ਹੈਲਥਕੇਅਰ AI ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
ਇਕਾਈ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਮਾਨਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰੋ
ਫੀਚਰਡ ਕਲਾਇੰਟ
ਵਿਸ਼ਵ-ਮੋਹਰੀ ਏਆਈ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ.
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ 80% ਡੇਟਾ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਕਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਦਸਤੀ ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੈਡੀਕਲ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇਸਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਦੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸ਼ੈਪ ਤੁਹਾਨੂੰ ਏਆਈ ਇੰਜਣਾਂ ਨੂੰ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁਹਾਰਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
IDC, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਫਰਮ:
ਸਟੋਰੇਜ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਸਥਾਪਿਤ ਅਧਾਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਵੇਗਾ 11.7 ਜ਼ੈਟਾਬਾਈਟਸ in 2023
IBM, Gartner ਅਤੇ IDC:
80% ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸੰਰਚਨਾ ਰਹਿਤ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਅਪ੍ਰਚਲਿਤ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਹੱਲ
ਮੈਡੀਕਲ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ NLP ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸੂਝ ਖੋਜਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ
ਅਸੀਂ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਫਿਜ਼ੀਸ਼ੀਅਨ ਨੋਟਸ, EHR ਦਾਖਲਾ/ਡਿਸਚਾਰਜ ਸਾਰਾਂਸ਼, ਪੈਥੋਲੋਜੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਆਦਿ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਦਿੱਤੇ ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਾਡੇ ਕ੍ਰੈਡੈਂਸ਼ੀਅਲ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਲੱਛਣ, ਬਿਮਾਰੀ, ਐਲਰਜੀ, ਅਤੇ ਦਵਾਈਆਂ, ਦੇਖਭਾਲ ਲਈ ਸੂਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ।
ਅਸੀਂ ਮਲਕੀਅਤ ਮੈਡੀਕਲ NER API (ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ NLP ਮਾਡਲ) ਦੀ ਵੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜੋ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਸਵੈ-ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮੈਡੀਕਲ NER API 20M+ ਸਬੰਧਾਂ ਅਤੇ 1.7M+ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਲਕੀਅਤ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਡੇਟਾ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਅਤੇ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤੱਕ, ਸ਼ੈਪ ਨੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ, ਅਲਟਰਾਸਾਊਂਡ, ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਫੀ, ਸੀਟੀ ਸਕੈਨ, ਐਮਆਰਆਈ, ਅਤੇ ਫੋਟੋਨ ਐਮੀਸ਼ਨ ਟੋਮੋਗ੍ਰਾਫੀ ਸਮੇਤ ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰਾਂ, ਵੀਡੀਓਜ਼ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਤਿਆਰੀ
- ਫਾਰਮਾਸਿਊਟੀਕਲ ਅਤੇ ਹੋਰ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੈਡੀਕਲ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਨਾਮੀ ਹਸਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਆਦਿ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਮੈਡੀਕਲ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ
ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਾਹਕ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਵੱਖਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
ਫੇਜ 1: ਤਕਨੀਕੀ ਡੋਮੇਨ ਮਹਾਰਤ (ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ)
ਫੇਜ 2: ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ
ਫੇਜ 3: ਫੀਡਬੈਕ ਚੱਕਰ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ QA
ਸਾਡੀ ਮਹਾਰਤ
1. ਕਲੀਨਿਕਲ ਇਕਾਈ ਦੀ ਪਛਾਣ/ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
ਡਾਕਟਰੀ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। ਮੈਡੀਕਲ ਇਕਾਈ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸਾਨੂੰ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
2. ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
2.1 ਦਵਾਈ ਦੇ ਗੁਣ
ਦਵਾਈਆਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਲਗਭਗ ਹਰ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਦਰਜ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੋਮੇਨ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਦਵਾਈਆਂ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਗੁਣਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
2.2 ਲੈਬ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ
ਲੈਬ ਡਾਟਾ ਜਿਆਦਾਤਰ ਇੱਕ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਗੁਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਲੈਬ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਗੁਣਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
2.3 ਸਰੀਰ ਦੇ ਮਾਪ ਦੇ ਗੁਣ
ਸਰੀਰ ਦਾ ਮਾਪ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਗੁਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਸਰੀਰ ਦੇ ਮਾਪ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਗੁਣਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
3. ਰਿਸ਼ਤਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
ਕਲੀਨਿਕਲ ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਬੰਧਤ ਸਬੰਧ ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਦੋ ਜਾਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਕਲਪਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
4. ਉਲਟ ਪ੍ਰਭਾਵ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਦਵਾਈਆਂ ਜਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਮਾੜੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਦਾਇਰਾ ਇਸ ਪ੍ਰਕਾਰ ਹੈ: ਲੇਬਲਿੰਗ ਮਾੜੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕਾਰਕ ਏਜੰਟ. ਉਲਟ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਕਾਰਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ.
5. PHI ਡੀ-ਪਛਾਣ
ਸਾਡੀਆਂ PHI/PII ਪਛਾਣ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੰਬਰ ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਜਾਂ ਅਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਉਸਦੇ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦੇ ਮਰੀਜ਼ ਹੱਕਦਾਰ ਹਨ ਅਤੇ HIPAA ਦੀ ਮੰਗ ਹੈ।
6. ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ (EMRs)
ਮੈਡੀਕਲ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ (EMRs) ਅਤੇ ਚਿਕਿਤਸਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਾਡੇ ਮਾਹਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮੈਡੀਕਲ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਿ ਰੋਗ ਰਜਿਸਟਰੀਆਂ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ, ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਆਡਿਟ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
7. ਸਥਿਤੀ/ਨਕਾਰਾ/ਵਿਸ਼ਾ
ਕਲੀਨਿਕਲ ਇਕਾਈਆਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ, ਨਕਾਰਾਤਮਕਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾ ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਸ਼ੈਪ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਮੈਡੀਕਲ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪਾਰਟਨਰ ਵਜੋਂ ਚੁਣਨ ਦੇ ਕਾਰਨ
ਲੋਕ
ਸਮਰਪਿਤ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਟੀਮਾਂ:
- ਡਾਟਾ ਬਣਾਉਣ, ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ QA ਲਈ 30,000+ ਸਹਿਯੋਗੀ
- ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਟੀਮ
- ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਉਤਪਾਦ ਵਿਕਾਸ ਟੀਮ
- ਟੇਲੈਂਟ ਪੂਲ ਸੋਰਸਿੰਗ ਅਤੇ ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਟੀਮ
ਕਾਰਵਾਈ
ਉੱਚਤਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਇਸ ਨਾਲ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ:
- ਮਜਬੂਤ 6 ਸਿਗਮਾ ਸਟੇਜ-ਗੇਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ
- 6 ਸਿਗਮਾ ਬਲੈਕ ਬੈਲਟਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸਮਰਪਿਤ ਟੀਮ - ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਮਾਲਕ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਪਾਲਣਾ
- ਨਿਰੰਤਰ ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ
ਪਲੇਟਫਾਰਮ
ਪੇਟੈਂਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲਾਭਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਵੈੱਬ-ਅਧਾਰਿਤ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ
- ਨਿਰਦੋਸ਼ ਗੁਣਵੱਤਾ
- ਤੇਜ਼ TAT
- ਸਹਿਜ ਡਿਲਿਵਰੀ
ਕਿਉਂ ਸ਼ੈਪ?
ਸਮਰਪਿਤ ਟੀਮ
ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ 80% ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਮਜਬੂਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਵਿਕਾਸ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਨਾਮਕ ਇਕਾਈ ਮਾਨਤਾ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੇ ਔਖੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ।
ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ
ਇੱਕ ਔਸਤ ML ਮਾਡਲ ਲਈ ਨਾਮਿਤ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੇ ਵੱਡੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਟੈਗ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਜੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਤੋਂ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਖਿੱਚਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਵਰਗੇ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਵਧਣ ਨਾਲ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਬਿਹਤਰ ਗੁਣ
ਸਮਰਪਿਤ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰ, ਜੋ ਡੇ-ਇਨ ਅਤੇ ਡੇ-ਆਊਟ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਕਿਸੇ ਵੀ ਦਿਨ - ਇੱਕ ਟੀਮ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਇੱਕ ਉੱਤਮ ਕੰਮ ਕਰਨਗੇ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਅਸਤ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕਹਿਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ, ਇਸਦਾ ਨਤੀਜਾ ਬਿਹਤਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.
ਅਪਰੇਸ਼ਨਲ ਐਕਸੀਲੈਂਸ
ਸਾਡੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਅਤੇ QA ਦੇ ਕਈ ਪੜਾਅ, ਸਾਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਕਸਰ ਉਮੀਦਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਆ
ਅਸੀਂ ਗੁਪਤਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਉੱਚੇ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹਾਂ
ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਕੀਮਤ
ਹੁਨਰਮੰਦ ਕਾਮਿਆਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਟੀਮਾਂ ਦੇ ਮਾਹਰ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਜਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਜਾਣ।
ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੇ ਸਰੋਤ
ਬਲੌਗ
ਨਾਮੀ ਇਕਾਈ ਪਛਾਣ (NER) - ਸੰਕਲਪ, ਕਿਸਮਾਂ
ਨਾਮੀ ਇਕਾਈ ਪਛਾਣ (NER) ਤੁਹਾਨੂੰ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ NLP ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਸੁਪਰ-ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਾਲੀ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ NER ਵਰਤੋਂ-ਕੇਸਾਂ, ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸਿੱਖੋ।
ਬਲੌਗ
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਲੇਬਲਿੰਗ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੁੱਛਣ ਲਈ 5 ਸਵਾਲ।
ਕੁਆਲਿਟੀ ਟਰੇਨਿੰਗ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੈਟਾਸੈੱਟ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਮੈਡੀਕਲ ਮਾਡਲ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਸਹੀ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੀ ਚੋਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ?
ਬਲੌਗ
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਦੀ ਨੀਂਹ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਾਨੂੰ ਇਸਦੀ ਭੂਮਿਕਾ, ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਲਾਗੂਕਰਨ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਜਾਣਨ ਲਈ ਪੜ੍ਹੋ…
ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ?
ਇਹ ਜਾਣਨ ਲਈ ਹੁਣੇ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ ਕਿ ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਲੱਖਣ AI/ML ਹੱਲ ਲਈ ਡੇਟਾਸੇਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਠਾ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ (FAQ)
ਨਾਮਿਤ ਹਸਤੀ ਮਾਨਤਾ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। NER ਦਾ ਮੁਢਲਾ ਉਦੇਸ਼ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਅਤੇ ਅਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਨਾਮੀ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਆਮ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਨਾਮ, ਸਥਾਨ, ਕੰਪਨੀ, ਸਮਾਂ, ਮੁਦਰਾ ਮੁੱਲ, ਘਟਨਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, NER ਇਸ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦਾ ਹੈ:
ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈ ਦੀ ਪਛਾਣ/ਖੋਜ - ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਜਾਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਲੜੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ।
ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈ ਵਰਗੀਕਰਣ - ਹਰੇਕ ਖੋਜੀ ਇਕਾਈ ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ।
ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਭਾਸ਼ਣ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਅਰਥ ਕੱਢਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇਹਨਾਂ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ ਸਿੱਖਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, NLP ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ:
ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ - ਸੰਟੈਕਸ
ਸ਼ਬਦਾਂ, ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਣ ਦੇ ਅਰਥ ਕੱਢਣਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ - ਅਰਥ ਵਿਗਿਆਨ
ਬੋਲੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ - ਸਪੀਚ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ
ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਇਕਾਈ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਆਮ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ:
ਵਿਅਕਤੀ: ਮਾਈਕਲ ਜੈਕਸਨ, ਓਪਰਾ ਵਿਨਫਰੇ, ਬਰਾਕ ਓਬਾਮਾ, ਸੂਜ਼ਨ ਸਰੈਂਡਨ
ਲੋਕੈਸ਼ਨ: ਕੈਨੇਡਾ, ਹੋਨੋਲੂਲੂ, ਬੈਂਕਾਕ, ਬ੍ਰਾਜ਼ੀਲ, ਕੈਮਬ੍ਰਿਜ
ਸੰਗਠਨ: ਸੈਮਸੰਗ, ਡਿਜ਼ਨੀ, ਯੇਲ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ, ਗੂਗਲ
ਟਾਈਮ: 15.35, ਦੁਪਹਿਰ 12 ਵਜੇ,
NER ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹੁੰਚ ਹਨ:
ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਿਸਟਮ
ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਿਸਟਮ
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ-ਅਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ
ਸੁਚਾਰੂ ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ
ਕੁਸ਼ਲ ਮਨੁੱਖੀ ਵਸੀਲੇ
ਸਰਲ ਸਮੱਗਰੀ ਵਰਗੀਕਰਣ
ਖੋਜ ਇੰਜਣਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ
ਸਹੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼