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इकाई निष्कर्षण और मान्यता के साथ असंरचित डेटा में जटिल जानकारी को अनलॉक करें
मेडिकल डेटा एनोटेशन एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें डोमेन विशेषज्ञों की मदद से क्लिनिकल टेक्स्ट, मेडिकल इमेज, ऑडियो और वीडियो को लेबल किया जाता है, ताकि AI मॉडल क्लिनिकल एंटिटी, निदान और एनाटॉमी को सटीक रूप से पहचान सकें। हम रेडियोलॉजी, ऑन्कोलॉजी, कार्डियोलॉजी और क्लिनिकल NLP में HIPAA-अनुरूप मेडिकल डेटा एनोटेशन सेवाएं प्रदान करते हैं, जिससे संगठनों को चिकित्सक के नोट्स, EHR सारांश और पैथोलॉजी रिपोर्ट जैसे असंरचित डेटा से महत्वपूर्ण जानकारी निकालने में मदद मिलती है। हमारे प्रमाणित डोमेन विशेषज्ञ 20 मिलियन से अधिक संबंधों और 1.7 मिलियन से अधिक क्लिनिकल अवधारणाओं के स्वामित्व वाले एक विशेष नॉलेज ग्राफ के आधार पर लक्षणों, बीमारियों, एलर्जी और दवाओं पर गहन जानकारी प्रदान करते हैं। डेटा लाइसेंसिंग और संग्रह से लेकर एनोटेशन तक, Shaip आपकी हर ज़रूरत का ख्याल रखता 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।
मेडिकल फुटेज में वर्गीकरण और विभाजन के साथ एआई लर्निंग को बेहतर बनाएं। बेहतर स्वास्थ्य सेवा और निदान के लिए अपनी सर्जिकल एआई और रोगी निगरानी को सुधारें। एनोटेटेड मेडिकल वीडियो नैदानिक अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक हैं, जो वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामलों 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।
चिकित्सा पेशेवरों की भागीदारी से, एनएलपी विशेषज्ञता का लाभ उठाकर चिकित्सा ऑडियो डेटा को सटीक रूप से एनोटेट और लेबल करें। निर्बाध नैदानिक संचालन के लिए वॉइस-असिस्टेड सिस्टम विकसित करें और वॉइस-एक्टिवेटेड हेल्थकेयर उत्पादों में एआई को एकीकृत करें। विशेषज्ञ ऑडियो डेटा क्यूरेशन के साथ निदान की सटीकता बढ़ाएं।
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 क्षेत्र में विशेषज्ञता (दायरे और एनोटेशन दिशानिर्देशों को समझना)
चरण 2: परियोजना के लिए उपयुक्त संसाधनों को प्रशिक्षित करना
चरण 3: प्रतिक्रिया चक्र और टिप्पणीकृत दस्तावेजों की गुणवत्ता आश्वासन
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 और बेहतर बनाती है और इसमें विशेषज्ञता का एक अतिरिक्त स्तर शामिल है। प्रत्येक एक्स-रे, एमआरआई और सीटी स्कैन को विषय विशेषज्ञ द्वारा सावधानीपूर्वक लेबल किया जाता है और उसकी समीक्षा की जाती है। ये एनोटेटेड छवियां रेडियोलॉजी डायग्नोस्टिक्स के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने हेतु प्रशिक्षण डेटा के रूप में कार्य करती हैं। प्रशिक्षण और समीक्षा में यह अतिरिक्त कदम असामान्यताओं और बीमारियों का पता लगाने में सहायक होता 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।
हम आपके संपूर्ण स्लाइड और बायोप्सी चित्रों पर पैथोलॉजी के विशेषज्ञों को लगाते हैं, जो कोशिकाओं, ऊतक क्षेत्रों और असामान्यताओं को अलग-अलग करते हैं — और डिलीवरी से पहले प्रत्येक स्लाइड की समीक्षा की जाती है। विशेषज्ञों की यह टीम आपके ट्यूमर ग्रेडिंग और रोग पहचान मॉडल को विश्वसनीय आधार प्रदान करती है।
रेडियोलॉजी में प्रशिक्षित हमारे विशेषज्ञ सीटी, एमआरआई और पीईटी स्कैन के माध्यम से ट्यूमर और आसपास की शारीरिक संरचना का सटीक विश्लेषण करते हैं, और सटीकता के लिए सटीक विभाजन और स्टेजिंग लेबल की समीक्षा करते हैं। इसके परिणामस्वरूप आपको ऐसा प्रशिक्षण डेटा मिलता है जिस पर आपका एआई कैंसर का शीघ्र पता लगाने और उपचार योजना बनाने के लिए निर्भर कर सकता है।
हम नेत्र विज्ञान के जानकार विशेषज्ञों द्वारा फंडस और ओसीटी स्कैन पर लेबल लगाते हैं, जो सूक्ष्म घावों को चिह्नित करते हैं और उनकी गंभीरता को लगातार वर्गीकृत करते हैं। विशेषज्ञों द्वारा समीक्षित और सटीक एनोटेशन आपके एआई को वह आधारभूत जानकारी प्रदान करते हैं जिसकी मदद से वह डायबिटिक रेटिनोपैथी, ग्लूकोमा और अन्य नेत्र रोगों का शीघ्र पता लगा सकता है।
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।
नैदानिक संस्थाओं की पहचान और व्याख्या करने के बाद, हम संस्थाओं के बीच प्रासंगिक संबंध भी निर्धारित करते हैं। दो या दो से अधिक अवधारणाओं के बीच संबंध हो सकते हैं।
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।
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।
सामान्य चिकित्सा एनईआर एनोटेशन के साथ-साथ, हम ऑन्कोलॉजी, रेडियोलॉजी आदि जैसे डोमेन-विशिष्ट एनोटेशन पर भी काम करते हैं। ऑन्कोलॉजी-विशिष्ट एनईआर एंटिटीज जिन्हें एनोटेट किया जा सकता है - कैंसर की समस्या, हिस्टोलॉजी, कैंसर का चरण, टीएनएम चरण, कैंसर ग्रेड, आयाम, नैदानिक स्थिति, ट्यूमर मार्कर परीक्षण, कैंसर की दवा, कैंसर की सर्जरी, विकिरण, अध्ययन किया गया जीन, भिन्नता कोड।
प्रमुख नैदानिक स्थितियों और संबंधों की पहचान और व्याख्या करने के साथ-साथ, हम कुछ दवाओं या प्रक्रियाओं के प्रतिकूल प्रभावों की भी व्याख्या कर सकते हैं। इसका दायरा निम्नलिखित है: प्रतिकूल प्रभावों और उनके कारक कारकों को लेबल करना। प्रतिकूल प्रभाव और उसके कारण के बीच संबंध स्थापित करना।
समय संबंधी जानकारियों को नोट करने से रोगी की पूरी यात्रा का एक क्रमबद्ध विवरण तैयार करने में मदद मिलती है। यह किसी विशिष्ट घटना से संबंधित तिथि के संदर्भ और जानकारी प्रदान करता है। यहां कुछ तिथि संबंधी जानकारियां दी गई हैं – निदान तिथि, प्रक्रिया तिथि, दवा शुरू करने की तिथि, दवा समाप्त करने की तिथि, विकिरण उपचार शुरू करने की तिथि, विकिरण उपचार समाप्त करने की तिथि, भर्ती की तिथि, छुट्टी की तिथि, परामर्श की तिथि, नोट की तिथि और लक्षणों की शुरुआत।
स्वास्थ्य संबंधी दस्तावेजों, छवियों या डेटा के विभिन्न अनुभागों या भागों को व्यवस्थित रूप से संगठित करने, लेबल करने और वर्गीकृत करने की प्रक्रिया, अर्थात् दस्तावेज़ से प्रासंगिक अनुभागों की एनोटेशन करना और अनुभागों को उनके संबंधित प्रकारों में वर्गीकृत करना।
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।
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।
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।
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।
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।
नैदानिक संस्थाओं और संबंधों की पहचान करने के साथ-साथ, हम नैदानिक संस्थाओं की स्थिति, निषेध और विषय भी निर्दिष्ट कर सकते हैं।
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 संबंधी डेटा की संवेदनशीलता को देखते हुए, 6,000 चिकित्सा मामलों का सटीक विश्लेषण एक निर्धारित समय सीमा के भीतर करना था। गुणवत्तापूर्ण विश्लेषण और अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए अद्यतन नैदानिक दिशानिर्देशों और HIPAA जैसे गोपनीयता नियमों का कड़ाई से पालन करना आवश्यक था, जो नैदानिक निदान के लिए डेटासेट की अखंडता बनाए रखने और नियामक आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है।
समाधान: हमने 6,000 से अधिक चिकित्सा मामलों का विश्लेषण किया और चिकित्सा दस्तावेजों को नैदानिक प्रश्नावली से जोड़ा। इसके लिए नैदानिक दिशा-निर्देशों का पालन करते हुए साक्ष्यों को प्रतिक्रियाओं से सावधानीपूर्वक जोड़ना आवश्यक था। जिन प्रमुख चुनौतियों का समाधान किया गया, उनमें बड़े डेटासेट के लिए सख्त समयसीमा और लगातार विकसित हो रहे नैदानिक मानकों से निपटना शामिल था।
समर्पित एवं प्रशिक्षित टीमें:
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता का आश्वासन दिया जाता है:
पेटेंट किया गया प्लेटफ़ॉर्म लाभ प्रदान करता है:
विश्वसनीय स्वास्थ्य सेवा डेटा—नैतिक रूप से प्राप्त किया गया, सुरक्षित रूप से पहचान रहित किया गया, और विशेषज्ञ गुणवत्ता के साथ बड़े पैमाने पर वितरित किया गया।
स्रोत निर्धारण और लाइसेंसिंग से लेकर पहचान छिपाने और लेबलिंग तक—स्वास्थ्य सेवा एआई डेटा जीवनचक्र में एक ही भागीदार।
क्लिनिकल टेक्स्ट, ईएचआर, मेडिकल ऑडियो, इमेजिंग और मल्टीमॉडल डेटासेट में विशेषज्ञ सहायता।
स्वास्थ्य सेवा में प्रशिक्षित विशेषज्ञ—सामान्य भीड़ कार्यकर्ताओं की जगह।
स्पष्ट डेटा वंशावली और लेखापरीक्षा योग्यता के साथ सहमति-आधारित संग्रह।
मजबूत सुरक्षा पद्धतियां जो कार्यप्रणाली के दौरान संवेदनशील स्वास्थ्य संबंधी डेटा की सुरक्षा करती हैं।
सुसंगत और सटीक डेटासेट के लिए बहुस्तरीय QA और मानव-सहभागी सत्यापन।
एंटरप्राइज एआई प्रोग्रामों के लिए बड़े, जटिल स्वास्थ्य सेवा डेटासेट प्रदान करने के लिए विश्वसनीय।
HIPAA सेफ हार्बर, विशेषज्ञ निर्धारण और GDPR के अनुरूप डिज़ाइन द्वारा ही पहचान छिपाने की प्रक्रिया।
नेम्ड एंटिटी रिकॉग्निशन (एनईआर) असंरचित पाठ के भीतर लोगों, संगठनों और स्थानों जैसी संस्थाओं की पहचान और वर्गीकरण करता है।
31 विशिष्टताओं में HIPAA-योग्य चिकित्सा डेटासेट का लाइसेंस प्राप्त करें — चिकित्सक द्वारा लिखित दस्तावेज, इलेक्ट्रॉनिक रिकॉर्ड हिस्ट्री (EHRs), लिखित चिकित्सा रिकॉर्ड। नमूना अनुरोध पर उपलब्ध है।
जनरेटिव एआई और बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को सटीक, विश्वसनीय और संदर्भ-जागरूक आउटपुट उत्पन्न करने के लिए भारी मात्रा में उच्च-गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है।
विश्व-अग्रणी एआई उत्पाद बनाने के लिए टीमों को सशक्त बनाना।
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।
