदर्भ और संदर्भ प्रदान करता है। यहां तारीख संस्थाएं हैं - निदान की तारीख, प्रक्रिया की तारीख, दवा की शुरुआत की तारीख, दवा की समाप्ति की तारीख, विकिरण की शुरुआत की तारीख, विकिरण की समाप्ति की तारीख, प्रवेश की तारीख, डिस्चार्ज की तारीख, परामर्श की तारीख, नोट की तारीख, शुरुआत।

टेम्पोरल एनोटेशन
अनुभाग एनोटेशन

8. धारा एनोटेशन

यह विभिन्न वर्गों या स्वास्थ्य संबंधी दस्तावेजों, छवियों, या डेटा के हिस्सों को व्यवस्थित रूप से व्यवस्थित करने, लेबल करने और वर्गीकृत करने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है, यानी दस्तावेज़ से प्रासंगिक अनुभागों की व्याख्या और वर्गों के वर्गीकरण को उनके संबंधित प्रकारों में। यह संरचित और आसानी से सुलभ जानकारी बनाने में मदद करता है, जिसका उपयोग नैदानिक ​​निर्णय समर्थन, चिकित्सा अनुसंधान और स्वास्थ्य देखभाल डेटा विश्लेषण जैसे विभिन्न उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है।

9. ICD-10-CM और CPT कोडिंग

दिशानिर्देशों के अनुसार ICD-10-CM और CPT कोड की व्याख्या। प्रत्येक लेबल किए गए मेडिकल कोड के लिए, लेबलिंग निर्णय को प्रमाणित करने वाले साक्ष्य (टेक्स्ट स्निपेट्स) को भी कोड के साथ एनोटेट किया जाएगा।

आईसीडी-10-सेमी & सीपीटी कोडिंग
Rxnorm कोडिंग

10. RXNORM कोडिंग

दिशानिर्देशों के अनुसार RXNORM कोड की व्याख्या। लेबल किए गए प्रत्येक मेडिकल कोड के लिए, लेबलिंग निर्णय की पुष्टि करने वाले साक्ष्य (टेक्स्ट स्निपेट्स) को भी कोड के साथ एनोटेट किया जाएगा।0

11. SNOMED कोडिंग

दिशानिर्देशों के अनुसार SNOMED कोड की व्याख्या। लेबल किए गए प्रत्येक मेडिकल कोड के लिए, लेबलिंग निर्णय को प्रमाणित करने वाले साक्ष्य (टेक्स्ट स्निपेट्स) को भी कोड के साथ एनोटेट किया जाएगा।

स्नोमेड कोडिंग
यूएमएल कोडिंग

12. यूएमएलएस कोडिंग

दिशानिर्देशों के अनुसार यूएमएलएस कोड की व्याख्या। लेबल किए गए प्रत्येक मेडिकल कोड के लिए, लेबलिंग निर्णय को प्रमाणित करने वाले साक्ष्य (टेक्स्ट स्निपेट्स) को भी कोड के साथ एनोटेट किया जाएगा।

सफलता की कहानियां

क्लिनिकल बीमा एनोटेशन

पूर्व प्राधिकरण प्रक्रिया स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं, भुगतानकर्ताओं को जोड़ने और यह सुनिश्चित करने में महत्वपूर्ण है कि उपचार दिशानिर्देशों का पालन करें। मेडिकल रिकॉर्ड को एनोटेट करने से इस प्रक्रिया को अनुकूलित करने में मदद मिली। इसने मानकों का पालन करते हुए क्लाइंट वर्कफ़्लो में सुधार करते हुए दस्तावेज़ों का प्रश्नों से मिलान किया।

समस्या: स्वास्थ्य देखभाल डेटा संवेदनशीलता को देखते हुए, 6,000 चिकित्सा मामलों की व्याख्या एक सख्त समयसीमा के भीतर सटीक रूप से की जानी थी। गुणवत्तापूर्ण एनोटेशन और अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए अद्यतन नैदानिक ​​​​दिशानिर्देशों और HIPAA जैसे गोपनीयता नियमों का कड़ाई से पालन आवश्यक था।

उपाय: हमने चिकित्सीय प्रश्नावली के साथ चिकित्सा दस्तावेजों को सहसंबंधित करते हुए 6,000 से अधिक चिकित्सा मामलों की व्याख्या की। इसके लिए नैदानिक ​​दिशानिर्देशों का पालन करते हुए साक्ष्यों को प्रतिक्रियाओं से सावधानीपूर्वक जोड़ने की आवश्यकता थी। संबोधित की गई प्रमुख चुनौतियाँ बड़े डेटासेट के लिए सख्त समय सीमा और लगातार विकसित हो रहे नैदानिक ​​​​मानकों से निपटना थीं।

मेडिकल डेटा एनोटेशन

अपने भरोसेमंद मेडिकल एनोटेशन पार्टनर के रूप में शैप को चुनने के कारण

स्टाफ़

स्टाफ़

समर्पित एवं प्रशिक्षित टीमें:

  • डेटा निर्माण, लेबलिंग और क्यूए के लिए 30,000+ सहयोगी
  • प्रमाणित परियोजना प्रबंधन टीम
  • अनुभवी उत्पाद विकास टीम
  • टैलेंट पूल सोर्सिंग एवं ऑनबोर्डिंग टीम
प्रक्रिया

प्रक्रिया

उच्चतम प्रक्रिया दक्षता का आश्वासन दिया जाता है:

  • मजबूत 6 सिग्मा स्टेज-गेट प्रक्रिया
  • 6 सिग्मा ब्लैक बेल्ट की एक समर्पित टीम - मुख्य प्रक्रिया मालिक और गुणवत्ता अनुपालन
  • सतत सुधार एवं फीडबैक लूप
मंच

मंच

पेटेंट किया गया प्लेटफ़ॉर्म लाभ प्रदान करता है:

  • वेब-आधारित एंड-टू-एंड प्लेटफ़ॉर्म
  • त्रुटिहीन गुणवत्ता
  • तेज़ TAT
  • निर्बाध वितरण
शेप हमसे संपर्क करें

जटिल परियोजनाओं के लिए हेल्थकेयर एनोटेशन विशेषज्ञों की तलाश है?

यह जानने के लिए अभी हमसे संपर्क करें कि हम आपके अद्वितीय AI/ML समाधान के लिए डेटासेट कैसे एकत्र और एनोटेट कर सकते हैं

  • पंजीकरण करके, मैं शैप से सहमत हूं गोपनीयता नीति को स्वीकार करता हूं। और सेवा की शर्तें और Shaip से B2B मार्केटिंग संचार प्राप्त करने के लिए अपनी सहमति प्रदान करता/करती हूँ।

नामांकित इकाई पहचान प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का एक हिस्सा है। एनईआर का प्राथमिक उद्देश्य संरचित और असंरचित डेटा को संसाधित करना और इन नामित संस्थाओं को पूर्वनिर्धारित श्रेणियों में वर्गीकृत करना है। कुछ सामान्य श्रेणियों में नाम, स्थान, कंपनी, समय, मौद्रिक मूल्य, घटनाएँ और बहुत कुछ शामिल हैं।

संक्षेप में, एनईआर निम्नलिखित से संबंधित है:

नामांकित इकाई की पहचान/पहचान - एक दस्तावेज़ में एक शब्द या शब्दों की श्रृंखला की पहचान करना।

नामांकित इकाई वर्गीकरण - प्रत्येक ज्ञात इकाई को पूर्वनिर्धारित श्रेणियों में वर्गीकृत करना।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण भाषण और पाठ से अर्थ निकालने में सक्षम बुद्धिमान मशीनों को विकसित करने में मदद करता है। मशीन लर्निंग बड़ी मात्रा में प्राकृतिक भाषा डेटा सेट पर प्रशिक्षण द्वारा इन बुद्धिमान प्रणालियों को सीखना जारी रखने में मदद करता है। आम तौर पर, एनएलपी में तीन प्रमुख श्रेणियां होती हैं:

भाषा की संरचना और नियमों को समझना - सिंटेक्स

शब्दों, पाठ और भाषण का अर्थ निकालना और उनके संबंधों की पहचान करना - शब्दार्थ

बोले गए शब्दों को पहचानना और पहचानना और उन्हें टेक्स्ट-स्पीच में बदलना

पूर्वनिर्धारित इकाई वर्गीकरण के कुछ सामान्य उदाहरण हैं:

व्यक्ति: माइकल जैक्सन, ओपरा विनफ्रे, बराक ओबामा, सुसान सारंडन

स्थान: कनाडा, होनोलूलू, बैंकॉक, ब्राजील, कैम्ब्रिज

संगठन: सैमसंग, डिज्नी, येल यूनिवर्सिटी, गूगल

समय: 15.35, दोपहर 12 बजे,

एनईआर सिस्टम बनाने के विभिन्न तरीके हैं:

शब्दकोश आधारित प्रणाली

नियम आधारित प्रणाली

मशीन लर्निंग-आधारित सिस्टम

सुव्यवस्थित ग्राहक सहायता

कुशल मानव संसाधन

सरलीकृत सामग्री वर्गीकरण

खोज इंजन का अनुकूलन

सटीक सामग्री अनुशंसा