शाईप आता युबिक्विटी इकोसिस्टमचा भाग आहे: तीच टीम - आता मोठ्या प्रमाणात ग्राहकांना आधार देण्यासाठी विस्तारित संसाधनांनी समर्थित.
|
हेल्थकेअर AI साठी डेटा भाष्य
अनस्ट्रक्चर्ड डेटामधील जटिल माहिती अनलॉक करा आणि ओळख करून
आरोग्यसेवा उद्योग एआय आणि मशीन लर्निंग अनुप्रयोगांना बळकटी देण्यासाठी अचूक डेटा एनोटेशनवर मोठ्या प्रमाणात अवलंबून आहे, ज्यामुळे निदान आणि उपचारांमध्ये प्रगती होते.
आरोग्यसेवेच्या क्षेत्रातील ८०% डेटा असंरचित आहे, ज्यामुळे तो प्रवेश करण्यायोग्य नाही. डेटा अॅक्सेस करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण मॅन्युअल हस्तक्षेप आवश्यक आहे, ज्यामुळे वापरण्यायोग्य डेटाचे प्रमाण मर्यादित होते. वैद्यकीय क्षेत्रातील मजकूर समजून घेण्यासाठी त्याच्या संभाव्यतेचा उलगडा करण्यासाठी त्याच्या शब्दावलीची सखोल समज आवश्यक आहे. एसएआयपी तुम्हाला एआय इंजिन्स मोठ्या प्रमाणात सुधारण्यासाठी आरोग्यसेवा डेटा भाष्य करण्यासाठी कौशल्य प्रदान करते. प्रगत आरोग्यसेवा उपाय सक्षम करण्यात आणि आरोग्यसेवा एआय तंत्रज्ञानाच्या विकासास समर्थन देण्यात वैद्यकीय डेटा भाष्य महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावते.
स्टोरेज क्षमतेचा जगभरातील स्थापित पाया पोहोचेल 11.7 झेटाबाइट्स in 2023.
80% जगभरातील डेटाची रचना अप्रचलित आणि निरुपयोगी बनते.
आम्ही वैद्यकीय डेटा भाष्य सेवा देतो, ज्यामध्ये मशीन लर्निंग अल्गोरिदममध्ये वापरण्यासाठी वैद्यकीय मजकुराचे भाष्य समाविष्ट आहे, जे संस्थांना असंरचित वैद्यकीय डेटामधील महत्त्वाची माहिती काढण्यास मदत करतात, म्हणजेच, फिजिशियन नोट्स, EHR प्रवेश/डिस्चार्ज सारांश, पॅथॉलॉजी रिपोर्ट्स, इत्यादी, जे मशीनना दिलेल्या मजकूरात किंवा प्रतिमेत उपस्थित असलेल्या क्लिनिकल घटकांची ओळख पटवण्यास मदत करतात. आमचे क्रेडेन्शियल डोमेन तज्ञ तुम्हाला डोमेन-विशिष्ट अंतर्दृष्टी - म्हणजे, लक्षणे, रोग, ऍलर्जी आणि औषधे, प्रदान करण्यास मदत करू शकतात जेणेकरून काळजीसाठी अंतर्दृष्टी वाढण्यास मदत होईल.
आम्ही मालकीचे वैद्यकीय NER API (पूर्व-प्रशिक्षित NLP मॉडेल) देखील ऑफर करतो, जे मजकूर दस्तऐवजात सादर केलेल्या नामांकित घटकांची स्वयं-ओळख आणि वर्गीकरण करू शकतात. मेडिकल NER API 20M+ संबंध आणि 1.7M+ क्लिनिकल संकल्पनांसह, मालकी ज्ञान आलेखचा लाभ घेतात.
डेटा परवाना आणि संकलनापासून ते डेटा भाष्यापर्यंत, Shaip ने तुम्हाला कव्हर केले आहे.
रेडिओग्राफी, अल्ट्रासाऊंड, मॅमोग्राफी, सीटी स्कॅन, एमआरआय आणि फोटॉन उत्सर्जन टोमोग्राफीसह वैद्यकीय प्रतिमा, व्हिडिओ आणि मजकूर यांचे भाष्य आणि तयारी
नैसर्गिक भाषा प्रक्रियेसाठी (एनएलपी) औषधनिर्माण आणि इतर आरोग्यसेवा वापर प्रकरणे, ज्यात वैद्यकीय मजकूर वर्गीकरण, नामांकित अस्तित्व ओळख, मजकूर विश्लेषण आणि वैद्यकीय मजकुरात निदान आणि विसंगती शोधण्यासाठी मशीन लर्निंग अल्गोरिदम प्रशिक्षण यांचा समावेश आहे.
आमच्या वैद्यकीय भाष्य सेवा आरोग्यसेवेमध्ये AI अचूकता सक्षम करतात. आम्ही AI मॉडेल्सना प्रशिक्षण देण्यासाठी आमच्या कौशल्याचा वापर करून वैद्यकीय प्रतिमा, मजकूर आणि ऑडिओ काळजीपूर्वक लेबल करतो. वैद्यकीय तज्ञ आणि आरोग्यसेवा व्यावसायिकांसह आमची तज्ञ टीम क्लिनिकल अचूकता आणि अनुपालन सुनिश्चित करण्यासाठी भाष्य प्रक्रियेचे पर्यवेक्षण आणि प्रमाणीकरण करते. हे मॉडेल निदान, उपचार नियोजन आणि रुग्णसेवा सुधारतात. प्रगत वैद्यकीय तंत्रज्ञान अनुप्रयोगांसाठी उच्च-गुणवत्तेचा, विश्वासार्ह डेटा सुनिश्चित करा. वैद्यकीय डेटा भाष्यमध्ये कठोर गुणवत्ता आणि अनुपालन मानके पूर्ण करण्यासाठी आवश्यक असलेले महत्त्वपूर्ण प्रयत्न आम्हाला समजतात. तुमच्या AI ची वैद्यकीय प्रवीणता वाढविण्यासाठी आमच्यावर विश्वास ठेवा.
एक्स-रे, सीटी स्कॅन आणि एमआरआय मधील व्हिज्युअल डेटावर भाष्य करून वैद्यकीय एआय वाढवा. वैद्यकीय प्रतिमा भाष्य आणि इमेजिंग भाष्य या विशेष प्रक्रिया आहेत ज्यामध्ये आरोग्यसेवा एआय प्रणालींसाठी उच्च-गुणवत्तेचे डेटासेट तयार करण्यासाठी जटिल वैद्यकीय प्रतिमांचे तज्ञ-चालित लेबलिंग समाविष्ट असते.
प्रमुख भाष्य कार्यांमध्ये प्रतिमा वर्गीकरण (प्रतिमांना लेबल्स नियुक्त करणे), वस्तू शोधणे (ट्यूमरसारख्या वस्तू ओळखणे आणि शोधणे), प्रतिमा विभाजन (प्रतिमांना अर्थपूर्ण विभागांमध्ये विभागणे), आणि वैद्यकीय प्रतिमांच्या अचूक आणि तपशीलवार भाष्यासाठी विभागणी मुखवटे आणि बाउंडिंग बॉक्सचा वापर यांचा समावेश आहे.
वैद्यकीय फुटेजमध्ये वर्गीकरण आणि विभागणी करून एआय शिक्षणाला धारदार करा. सुधारित आरोग्यसेवा वितरण आणि निदानासाठी तुमचे सर्जिकल एआय आणि रुग्ण देखरेख सुधारा. रुग्णांच्या काळजीमध्ये वास्तविक जगाच्या वापरास समर्थन देणारे, क्लिनिकल अनुप्रयोगांसाठी भाष्य केलेले वैद्यकीय व्हिडिओ आवश्यक आहेत.
कुशल वैद्यकीय भाष्यकार आणि डेटा भाष्यकारांनी तयार केलेल्या तज्ञांनी लिहिलेल्या मजकूर डेटासह वैद्यकीय एआय विकास सुलभ करा. हस्तलिखित नोट्सपासून ते विमा अहवालांपर्यंत, मोठ्या प्रमाणात मजकूर खंडांचे जलद विश्लेषण आणि समृद्ध करा. आरोग्यसेवेच्या प्रगतीसाठी अचूक आणि कृतीयोग्य अंतर्दृष्टी सुनिश्चित करा.
विविध वैद्यकीय केंद्रांमधून गोळा केलेल्या डेटाचा वापर करून, एआय मेडिकल कोडिंगसह युनिव्हर्सल कोडमध्ये रूपांतरित करून वैद्यकीय दस्तऐवजीकरण सुलभ करा. वैद्यकीय रेकॉर्ड कोडिंगमध्ये अत्याधुनिक एआय सहाय्यासह अचूकता सुनिश्चित करा, बिलिंग कार्यक्षमता वाढवा आणि अखंड आरोग्य सेवा वितरणास समर्थन द्या.
वैद्यकीय ऑडिओ डेटा अचूकपणे भाष्य करण्यासाठी आणि लेबल करण्यासाठी NLP तज्ञांचा वापर करा, ज्यामध्ये वैद्यकीय व्यावसायिकांना भाष्य प्रक्रियेत सहभागी करून घ्या. निर्बाध क्लिनिकल ऑपरेशन्ससाठी व्हॉइस-असिस्टेड सिस्टम तयार करा आणि विविध व्हॉइस-अॅक्टिव्हेटेड हेल्थकेअर उत्पादनांमध्ये AI एकत्रित करा. तज्ञ ऑडिओ डेटा क्युरेशनसह निदानाची अचूकता वाढवा.
वैद्यकीय डेटा अॅनोटेशनमध्ये, लेबलिंग प्रक्रियेत बहुतेकदा विशेष अॅनोटेशन टूल्सचा वापर केला जातो, ज्यामध्ये मूलभूत प्रतिमा अॅनोटेशन कामांसाठी DICOM व्ह्यूअर्सचा समावेश असतो. DICOM व्ह्यूअर्स सामान्यतः रेडिओलॉजिस्ट नियमित कामासाठी वापरतात, परंतु अचूक आणि कार्यक्षम लेबलिंगसाठी प्रगत अॅनोटेशन टूल्स आवश्यक आहेत, विशेषतः मशीन लर्निंग आणि डीप लर्निंग अॅप्लिकेशन्ससाठी डेटा तयार करताना. अॅनोटेशन प्रक्रिया सामान्यतः क्लायंटच्या गरजेनुसार वेगळी असते परंतु त्यात प्रामुख्याने खालील गोष्टींचा समावेश असतो:
फेज 1: तांत्रिक डोमेन कौशल्य (व्याप्ति आणि भाष्य मार्गदर्शक तत्त्वे समजून घ्या)
फेज 2: प्रकल्पासाठी योग्य संसाधनांचे प्रशिक्षण
फेज 3: अभिप्राय चक्र आणि भाष्य दस्तऐवजांचे QA
प्रगत एआय आणि एमएल अल्गोरिदम विविध वैद्यकीय प्रक्रियांचा वापर करून आरोग्यसेवेत परिवर्तन घडवत आहेत. वैद्यकीय अनुप्रयोगांमध्ये भाष्य केलेला डेटा महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावतो, निदान, रोग ओळखणे आणि विसंगती शोधण्यासाठी अचूक आरोग्यसेवा एआय मॉडेल विकसित करण्यात आणि प्रशिक्षित करण्यात आरोग्यसेवा संस्थांना मदत करतो. या अत्याधुनिक तंत्रज्ञानामुळे आरोग्यसेवा ऑटोमेशन सक्षम होते, ज्यामुळे कार्यक्षमता, अचूकता आणि रुग्णसेवा वाढते. त्यांचा संभाव्य परिणाम अधिक चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यासाठी, खालील वापर प्रकरणे एक्सप्लोर करूया:
आमची रेडिओलॉजी इमेज अॅनोटेशन सेवा एआय डायग्नोस्टिक्सला अधिक धारदार करते आणि त्यात तज्ञांचा एक अतिरिक्त स्तर समाविष्ट आहे. प्रत्येक एक्स-रे, एमआरआय आणि सीटी स्कॅन हे विषय तज्ञाद्वारे काळजीपूर्वक लेबल केले जाते आणि त्याचे पुनरावलोकन केले जाते. या अॅनोटेटेड प्रतिमा रेडिओलॉजी डायग्नोस्टिक्ससाठी मशीन लर्निंग मॉडेल्स आणि एमएल मॉडेल्सना प्रशिक्षित करण्यासाठी प्रशिक्षण डेटा म्हणून काम करतात. स्पॉट असामान्यता आणि रोगांचे प्रशिक्षण आणि पुनरावलोकन करण्यासाठी हे अतिरिक्त पाऊल आहे.
आमची कार्डिओलॉजी-केंद्रित इमेज एनोटेशन AI डायग्नोस्टिक्सला तीक्ष्ण करते. आम्ही हृदयरोग तज्ञ आणतो जे हृदयाशी संबंधित जटिल प्रतिमा लेबल करतात आणि आमच्या AI मॉडेल्सना प्रशिक्षण देतात. आम्ही क्लायंटला डेटा पाठवण्यापूर्वी, हे विशेषज्ञ उच्च-स्तरीय अचूकतेची खात्री करण्यासाठी प्रत्येक प्रतिमेचे पुनरावलोकन करतात. ही प्रक्रिया AI ला हृदयाची स्थिती अधिक अचूकपणे शोधण्यासाठी सक्षम करते.
दंतचिकित्सा क्षेत्रातील आमची प्रतिमा भाष्य सेवा दंत प्रतिमांना लेबल करते, विविध वैद्यकीय परिस्थिती ओळखण्यावर लक्ष केंद्रित करते, जेणेकरून एआय निदान साधने वाढतील. दात किडणे, संरेखन समस्या आणि इतर दंत स्थिती अचूकपणे ओळखून, आमचे एसएमई रुग्णांचे परिणाम सुधारण्यासाठी आणि अचूक उपचार नियोजन आणि लवकर निदान करण्यात दंतवैद्यांना मदत करण्यासाठी एआयला सक्षम करतात.
वैद्यकीय नोंदींमध्ये मोठ्या प्रमाणात वैद्यकीय डेटा आणि ज्ञान प्रामुख्याने असंरचित स्वरूपात उपलब्ध आहे. वैद्यकीय अस्तित्व भाष्य आम्हाला असंरचित डेटा संरचित स्वरूपात रूपांतरित करण्यास सक्षम करते.
2.1 औषधी गुणधर्म
औषधे आणि त्यांचे गुणधर्म जवळजवळ प्रत्येक वैद्यकीय रेकॉर्डमध्ये दस्तऐवजीकरण केले जातात, जे क्लिनिकल डोमेनचा एक महत्त्वाचा भाग आहे. आम्ही मार्गदर्शक तत्त्वांनुसार औषधांचे विविध गुणधर्म ओळखू शकतो आणि त्यावर भाष्य करू शकतो.
2.2 लॅब डेटा विशेषता
लॅब डेटा मुख्यतः वैद्यकीय रेकॉर्डमध्ये त्यांच्या गुणधर्मांसह असतो. आम्ही मार्गदर्शक तत्त्वांनुसार प्रयोगशाळेतील डेटाचे विविध गुणधर्म ओळखू आणि भाष्य करू शकतो.
2.3 शरीर मापन गुणधर्म
शरीराचे मापन मुख्यतः वैद्यकीय रेकॉर्डमध्ये त्यांच्या गुणधर्मांसह असते. यात मुख्यतः महत्वाच्या लक्षणांचा समावेश असतो. आपण शरीराच्या मापनाच्या विविध गुणधर्मांना ओळखू शकतो आणि त्यावर भाष्य करू शकतो.
जेनेरिक मेडिकल एनईआर अॅनोटेशनसह, आपण ऑन्कोलॉजी, रेडिओलॉजी इत्यादी डोमेन विशिष्ट अॅनोटेशनवर देखील काम करू शकतो. येथे ऑन्कोलॉजी विशिष्ट एनईआर घटक आहेत ज्यांचे भाष्य केले जाऊ शकते - कर्करोग समस्या, हिस्टोलॉजी, कर्करोग स्टेज, टीएनएम स्टेज, कर्करोग ग्रेड, परिमाण, क्लिनिकल स्थिती, ट्यूमर मार्कर चाचणी, कर्करोग औषध, कर्करोग शस्त्रक्रिया, रेडिएशन, अभ्यासलेले जीन, व्हेरिएशन कोड, बॉडी साइट
प्रमुख क्लिनिकल घटक आणि नातेसंबंध ओळखणे आणि त्यावर भाष्य करण्याबरोबरच, आम्ही विशिष्ट औषधे किंवा प्रक्रियांचे प्रतिकूल परिणाम देखील भाष्य करू शकतो. व्याप्ती खालीलप्रमाणे आहे: प्रतिकूल परिणाम आणि त्यांचे कारक घटक लेबल करणे. प्रतिकूल परिणाम आणि परिणामाचे कारण यांच्यातील संबंध नियुक्त करणे.
क्लिनिकल घटकांची ओळख आणि भाष्य केल्यानंतर, आम्ही संस्थांमध्ये संबंधित संबंध देखील नियुक्त करतो. दोन किंवा अधिक संकल्पनांमध्ये संबंध असू शकतात.
क्लिनिकल घटक आणि नातेसंबंध ओळखण्याबरोबरच, आम्ही क्लिनिकल घटकांची स्थिती, नकारात्मकता आणि विषय देखील नियुक्त करू शकतो.
वैद्यकीय नोंदीवरून ऐहिक घटकांवर भाष्य करणे, रुग्णाच्या प्रवासाची टाइमलाइन तयार करण्यात मदत करते. हे विशिष्ट इव्हेंटशी संबंधित तारखेचा संदर्भ आणि संदर्भ प्रदान करते. येथे तारीख घटक आहेत - निदान तारीख, प्रक्रिया तारीख, औषध सुरू होण्याची तारीख, औषध समाप्तीची तारीख, रेडिएशन सुरू होण्याची तारीख, रेडिएशनची समाप्ती तारीख, प्रवेशाची तारीख, डिस्चार्जची तारीख, सल्लामसलत तारीख, नोट तारीख, प्रारंभ.
हे आरोग्यसेवा-संबंधित दस्तऐवज, प्रतिमा किंवा डेटाचे विविध विभाग किंवा भागांचे पद्धतशीरपणे आयोजन, लेबलिंग आणि वर्गीकरण करण्याच्या प्रक्रियेचा संदर्भ देते, म्हणजे दस्तऐवजातील संबंधित विभागांचे भाष्य आणि विभागांचे त्यांच्या संबंधित प्रकारांमध्ये वर्गीकरण. हे संरचित आणि सहज प्रवेश करण्यायोग्य माहिती तयार करण्यात मदत करते, जी क्लिनिकल निर्णय समर्थन, वैद्यकीय संशोधन आणि आरोग्य सेवा डेटा विश्लेषण यासारख्या विविध कारणांसाठी वापरली जाऊ शकते.
मार्गदर्शक तत्त्वांनुसार ICD-10-CM आणि CPT कोडचे भाष्य. प्रत्येक लेबल केलेल्या वैद्यकीय कोडसाठी, लेबलिंग निर्णयाची पुष्टी करणारे पुरावे (मजकूर स्निपेट्स) देखील कोडसह भाष्य केले जातील.
मार्गदर्शक तत्त्वांनुसार RXNORM कोडचे भाष्य. प्रत्येक लेबल केलेल्या वैद्यकीय कोडसाठी, लेबलिंग निर्णयाला पुष्टी देणारे पुरावे (मजकूर स्निपेट) देखील कोडसह भाष्य केले जातील.
मार्गदर्शक तत्त्वांनुसार SNOMED कोडचे भाष्य. प्रत्येक लेबल केलेल्या वैद्यकीय कोडसाठी, लेबलिंग निर्णयाची पुष्टी करणारे पुरावे (मजकूर स्निपेट्स) देखील कोडसह भाष्य केले जातील.
मार्गदर्शक तत्त्वांनुसार UMLS कोडचे भाष्य. प्रत्येक लेबल केलेल्या वैद्यकीय कोडसाठी, लेबलिंग निर्णयाची पुष्टी करणारे पुरावे (मजकूर स्निपेट्स) देखील कोडसह भाष्य केले जातील.
आमची प्रतिमा भाष्य सेवा तपशीलवार शारीरिक रचनांवर लक्ष केंद्रित करून AI प्रशिक्षणासाठी अचूक लेबलिंगसाठी CT स्कॅनमध्ये माहिर आहे. विषय तज्ञ केवळ पुनरावलोकनच करत नाहीत तर उत्कृष्ट अचूकतेसाठी प्रत्येक प्रतिमेचे प्रशिक्षण देखील देतात. ही सूक्ष्म प्रक्रिया निदान साधनांच्या विकासात मदत करते.
आमची एमआरआय इमेज एनोटेशन सेवा एआय डायग्नोस्टिक्सला छान-ट्यून करते. आमचे विषय तज्ञ प्रशिक्षित करतात आणि प्रसूतीपूर्वी अत्यंत अचूकतेसाठी प्रत्येक स्कॅनचे पुनरावलोकन करतात. एआय मॉडेल प्रशिक्षण वाढविण्यासाठी आम्ही एमआरआय स्कॅन अचूकपणे लेबल करतो. ही प्रक्रिया त्यांना विसंगती आणि संरचना शोधण्यात मदत करते. आमच्या सेवांसह वैद्यकीय मूल्यांकन आणि उपचार योजनांमध्ये अचूकता वाढवा.
एक्स-रे इमेज एनोटेशन एआय डायग्नोस्टिक्सला तीक्ष्ण करते. आमचे तज्ञ फ्रॅक्चर आणि असामान्यता अचूकपणे दर्शवून प्रत्येक प्रतिमेला काळजीपूर्वक लेबल करतात. ते क्लायंट वितरणापूर्वी शीर्ष अचूकतेसाठी या लेबलांचे प्रशिक्षण आणि पुनरावलोकन देखील करतात. तुमचे AI सुधारण्यासाठी आणि चांगले वैद्यकीय इमेजिंग विश्लेषण मिळवण्यासाठी आमच्यावर विश्वास ठेवा.
क्लिनिकल विमा भाष्य
हेल्थकेअर प्रदाते, पैसे देणाऱ्यांना जोडण्यासाठी आणि उपचार मार्गदर्शक तत्त्वांचे पालन करत असल्याची खात्री करण्यासाठी पूर्व अधिकृतता प्रक्रिया महत्त्वाची आहे. वैद्यकीय नोंदींवर भाष्य केल्याने ही प्रक्रिया अनुकूल करण्यात मदत झाली. हे मानकांचे पालन करताना, क्लायंट वर्कफ्लो सुधारत असताना प्रश्नांशी कागदपत्रे जुळवली.
समस्या: आरोग्यसेवा डेटा संवेदनशीलता लक्षात घेता, 6,000 वैद्यकीय प्रकरणांचे भाष्य एका काटेकोर वेळेत अचूकपणे करावे लागले. दर्जेदार भाष्ये आणि अनुपालन सुनिश्चित करण्यासाठी अद्ययावत क्लिनिकल मार्गदर्शक तत्त्वे आणि HIPAA सारख्या गोपनीयता नियमांचे काटेकोर पालन करणे आवश्यक होते, जे डेटासेट अखंडता राखण्यासाठी आणि नियामक आवश्यकता पूर्ण करण्यासाठी क्लिनिकल डायग्नोस्टिक्ससाठी विशेषतः महत्वाचे आहे.
उपाय: आम्ही 6,000 हून अधिक वैद्यकीय प्रकरणे भाष्य केली, वैद्यकीय कागदपत्रे क्लिनिकल प्रश्नावलीसह संबंधित आहेत. यासाठी क्लिनिकल मार्गदर्शक तत्त्वांचे पालन करताना प्रतिसादांशी पुरावा जोडणे आवश्यक आहे. संबोधित केलेली प्रमुख आव्हाने म्हणजे मोठ्या डेटासेटसाठी घट्ट मुदती आणि सतत विकसित होत असलेल्या क्लिनिकल मानकांशी व्यवहार करणे.
समर्पित आणि प्रशिक्षित संघ:
सर्वाधिक प्रक्रिया कार्यक्षमता याची खात्री आहे:
पेटंट केलेले व्यासपीठ फायदे देते:
असा अंदाज आहे की डेटा वैज्ञानिक डेटा तयार करण्यात त्यांचा 80% पेक्षा जास्त वेळ घालवतात. आऊटसोर्सिंगसह, तुमचा कार्यसंघ मजबूत अल्गोरिदम विकसित करण्यावर लक्ष केंद्रित करू शकतो, ज्याने आमच्यासाठी नामांकित संस्था ओळख डेटासेट गोळा करण्याचा त्रासदायक भाग सोडला आहे.
सरासरी एमएल मॉडेलसाठी नामांकित डेटासेटच्या मोठ्या भागांचे संकलन आणि टॅगिंग आवश्यक असते, ज्यासाठी कंपन्यांना इतर संघांकडून संसाधने खेचणे आवश्यक असते. आमच्या सारख्या भागीदारांसह, आम्ही डोमेन तज्ञ ऑफर करतो ज्यांना तुमचा व्यवसाय जसजसा वाढत जाईल तसतसे सहजतेने मोजले जाऊ शकते.
समर्पित डोमेन तज्ञ, जे दिवस-दिवस आणि दिवस-बाहेर भाष्य करतात-कोणत्याही दिवशी-संघाच्या तुलनेत उत्कृष्ट काम करतात, त्यांना त्यांच्या व्यस्त वेळापत्रकात भाष्य कार्ये समाविष्ट करण्याची आवश्यकता असते. हे सांगण्याची गरज नाही की यामुळे चांगले उत्पादन मिळते.
आमची सिद्ध डेटा गुणवत्ता हमी प्रक्रिया, तंत्रज्ञान प्रमाणीकरण आणि गुणवत्ता नियंत्रणाचे अनेक टप्पे, आम्हाला अपेक्षेपेक्षा जास्त असलेली सर्वोत्तम गुणवत्ता प्रदान करण्यास मदत करतात.
गोपनीयतेची खात्री करण्यासाठी आमच्या क्लायंटसोबत काम करताना गोपनीयतेसह डेटा सुरक्षिततेची सर्वोच्च मानके राखण्यासाठी आम्ही प्रमाणित आहोत
कुशल कामगारांच्या क्युरेटिंग, प्रशिक्षण आणि व्यवस्थापनातील तज्ञ म्हणून, आम्ही हे सुनिश्चित करू शकतो की प्रकल्प बजेटमध्ये वितरित केले जातील.
उच्च नेटवर्क अप-टाइम आणि डेटा, सेवा आणि सोल्यूशन्सचे वेळेवर वितरण.
ऑनशोअर आणि ऑफशोअर संसाधनांच्या पूलसह, आम्ही विविध वापराच्या प्रकरणांसाठी आवश्यकतेनुसार संघ तयार आणि स्केल करू शकतो.
६ सिग्मा ब्लॅक बेल्ट्सनी डिझाइन केलेले जागतिक कार्यबल, मजबूत व्यासपीठ आणि ऑपरेशनल प्रक्रिया यांच्या संयोजनासह, शाईप सर्वात आव्हानात्मक एआय उपक्रम सुरू करण्यास मदत करते.
नेम्ड एंटिटी रेकग्निशन (NER) तुम्हाला उत्कृष्ट मशीन लर्निंग आणि NLP मॉडेल विकसित करण्यात मदत करते. या सुपर-माहितीपूर्ण पोस्टमध्ये NER वापर-केस, उदाहरणे आणि बरेच काही जाणून घ्या.
गुणवत्ता प्रशिक्षण हेल्थकेअर डेटासेट एआय-आधारित वैद्यकीय मॉडेलचा परिणाम सुधारतो. पण योग्य हेल्थकेअर डेटा लेबलिंग सेवा प्रदाता कसा निवडावा?
आरोग्यसेवेचा पाया घालणाऱ्या डेटासह, आम्हाला त्याची भूमिका, वास्तविक-जागतिक अंमलबजावणी आणि आव्हाने समजून घेणे आवश्यक आहे. जाणून घेण्यासाठी वाचा…
जगातील अग्रगण्य AI उत्पादने तयार करण्यासाठी संघांना सशक्त बनवणे.
तुमच्या अनन्य AI/ML सोल्यूशनसाठी आम्ही डेटासेट कसा गोळा आणि भाष्य करू शकतो हे जाणून घेण्यासाठी आता आमच्याशी संपर्क साधा
वैद्यकीय डेटा अॅनोटेशन म्हणजे एआय मॉडेल्सना प्रशिक्षित करण्यासाठी वैद्यकीय मजकूर, प्रतिमा, ऑडिओ आणि व्हिडिओ लेबल करण्याची प्रक्रिया. निदान, उपचार नियोजन आणि रुग्णसेवा सुधारणाऱ्या अचूक एआय प्रणाली विकसित करण्यासाठी हे अत्यंत महत्त्वाचे आहे.
लेबल केलेले डेटासेट प्रदान करून, एआय मॉडेल्स जटिल वैद्यकीय डेटामधील नमुने ओळखण्यास शिकू शकतात, जसे की एक्स-रेमध्ये रोग ओळखणे किंवा क्लिनिकल नोट्समधून महत्त्वाची माहिती काढणे. हे आरोग्यसेवेतील एआय अनुप्रयोगांची अचूकता आणि विश्वासार्हता सुधारते.
वैद्यकीय डेटा अॅनोटेशनमध्ये लेबलिंग क्लिनिकल नोट्स, इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रेकॉर्ड (EHR), एक्स-रे, MRI, CT स्कॅन, पॅथॉलॉजी रिपोर्ट्स आणि डॉक्टरांच्या डिक्टेशन सारखा ऑडिओ डेटा समाविष्ट आहे.
भाष्य केलेले वैद्यकीय मजकूर नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (NLP) मॉडेल्सना डॉक्टरांच्या नोट्स किंवा डिस्चार्ज सारांश यासारख्या असंरचित डेटामधून लक्षणे, रोग किंवा औषधे यासारखी क्लिनिकल माहिती काढण्याची आणि अर्थ लावण्याची परवानगी देते.
वैद्यकीय डेटाची नोंद करण्यासाठी असंरचित आणि गुंतागुंतीची माहिती हाताळणे, क्लिनिकल अचूकता सुनिश्चित करणे आणि HIPAA सारख्या गोपनीयता नियमांचे पालन करणे आवश्यक आहे. त्यासाठी वैद्यकीय परिभाषा आणि डोमेन ज्ञानातील तज्ञता देखील आवश्यक आहे.
भाष्य प्रदाते HIPAA अनुपालनासारख्या कठोर डेटा सुरक्षा प्रोटोकॉलचे पालन करतात आणि संवेदनशील वैद्यकीय माहिती भाष्य करताना रुग्णाची गोपनीयता राखण्यासाठी ओळख रद्द केलेला डेटा वापरतात.
भाष्य केलेले डेटासेट्स एआय मॉडेल्सना वैद्यकीय प्रतिमा किंवा मजकुरातील रोगाचे मार्कर ओळखण्यास प्रशिक्षित करतात. उदाहरणार्थ, एआय ऑन्कोलॉजीमध्ये कर्करोगाचे टप्पे ओळखू शकते किंवा कार्डिओलॉजीमध्ये हृदयाची स्थिती शोधू शकते, ज्यामुळे लवकर निदान आणि उपचारांचे परिणाम सुधारतात.
वैद्यकीय डेटा लेबलिंगमध्ये उच्च अचूकता सुनिश्चित करण्यासाठी मानवी कौशल्यासोबत वैद्यकीय इमेजिंगसाठी DICOM व्ह्यूअर्स सारखी प्रगत भाष्य साधने आणि डोमेन-विशिष्ट सॉफ्टवेअर वापरली जातात.
क्लायंटच्या गरजांनुसार अचूक आणि स्केलेबल वैद्यकीय डेटा एनोटेशन प्रदान करण्यासाठी शेप डोमेन तज्ञ, प्रगत एनोटेशन साधने आणि एक मजबूत गुणवत्ता हमी प्रक्रिया एकत्रित करते. ते रेडिओलॉजी, ऑन्कोलॉजी, कार्डिओलॉजी आणि इतर आरोग्यसेवा क्षेत्रांमध्ये विशेषज्ञ आहेत.
खर्च डेटाचा प्रकार, आकारमान आणि जटिलता तसेच आवश्यक असलेल्या कौशल्याच्या पातळीवर अवलंबून असतो. विशिष्ट प्रकल्प आवश्यकतांवर आधारित शाईप कस्टमाइज्ड किंमत प्रदान करते.
