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의료 데이터 주석은 해당 분야 전문가를 활용하여 임상 텍스트, 의료 영상, 오디오 및 비디오에 라벨을 붙이는 프로세스로, AI 모델이 임상 질환, 진단 및 해부학적 구조를 정확하게 인식할 수 있도록 합니다. Shaip은 영상의학, 종양학, 심장학 및 임상 자연어 처리 분야에서 HIPAA를 준수하는 의료 데이터 주석 서비스를 제공하여 의료 기관이 의사 소견서, EHR 요약, 병리 보고서와 같은 비정형 데이터에서 중요한 정보를 추출할 수 있도록 지원합니다. 자격을 갖춘 해당 분야 전문가들이 20천만 개 이상의 관계와 1.7만 개 이상의 임상 개념으로 구성된 자체 개발 지식 그래프를 기반으로 증상, 질병, 알레르기 및 약물에 대한 심층적인 정보를 제공합니다. 데이터 라이선스 및 수집부터 주석 작업에 이르기까지 Shaip이 모든 것을 지원합니다.
당사의 의료 주석 서비스는 의료 분야의 AI 정확도를 높여줍니다. AI 모델을 훈련하기 위해 당사의 전문 지식을 활용하여 의료 이미지, 텍스트, 오디오에 세심하게 레이블을 지정합니다. 의료 전문가와 의료 종사자를 포함한 당사의 전문가 팀은 임상적 정확성과 규정 준수를 보장하기 위해 주석 프로세스를 감독하고 검증합니다. 이러한 모델은 진단, 치료 계획 및 환자 관리를 개선합니다. 첨단 의료 기술 애플리케이션을 위한 고품질의 신뢰할 수 있는 데이터를 보장합니다. 당사는 의료 데이터 주석에서 엄격한 품질 및 규정 준수 기준을 충족하는 데 필요한 상당한 노력을 잘 알고 있습니다. AI의 의료 전문성 향상을 위해 당사를 신뢰하십시오.
X-레이, CT 스캔, MRI의 시각 데이터에 주석을 추가하여 의료 AI를 강화하세요. 의료 영상 주석 및 영상 주석은 복잡한 의료 영상에 전문가가 레이블을 지정하여 의료 AI 시스템을 위한 고품질 데이터 세트를 생성하는 전문화된 프로세스입니다.
의료 영상의 분류 및 분할 기능을 활용하여 AI 학습 성능을 향상시키세요. 수술 AI와 환자 모니터링 기능을 개선하여 의료 서비스 제공 및 진단 정확도를 높이세요. 주석이 달린 의료 영상은 임상 응용 분야에 필수적이며, 실제 사용 사례를 지원합니다.
숙련된 의료 주석 전문가와 데이터 주석 전문가가 작성한 전문 주석 텍스트 데이터를 활용하여 의료 AI 개발을 간소화하세요. 수기 기록부터 보험 보고서까지 방대한 양의 텍스트를 신속하게 분석하고 보강할 수 있습니다. 의료 발전을 위한 정확하고 실행 가능한 인사이트를 확보하세요.
다양한 의료 센터에서 수집된 데이터를 활용하여 AI 의료 코딩을 통해 의료 문서를 범용 코드로 변환하여 의료 기록을 간소화하세요. 최첨단 AI 의료 기록 코딩 지원을 통해 정확성을 보장하고, 청구 효율성을 높이고, 원활한 의료 서비스 제공을 지원하세요.
의료 전문가가 참여하는 주석 프로세스를 통해 자연어 처리(NLP) 전문 지식을 활용하여 의료 오디오 데이터를 정확하게 주석 처리하고 레이블을 지정합니다. 원활한 임상 운영을 위한 음성 지원 시스템을 구축하고 인공지능(AI)을 음성 인식 의료 제품에 통합합니다. 전문가 수준의 오디오 데이터 큐레이션을 통해 진단 정확도를 향상시킵니다.
의료 데이터 주석 작업에서 레이블링 프로세스는 기본적인 이미지 주석 작업을 위한 DICOM 뷰어를 포함한 특수 주석 도구를 활용하는 경우가 많습니다. DICOM 뷰어는 영상의학과 전문의가 일상적인 작업에 흔히 사용하지만, 특히 머신 러닝 및 딥 러닝 애플리케이션을 위한 데이터 준비 시 정확하고 효율적인 레이블링을 위해서는 고급 주석 도구가 필수적입니다. 주석 프로세스는 일반적으로 고객의 요구 사항에 따라 다르지만, 주요 내용은 다음과 같습니다.
1단계: 기술 분야 전문 지식 (범위 및 주석 지침 이해)
2단계: 프로젝트에 적합한 인력 교육
3단계: 주석이 달린 문서에 대한 피드백 주기 및 품질 보증
고급 AI 및 ML 알고리즘은 다양한 의료 프로세스를 활용하여 의료 서비스를 혁신하고 있습니다. 주석이 포함된 데이터는 의료 애플리케이션에서 중요한 역할을 하며, 의료 기관이 진단, 질병 식별 및 이상 감지를 위한 정확한 의료 AI 모델을 개발하고 학습하는 데 도움을 줍니다. 이러한 최첨단 기술은 의료 자동화를 가능하게 하여 효율성, 정확성 및 환자 치료 향상으로 이어집니다. 이러한 기술의 잠재적 영향을 더 잘 이해하기 위해 다음 사용 사례를 살펴보겠습니다.
저희 방사선 영상 주석 서비스는 AI 진단 정확도를 높이고 전문가의 전문성을 더합니다. 모든 X선, MRI, CT 스캔 이미지는 해당 분야 전문가가 꼼꼼하게 검토하고 주석을 달아줍니다. 이렇게 주석이 달린 이미지는 방사선 진단용 머신러닝 모델 학습에 활용됩니다. 이러한 추가적인 학습 및 검토 과정을 통해 이상 소견과 질병을 정확하게 찾아낼 수 있습니다.
심장학에 초점을 맞춘 이미지 주석은 AI 진단을 향상시킵니다. 우리는 복잡한 심장 관련 이미지에 라벨을 붙이고 AI 모델을 훈련시키는 심장학 전문가를 초빙합니다. 고객에게 데이터를 보내기 전에 전문가들은 각 이미지를 검토하여 최고의 정확성을 보장합니다. 이 프로세스를 통해 AI는 심장 상태를 보다 정확하게 감지할 수 있습니다.
당사의 치과 이미지 주석 서비스는 다양한 질환을 식별하는 데 중점을 두고 치과 이미지에 라벨을 부착하여 AI 진단 도구를 강화합니다. 당사의 중소기업(SME)은 충치, 치열 교정 문제 및 기타 치과 질환을 정확하게 식별함으로써 AI가 환자 치료 결과를 개선하고 치과의사의 정확한 치료 계획 수립 및 조기 발견을 지원할 수 있도록 지원합니다.
저희는 병리학 전문가를 투입하여 전체 슬라이드 및 생검 이미지에 세포, 조직 영역 및 이상 부위를 분할하고, 모든 슬라이드는 전달 전에 검토합니다. 이러한 전문가 단계를 통해 종양 등급 분류 및 질병 탐지 모델은 신뢰할 수 있는 기준 데이터를 확보할 수 있습니다.
당사의 영상의학 전문가들은 CT, MRI 및 PET 영상에서 종양과 주변 해부학적 구조를 정밀하게 구분하고, 정확한 분할 및 병기 분류 라벨을 검토하여 정확도를 확인합니다. 그 결과, 귀사의 AI가 조기 암 진단 및 치료 계획 수립에 활용할 수 있는 학습 데이터가 생성됩니다.
저희는 안과 전문 지식을 갖춘 전문가들이 미세한 병변을 표시하고 심각도를 일관되게 평가하여 안저 및 OCT 스캔 이미지에 라벨을 부착합니다. 전문가의 검토를 거친 깔끔한 주석 데이터는 AI가 당뇨병성 망막증, 녹내장 및 기타 안질환을 조기에 발견하는 데 필요한 기준 데이터를 제공합니다.
대량의 의료 데이터와 지식은 주로 비정형 형식으로 의료 기록에서 사용할 수 있습니다. Medical entity Annotation을 사용하면 구조화되지 않은 데이터를 구조화된 형식으로 변환할 수 있습니다.
임상적 실체를 식별하고 주석을 단 후, 실체들 간의 관련 관계도 지정합니다. 두 개 이상의 개념 사이에 관계가 존재할 수 있습니다.
지침에 따른 SNOMED 코드의 주석. 레이블이 지정된 각 의료 코드에 대해 레이블 지정 결정을 입증하는 증거(텍스트 스니펫)도 코드와 함께 주석이 추가됩니다.
지침에 따른 RXNORM 코드 주석. 레이블이 지정된 각 의료 코드에 대해 레이블 지정 결정을 입증하는 증거(텍스트 조각)도 코드와 함께 주석이 지정됩니다.
일반적인 의학 NER(개인 정보 개체명) 주석 작업 외에도 종양학, 영상의학 등 특정 분야에 특화된 주석 작업도 진행합니다. 주석 가능한 종양학 관련 NER 개체에는 암 문제, 조직학, 암 병기, TNM 병기, 암 등급, 크기, 임상 상태, 종양 표지자 검사, 암 치료제, 암 수술, 방사선 치료, 연구 유전자, 변이 코드 등이 있습니다.
주요 임상 질환 및 그 관계를 식별하고 주석을 다는 것 외에도, 특정 약물이나 시술의 부작용도 주석을 달 수 있습니다. 범위는 다음과 같습니다. 부작용 및 그 원인 물질을 표기합니다. 부작용과 그 원인 사이의 관계를 지정합니다.
시간적 요소를 주석 처리하면 환자의 치료 과정을 시간 순서대로 정리하는 데 도움이 됩니다. 특정 사건과 관련된 날짜에 대한 참조 및 맥락을 제공합니다. 다음은 시간적 요소입니다. 진단일, 시술일, 투약 시작일, 투약 종료일, 방사선 치료 시작일, 방사선 치료 종료일, 입원일, 퇴원일, 진료일, 기록일, 발병일.
의료 관련 문서, 이미지 또는 데이터의 다양한 부분이나 섹션을 체계적으로 정리, 분류 및 명명하는 과정, 즉 문서에서 관련 섹션에 주석을 달고 해당 섹션을 각 유형별로 분류하는 것을 의미합니다.
지침에 따른 ICD-10-CM 및 CPT 코드의 주석. 레이블이 지정된 각 의료 코드에 대해 레이블 지정 결정을 입증하는 증거(텍스트 스니펫)도 코드와 함께 주석이 추가됩니다.
당사의 이미지 주석 서비스는 상세한 해부학적 구조에 중점을 두고 AI 훈련을 위한 정확한 라벨링을 위한 CT 스캔을 전문으로 합니다. 분야별 전문가는 최고의 정확성을 위해 각 이미지를 검토하고 교육합니다. 이 세심한 프로세스는 진단 도구 개발에 도움이 됩니다.
당사의 MRI 이미지 주석 서비스는 AI 진단을 미세 조정합니다. 당사의 해당 분야 전문가는 각 스캔을 배송하기 전에 최고의 정확성을 위해 교육하고 검토합니다. 우리는 AI 모델 훈련을 향상시키기 위해 MRI 스캔에 정확하게 라벨을 붙입니다. 이 프로세스는 이상 징후와 구조를 정확히 찾아내는 데 도움이 됩니다. 당사의 서비스를 통해 의료 평가 및 치료 계획의 정확성을 높이세요.
X선 이미지 주석은 AI 진단을 더욱 선명하게 만듭니다. 우리 전문가들은 골절과 이상을 정확하게 찾아내어 각 이미지에 세심하게 라벨을 붙입니다. 또한 고객에게 전달되기 전에 최고의 정확성을 위해 이러한 라벨을 교육하고 검토합니다. 귀하의 AI를 개선하고 더 나은 의료 영상 분석을 얻으려면 우리를 믿으십시오.
약물과 그 속성은 임상 영역의 중요한 부분인 거의 모든 의료 기록에 문서화되어 있습니다. 지침에 따라 약물의 다양한 속성을 식별하고 주석을 달 수 있습니다.
실험실 데이터는 대부분 의료 기록의 속성과 함께 제공됩니다. 지침에 따라 실험실 데이터의 다양한 속성을 식별하고 주석을 달 수 있습니다.
신체 측정에는 대부분 의료 기록의 속성이 수반됩니다. 그것은 주로 활력 징후로 구성됩니다. 신체 측정의 다양한 속성을 식별하고 주석을 달 수 있습니다.
임상 개체 및 관계를 식별하는 것과 함께 임상 개체의 상태, 부정 및 주제를 할당할 수도 있습니다.
임상 보험 주석
사전 승인 절차는 의료 서비스 제공자와 지불인을 연결하고 치료가 지침을 따르도록 하는 데 중요합니다. 의료 기록에 주석을 다는 것은 이 프로세스를 최적화하는 데 도움이 되었습니다. 표준을 준수하면서 문서와 질문을 일치시켜 클라이언트 작업 흐름을 개선했습니다.
문제: 의료 데이터의 민감도를 고려하여 6,000건의 의료 사례에 대한 주석 작업을 정해진 기한 내에 정확하게 수행해야 했습니다. 최신 임상 지침 및 HIPAA와 같은 개인정보 보호 규정을 엄격히 준수해야만 고품질 주석 작업과 규정 준수를 보장할 수 있었으며, 특히 임상 진단 분야에서는 데이터 세트의 무결성을 유지하고 규제 요건을 충족하는 것이 매우 중요했습니다.
해결책: 6,000건 이상의 의료 사례에 주석을 달아 의료 문서와 임상 설문지를 연관시켰습니다. 이를 위해서는 임상 지침을 준수하면서 증거와 응답을 꼼꼼하게 연결해야 했습니다. 주요 과제는 방대한 데이터 세트에 대한 촉박한 마감 기한과 지속적으로 변화하는 임상 표준에 대응하는 것이었습니다.
전담 및 훈련된 팀:
최고의 공정 효율성은 다음을 통해 보장됩니다.
특허 받은 플랫폼은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
신뢰할 수 있는 의료 데이터 - 윤리적으로 수집되고, 안전하게 익명화되며, 전문가 수준의 품질로 대규모로 제공됩니다.
데이터 소싱 및 라이선스부터 비식별화 및 라벨링에 이르기까지, 의료 AI 데이터 수명주기 전반에 걸쳐 원스톱 파트너가 되어 드립니다.
임상 텍스트, 전자 건강 기록(EHR), 의료 오디오, 영상 및 멀티모달 데이터 세트 전반에 걸친 전문가 지원.
의료 분야 교육을 받은 전문가들이지, 일반적인 군중 속에서 활동하는 사람들이 아닙니다.
동의에 기반한 데이터 수집으로, 데이터의 출처가 명확하고 감사가 가능합니다.
의료 데이터 보호를 위한 강력한 보안 조치를 업무 흐름 전반에 걸쳐 시행합니다.
일관성 있고 정확한 데이터 세트를 위한 다단계 QA 및 사람 참여 검증.
대규모의 복잡한 의료 데이터 세트를 기업 AI 프로그램에 제공하는 데 신뢰받고 있습니다.
HIPAA 면책 조항, 전문가 판단 및 GDPR에 부합하는 설계 단계부터의 비식별화.
개체명 인식(NER)은 비정형 텍스트 내에서 사람, 조직, 위치와 같은 개체를 식별하고 분류합니다.
HIPAA 규정을 준수하는 31개 전문 분야 의료 데이터 세트(의사 음성 녹음, 전자 건강 기록, 전사된 의료 기록)에 대한 라이선스를 취득하세요. 샘플은 요청 시 제공됩니다.
생성형 인공지능과 대규모 언어 모델(LLM)은 정확하고 신뢰할 수 있으며 문맥을 고려한 출력을 생성하기 위해 방대한 양의 고품질 학습 데이터가 필요합니다.
팀이 세계 최고의 AI 제품을 구축할 수 있도록 지원합니다.
고유한 AI/ML 솔루션을 위한 데이터 세트를 수집하고 주석을 추가하는 방법을 알아보려면 지금 문의하십시오.
의료 데이터 주석은 AI 모델을 훈련하기 위해 의료 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오에 레이블을 지정하는 과정입니다. 진단, 치료 계획 및 환자 관리를 개선하는 정확한 AI 시스템 개발에 필수적입니다.
AI 모델은 레이블이 지정된 데이터 세트를 제공함으로써 복잡한 의료 데이터에서 패턴을 인식하는 법을 학습할 수 있습니다. 예를 들어, 엑스레이에서 질병을 식별하거나 임상 기록에서 핵심 정보를 추출하는 것이 가능합니다. 이를 통해 의료 분야에서 AI 애플리케이션의 정확도와 신뢰성이 향상됩니다.
의료 데이터 주석에는 임상 기록, 전자 건강 기록(EHR), 엑스레이, MRI, CT 스캔, 병리 보고서, 의사의 받아쓰기와 같은 오디오 데이터에 레이블을 지정하는 것이 포함됩니다.
주석이 달린 의료 텍스트를 통해 자연어 처리(NLP) 모델은 의사의 메모나 퇴원 요약과 같은 비정형 데이터에서 증상, 질병, 약물 등의 임상 정보를 추출하고 해석할 수 있습니다.
의료 데이터에 주석을 달려면 비정형적이고 복잡한 정보를 처리하고, 임상적 정확성을 보장하며, HIPAA와 같은 개인정보 보호 규정을 준수해야 합니다. 또한 의학 용어 및 분야별 지식에 대한 전문성도 요구됩니다.
주석 제공자는 HIPAA 규정 준수와 같은 엄격한 데이터 보안 프로토콜을 따르고 민감한 의료 정보에 주석을 달면서 환자 개인 정보를 보호하기 위해 식별 정보가 제거된 데이터를 사용합니다.
주석이 달린 데이터세트는 AI 모델이 의료 이미지나 텍스트에서 질병 마커를 인식하도록 훈련시킵니다. 예를 들어, AI는 종양학에서 암 병기를 식별하거나 심장학에서 심장 질환을 감지하여 조기 진단 및 치료 결과를 향상시킬 수 있습니다.
의료 영상용 DICOM 뷰어와 같은 고급 주석 도구와 도메인별 소프트웨어는 인간의 전문 지식과 함께 사용되어 의료 데이터에 레이블을 지정할 때 높은 정확도를 보장합니다.
Shaip은 도메인 전문가, 고급 주석 도구, 그리고 강력한 품질 보증 프로세스를 결합하여 고객 요구에 맞춰 정확하고 확장 가능한 의료 데이터 주석을 제공합니다. Shaip은 영상의학, 종양학, 심장학 및 기타 의료 분야를 전문으로 합니다.
비용은 데이터의 유형, 용량, 복잡성, 그리고 필요한 전문성 수준에 따라 달라집니다. Shaip은 특정 프로젝트 요구 사항에 따라 맞춤형 가격을 제공합니다.
