- നാം എന്തു ചെയ്യുന്നു
-
-
-
സ്പെഷ്യാലിറ്റി
-
-
-
- ഓഫ്-ദി-ഷെൽഫ് ഡാറ്റ
-
- പരിഹാരങ്ങൾ
- പ്ലാറ്റ്ഫോം
- സംഘം
എന്റിറ്റി എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷനും തിരിച്ചറിയലും ഉപയോഗിച്ച് ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റയിൽ സങ്കീർണ്ണമായ വിവരങ്ങൾ അൺലോക്ക് ചെയ്യുക
ലോകത്തെ മുൻ‌നിര AI ഉൽ‌പ്പന്നങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ടീമുകളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.
കണ്ടെത്താത്ത ഉൾക്കാഴ്ചകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഘടനാരഹിതവും സങ്കീർണ്ണവുമായ മെഡിക്കൽ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകത വർദ്ധിച്ചുവരികയാണ്. മെഡിക്കൽ ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനം രക്ഷയ്‌ക്കെത്തുന്നു.
രോഗനിർണയത്തിലും ചികിത്സയിലും പുരോഗതി കൈവരിക്കുന്നതിന്, AI, മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ശക്തി പകരുന്നതിനായി ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വ്യവസായം കൃത്യമായ ഡാറ്റ അനോട്ടേഷനെ വളരെയധികം ആശ്രയിക്കുന്നു.
ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ മേഖലയിലെ 80% ഡാറ്റയും ഘടനാരഹിതമായതിനാൽ അത് ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല. ഡാറ്റ ആക്സസ് ചെയ്യുന്നതിന് കാര്യമായ മാനുവൽ ഇടപെടൽ ആവശ്യമാണ്, ഇത് ഉപയോഗയോഗ്യമായ ഡാറ്റയുടെ അളവ് പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു. മെഡിക്കൽ ഡൊമെയ്‌നിലെ ടെക്സ്റ്റ് മനസ്സിലാക്കുന്നതിന് അതിന്റെ സാധ്യതകൾ അൺലോക്ക് ചെയ്യുന്നതിന് അതിന്റെ പദാവലിയെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള ധാരണ ആവശ്യമാണ്. AI എഞ്ചിനുകൾ സ്‌കെയിലിൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനുള്ള വൈദഗ്ദ്ധ്യം Shaip നിങ്ങൾക്ക് നൽകുന്നു. നൂതന ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ പരിഹാരങ്ങൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിലും ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ AI സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ വികസനത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിലും മെഡിക്കൽ ഡാറ്റ അനോട്ടേഷൻ നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കുന്നു.
ആഗോളതലത്തിൽ സ്ഥാപിച്ചിട്ടുള്ള സംഭരണശേഷിയുടെ അടിത്തറയിലെത്തും 11.7 സെറ്റാബൈറ്റുകൾ in 2023
80% ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ഡാറ്റയുടെ ഘടനയില്ലാത്തതാണ്, അത് കാലഹരണപ്പെട്ടതും ഉപയോഗശൂന്യവുമാക്കുന്നു.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള മെഡിക്കൽ ടെക്സ്റ്റുകളുടെ അനോട്ടേഷൻ ഉൾപ്പെടെയുള്ള മെഡിക്കൽ ഡാറ്റ അനോട്ടേഷൻ സേവനങ്ങൾ ഞങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഫിസിഷ്യൻ കുറിപ്പുകൾ, EHR അഡ്മിഷൻ/ഡിസ്ചാർജ് സംഗ്രഹങ്ങൾ, പാത്തോളജി റിപ്പോർട്ടുകൾ മുതലായവയിലെ ഘടനാരഹിതമായ മെഡിക്കൽ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് നിർണായക വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ ഇത് ഓർഗനൈസേഷനുകളെ സഹായിക്കുന്നു. ഒരു പ്രത്യേക ടെക്സ്റ്റിലോ ചിത്രത്തിലോ ഉള്ള ക്ലിനിക്കൽ എന്റിറ്റികളെ തിരിച്ചറിയാൻ മെഷീനുകളെ സഹായിക്കുന്നു. പരിചരണത്തിനായുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന്, ലക്ഷണങ്ങൾ, രോഗം, അലർജികൾ, മരുന്നുകൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകാൻ ഞങ്ങളുടെ യോഗ്യതയുള്ള ഡൊമെയ്ൻ വിദഗ്ധർക്ക് നിങ്ങളെ സഹായിക്കാനാകും.
ഒരു ടെക്സ്റ്റ് ഡോക്യുമെന്റിൽ അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന പേരുള്ള എന്റിറ്റികളെ സ്വയമേവ തിരിച്ചറിയാനും വർഗ്ഗീകരിക്കാനും കഴിയുന്ന പ്രൊപ്രൈറ്ററി മെഡിക്കൽ NER API-കളും (പ്രീ-ട്രെയിൻഡ് NLP മോഡലുകൾ) ഞങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. മെഡിക്കൽ NER API-കൾ 20M+ ബന്ധങ്ങളും 1.7M+ ക്ലിനിക്കൽ ആശയങ്ങളും ഉള്ള കുത്തക വിജ്ഞാന ഗ്രാഫിനെ സ്വാധീനിക്കുന്നു.
ഡാറ്റ ലൈസൻസിംഗും ശേഖരണവും മുതൽ ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനം വരെ Shaip നിങ്ങളെ പരിരക്ഷിച്ചിരിക്കുന്നു.
റേഡിയോഗ്രാഫി, അൾട്രാസൗണ്ട്, മാമോഗ്രഫി, സിടി സ്കാനുകൾ, എംആർഐകൾ, ഫോട്ടോൺ എമിഷൻ ടോമോഗ്രഫി എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള മെഡിക്കൽ ഇമേജുകൾ, വീഡിയോകൾ, ടെക്സ്റ്റുകൾ എന്നിവയുടെ വ്യാഖ്യാനവും തയ്യാറാക്കലും
മെഡിക്കൽ ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണം, പേരുള്ള എന്റിറ്റി ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ, ടെക്സ്റ്റ് വിശകലനം, മെഡിക്കൽ ടെക്സ്റ്റുകളിലെ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക്സിനും അനോമലി ഡിറ്റക്ഷനുമുള്ള പരിശീലനം മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗിനായി (NLP) ഫാർമസ്യൂട്ടിക്കൽ, മറ്റ് ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഉപയോഗ കേസുകൾ.
ഞങ്ങളുടെ മെഡിക്കൽ അനോട്ടേഷൻ സേവനങ്ങൾ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിൽ AI കൃത്യതയെ ശക്തിപ്പെടുത്തുന്നു. AI മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങളുടെ വൈദഗ്ദ്ധ്യം ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങൾ മെഡിക്കൽ ഇമേജുകൾ, ടെക്സ്റ്റുകൾ, ഓഡിയോ എന്നിവ സൂക്ഷ്മമായി ലേബൽ ചെയ്യുന്നു. മെഡിക്കൽ വിദഗ്ധരും ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വിദഗ്ധരും ഉൾപ്പെടുന്ന ഞങ്ങളുടെ വിദഗ്ദ്ധ സംഘം ക്ലിനിക്കൽ കൃത്യതയും അനുസരണവും ഉറപ്പാക്കാൻ അനോട്ടേഷൻ പ്രക്രിയയുടെ മേൽനോട്ടം വഹിക്കുകയും സാധൂകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ മോഡലുകൾ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക്സ്, ചികിത്സാ ആസൂത്രണം, രോഗി പരിചരണം എന്നിവ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. നൂതന മെഡിക്കൽ സാങ്കേതികവിദ്യാ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതും വിശ്വസനീയവുമായ ഡാറ്റ ഉറപ്പാക്കുക. മെഡിക്കൽ ഡാറ്റ അനോട്ടേഷനിൽ കർശനമായ ഗുണനിലവാരവും അനുസരണ മാനദണ്ഡങ്ങളും പാലിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ ഗണ്യമായ ശ്രമം ഞങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ AI-യുടെ മെഡിക്കൽ പ്രാവീണ്യം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങളെ വിശ്വസിക്കൂ.
എക്സ്-റേ, സിടി സ്കാനുകൾ, എംആർഐ എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള ദൃശ്യ ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനിച്ചുകൊണ്ട് മെഡിക്കൽ AI മെച്ചപ്പെടുത്തുക. ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ AI സിസ്റ്റങ്ങൾക്കായി ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് സങ്കീർണ്ണമായ മെഡിക്കൽ ഇമേജുകളുടെ വിദഗ്ദ്ധർ നയിക്കുന്ന ലേബലിംഗ് ഉൾപ്പെടുന്ന പ്രത്യേക പ്രക്രിയകളാണ് മെഡിക്കൽ ഇമേജ് അനോട്ടേഷനും ഇമേജിംഗ് അനോട്ടേഷനും.
ചിത്രങ്ങളുടെ വർഗ്ഗീകരണം (ചിത്രങ്ങൾക്ക് ലേബലുകൾ നൽകൽ), വസ്തുക്കൾ കണ്ടെത്തൽ (ട്യൂമറുകൾ പോലുള്ള വസ്തുക്കളെ തിരിച്ചറിയുകയും കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്യുക), ചിത്രങ്ങളുടെ വിഭജനം (ചിത്രങ്ങളെ അർത്ഥവത്തായ ഭാഗങ്ങളായി വിഭജിക്കുക), മെഡിക്കൽ ചിത്രങ്ങളുടെ കൃത്യവും വിശദവുമായ വ്യാഖ്യാനത്തിനായി സെഗ്മെന്റേഷൻ മാസ്കുകളുടെയും ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സിന്റെയും ഉപയോഗം എന്നിവ പ്രധാന വ്യാഖ്യാന ജോലികളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
മെഡിക്കൽ ഫൂട്ടേജുകളിലെ വർഗ്ഗീകരണങ്ങളും സെഗ്‌മെന്റേഷനുകളും ഉപയോഗിച്ച് AI പഠനത്തിന് മൂർച്ച കൂട്ടുക. മെച്ചപ്പെട്ട ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വിതരണത്തിനും രോഗനിർണയത്തിനുമായി നിങ്ങളുടെ ശസ്ത്രക്രിയാ AI-യും രോഗി നിരീക്ഷണവും മെച്ചപ്പെടുത്തുക. രോഗി പരിചരണത്തിൽ യഥാർത്ഥ ലോക ഉപയോഗത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ക്ലിനിക്കൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് വ്യാഖ്യാനിച്ച മെഡിക്കൽ വീഡിയോകൾ അത്യാവശ്യമാണ്.
വിദഗ്ദ്ധരായ മെഡിക്കൽ അനോട്ടേറ്റർമാരും ഡാറ്റ അനോട്ടേറ്റർമാരും തയ്യാറാക്കിയ, വിദഗ്ദ്ധമായി വ്യാഖ്യാനിച്ച ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് മെഡിക്കൽ AI വികസനം കാര്യക്ഷമമാക്കുക. കൈകൊണ്ട് എഴുതിയ കുറിപ്പുകൾ മുതൽ ഇൻഷുറൻസ് റിപ്പോർട്ടുകൾ വരെയുള്ള വിശാലമായ ടെക്സ്റ്റ് വോള്യങ്ങൾ വേഗത്തിൽ വിശകലനം ചെയ്ത് സമ്പുഷ്ടമാക്കുക. ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ പുരോഗതികൾക്കായി കൃത്യവും പ്രവർത്തനക്ഷമവുമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ ഉറപ്പാക്കുക.
വിവിധ മെഡിക്കൽ സെന്ററുകളിൽ നിന്ന് ശേഖരിച്ച ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്, AI മെഡിക്കൽ കോഡിംഗ് ഉള്ള സാർവത്രിക കോഡുകളാക്കി മെഡിക്കൽ ഡോക്യുമെന്റേഷൻ സുഗമമാക്കുക. മെഡിക്കൽ റെക്കോർഡ് കോഡിംഗിൽ അത്യാധുനിക AI സഹായത്തോടെ കൃത്യത ഉറപ്പാക്കുക, ബില്ലിംഗ് കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുക, തടസ്സമില്ലാത്ത ആരോഗ്യ സേവന വിതരണത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുക.
അനോട്ടേഷൻ പ്രക്രിയയിൽ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന മെഡിക്കൽ പ്രൊഫഷണലുകളെ ഉൾപ്പെടുത്തി, മെഡിക്കൽ ഓഡിയോ ഡാറ്റ കൃത്യമായി അനോട്ടേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനും ലേബൽ ചെയ്യുന്നതിനും NLP വൈദഗ്ദ്ധ്യം പ്രയോജനപ്പെടുത്തുക. തടസ്സമില്ലാത്ത ക്ലിനിക്കൽ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി വോയ്‌സ്-അസിസ്റ്റഡ് സിസ്റ്റങ്ങൾ തയ്യാറാക്കുകയും വിവിധ വോയ്‌സ്-ആക്ടിവേറ്റഡ് ഹെൽത്ത്കെയർ ഉൽപ്പന്നങ്ങളിലേക്ക് AI സംയോജിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുക. വിദഗ്ദ്ധ ഓഡിയോ ഡാറ്റ ക്യൂറേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുക.
മെഡിക്കൽ ഡാറ്റ അനോട്ടേഷനിൽ, ലേബലിംഗ് പ്രക്രിയ പലപ്പോഴും അടിസ്ഥാന ഇമേജ് അനോട്ടേഷൻ ജോലികൾക്കായി DICOM വ്യൂവറുകൾ ഉൾപ്പെടെയുള്ള പ്രത്യേക അനോട്ടേഷൻ ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. റേഡിയോളജിസ്റ്റുകൾ പതിവ് ജോലികൾക്കായി DICOM വ്യൂവറുകൾ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, കൃത്യവും കാര്യക്ഷമവുമായ ലേബലിംഗിന് വിപുലമായ അനോട്ടേഷൻ ഉപകരണങ്ങൾ അത്യാവശ്യമാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് മെഷീൻ ലേണിംഗിനും ഡീപ് ലേണിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കുമായി ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കുമ്പോൾ. അനോട്ടേഷൻ പ്രക്രിയ സാധാരണയായി ഒരു ക്ലയന്റിന്റെ ആവശ്യകതയ്ക്ക് വ്യത്യസ്തമാണ്, പക്ഷേ ഇതിൽ പ്രധാനമായും ഉൾപ്പെടുന്നവ:
ഘട്ടം 1: സാങ്കേതിക ഡൊമെയ്ൻ വൈദഗ്ദ്ധ്യം (വ്യാപ്തിയും വ്യാഖ്യാന മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളും മനസ്സിലാക്കുക)
ഘട്ടം 2: പ്രോജക്റ്റിന് അനുയോജ്യമായ വിഭവങ്ങൾ പരിശീലിപ്പിക്കുക
ഘട്ടം 3: ഫീഡ്‌ബാക്ക് സൈക്കിളും വ്യാഖ്യാനിച്ച ഡോക്യുമെന്റുകളുടെ ക്യുഎയും
വിവിധ മെഡിക്കൽ പ്രക്രിയകൾ ഉപയോഗപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ട് നൂതന AI, ML അൽഗോരിതങ്ങൾ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തെ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു. മെഡിക്കൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ വ്യാഖ്യാനിച്ച ഡാറ്റ നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കുന്നു, രോഗനിർണയം, രോഗം തിരിച്ചറിയൽ, അനോമലി ഡിറ്റക്ഷൻ എന്നിവയ്ക്കായി കൃത്യമായ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ AI മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിലും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിലും ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ സംഘടനകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. ഈ നൂതന സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഓട്ടോമേഷൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു, ഇത് മെച്ചപ്പെട്ട കാര്യക്ഷമത, കൃത്യത, രോഗി പരിചരണം എന്നിവയിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. അവയുടെ സാധ്യതയുള്ള സ്വാധീനം നന്നായി മനസ്സിലാക്കാൻ, ഇനിപ്പറയുന്ന ഉപയോഗ കേസുകൾ നമുക്ക് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാം:
ഞങ്ങളുടെ റേഡിയോളജി ഇമേജ് അനോട്ടേഷൻ സേവനം AI ഡയഗ്നോസ്റ്റിക്സിനെ മൂർച്ച കൂട്ടുകയും വൈദഗ്ധ്യത്തിന്റെ ഒരു അധിക തലം ഉൾപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ഓരോ എക്സ്-റേ, എംആർഐ, സിടി സ്കാനുകളും ഒരു വിഷയ വിദഗ്ദ്ധൻ സൂക്ഷ്മമായി ലേബൽ ചെയ്യുകയും അവലോകനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. റേഡിയോളജി ഡയഗ്നോസ്റ്റിക്സിനുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളെയും എംഎൽ മോഡലുകളെയും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള പരിശീലന ഡാറ്റയായി ഈ വ്യാഖ്യാന ചിത്രങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. സ്പോട്ടുകളിലെ അസാധാരണത്വങ്ങളെയും രോഗങ്ങളെയും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിലും അവലോകനം ചെയ്യുന്നതിലും ഈ അധിക ഘട്ടം.
ഞങ്ങളുടെ കാർഡിയോളജി-കേന്ദ്രീകൃത ഇമേജ് വ്യാഖ്യാനം AI ഡയഗ്നോസ്റ്റിക്സിനെ മൂർച്ച കൂട്ടുന്നു. സങ്കീർണ്ണമായ ഹൃദയ സംബന്ധിയായ ചിത്രങ്ങൾ ലേബൽ ചെയ്യുകയും ഞങ്ങളുടെ AI മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന കാർഡിയോളജി വിദഗ്ധരെ ഞങ്ങൾ കൊണ്ടുവരുന്നു. ഞങ്ങൾ ക്ലയൻ്റുകൾക്ക് ഡാറ്റ അയയ്‌ക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, ഈ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകൾ ഏറ്റവും മികച്ച കൃത്യത ഉറപ്പാക്കാൻ ഓരോ ചിത്രവും അവലോകനം ചെയ്യുന്നു. ഈ പ്രക്രിയ ഹൃദയസംബന്ധമായ അവസ്ഥകൾ കൂടുതൽ കൃത്യമായി കണ്ടുപിടിക്കാൻ AI-യെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.
ദന്തചികിത്സയിലെ ഞങ്ങളുടെ ഇമേജ് അനോട്ടേഷൻ സേവനം, AI ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് ഉപകരണങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി, വിവിധ മെഡിക്കൽ അവസ്ഥകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന ഡെന്റൽ ഇമേജറി ലേബൽ ചെയ്യുന്നു. ദന്തക്ഷയം, അലൈൻമെന്റ് പ്രശ്നങ്ങൾ, മറ്റ് ദന്ത അവസ്ഥകൾ എന്നിവ കൃത്യമായി തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെ, ഞങ്ങളുടെ SME-കൾ രോഗികളുടെ ഫലങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും കൃത്യമായ ചികിത്സാ ആസൂത്രണത്തിലും നേരത്തെയുള്ള കണ്ടെത്തലിലും ദന്തഡോക്ടർമാരെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനും AI-യെ ശാക്തീകരിക്കുന്നു.
മെഡിക്കൽ രേഖകളിൽ വലിയ അളവിലുള്ള മെഡിക്കൽ ഡാറ്റയും അറിവും പ്രധാനമായും ഘടനയില്ലാത്ത ഫോർമാറ്റിൽ ലഭ്യമാണ്. ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റയെ ഘടനാപരമായ ഫോർമാറ്റിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യാൻ മെഡിക്കൽ എന്റിറ്റി വ്യാഖ്യാനം ഞങ്ങളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.
2.1 മെഡിസിൻ ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ
മരുന്നുകളും അവയുടെ ആട്രിബ്യൂട്ടുകളും മിക്കവാറും എല്ലാ മെഡിക്കൽ റെക്കോർഡുകളിലും രേഖപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്, ഇത് ക്ലിനിക്കൽ ഡൊമെയ്‌നിന്റെ ഒരു പ്രധാന ഭാഗമാണ്. മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് മരുന്നുകളുടെ വിവിധ ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ നമുക്ക് തിരിച്ചറിയാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും കഴിയും.
2.2 ലാബ് ഡാറ്റ ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ
ലാബ് ഡാറ്റ ഒരു മെഡിക്കൽ റെക്കോർഡിലെ അവയുടെ ആട്രിബ്യൂട്ടുകളോടൊപ്പമാണ്. മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് ലാബ് ഡാറ്റയുടെ വിവിധ ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ നമുക്ക് തിരിച്ചറിയാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും കഴിയും.
2.3 ബോഡി മെഷർമെന്റ് ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ
ശരീരത്തിന്റെ അളവുകോൽ കൂടുതലും ഒരു മെഡിക്കൽ റെക്കോർഡിൽ അവയുടെ ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾക്കൊപ്പമാണ്. ഇത് പ്രധാനമായും സുപ്രധാന അടയാളങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ശരീരത്തിന്റെ അളവെടുപ്പിന്റെ വിവിധ ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ നമുക്ക് തിരിച്ചറിയാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും കഴിയും.
ജനറിക് മെഡിക്കൽ NER അനോട്ടേഷനോടൊപ്പം, ഓങ്കോളജി, റേഡിയോളജി തുടങ്ങിയ ഡൊമെയ്ൻ നിർദ്ദിഷ്ട അനോട്ടേഷനുകളിലും നമുക്ക് പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും. ഓങ്കോളജി നിർദ്ദിഷ്ട NER എന്റിറ്റികളെ ഇവിടെ വ്യാഖ്യാനിക്കാം - കാൻസർ പ്രശ്നം, ഹിസ്റ്റോളജി, കാൻസർ ഘട്ടം, TNM ഘട്ടം, കാൻസർ ഗ്രേഡ്, അളവ്, ക്ലിനിക്കൽ സ്റ്റാറ്റസ്, ട്യൂമർ മാർക്കർ ടെസ്റ്റ്, കാൻസർ മെഡിസിൻ, കാൻസർ സർജറി, റേഡിയേഷൻ, പഠിച്ച ജീൻ, വേരിയേഷൻ കോഡ്, ബോഡി സൈറ്റ്.
പ്രധാന ക്ലിനിക്കൽ എന്റിറ്റികളെയും ബന്ധങ്ങളെയും തിരിച്ചറിയുകയും വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിനൊപ്പം, ചില മരുന്നുകളുടെയോ നടപടിക്രമങ്ങളുടെയോ പ്രതികൂല ഫലങ്ങളും നമുക്ക് വ്യാഖ്യാനിക്കാം. വ്യാപ്തി ഇപ്രകാരമാണ്: പ്രതികൂല ഫലങ്ങളും അവയ്ക്ക് കാരണമാകുന്ന ഘടകങ്ങളും ലേബൽ ചെയ്യുന്നു. പ്രതികൂല ഫലവും ഫലത്തിന്റെ കാരണവും തമ്മിലുള്ള ബന്ധം നിയോഗിക്കുന്നു.
ക്ലിനിക്കൽ എന്റിറ്റികളെ തിരിച്ചറിഞ്ഞ് വ്യാഖ്യാനിച്ചതിന് ശേഷം, എന്റിറ്റികൾക്കിടയിൽ ഞങ്ങൾ പ്രസക്തമായ ബന്ധവും നൽകുന്നു. രണ്ടോ അതിലധികമോ ആശയങ്ങൾ തമ്മിൽ ബന്ധങ്ങൾ നിലനിൽക്കാം.
ക്ലിനിക്കൽ എന്റിറ്റികളെയും ബന്ധങ്ങളെയും തിരിച്ചറിയുന്നതിനൊപ്പം, ക്ലിനിക്കൽ എന്റിറ്റികളുടെ നില, നിഷേധം, വിഷയം എന്നിവയും നമുക്ക് നൽകാം.
ഒരു മെഡിക്കൽ റെക്കോർഡിൽ നിന്ന് താൽക്കാലിക എന്റിറ്റികൾ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നത്, രോഗിയുടെ യാത്രയുടെ ഒരു ടൈംലൈൻ നിർമ്മിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഇവന്റുമായി ബന്ധപ്പെട്ട തീയതിയിലേക്ക് ഇത് റഫറൻസും സന്ദർഭവും നൽകുന്നു. തീയതി എന്റിറ്റികൾ ഇതാ - രോഗനിർണയ തീയതി, നടപടിക്രമ തീയതി, മരുന്ന് ആരംഭിച്ച തീയതി, മരുന്ന് അവസാനിക്കുന്ന തീയതി, റേഡിയേഷൻ ആരംഭിച്ച തീയതി, റേഡിയേഷൻ അവസാനിക്കുന്ന തീയതി, പ്രവേശന തീയതി, ഡിസ്ചാർജ് തീയതി, കൺസൾട്ടേഷൻ തീയതി, കുറിപ്പ് തീയതി, ആരംഭം.
ആരോഗ്യ സംരക്ഷണവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഡോക്യുമെന്റുകൾ, ഇമേജുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റയുടെ വിവിധ വിഭാഗങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ഭാഗങ്ങൾ വ്യവസ്ഥാപിതമായി സംഘടിപ്പിക്കുന്നതിനും ലേബൽ ചെയ്യുന്നതിനും വർഗ്ഗീകരിക്കുന്നതിനുമുള്ള പ്രക്രിയയെ ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു, അതായത്, പ്രമാണത്തിൽ നിന്നുള്ള പ്രസക്തമായ വിഭാഗങ്ങളുടെ വ്യാഖ്യാനവും വിഭാഗങ്ങളെ അതത് തരങ്ങളായി തരംതിരിക്കലും. ക്ലിനിക്കൽ ഡിസിഷൻ സപ്പോർട്ട്, മെഡിക്കൽ റിസർച്ച്, ഹെൽത്ത് കെയർ ഡാറ്റ അനാലിസിസ് എന്നിങ്ങനെ വിവിധ ആവശ്യങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ഘടനാപരമായതും എളുപ്പത്തിൽ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതുമായ വിവരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു.
മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ അനുസരിച്ച് ICD-10-CM, CPT കോഡുകളുടെ വ്യാഖ്യാനം. ലേബൽ ചെയ്ത ഓരോ മെഡിക്കൽ കോഡിനും, ലേബലിംഗ് തീരുമാനത്തെ സാധൂകരിക്കുന്ന തെളിവുകളും (ടെക്സ്റ്റ് സ്‌നിപ്പെറ്റുകൾ) കോഡിനൊപ്പം വ്യാഖ്യാനിക്കും.
മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾക്കനുസൃതമായി RXNORM കോഡുകളുടെ വ്യാഖ്യാനം. ഓരോ ലേബൽ ചെയ്ത മെഡിക്കൽ കോഡിനും, ലേബലിംഗ് തീരുമാനത്തെ സാധൂകരിക്കുന്ന തെളിവുകൾ (ടെക്സ്റ്റ് സ്‌നിപ്പെറ്റുകൾ) കോഡിനൊപ്പം വ്യാഖ്യാനിക്കും.
മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ അനുസരിച്ച് SNOMED കോഡുകളുടെ വ്യാഖ്യാനം. ലേബൽ ചെയ്ത ഓരോ മെഡിക്കൽ കോഡിനും, ലേബലിംഗ് തീരുമാനത്തെ സാധൂകരിക്കുന്ന തെളിവുകളും (ടെക്സ്റ്റ് സ്‌നിപ്പെറ്റുകൾ) കോഡിനൊപ്പം വ്യാഖ്യാനിക്കും.
മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ അനുസരിച്ച് UMLS കോഡുകളുടെ വ്യാഖ്യാനം. ലേബൽ ചെയ്ത ഓരോ മെഡിക്കൽ കോഡിനും, ലേബലിംഗ് തീരുമാനത്തെ സാധൂകരിക്കുന്ന തെളിവുകളും (ടെക്സ്റ്റ് സ്‌നിപ്പെറ്റുകൾ) കോഡിനൊപ്പം വ്യാഖ്യാനിക്കും.
വിശദമായ അനാട്ടമിക് ഘടനകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ച് AI പരിശീലനത്തിനായുള്ള കൃത്യമായ ലേബലിംഗിനായി ഞങ്ങളുടെ ഇമേജ് വ്യാഖ്യാന സേവനം CT സ്കാനുകളിൽ പ്രത്യേകം ശ്രദ്ധിക്കുന്നു. വിഷയ വിദഗ്ധർ അവലോകനം ചെയ്യുക മാത്രമല്ല, മികച്ച കൃത്യതയ്ക്കായി ഓരോ ചിത്രത്തെയും പരിശീലിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ സൂക്ഷ്മമായ പ്രക്രിയ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് ഉപകരണങ്ങളുടെ വികസനത്തിന് സഹായിക്കുന്നു.
ഞങ്ങളുടെ MRI ഇമേജ് വ്യാഖ്യാന സേവനം AI ഡയഗ്നോസ്റ്റിക്സിനെ മികച്ചതാക്കുന്നു. ഡെലിവറിക്ക് മുമ്പ് ഞങ്ങളുടെ വിഷയ വിദഗ്ദർ ഓരോ സ്കാനിനെയും പരിശീലിപ്പിക്കുകയും അവലോകനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. AI മോഡൽ പരിശീലനം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങൾ MRI സ്കാനുകൾ കൃത്യമായി ലേബൽ ചെയ്യുന്നു. അപാകതകളും ഘടനകളും കൃത്യമായി കണ്ടെത്താൻ ഈ പ്രക്രിയ അവരെ സഹായിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ സേവനങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് മെഡിക്കൽ വിലയിരുത്തലുകളിലും ചികിത്സാ പദ്ധതികളിലും കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുക.
എക്സ്-റേ ഇമേജ് വ്യാഖ്യാനം AI ഡയഗ്നോസ്റ്റിക്സിനെ മൂർച്ച കൂട്ടുന്നു. ഒടിവുകളും അസാധാരണത്വങ്ങളും കൃത്യമായി ചൂണ്ടിക്കാണിച്ച് ഞങ്ങളുടെ വിദഗ്ധർ ഓരോ ചിത്രവും ശ്രദ്ധയോടെ ലേബൽ ചെയ്യുന്നു. ക്ലയൻ്റ് ഡെലിവറിക്ക് മുമ്പ് മികച്ച കൃത്യതയ്ക്കായി അവർ ഈ ലേബലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുകയും അവലോകനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. നിങ്ങളുടെ AI മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും മികച്ച മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ് വിശകലനം നേടുന്നതിനും ഞങ്ങളെ വിശ്വസിക്കൂ.
ക്ലിനിക്കൽ ഇൻഷുറൻസ് വ്യാഖ്യാനം
ആരോഗ്യ പരിരക്ഷാ ദാതാക്കളെയും പണമടയ്ക്കുന്നവരെയും ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതിലും ചികിത്സകൾ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിലും മുൻകൂർ അംഗീകാര പ്രക്രിയ പ്രധാനമാണ്. മെഡിക്കൽ റെക്കോർഡുകൾ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നത് ഈ പ്രക്രിയ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ സഹായിച്ചു. മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിക്കുമ്പോൾ, ക്ലയന്റ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ഇത് ചോദ്യങ്ങളുമായി ഡോക്യുമെന്റുകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു.
പ്രശ്നം: ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഡാറ്റാ സെൻസിറ്റിവിറ്റി കണക്കിലെടുത്ത്, 6,000 മെഡിക്കൽ കേസുകളുടെ വ്യാഖ്യാനം കൃത്യമായ ഒരു സമയപരിധിക്കുള്ളിൽ ചെയ്യേണ്ടിവന്നു. ഗുണനിലവാരമുള്ള വ്യാഖ്യാനങ്ങളും അനുസരണവും ഉറപ്പാക്കാൻ HIPAA പോലുള്ള അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്ത ക്ലിനിക്കൽ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളും സ്വകാര്യതാ നിയന്ത്രണങ്ങളും കർശനമായി പാലിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമായിരുന്നു, ഇത് ഡാറ്റാസെറ്റ് സമഗ്രത നിലനിർത്തുന്നതിനും നിയന്ത്രണ ആവശ്യകതകൾ നിറവേറ്റുന്നതിനും ക്ലിനിക്കൽ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക്സിന് പ്രത്യേകിച്ചും നിർണായകമാണ്.
പരിഹാരം: ഞങ്ങൾ 6,000-ലധികം മെഡിക്കൽ കേസുകൾ വ്യാഖ്യാനിച്ചു, മെഡിക്കൽ ഡോക്യുമെന്റുകളെ ക്ലിനിക്കൽ ചോദ്യാവലികളുമായി ബന്ധപ്പെടുത്തി. ഇതിന് ക്ലിനിക്കൽ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കുമ്പോൾ പ്രതികരണങ്ങളുമായി തെളിവുകൾ സൂക്ഷ്മമായി ബന്ധിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഒരു വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റിനുള്ള കർശനമായ സമയപരിധിയും തുടർച്ചയായി വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ക്ലിനിക്കൽ മാനദണ്ഡങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതുമായിരുന്നു പ്രധാന വെല്ലുവിളികൾ.
സമർപ്പിതവും പരിശീലനം ലഭിച്ചതുമായ ടീമുകൾ:
ഏറ്റവും ഉയർന്ന പ്രോസസ്സ് കാര്യക്ഷമത ഉറപ്പുനൽകുന്നു:
പേറ്റന്റ് നേടിയ പ്ലാറ്റ്ഫോം ആനുകൂല്യങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു:
ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾ അവരുടെ സമയത്തിന്റെ 80% വും ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കുന്നതിനായി ചെലവഴിക്കുന്നതായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. ഔട്ട്‌സോഴ്‌സിംഗ് ഉപയോഗിച്ച്, പേരുള്ള എന്റിറ്റി തിരിച്ചറിയൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ശേഖരിക്കുന്നതിന്റെ മടുപ്പിക്കുന്ന ഭാഗം ഞങ്ങൾക്ക് വിട്ടുകൊടുത്തുകൊണ്ട് നിങ്ങളുടെ ടീമിന് ശക്തമായ അൽഗോരിതങ്ങളുടെ വികസനത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാനാകും.
ഒരു ശരാശരി ML മോഡലിന് പേരുനൽകിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ വലിയ ഭാഗങ്ങൾ ശേഖരിക്കുകയും ടാഗുചെയ്യുകയും ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്, ഇതിന് കമ്പനികൾ മറ്റ് ടീമുകളിൽ നിന്ന് ഉറവിടങ്ങൾ ശേഖരിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഞങ്ങളെപ്പോലുള്ള പങ്കാളികൾക്കൊപ്പം, നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സ് വളരുന്നതിനനുസരിച്ച് എളുപ്പത്തിൽ സ്കെയിൽ ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഡൊമെയ്ൻ വിദഗ്ധരെ ഞങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
ഒരു ടീമുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ദിനവും ദിനവും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്ന സമർപ്പിത ഡൊമെയ്ൻ വിദഗ്ധർ - ഏത് ദിവസവും - ഒരു മികച്ച ജോലി ചെയ്യും, അത് അവരുടെ തിരക്കുള്ള ഷെഡ്യൂളുകളിൽ വ്യാഖ്യാന ജോലികൾ ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. ഇത് മികച്ച ഔട്ട്പുട്ടിൽ കലാശിക്കുന്നു എന്ന് പറയേണ്ടതില്ലല്ലോ.
ഞങ്ങളുടെ തെളിയിക്കപ്പെട്ട ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര ഉറപ്പ് പ്രക്രിയ, സാങ്കേതിക മൂല്യനിർണ്ണയങ്ങൾ, ഒന്നിലധികം ഘട്ടത്തിലുള്ള QA എന്നിവ പലപ്പോഴും പ്രതീക്ഷകളെ കവിയുന്ന മികച്ച നിലവാരം നൽകാൻ ഞങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.
രഹസ്യസ്വഭാവം ഉറപ്പാക്കാൻ ഞങ്ങളുടെ ക്ലയന്റുകളുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ സ്വകാര്യതയോടൊപ്പം ഡാറ്റ സുരക്ഷയുടെ ഉയർന്ന നിലവാരം നിലനിർത്തുന്നതിന് ഞങ്ങൾ സാക്ഷ്യപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു
വിദഗ്ധ തൊഴിലാളികളുടെ ടീമുകളെ ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിലും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിലും മാനേജ് ചെയ്യുന്നതിലും വിദഗ്ദ്ധർ എന്ന നിലയിൽ, പ്രോജക്‌റ്റുകൾ ബജറ്റിനുള്ളിൽ വിതരണം ചെയ്യുന്നുണ്ടെന്ന് ഞങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പാക്കാനാകും.
ഉയർന്ന നെറ്റ്‌വർക്ക് അപ്-ടൈം, ഡാറ്റ, സേവനങ്ങൾ, പരിഹാരങ്ങൾ എന്നിവയുടെ കൃത്യസമയത്ത് ഡെലിവറി.
ഓൺഷോർ & ഓഫ്‌ഷോർ റിസോഴ്‌സുകളുടെ ഒരു കൂട്ടം ഉപയോഗിച്ച്, വിവിധ ഉപയോഗ കേസുകൾക്കായി ഞങ്ങൾക്ക് ടീമുകളെ നിർമ്മിക്കാനും സ്കെയിൽ ചെയ്യാനും കഴിയും.
6 സിഗ്മ ബ്ലാക്ക് ബെൽറ്റുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ആഗോള തൊഴിൽ ശക്തി, ശക്തമായ പ്ലാറ്റ്ഫോം, പ്രവർത്തന പ്രക്രിയകൾ എന്നിവയുടെ സംയോജനത്തോടെ, ഏറ്റവും വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ AI സംരംഭങ്ങൾ ആരംഭിക്കാൻ ഷൈപ്പ് സഹായിക്കുന്നു.
പേരിട്ടിരിക്കുന്ന എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ (NER) നിങ്ങളെ മികച്ച മെഷീൻ ലേണിംഗും NLP മോഡലുകളും വികസിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഈ സൂപ്പർ-വിജ്ഞാനപ്രദമായ പോസ്റ്റിൽ NER ഉപയോഗ-കേസുകളും ഉദാഹരണങ്ങളും മറ്റും പഠിക്കുക.
ക്വാളിറ്റി ട്രെയിനിംഗ് ഹെൽത്ത് കെയർ ഡാറ്റാസെറ്റ് AI അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മെഡിക്കൽ മോഡലിന്റെ ഫലം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. എന്നാൽ ശരിയായ ഹെൽത്ത് കെയർ ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് സേവന ദാതാവിനെ എങ്ങനെ തിരഞ്ഞെടുക്കാം?
ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിന് അടിത്തറയിടുന്ന ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്, അതിന്റെ പങ്ക്, യഥാർത്ഥ ലോക നടപ്പാക്കലുകൾ, വെല്ലുവിളികൾ എന്നിവ നമ്മൾ മനസ്സിലാക്കേണ്ടതുണ്ട്. അറിയാൻ തുടർന്ന് വായിക്കുക...
നിങ്ങളുടെ തനതായ AI/ML സൊല്യൂഷനു വേണ്ടി ഡാറ്റാസെറ്റ് എങ്ങനെ ശേഖരിക്കാമെന്നും വ്യാഖ്യാനിക്കാമെന്നും അറിയാൻ ഇപ്പോൾ ഞങ്ങളെ ബന്ധപ്പെടുക
ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിലെ AI മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനായി മെഡിക്കൽ ടെക്സ്റ്റ്, ഇമേജുകൾ, ഓഡിയോ, വീഡിയോ എന്നിവ ലേബൽ ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയയാണ് മെഡിക്കൽ ഡാറ്റ അനോട്ടേഷൻ. സങ്കീർണ്ണമായ മെഡിക്കൽ വിവരങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും ഇത് AI-യെ സഹായിക്കുന്നു.
രോഗനിർണയം, ചികിത്സാ ആസൂത്രണം, രോഗി പരിചരണം എന്നിവ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്ന കൃത്യമായ AI മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ഇത് അത്യാവശ്യമാണ്. രോഗങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും, മെഡിക്കൽ ചിത്രങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും, ക്ലിനിക്കൽ കുറിപ്പുകൾ ഫലപ്രദമായി വ്യാഖ്യാനിക്കാനും വ്യാഖ്യാന ഡാറ്റ AI-യെ സഹായിക്കുന്നു.
മെഡിക്കൽ ഡാറ്റ അനോട്ടേഷനിൽ ടെക്സ്റ്റ് (ക്ലിനിക്കൽ കുറിപ്പുകൾ, EHR-കൾ), ചിത്രങ്ങൾ (എക്സ്-റേകൾ, MRI-കൾ, CT സ്കാനുകൾ), ഓഡിയോ (ഡോക്ടർ നിർദ്ദേശങ്ങൾ), വീഡിയോ (ശസ്ത്രക്രിയാ റെക്കോർഡിംഗുകൾ) എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.