-
-
-
ઉદ્યોગ દ્વારા
-
ઉપયોગના કેસ દ્વારા
-
-
કંપની
એન્ટિટી નિષ્કર્ષણ અને ઓળખ સાથે અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટામાં જટિલ માહિતીને અનલૉક કરો
મેડિકલ ડેટા એનોટેશન એ ડોમેન નિષ્ણાતોનો ઉપયોગ કરીને ક્લિનિકલ ટેક્સ્ટ, મેડિકલ છબીઓ, ઑડિઓ અને વિડિયોને લેબલ કરવાની પ્રક્રિયા છે, જેથી AI મોડેલ્સ ક્લિનિકલ એન્ટિટીઝ, નિદાન અને શરીરરચનાને સચોટ રીતે ઓળખી શકે. અમે રેડિયોલોજી, ઓન્કોલોજી, કાર્ડિયોલોજી અને ક્લિનિકલ NLP માં HIPAA-અનુરૂપ મેડિકલ ડેટા એનોટેશન ઓફર કરીએ છીએ, જે સંસ્થાઓને ફિઝિશિયન નોટ્સ, EHR સારાંશ અને પેથોલોજી રિપોર્ટ્સ જેવા અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટામાંથી મહત્વપૂર્ણ માહિતી કાઢવામાં મદદ કરે છે. અમારા પ્રમાણિત ડોમેન નિષ્ણાતો 20M+ સંબંધો અને 1.7M+ ક્લિનિકલ ખ્યાલોના માલિકી જ્ઞાન ગ્રાફ દ્વારા સમર્થિત, લક્ષણો, રોગ, એલર્જી અને દવા પર આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરે છે. ડેટા લાઇસન્સિંગ અને સંગ્રહથી લઈને એનોટેશન સુધી, Shaip તમને આવરી લે છે.
અમારી મેડિકલ એનોટેશન સેવાઓ આરોગ્યસંભાળમાં AI ચોકસાઈને સશક્ત બનાવે છે. અમે AI મોડેલ્સને તાલીમ આપવા માટે અમારી કુશળતાનો ઉપયોગ કરીને તબીબી છબીઓ, ટેક્સ્ટ્સ અને ઑડિઓને કાળજીપૂર્વક લેબલ કરીએ છીએ. તબીબી નિષ્ણાતો અને આરોગ્યસંભાળ વ્યાવસાયિકો સહિત અમારી નિષ્ણાત ટીમ, ક્લિનિકલ ચોકસાઈ અને પાલન સુનિશ્ચિત કરવા માટે એનોટેશન પ્રક્રિયાનું નિરીક્ષણ અને માન્યતા આપે છે. આ મોડેલો નિદાન, સારવાર આયોજન અને દર્દી સંભાળમાં સુધારો કરે છે. અદ્યતન તબીબી તકનીક એપ્લિકેશનો માટે ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા, વિશ્વસનીય ડેટાની ખાતરી કરો. તબીબી ડેટા એનોટેશનમાં કડક ગુણવત્તા અને પાલન ધોરણોને પૂર્ણ કરવા માટે જરૂરી નોંધપાત્ર પ્રયાસને અમે સમજીએ છીએ. તમારી AI ની તબીબી કુશળતા વધારવા માટે અમારા પર વિશ્વાસ કરો.
એક્સ-રે, સીટી સ્કેન અને એમઆરઆઈમાંથી વિઝ્યુઅલ ડેટાને એનોટેટ કરીને મેડિકલ એઆઈને બહેતર બનાવો. મેડિકલ ઇમેજ એનોટેશન અને ઇમેજિંગ એનોટેશન એ વિશિષ્ટ પ્રક્રિયાઓ છે જેમાં હેલ્થકેર એઆઈ સિસ્ટમ્સ માટે ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા ડેટાસેટ્સ બનાવવા માટે જટિલ મેડિકલ ઇમેજનું નિષ્ણાત-સંચાલિત લેબલિંગ શામેલ છે.
મેડિકલ ફૂટેજમાં વર્ગીકરણ અને વિભાજન સાથે AI શિક્ષણને વધુ તીવ્ર બનાવો. આરોગ્યસંભાળ ડિલિવરી અને ડાયગ્નોસ્ટિક્સમાં સુધારો કરવા માટે તમારા સર્જિકલ AI અને દર્દીના નિરીક્ષણમાં સુધારો કરો. ક્લિનિકલ એપ્લિકેશનો માટે એનોટેટેડ મેડિકલ વિડિઓઝ આવશ્યક છે, જે વાસ્તવિક દુનિયાના ઉપયોગના કેસોને ટેકો આપે છે.
કુશળ તબીબી ટીકાકારો અને ડેટા ટીકાકારો દ્વારા તૈયાર કરાયેલા નિષ્ણાત ટીકાવાળા ટેક્સ્ટ ડેટા સાથે તબીબી AI વિકાસને સુવ્યવસ્થિત કરો. હાથથી લખેલી નોંધોથી લઈને વીમા અહેવાલો સુધી, વિશાળ ટેક્સ્ટ વોલ્યુમોનું ઝડપથી વિશ્લેષણ અને સમૃદ્ધ બનાવો. આરોગ્યસંભાળ પ્રગતિ માટે સચોટ અને કાર્યક્ષમ આંતરદૃષ્ટિની ખાતરી કરો.
વિવિધ તબીબી કેન્દ્રોમાંથી એકત્રિત કરવામાં આવેલા ડેટાનો ઉપયોગ કરીને, AI મેડિકલ કોડિંગ સાથે તેને યુનિવર્સલ કોડમાં રૂપાંતરિત કરીને તબીબી દસ્તાવેજીકરણને સુવ્યવસ્થિત કરો. મેડિકલ રેકોર્ડ કોડિંગમાં અત્યાધુનિક AI સહાય સાથે ચોકસાઈ સુનિશ્ચિત કરો, બિલિંગ કાર્યક્ષમતામાં વધારો કરો અને સીમલેસ હેલ્થકેર સેવા ડિલિવરીને સમર્થન આપો.
તબીબી વ્યાવસાયિકોને એનોટેશન પ્રક્રિયામાં સામેલ કરીને, તબીબી ઓડિયો ડેટાને સચોટ રીતે એનોટેટ અને લેબલ કરવા માટે NLP કુશળતાનો ઉપયોગ કરો. સીમલેસ ક્લિનિકલ ઓપરેશન્સ માટે વૉઇસ-સહાયિત સિસ્ટમ્સ બનાવો અને વૉઇસ-સક્રિયકૃત આરોગ્યસંભાળ ઉત્પાદનોમાં AI ને એકીકૃત કરો. નિષ્ણાત ઑડિયો ડેટા ક્યુરેશન સાથે ડાયગ્નોસ્ટિક ચોકસાઇ વધારો.
મેડિકલ ડેટા એનોટેશનમાં, લેબલિંગ પ્રક્રિયા ઘણીવાર વિશિષ્ટ એનોટેશન ટૂલ્સનો ઉપયોગ કરે છે, જેમાં મૂળભૂત છબી એનોટેશન કાર્યો માટે DICOM વ્યૂઅર્સનો સમાવેશ થાય છે. જ્યારે DICOM વ્યૂઅર્સનો ઉપયોગ સામાન્ય રીતે રેડિયોલોજિસ્ટ દ્વારા નિયમિત કાર્ય માટે કરવામાં આવે છે, ત્યારે ચોક્કસ અને કાર્યક્ષમ લેબલિંગ માટે અદ્યતન એનોટેશન ટૂલ્સ આવશ્યક છે, ખાસ કરીને જ્યારે મશીન લર્નિંગ અને ડીપ લર્નિંગ એપ્લિકેશન્સ માટે ડેટા તૈયાર કરવામાં આવે છે. એનોટેશન પ્રક્રિયા સામાન્ય રીતે ક્લાયન્ટની જરૂરિયાત મુજબ અલગ હોય છે પરંતુ તેમાં મુખ્યત્વે શામેલ છે:
તબક્કો 1: ટેકનિકલ ડોમેન કુશળતા (સ્કોપ અને ટીકા માર્ગદર્શિકા સમજો)
તબક્કો 2: પ્રોજેક્ટ માટે યોગ્ય સંસાધનોનું તાલીમ આપવું
તબક્કો 3: ટિપ્પણી કરેલા દસ્તાવેજોનો પ્રતિસાદ ચક્ર અને QA
અદ્યતન AI અને ML અલ્ગોરિધમ્સ વિવિધ તબીબી પ્રક્રિયાઓનો ઉપયોગ કરીને આરોગ્યસંભાળમાં પરિવર્તન લાવી રહ્યા છે. તબીબી એપ્લિકેશનોમાં એનોટેટેડ ડેટા મહત્વપૂર્ણ ભૂમિકા ભજવે છે, નિદાન, રોગ ઓળખ અને વિસંગતતા શોધ માટે સચોટ આરોગ્યસંભાળ AI મોડેલ્સ વિકસાવવા અને તાલીમ આપવામાં આરોગ્યસંભાળ સંસ્થાઓને ટેકો આપે છે. આ અદ્યતન તકનીકો આરોગ્યસંભાળ ઓટોમેશનને સક્ષમ કરે છે, જે કાર્યક્ષમતા, ચોકસાઇ અને દર્દી સંભાળમાં વધારો કરે છે. તેમની સંભવિત અસરને વધુ સારી રીતે સમજવા માટે, ચાલો નીચેના ઉપયોગના કિસ્સાઓનું અન્વેષણ કરીએ:
અમારી રેડિયોલોજી ઇમેજ એનોટેશન સેવા AI ડાયગ્નોસ્ટિક્સને વધુ તીક્ષ્ણ બનાવે છે અને તેમાં કુશળતાનો વધારાનો સ્તર શામેલ છે. દરેક એક્સ-રે, MRI અને CT સ્કેન વિષય નિષ્ણાત દ્વારા કાળજીપૂર્વક લેબલ અને સમીક્ષા કરવામાં આવે છે. આ એનોટેટેડ છબીઓ રેડિયોલોજી ડાયગ્નોસ્ટિક્સ માટે મશીન લર્નિંગ મોડેલ્સને તાલીમ આપવા માટે તાલીમ ડેટા તરીકે સેવા આપે છે. અસામાન્યતાઓ અને રોગોને ઓળખવા અને સમીક્ષા કરવા માટે આ વધારાનું પગલું.
અમારી કાર્ડિયોલોજી-કેન્દ્રિત છબી ટીકા AI ડાયગ્નોસ્ટિક્સને વધુ તીક્ષ્ણ બનાવે છે. અમે કાર્ડિયોલોજી નિષ્ણાતો લાવીએ છીએ જે જટિલ હૃદય-સંબંધિત છબીઓને લેબલ કરે છે અને અમારા AI મોડેલોને તાલીમ આપે છે. અમે ગ્રાહકોને ડેટા મોકલતા પહેલા, આ નિષ્ણાતો ઉચ્ચ-ગુણવત્તાની ચોકસાઈ સુનિશ્ચિત કરવા માટે દરેક છબીની સમીક્ષા કરે છે. આ પ્રક્રિયા AI ને હૃદયની સ્થિતિઓને વધુ ચોક્કસ રીતે શોધવા માટે સક્ષમ બનાવે છે.
દંત ચિકિત્સા ક્ષેત્રે અમારી ઇમેજ એનોટેશન સેવા ડેન્ટલ ઇમેજરી લેબલ કરે છે, જે AI ડાયગ્નોસ્ટિક ટૂલ્સને વધારવા માટે વિવિધ તબીબી પરિસ્થિતિઓને ઓળખવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. દાંતના સડો, સંરેખણ સમસ્યાઓ અને અન્ય દાંતની સ્થિતિઓને સચોટ રીતે ઓળખીને, અમારા SMEs દર્દીના પરિણામો સુધારવા અને ચોક્કસ સારવાર આયોજન અને પ્રારંભિક તપાસમાં દંત ચિકિત્સકોને ટેકો આપવા માટે AI ને સશક્ત બનાવે છે.
અમે તમારી સંપૂર્ણ-સ્લાઇડ અને બાયોપ્સી છબીઓ, કોષો, પેશીઓના પ્રદેશો અને અસામાન્યતાઓને વિભાજીત કરવા માટે પેથોલોજી SMEs મૂકીએ છીએ - દરેક સ્લાઇડની ડિલિવરી પહેલાં સમીક્ષા કરવામાં આવે છે. તે નિષ્ણાત સ્તર તમારા ગાંઠ-ગ્રેડિંગ અને રોગ-શોધ મોડેલોને જમીન સત્ય આપે છે જેના પર તેઓ વિશ્વાસ કરી શકે છે.
અમારા રેડિયોલોજી-પ્રશિક્ષિત SMEs CT, MRI અને PET દ્વારા ગાંઠો અને આસપાસના શરીરરચનાને સ્પષ્ટ કરે છે, ચોકસાઈ માટે ચોક્કસ વિભાજન અને સ્ટેજીંગ લેબલ્સની સમીક્ષા કરવામાં આવે છે. પરિણામ એ છે કે તમારા AI કેન્સરની પ્રારંભિક તપાસ અને સારવાર આયોજન માટે જેના પર આધાર રાખી શકે તે તાલીમ ડેટા છે.
અમે ફંડસ અને ઓસીટી સ્કેન ને નેત્રવિજ્ઞાન-જાગૃત SME સાથે લેબલ કરીએ છીએ જે સૂક્ષ્મ જખમ અને ગ્રેડ ગંભીરતાને સતત ચિહ્નિત કરે છે. સ્વચ્છ, નિષ્ણાત-સમીક્ષા કરાયેલ ટીકાઓ તમારા AI ને ડાયાબિટીક રેટિનોપેથી, ગ્લુકોમા અને અન્ય આંખના રોગોને વહેલા ઓળખવા માટે જરૂરી જમીની સત્ય આપે છે.
તબીબી રેકોર્ડ્સમાં મોટા પ્રમાણમાં તબીબી ડેટા અને જ્ઞાન મુખ્યત્વે અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ફોર્મેટમાં ઉપલબ્ધ છે. તબીબી એન્ટિટી એનોટેશન આપણને અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાને સ્ટ્રક્ચર્ડ ફોર્મેટમાં રૂપાંતરિત કરવા સક્ષમ બનાવે છે.
ક્લિનિકલ એન્ટિટીઓને ઓળખ્યા પછી અને ટીકા કર્યા પછી, અમે એન્ટિટીઓ વચ્ચે સંબંધિત સંબંધ પણ સોંપીએ છીએ. બે અથવા વધુ ખ્યાલો વચ્ચે સંબંધો અસ્તિત્વમાં હોઈ શકે છે.
માર્ગદર્શિકા અનુસાર SNOMED કોડની ટીકા. દરેક લેબલવાળા મેડિકલ કોડ માટે, લેબલિંગના નિર્ણયને સમર્થન આપતા પુરાવા (ટેક્સ્ટ સ્નિપેટ્સ) પણ કોડ સાથે ટીકા કરવામાં આવશે.
માર્ગદર્શિકા અનુસાર RXNORM કોડની ટીકા. દરેક લેબલવાળા મેડિકલ કોડ માટે, લેબલિંગના નિર્ણયને સમર્થન આપતા પુરાવા (ટેક્સ્ટ સ્નિપેટ્સ) પણ કોડ સાથે ટીકા કરવામાં આવશે.
સામાન્ય તબીબી NER એનોટેશનની સાથે, અમે ઓન્કોલોજી, રેડિયોલોજી, વગેરે જેવા ડોમેન વિશિષ્ટ એનોટેશન પર પણ કામ કરીએ છીએ. ઓન્કોલોજી વિશિષ્ટ NER એન્ટિટીઓ જે એનોટેટ કરી શકાય છે - કેન્સર સમસ્યા, હિસ્ટોલોજી, કેન્સર સ્ટેજ, TNM સ્ટેજ, કેન્સર ગ્રેડ, પરિમાણ, ક્લિનિકલ સ્થિતિ, ટ્યુમર માર્કર ટેસ્ટ, કેન્સર દવા, કેન્સર સર્જરી, રેડિયેશન, જનીનનો અભ્યાસ, ભિન્નતા કોડ.
મુખ્ય ક્લિનિકલ એન્ટિટીઝ અને સંબંધોને ઓળખવા અને ટીકા કરવા સાથે, આપણે ચોક્કસ દવાઓ અથવા પ્રક્રિયાઓની પ્રતિકૂળ અસરોની પણ ટીકા કરી શકીએ છીએ. કાર્યક્ષેત્ર નીચે મુજબ છે: પ્રતિકૂળ અસરો અને તેમના કારક એજન્ટોનું લેબલિંગ. પ્રતિકૂળ અસર અને અસરના કારણ વચ્ચેના સંબંધનું નિરૂપણ.
ટેમ્પોરલ એન્ટિટીઝની ટીકા કરવાથી દર્દીની મુસાફરીની સમયરેખા બનાવવામાં મદદ મળે છે. તે ચોક્કસ ઘટના સાથે સંકળાયેલી તારીખનો સંદર્ભ અને સંદર્ભ પૂરો પાડે છે. અહીં તારીખ એન્ટિટીઝ છે - નિદાન તારીખ, પ્રક્રિયા તારીખ, દવા શરૂ થવાની તારીખ, દવા સમાપ્ત થવાની તારીખ, રેડિયેશન શરૂ થવાની તારીખ, રેડિયેશન સમાપ્ત થવાની તારીખ, પ્રવેશની તારીખ, ડિસ્ચાર્જની તારીખ, પરામર્શની તારીખ, નોંધ તારીખ, શરૂઆત.
આરોગ્યસંભાળ સંબંધિત દસ્તાવેજો, છબીઓ અથવા ડેટાના વિવિધ વિભાગો અથવા ભાગોને વ્યવસ્થિત રીતે ગોઠવવા, લેબલ કરવા અને વર્ગીકૃત કરવાની પ્રક્રિયા, એટલે કે, દસ્તાવેજમાંથી સંબંધિત વિભાગોનું ટીકાકરણ અને વિભાગોનું તેમના સંબંધિત પ્રકારોમાં વર્ગીકરણ.
માર્ગદર્શિકા અનુસાર ICD-10-CM અને CPT કોડની ટીકા. દરેક લેબલવાળા મેડિકલ કોડ માટે, લેબલિંગના નિર્ણયને સમર્થન આપતા પુરાવા (ટેક્સ્ટ સ્નિપેટ્સ) પણ કોડ સાથે ટીકા કરવામાં આવશે.
અમારી ઇમેજ એનોટેશન સેવા AI તાલીમ માટે ચોક્કસ લેબલિંગ માટે CT સ્કેન કરવામાં નિષ્ણાત છે, જેમાં વિગતવાર શરીરરચનાત્મક રચનાઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવામાં આવે છે. વિષય નિષ્ણાતો ફક્ત સમીક્ષા જ કરતા નથી પરંતુ ઉચ્ચ-ગુણવત્તાની ચોકસાઈ માટે દરેક છબી પર તાલીમ પણ આપે છે. આ ઝીણવટભરી પ્રક્રિયા ડાયગ્નોસ્ટિક ટૂલ્સના વિકાસમાં મદદ કરે છે.
અમારી MRI ઇમેજ એનોટેશન સેવા AI ડાયગ્નોસ્ટિક્સને ફાઇન-ટ્યુન કરે છે. અમારા વિષય નિષ્ણાતો ડિલિવરી પહેલાં દરેક સ્કેનને અત્યંત ચોકસાઈ માટે તાલીમ આપે છે અને સમીક્ષા કરે છે. અમે AI મોડેલ તાલીમને વધારવા માટે MRI સ્કેનને સચોટ રીતે લેબલ કરીએ છીએ. આ પ્રક્રિયા તેમને વિસંગતતાઓ અને માળખાંને ઓળખવામાં મદદ કરે છે. અમારી સેવાઓ સાથે તબીબી મૂલ્યાંકન અને સારવાર યોજનાઓમાં ચોકસાઈ વધારો.
એક્સ-રે ઇમેજ એનોટેશન એઆઈ ડાયગ્નોસ્ટિક્સને વધુ તીક્ષ્ણ બનાવે છે. અમારા નિષ્ણાતો ફ્રેક્ચર અને અસામાન્યતાઓને સચોટ રીતે ઓળખીને દરેક ઇમેજને કાળજીપૂર્વક લેબલ કરે છે. તેઓ ક્લાયન્ટ ડિલિવરી પહેલાં ઉચ્ચ ચોકસાઈ માટે આ લેબલ્સને તાલીમ અને સમીક્ષા પણ કરે છે. તમારા એઆઈને સુધારવા અને વધુ સારું મેડિકલ ઇમેજિંગ વિશ્લેષણ મેળવવા માટે અમારા પર વિશ્વાસ કરો.
દવાઓ અને તેમના લક્ષણો લગભગ દરેક તબીબી રેકોર્ડમાં દસ્તાવેજીકૃત થયેલ છે, જે ક્લિનિકલ ડોમેનનો એક મહત્વપૂર્ણ ભાગ છે. આપણે માર્ગદર્શિકા અનુસાર દવાઓના વિવિધ લક્ષણો ઓળખી અને ટીકા કરી શકીએ છીએ.
તબીબી રેકોર્ડમાં લેબ ડેટા મોટે ભાગે તેમના લક્ષણો સાથે હોય છે. અમે માર્ગદર્શિકા અનુસાર લેબ ડેટાના વિવિધ લક્ષણોને ઓળખી અને ટીકા કરી શકીએ છીએ.
શારીરિક માપન મોટે ભાગે તબીબી રેકોર્ડમાં તેમના લક્ષણો સાથે હોય છે. તેમાં મોટે ભાગે મહત્વપૂર્ણ સંકેતોનો સમાવેશ થાય છે. આપણે શરીરના માપનના વિવિધ લક્ષણોને ઓળખી અને ટીકા કરી શકીએ છીએ.
ક્લિનિકલ એન્ટિટી અને સંબંધોને ઓળખવાની સાથે, આપણે ક્લિનિકલ એન્ટિટીની સ્થિતિ, નકારાત્મકતા અને વિષય પણ સોંપી શકીએ છીએ.
ક્લિનિકલ વીમા એનોટેશન
આરોગ્યસંભાળ પ્રદાતાઓ, ચુકવણીકારોને જોડવા અને સારવાર માર્ગદર્શિકાનું પાલન કરે છે તેની ખાતરી કરવા માટે પૂર્વ અધિકૃતતા પ્રક્રિયા મુખ્ય છે. તબીબી રેકોર્ડ્સની ટીકા કરવાથી આ પ્રક્રિયાને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવામાં મદદ મળી. તે ધોરણોનું પાલન કરતી વખતે દસ્તાવેજોને પ્રશ્નો સાથે મેચ કરે છે, ક્લાયન્ટ વર્કફ્લોમાં સુધારો કરે છે.
સમસ્યા: આરોગ્યસંભાળ ડેટા સંવેદનશીલતાને ધ્યાનમાં રાખીને, 6,000 તબીબી કેસોની ટીકા ચોક્કસ સમયરેખામાં કરવી પડી. ગુણવત્તાયુક્ત ટીકાઓ અને પાલન સુનિશ્ચિત કરવા માટે અપડેટેડ ક્લિનિકલ માર્ગદર્શિકા અને HIPAA જેવા ગોપનીયતા નિયમોનું કડક પાલન જરૂરી હતું, જે ડેટાસેટ અખંડિતતા જાળવવા અને નિયમનકારી આવશ્યકતાઓને પૂર્ણ કરવા માટે ક્લિનિકલ ડાયગ્નોસ્ટિક્સ માટે ખાસ કરીને મહત્વપૂર્ણ છે.
ઉકેલ: અમે 6,000 થી વધુ તબીબી કેસોની નોંધ લીધી, તબીબી દસ્તાવેજોને ક્લિનિકલ પ્રશ્નાવલિ સાથે સાંકળ્યા. આ માટે ક્લિનિકલ માર્ગદર્શિકાનું પાલન કરતી વખતે પુરાવાઓને કાળજીપૂર્વક પ્રતિભાવો સાથે જોડવાની જરૂર હતી. સંબોધવામાં આવેલા મુખ્ય પડકારોમાં મોટા ડેટાસેટ માટે ચુસ્ત સમયમર્યાદા અને સતત વિકસતા ક્લિનિકલ ધોરણોનો સામનો કરવો શામેલ હતો.
સમર્પિત અને પ્રશિક્ષિત ટીમો:
ઉચ્ચતમ પ્રક્રિયા કાર્યક્ષમતા આના દ્વારા સુનિશ્ચિત થાય છે:
પેટન્ટ કરાયેલ પ્લેટફોર્મ નીચેના ફાયદાઓ પ્રદાન કરે છે:
વિશ્વસનીય આરોગ્યસંભાળ ડેટા - નૈતિક રીતે સ્ત્રોત થયેલ, સુરક્ષિત રીતે ઓળખ દૂર કરાયેલ, અને નિષ્ણાત ગુણવત્તા સાથે સ્કેલ પર પહોંચાડાયેલ.
સોર્સિંગ અને લાઇસન્સિંગથી લઈને ઓળખ રદ કરવા અને લેબલિંગ સુધી - આરોગ્યસંભાળ AI ડેટા જીવનચક્રમાં એક ભાગીદાર.
ક્લિનિકલ ટેક્સ્ટ, EHR, મેડિકલ ઓડિયો, ઇમેજિંગ અને મલ્ટિમોડલ ડેટાસેટ્સમાં નિષ્ણાત સપોર્ટ.
આરોગ્યસંભાળ-પ્રશિક્ષિત નિષ્ણાતો - સામાન્ય ભીડ કામદારો નહીં.
સ્પષ્ટ ડેટા વંશ અને ઑડિટબિલિટી સાથે સંમતિ-આધારિત સંગ્રહ.
મજબૂત સુરક્ષા પ્રથાઓ જે સમગ્ર કાર્યપ્રવાહ દરમિયાન સંવેદનશીલ આરોગ્યસંભાળ ડેટાનું રક્ષણ કરે છે.
સુસંગત, સચોટ ડેટાસેટ્સ માટે મલ્ટી-લેયર QA અને હ્યુમન-ઇન-ધ-લૂપ વેલિડેશન.
એન્ટરપ્રાઇઝ AI પ્રોગ્રામ્સ માટે મોટા, જટિલ હેલ્થકેર ડેટાસેટ્સ પહોંચાડવા માટે વિશ્વસનીય.
HIPAA સેફ હાર્બર, એક્સપર્ટ ડિટરમિનેશન, અને GDPR-સંરેખિત ડિઝાઇન દ્વારા ઓળખ રદ કરવી.
એન્ટિટી રેકગ્નિશન (NER) નામ આપવામાં આવ્યું છે, જે અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ટેક્સ્ટમાં લોકો, સંગઠનો અને સ્થાનો જેવા એન્ટિટીઓને ઓળખે છે અને વર્ગીકૃત કરે છે.
31 વિશેષતાઓમાં HIPAA-તૈયાર તબીબી ડેટાસેટ્સનું લાઇસન્સ - ફિઝિશિયન ડિક્ટેશન, EHR, ટ્રાન્સક્રિપ્ટેડ તબીબી રેકોર્ડ્સ. વિનંતી પર નમૂના.
જનરેટિવ AI અને મોટા ભાષા મોડેલ્સ (LLMs) ને સચોટ, વિશ્વસનીય અને સંદર્ભ-જાગૃત આઉટપુટ ઉત્પન્ન કરવા માટે ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા તાલીમ ડેટાના વિશાળ જથ્થાની જરૂર પડે છે.
વિશ્વ-અગ્રણી AI ઉત્પાદનો બનાવવા માટે ટીમોને સશક્ત બનાવવી.
તમારા અનોખા AI/ML સોલ્યુશન માટે ડેટાસેટ કેવી રીતે એકત્રિત અને ટીકા કરી શકાય તે જાણવા માટે હમણાં જ અમારો સંપર્ક કરો.
મેડિકલ ડેટા એનોટેશન એ AI મોડેલ્સને તાલીમ આપવા માટે તબીબી ટેક્સ્ટ, છબીઓ, ઑડિઓ અને વિડિઓને લેબલ કરવાની પ્રક્રિયા છે. નિદાન, સારવાર આયોજન અને દર્દી સંભાળમાં સુધારો કરતી સચોટ AI સિસ્ટમો વિકસાવવા માટે તે મહત્વપૂર્ણ છે.
લેબલવાળા ડેટાસેટ્સ પૂરા પાડીને, AI મોડેલો જટિલ તબીબી ડેટામાં પેટર્ન ઓળખવાનું શીખી શકે છે, જેમ કે એક્સ-રેમાં રોગો ઓળખવા અથવા ક્લિનિકલ નોંધોમાંથી મુખ્ય માહિતી કાઢવા. આ આરોગ્યસંભાળમાં AI એપ્લિકેશનોની ચોકસાઇ અને વિશ્વસનીયતામાં સુધારો કરે છે.
મેડિકલ ડેટા એનોટેશનમાં લેબલિંગ ક્લિનિકલ નોટ્સ, ઇલેક્ટ્રોનિક હેલ્થ રેકોર્ડ્સ (EHR), એક્સ-રે, MRI, CT સ્કેન, પેથોલોજી રિપોર્ટ્સ અને ફિઝિશિયન ડિક્ટેશન જેવા ઓડિયો ડેટાનો સમાવેશ થાય છે.
એનોટેટેડ મેડિકલ ટેક્સ્ટ નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ (NLP) મોડેલ્સને ફિઝિશિયન નોટ્સ અથવા ડિસ્ચાર્જ સારાંશ જેવા અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટામાંથી લક્ષણો, રોગો અથવા દવાઓ જેવી ક્લિનિકલ માહિતી કાઢવા અને અર્થઘટન કરવા સક્ષમ બનાવે છે.
તબીબી ડેટાની ટીકા કરવા માટે અસંગઠિત અને જટિલ માહિતીનું સંચાલન કરવું, ક્લિનિકલ ચોકસાઈ સુનિશ્ચિત કરવી અને HIPAA જેવા ગોપનીયતા નિયમોનું પાલન કરવું જરૂરી છે. તે તબીબી પરિભાષા અને ક્ષેત્ર જ્ઞાનમાં કુશળતાની પણ માંગ કરે છે.
ટીકા પ્રદાતાઓ HIPAA પાલન જેવા કડક ડેટા સુરક્ષા પ્રોટોકોલનું પાલન કરે છે અને સંવેદનશીલ તબીબી માહિતીની ટીકા કરતી વખતે દર્દીની ગોપનીયતા જાળવવા માટે ઓળખ ન કરાયેલ ડેટાનો ઉપયોગ કરે છે.
એનોટેટેડ ડેટાસેટ્સ AI મોડેલોને તબીબી છબીઓ અથવા ટેક્સ્ટમાં રોગના માર્કર્સ ઓળખવા માટે તાલીમ આપે છે. ઉદાહરણ તરીકે, AI ઓન્કોલોજીમાં કેન્સરના તબક્કાઓ ઓળખી શકે છે અથવા કાર્ડિયોલોજીમાં હૃદયની સ્થિતિ શોધી શકે છે, જેનાથી પ્રારંભિક નિદાન અને સારવારના પરિણામોમાં સુધારો થાય છે.
તબીબી ડેટા લેબલિંગમાં ઉચ્ચ ચોકસાઈ સુનિશ્ચિત કરવા માટે માનવ કુશળતા સાથે, તબીબી ઇમેજિંગ માટે DICOM વ્યૂઅર્સ જેવા અદ્યતન એનોટેશન ટૂલ્સ અને ડોમેન-વિશિષ્ટ સોફ્ટવેરનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે.
શેપ ડોમેન નિષ્ણાતો, અદ્યતન એનોટેશન ટૂલ્સ અને મજબૂત ગુણવત્તા ખાતરી પ્રક્રિયાને જોડે છે જેથી ક્લાયન્ટની જરૂરિયાતોને અનુરૂપ ચોક્કસ અને સ્કેલેબલ મેડિકલ ડેટા એનોટેશન પહોંચાડી શકાય. તેઓ રેડિયોલોજી, ઓન્કોલોજી, કાર્ડિયોલોજી અને અન્ય આરોગ્યસંભાળ ક્ષેત્રોમાં નિષ્ણાત છે.
ખર્ચ ડેટાના પ્રકાર, વોલ્યુમ અને જટિલતા તેમજ જરૂરી કુશળતાના સ્તર પર આધાર રાખે છે. Shaip ચોક્કસ પ્રોજેક્ટ આવશ્યકતાઓના આધારે કસ્ટમાઇઝ્ડ ભાવો પ્રદાન કરે છે.
