इकाई निष्कर्षण और मान्यता के साथ असंरचित डेटा में जटिल जानकारी को अनलॉक करें
विश्व-अग्रणी एआई उत्पाद बनाने के लिए टीमों को सशक्त बनाना।
असंरचित, जटिल चिकित्सा डेटा का विश्लेषण करके अनदेखे तथ्यों को उजागर करने की मांग बढ़ रही है। चिकित्सा डेटा एनोटेशन इस समस्या से निपटने में कारगर साबित हो सकता है।
स्वास्थ्य सेवा उद्योग एआई और मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों को सशक्त बनाने के लिए सटीक डेटा एनोटेशन पर बहुत अधिक निर्भर करता है, जिससे निदान और उपचार में प्रगति होती है।
स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में 80% डेटा असंरचित है, जिससे इसे एक्सेस करना असंभव हो जाता है। डेटा तक पहुँचने के लिए महत्वपूर्ण मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है, जो उपयोग करने योग्य डेटा की मात्रा को सीमित करता है। चिकित्सा क्षेत्र में पाठ को समझने के लिए इसकी क्षमता को अनलॉक करने के लिए इसकी शब्दावली की गहन समझ की आवश्यकता होती है। शैप आपको बड़े पैमाने पर AI इंजन को बेहतर बनाने के लिए स्वास्थ्य सेवा डेटा को एनोटेट करने की विशेषज्ञता प्रदान करता है। चिकित्सा डेटा एनोटेशन उन्नत स्वास्थ्य सेवा समाधानों को सक्षम करने और स्वास्थ्य सेवा AI तकनीक के विकास का समर्थन करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।
भंडारण क्षमता का विश्वव्यापी स्थापित आधार पहुंच जाएगा 11.7 zettabytes in 2023
80% तक दुनिया भर में डेटा असंरचित है, जिससे यह अप्रचलित और अनुपयोगी हो जाता है।
हम मेडिकल डेटा एनोटेशन सेवाएँ प्रदान करते हैं, जिसमें मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में उपयोग के लिए मेडिकल टेक्स्ट का एनोटेशन शामिल है, जो संगठनों को असंरचित मेडिकल डेटा में महत्वपूर्ण जानकारी निकालने में मदद करता है, जैसे कि, फिजिशियन नोट्स, ईएचआर एडमिशन/डिस्चार्ज सारांश, पैथोलॉजी रिपोर्ट, आदि, जो मशीनों को किसी दिए गए टेक्स्ट या छवि में मौजूद नैदानिक इकाइयों की पहचान करने में मदद करते हैं। हमारे प्रमाणित डोमेन विशेषज्ञ आपको डोमेन-विशिष्ट जानकारी देने में मदद कर सकते हैं - जैसे कि लक्षण, बीमारी, एलर्जी और दवा, देखभाल के लिए जानकारी बढ़ाने में मदद करने के लिए।
हम मालिकाना मेडिकल NER API (पूर्व-प्रशिक्षित NLP मॉडल) भी प्रदान करते हैं, जो टेक्स्ट दस्तावेज़ में प्रस्तुत नामित संस्थाओं को स्वचालित रूप से पहचान और वर्गीकृत कर सकते हैं। मेडिकल NER API 20M+ संबंधों और 1.7M+ नैदानिक 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 फार्मास्यूटिकल और अन्य स्वास्थ्य सेवा उपयोग के मामले, जिनमें चिकित्सा पाठ वर्गीकरण, नामित इकाई पहचान, पाठ विश्लेषण, और चिकित्सा पाठों में निदान और विसंगति का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का प्रशिक्षण शामिल है
हमारी मेडिकल एनोटेशन सेवाएँ स्वास्थ्य सेवा में AI सटीकता को सशक्त बनाती हैं। हम AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए अपनी विशेषज्ञता का उपयोग करते हुए, चिकित्सा छवियों, पाठों और ऑडियो को सावधानीपूर्वक लेबल करते हैं। चिकित्सा विशेषज्ञों और स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों सहित हमारी विशेषज्ञ टीम नैदानिक सटीकता और अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए एनोटेशन प्रक्रिया की निगरानी और सत्यापन करती है। ये मॉडल निदान, उपचार योजना और रोगी देखभाल में सुधार करते हैं। उन्नत चिकित्सा प्रौद्योगिकी अनुप्रयोगों के लिए उच्च-गुणवत्ता, विश्वसनीय डेटा सुनिश्चित करें। हम चिकित्सा डेटा एनोटेशन में कड़े गुणवत्ता और अनुपालन मानकों को पूरा करने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण प्रयास को समझते हैं। अपने AI की चिकित्सा दक्षता को बढ़ाने के लिए हम पर भरोसा करें।
एक्स-रे, सीटी स्कैन और एमआरआई से दृश्य डेटा को एनोटेट करके मेडिकल एआई को बेहतर बनाएँ। मेडिकल इमेज एनोटेशन और इमेजिंग एनोटेशन विशेष प्रक्रियाएं हैं जिनमें हेल्थकेयर एआई सिस्टम के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट बनाने के लिए जटिल मेडिकल इमेज की विशेषज्ञ-संचालित लेबलिंग शामिल है।
प्रमुख एनोटेशन कार्यों में छवि वर्गीकरण (छवियों को लेबल प्रदान करना), ऑब्जेक्ट डिटेक्शन (ट्यूमर जैसी वस्तुओं की पहचान करना और उनका पता लगाना), छवि विभाजन (छवियों को सार्थक खंडों में विभाजित करना), और चिकित्सा छवियों के सटीक और विस्तृत एनोटेशन के लिए सेगमेंटेशन मास्क और बाउंडिंग बॉक्स का उपयोग शामिल है।
मेडिकल फुटेज में वर्गीकरण और विभाजन के साथ AI सीखने को तेज करें। बेहतर स्वास्थ्य सेवा वितरण और निदान के लिए अपने सर्जिकल AI और रोगी निगरानी में सुधार करें। एनोटेटेड मेडिकल वीडियो नैदानिक अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक हैं, जो रोगी देखभाल में वास्तविक दुनिया के उपयोग का समर्थन करते हैं
कुशल मेडिकल एनोटेटर्स और डेटा एनोटेटर्स द्वारा तैयार किए गए विशेषज्ञ रूप से एनोटेट किए गए टेक्स्ट डेटा के साथ मेडिकल AI विकास को सुव्यवस्थित करें। हाथ से लिखे गए नोट्स से लेकर बीमा रिपोर्ट तक, विशाल टेक्स्ट वॉल्यूम को जल्दी से पार्स और समृद्ध करें। स्वास्थ्य सेवा में उन्नति के लिए सटीक और कार्रवाई योग्य जानकारी सुनिश्चित करें।
विभिन्न चिकित्सा केंद्रों से एकत्र किए गए डेटा का उपयोग करके, AI मेडिकल कोडिंग के साथ इसे सार्वभौमिक कोड में परिवर्तित करके चिकित्सा दस्तावेज़ीकरण को सुव्यवस्थित करें। मेडिकल रिकॉर्ड कोडिंग में अत्याधुनिक AI सहायता के साथ सटीकता सुनिश्चित करें, बिलिंग दक्षता बढ़ाएँ और निर्बाध स्वास्थ्य सेवा वितरण का समर्थन करें।
मेडिकल ऑडियो डेटा को सटीक रूप से एनोटेट और लेबल करने के लिए NLP विशेषज्ञता का लाभ उठाएँ, जिसमें एनोटेशन प्रक्रिया में मेडिकल प्रोफेशनल्स शामिल हों। निर्बाध नैदानिक संचालन के लिए वॉयस-असिस्टेड सिस्टम तैयार करें और विभिन्न वॉयस-एक्टिवेटेड हेल्थकेयर उत्पादों में AI को एकीकृत करें। विशेषज्ञ ऑडियो डेटा क्यूरेशन के साथ डायग्नोस्टिक सटीकता बढ़ाएँ।
मेडिकल डेटा एनोटेशन में, लेबलिंग प्रक्रिया में अक्सर विशेष एनोटेशन टूल का उपयोग किया जाता है, जिसमें बुनियादी छवि एनोटेशन कार्यों के लिए DICOM व्यूअर शामिल हैं। जबकि DICOM व्यूअर का उपयोग आमतौर पर रेडियोलॉजिस्ट द्वारा नियमित कार्य के लिए किया जाता है, सटीक और कुशल लेबलिंग के लिए उन्नत एनोटेशन टूल आवश्यक हैं, खासकर मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग अनुप्रयोगों के लिए डेटा तैयार करते समय। एनोटेशन प्रक्रिया आम तौर पर क्लाइंट की आवश्यकता के अनुसार भिन्न होती है, लेकिन इसमें मुख्य रूप से शामिल हैं:
चरण 1: तकनीकी डोमेन विशेषज्ञता (क्षेत्र और एनोटेशन दिशानिर्देशों को समझें)
चरण 2: परियोजना के लिए उपयुक्त संसाधनों का प्रशिक्षण
चरण 3: एनोटेट दस्तावेजों का फीडबैक चक्र और क्यूए
उन्नत AI और ML एल्गोरिदम विभिन्न चिकित्सा प्रक्रियाओं का उपयोग करके स्वास्थ्य सेवा को बदल रहे हैं। एनोटेटेड डेटा चिकित्सा अनुप्रयोगों में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, जो निदान, रोग की पहचान और विसंगति का पता लगाने के लिए सटीक स्वास्थ्य सेवा AI मॉडल विकसित करने और प्रशिक्षण देने में स्वास्थ्य सेवा संगठनों का समर्थन करता है। ये अत्याधुनिक तकनीकें स्वास्थ्य सेवा स्वचालन को सक्षम बनाती हैं, जिससे दक्षता, सटीकता और रोगी देखभाल में वृद्धि होती है। उनके संभावित प्रभाव को बेहतर ढंग से समझने के लिए, आइए निम्नलिखित उपयोग के मामलों का पता लगाएं:
हमारी रेडियोलॉजी इमेज एनोटेशन सेवा एआई डायग्नोस्टिक्स को बेहतर बनाती है और इसमें विशेषज्ञता की एक अतिरिक्त परत शामिल है। प्रत्येक एक्स-रे, एमआरआई और सीटी स्कैन को विषय वस्तु विशेषज्ञ द्वारा सावधानीपूर्वक लेबल और समीक्षा की जाती है। ये एनोटेटेड इमेज रेडियोलॉजी डायग्नोस्टिक्स के लिए मशीन लर्निंग मॉडल और एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए प्रशिक्षण डेटा के रूप में काम करती हैं। प्रशिक्षण और समीक्षा में यह अतिरिक्त कदम असामान्यताओं और बीमारियों का पता लगाता है।
हमारा कार्डियोलॉजी-केंद्रित छवि एनोटेशन एआई डायग्नोस्टिक्स को तेज करता है। हम कार्डियोलॉजी विशेषज्ञों को लाते हैं जो जटिल हृदय-संबंधी छवियों को लेबल करते हैं और हमारे एआई मॉडल को प्रशिक्षित करते हैं। इससे पहले कि हम ग्राहकों को डेटा भेजें, ये विशेषज्ञ उच्चतम सटीकता सुनिश्चित करने के लिए प्रत्येक छवि की समीक्षा करते हैं। यह प्रक्रिया एआई को हृदय संबंधी स्थितियों का अधिक सटीकता से पता लगाने में सक्षम बनाती है।
दंत चिकित्सा में हमारी छवि एनोटेशन सेवा दंत चिकित्सा इमेजरी को लेबल करती है, जो विभिन्न चिकित्सा स्थितियों की पहचान करने पर ध्यान केंद्रित करती है, ताकि AI डायग्नोस्टिक टूल को बेहतर बनाया जा सके। दांतों की सड़न, संरेखण संबंधी समस्याओं और अन्य दंत स्थितियों की सटीक पहचान करके, हमारे एसएमई रोगी के परिणामों को बेहतर बनाने और सटीक उपचार योजना और शुरुआती पहचान में दंत चिकित्सकों का समर्थन करने के लिए AI को सशक्त बनाते हैं।
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।
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।
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।
सामान्य चिकित्सा एनईआर एनोटेशन के साथ, हम ऑन्कोलॉजी, रेडियोलॉजी आदि जैसे डोमेन विशिष्ट एनोटेशन पर भी काम कर सकते हैं। यहां ऑन्कोलॉजी विशिष्ट एनईआर इकाइयाँ हैं जिन्हें एनोटेट किया जा सकता है - कैंसर की समस्या, ऊतक विज्ञान, कैंसर चरण, टीएनएम चरण, कैंसर ग्रेड, आयाम, नैदानिक स्थिति, ट्यूमर मार्कर परीक्षण, कैंसर की दवा, कैंसर सर्जरी, विकिरण, अध्ययन किए गए जीन, भिन्नता कोड, शरीर का स्थान
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।
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।
नैदानिक संस्थाओं और संबंधों की पहचान करने के साथ-साथ, हम नैदानिक संस्थाओं की स्थिति, निषेध और विषय भी निर्दिष्ट कर सकते हैं।
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।
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।
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।
दिशा-निर्देशों के अनुसार RXNORM कोड की व्याख्या। प्रत्येक लेबल किए गए मेडिकल कोड के लिए, लेबलिंग निर्णय को प्रमाणित करने वाले साक्ष्य (टेक्स्ट स्निपेट) को भी कोड के साथ एनोटेट किया जाएगा।
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।
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।
हमारी छवि एनोटेशन सेवा विस्तृत संरचनात्मक संरचनाओं पर गहन ध्यान देने के साथ एआई प्रशिक्षण के लिए सटीक लेबलिंग के लिए सीटी स्कैन में माहिर है। विषय वस्तु विशेषज्ञ न केवल समीक्षा करते हैं बल्कि सर्वोच्च सटीकता के लिए प्रत्येक छवि पर प्रशिक्षण भी देते हैं। यह सूक्ष्म प्रक्रिया नैदानिक उपकरणों के विकास में सहायता करती है।
हमारी एमआरआई छवि एनोटेशन सेवा एआई डायग्नोस्टिक्स को बेहतर बनाती है। हमारे विषय वस्तु विशेषज्ञ डिलीवरी से पहले अत्यधिक सटीकता के लिए प्रत्येक स्कैन को प्रशिक्षित और समीक्षा करते हैं। हम एआई मॉडल प्रशिक्षण को बढ़ाने के लिए एमआरआई स्कैन को सटीक रूप से लेबल करते हैं। यह प्रक्रिया उन्हें विसंगतियों और संरचनाओं का पता लगाने में मदद करती है। हमारी सेवाओं के साथ चिकित्सा मूल्यांकन और उपचार योजनाओं में सटीकता बढ़ाएं।
एक्स-रे छवि एनोटेशन एआई डायग्नोस्टिक्स को तेज करता है। हमारे विशेषज्ञ फ्रैक्चर और असामान्यताओं को सटीक रूप से इंगित करके प्रत्येक छवि को सावधानीपूर्वक लेबल करते हैं। वे क्लाइंट डिलीवरी से पहले शीर्ष सटीकता के लिए इन लेबलों को प्रशिक्षित और समीक्षा भी करते हैं। अपने एआई को परिष्कृत करने और बेहतर चिकित्सा इमेजिंग विश्लेषण प्राप्त करने के लिए हम पर भरोसा करें।
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 सेवा डेटा संवेदनशीलता को देखते हुए, 6,000 चिकित्सा मामलों का एनोटेशन एक सख्त समयसीमा के भीतर सटीक रूप से किया जाना था। गुणवत्तापूर्ण एनोटेशन और अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए अद्यतन नैदानिक दिशा-निर्देशों और HIPAA जैसे गोपनीयता विनियमों का सख्त पालन आवश्यक था, जो नैदानिक निदान के लिए डेटासेट अखंडता बनाए रखने और नियामक आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है।
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।
समर्पित एवं प्रशिक्षित टीमें:
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता का आश्वासन दिया जाता है:
पेटेंट किया गया प्लेटफ़ॉर्म लाभ प्रदान करता है:
यह अनुमान लगाया गया है कि डेटा वैज्ञानिक अपना 80% से अधिक समय डेटा तैयार करने में लगाते हैं। आउटसोर्सिंग के साथ, आपकी टीम मजबूत एल्गोरिदम के विकास पर ध्यान केंद्रित कर सकती है, जिससे नामित इकाई पहचान डेटासेट एकत्र करने का थकाऊ हिस्सा हमारे पास रह जाएगा।
एक औसत एमएल मॉडल को नामित डेटासेट के बड़े हिस्से को इकट्ठा करने और टैग करने की आवश्यकता होगी, जिसके लिए कंपनियों को अन्य टीमों से संसाधनों को खींचने की आवश्यकता होती है। हमारे जैसे भागीदारों के साथ, हम डोमेन विशेषज्ञों की पेशकश करते हैं जिन्हें आपके व्यवसाय के बढ़ने पर आसानी से बढ़ाया जा सकता है।
समर्पित डोमेन विशेषज्ञ, जो दिन-ब-दिन एनोटेशन करते हैं - किसी भी दिन - उस टीम की तुलना में बेहतर काम करेंगे, जिसे अपने व्यस्त कार्यक्रम में एनोटेशन कार्यों को समायोजित करने की आवश्यकता होती है। कहने की जरूरत नहीं है, इससे बेहतर आउटपुट मिलता है।
हमारी प्रमाणित डेटा गुणवत्ता आश्वासन प्रक्रिया, प्रौद्योगिकी सत्यापन और QA के कई चरण, हमें सर्वोत्तम गुणवत्ता प्रदान करने में मदद करते हैं जो अक्सर अपेक्षाओं से अधिक होती है।
हम गोपनीयता सुनिश्चित करने के लिए अपने ग्राहकों के साथ काम करते समय गोपनीयता के साथ डेटा सुरक्षा के उच्चतम मानकों को बनाए रखने के लिए प्रमाणित हैं
कुशल श्रमिकों की टीमों को क्यूरेट करने, प्रशिक्षण देने और प्रबंधित करने के विशेषज्ञ के रूप में, हम यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि परियोजनाओं को बजट के भीतर वितरित किया जाए।
उच्च नेटवर्क अप-टाइम और डेटा, सेवाओं और समाधानों की समय पर डिलीवरी।
तटवर्ती और अपतटीय संसाधनों के एक पूल के साथ, हम विभिन्न उपयोग मामलों के लिए आवश्यकतानुसार टीमों का निर्माण और विस्तार कर सकते हैं।
वैश्विक कार्यबल, मजबूत मंच और 6 सिग्मा ब्लैक बेल्ट द्वारा डिजाइन की गई परिचालन प्रक्रियाओं के संयोजन के साथ, शैप सबसे चुनौतीपूर्ण एआई पहलों को शुरू करने में मदद करता है।
नामांकित इकाई पहचान (एनईआर) आपको शीर्ष पायदान मशीन सीखने और एनएलपी मॉडल विकसित करने में मदद करती है। इस सुपर-सूचनात्मक पोस्ट में एनईआर उपयोग-मामले, उदाहरण और बहुत कुछ सीखें।
गुणवत्ता प्रशिक्षण हेल्थकेयर डेटासेट एआई-आधारित चिकित्सा मॉडल के परिणाम में सुधार करता है। लेकिन सही हेल्थकेयर डेटा लेबलिंग सेवा प्रदाता का चयन कैसे करें?
स्वास्थ्य सेवा की नींव रखने वाले डेटा के साथ, हमें इसकी भूमिका, वास्तविक दुनिया के कार्यान्वयन और चुनौतियों को समझने की आवश्यकता है। पता लगाने के लिए पढ़ें…
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
मेडिकल डेटा एनोटेशन, एआई मॉडल्स को प्रशिक्षित करने के लिए मेडिकल टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और वीडियो को लेबल करने की प्रक्रिया है। यह सटीक एआई सिस्टम विकसित करने के लिए महत्वपूर्ण है जो निदान, उपचार योजना और रोगी देखभाल में सुधार करते हैं।
लेबल किए गए डेटासेट प्रदान करके, एआई मॉडल जटिल चिकित्सा डेटा में पैटर्न पहचानना सीख सकते हैं, जैसे एक्स-रे में बीमारियों की पहचान करना या क्लिनिकल नोट्स से महत्वपूर्ण जानकारी निकालना। इससे स्वास्थ्य सेवा में एआई अनुप्रयोगों की सटीकता और विश्वसनीयता में सुधार होता है।
चिकित्सा डेटा एनोटेशन में क्लिनिकल नोट्स, इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर), एक्स-रे, एमआरआई, सीटी स्कैन, पैथोलॉजी रिपोर्ट और चिकित्सक के निर्देश जैसे ऑडियो डेटा की लेबलिंग शामिल है।
एनोटेटेड चिकित्सा पाठ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) मॉडल को चिकित्सक के नोट्स या डिस्चार्ज सारांश जैसे असंरचित डेटा से लक्षण, रोग या दवाइयों जैसी नैदानिक जानकारी निकालने और व्याख्या करने में सक्षम बनाता है।
चिकित्सा डेटा पर टिप्पणी करने के लिए असंरचित और जटिल जानकारी को संभालना, नैदानिक सटीकता सुनिश्चित करना और HIPAA जैसे गोपनीयता नियमों का पालन करना आवश्यक है। इसके लिए चिकित्सा शब्दावली और क्षेत्र ज्ञान में विशेषज्ञता की भी आवश्यकता होती है।
एनोटेशन प्रदाता HIPAA अनुपालन जैसे सख्त डेटा सुरक्षा प्रोटोकॉल का पालन करते हैं और संवेदनशील चिकित्सा जानकारी को एनोटेट करते समय रोगी की गोपनीयता बनाए रखने के लिए पहचान रहित डेटा का उपयोग करते हैं।
एनोटेटेड डेटासेट एआई मॉडल्स को मेडिकल इमेज या टेक्स्ट में रोग चिह्नों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित करते हैं। उदाहरण के लिए, एआई ऑन्कोलॉजी में कैंसर के चरणों की पहचान कर सकता है या कार्डियोलॉजी में हृदय संबंधी स्थितियों का पता लगा सकता है, जिससे प्रारंभिक निदान और उपचार के परिणामों में सुधार होता है।
उन्नत एनोटेशन उपकरण और डोमेन-विशिष्ट सॉफ्टवेयर, जैसे कि मेडिकल इमेजिंग के लिए DICOM व्यूअर, का उपयोग चिकित्सा डेटा लेबलिंग में उच्च सटीकता सुनिश्चित करने के लिए मानव विशेषज्ञता के साथ किया जाता है।
शैप, ग्राहकों की ज़रूरतों के अनुसार सटीक और स्केलेबल मेडिकल डेटा एनोटेशन प्रदान करने के लिए डोमेन विशेषज्ञों, उन्नत एनोटेशन टूल्स और एक मज़बूत गुणवत्ता आश्वासन प्रक्रिया का संयोजन करता है। वे रेडियोलॉजी, ऑन्कोलॉजी, कार्डियोलॉजी और अन्य स्वास्थ्य सेवा क्षेत्रों में विशेषज्ञता रखते हैं।
लागत डेटा के प्रकार, मात्रा और जटिलता के साथ-साथ आवश्यक विशेषज्ञता के स्तर पर निर्भर करती है। शैप विशिष्ट परियोजना आवश्यकताओं के आधार पर अनुकूलित मूल्य निर्धारण प्रदान करता है।
