ਇਕਾਈ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਮਾਨਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰੋ
ਵਿਸ਼ਵ-ਮੋਹਰੀ ਏਆਈ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ.
ਅਣਗਿਣਤ ਸੂਝਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਲਈ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡਾਕਟਰੀ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਮੰਗ ਵੱਧ ਰਹੀ ਹੈ। ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਬਚਾਅ ਲਈ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਉਦਯੋਗ ਏਆਈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇਣ ਲਈ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ 80% ਡੇਟਾ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਦਸਤੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਮੈਡੀਕਲ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇਸਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਦੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸ਼ੈਪ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ AI ਇੰਜਣਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁਹਾਰਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਉੱਨਤ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸਟੋਰੇਜ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਸਥਾਪਿਤ ਅਧਾਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਵੇਗਾ 11.7 ਜ਼ੈਟਾਬਾਈਟਸ in 2023
80% ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸੰਰਚਨਾ ਰਹਿਤ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਅਪ੍ਰਚਲਿਤ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਮੈਡੀਕਲ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜੋ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫਿਜ਼ੀਸ਼ੀਅਨ ਨੋਟਸ, EHR ਦਾਖਲਾ/ਡਿਸਚਾਰਜ ਸੰਖੇਪ, ਪੈਥੋਲੋਜੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਆਦਿ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਕਲੀਨਿਕਲ ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਾਡੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੂਝ - ਭਾਵ, ਲੱਛਣ, ਬਿਮਾਰੀ, ਐਲਰਜੀ, ਅਤੇ ਦਵਾਈ, ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਜੋ ਦੇਖਭਾਲ ਲਈ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ।
ਅਸੀਂ ਮਲਕੀਅਤ ਮੈਡੀਕਲ NER API (ਪੂਰਵ-ਸਿਖਿਅਤ 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
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਲਈ ਫਾਰਮਾਸਿਊਟੀਕਲ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੈਡੀਕਲ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈ ਪਛਾਣ, ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਅਤੇ ਅਸੰਗਤੀ ਖੋਜ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਸਾਡੀਆਂ ਮੈਡੀਕਲ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ AI ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਸੀਂ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਆਪਣੀ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਡਾਕਟਰੀ ਚਿੱਤਰਾਂ, ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਆਡੀਓ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਸਾਡੀ ਮਾਹਰ ਟੀਮ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰੀ ਮਾਹਰ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ, ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉੱਨਤ ਮੈਡੀਕਲ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ, ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ। ਅਸੀਂ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸਖ਼ਤ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ। ਆਪਣੀ AI ਦੀ ਡਾਕਟਰੀ ਮੁਹਾਰਤ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਸਾਡੇ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ।
ਐਕਸ-ਰੇ, ਸੀਟੀ ਸਕੈਨ, ਅਤੇ ਐਮਆਰਆਈ ਤੋਂ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਕੇ ਮੈਡੀਕਲ ਏਆਈ ਨੂੰ ਵਧਾਓ। ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਇਮੇਜਿੰਗ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਏਆਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਮਾਹਰ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਮੁੱਖ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ (ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ), ਵਸਤੂ ਖੋਜ (ਟਿਊਮਰ ਵਰਗੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਸਥਾਨ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ), ਚਿੱਤਰ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ (ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ), ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਮਾਸਕ ਅਤੇ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਮੈਡੀਕਲ ਫੁਟੇਜ ਵਿੱਚ ਵਰਗੀਕਰਣ ਅਤੇ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰੋ। ਬਿਹਤਰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡਿਲੀਵਰੀ ਅਤੇ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਲਈ ਆਪਣੀ ਸਰਜੀਕਲ ਏਆਈ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ। ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਮੈਡੀਕਲ ਵੀਡੀਓ ਕਲੀਨਿਕਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ, ਜੋ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਵਿੱਚ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਹੁਨਰਮੰਦ ਮੈਡੀਕਲ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮਾਹਰ ਐਨੋਟੇਟਡ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਮੈਡੀਕਲ ਏਆਈ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਓ। ਹੱਥ-ਲਿਖਤ ਨੋਟਸ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਬੀਮਾ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤੱਕ, ਵਿਸ਼ਾਲ ਟੈਕਸਟ ਵਾਲੀਅਮ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਾਰਸ ਅਤੇ ਅਮੀਰ ਬਣਾਓ। ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਤਰੱਕੀ ਲਈ ਸਹੀ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਸੂਝ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ।
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੈਡੀਕਲ ਸੈਂਟਰਾਂ ਤੋਂ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, AI ਮੈਡੀਕਲ ਕੋਡਿੰਗ ਨਾਲ ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਕੋਡਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਕੇ ਮੈਡੀਕਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਓ। ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ ਕੋਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ AI ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ, ਬਿਲਿੰਗ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਧਾਓ, ਅਤੇ ਸਹਿਜ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੇਵਾ ਡਿਲੀਵਰੀ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰੋ।
ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਡਾਕਟਰੀ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨਾਲ, ਮੈਡੀਕਲ ਆਡੀਓ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਐਨੋਟੇਟ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਲਈ NLP ਮੁਹਾਰਤ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਓ। ਸਹਿਜ ਕਲੀਨਿਕਲ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵੌਇਸ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵੌਇਸ-ਐਕਟੀਵੇਟਿਡ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰੋ। ਮਾਹਰ ਆਡੀਓ ਡੇਟਾ ਕਿਊਰੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਓ।
ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਕਸਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ DICOM ਦਰਸ਼ਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ DICOM ਦਰਸ਼ਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਰੁਟੀਨ ਕੰਮ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਉੱਨਤ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਸਹੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਕਲਾਇੰਟ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਤੋਂ ਵੱਖਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
ਫੇਜ 1: ਤਕਨੀਕੀ ਡੋਮੇਨ ਮਹਾਰਤ (ਸਕੋਪ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ)
ਫੇਜ 2: ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ
ਫੇਜ 3: ਫੀਡਬੈਕ ਚੱਕਰ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ QA
ਐਡਵਾਂਸਡ ਏਆਈ ਅਤੇ ਐਮਐਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੈਡੀਕਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨ। ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਡੇਟਾ ਮੈਡੀਕਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ, ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਵਿਗਾੜ ਖੋਜ ਲਈ ਸਹੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੰਗਠਨਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਆਓ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ:
ਸਾਡੀ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਇਮੇਜ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੇਵਾ AI ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਪਰਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਐਕਸ-ਰੇ, MRI, ਅਤੇ CT ਸਕੈਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾ ਮਾਹਿਰ ਦੁਆਰਾ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਸਧਾਰਨਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵਾਧੂ ਕਦਮ।
ਸਾਡਾ ਕਾਰਡੀਓਲੋਜੀ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ AI ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਨੂੰ ਤਿੱਖਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਕਾਰਡੀਓਲੋਜੀ ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਦਿਲ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਾਡੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਭੇਜੀਏ, ਇਹ ਮਾਹਰ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹਰੇਕ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ AI ਨੂੰ ਦਿਲ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਦੰਦਾਂ ਦੇ ਇਲਾਜ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੇਵਾ ਦੰਦਾਂ ਦੀ ਇਮੇਜਰੀ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਏਆਈ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਾਕਟਰੀ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਦੰਦਾਂ ਦੇ ਸੜਨ, ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਮੁੱਦਿਆਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਦੰਦਾਂ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ, ਸਾਡੇ ਐਸਐਮਈ ਏਆਈ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਹੀ ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਦੰਦਾਂ ਦੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
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।
2.1 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 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।
ਜੈਨਰਿਕ ਮੈਡੀਕਲ NER ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਓਨਕੋਲੋਜੀ, ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ, ਆਦਿ ਵਰਗੇ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇੱਥੇ ਓਨਕੋਲੋਜੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ NER ਇਕਾਈਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਐਨੋਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਕੈਂਸਰ ਸਮੱਸਿਆ, ਹਿਸਟੋਲੋਜੀ, ਕੈਂਸਰ ਪੜਾਅ, TNM ਪੜਾਅ, ਕੈਂਸਰ ਗ੍ਰੇਡ, ਮਾਪ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਥਿਤੀ, ਟਿਊਮਰ ਮਾਰਕਰ ਟੈਸਟ, ਕੈਂਸਰ ਦਵਾਈ, ਕੈਂਸਰ ਸਰਜਰੀ, ਰੇਡੀਏਸ਼ਨ, ਜੀਨ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਪਰਿਵਰਤਨ ਕੋਡ, ਸਰੀਰ ਦੀ ਸਾਈਟ
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.
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।
ਕਲੀਨਿਕਲ ਇਕਾਈਆਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ, ਨਕਾਰਾਤਮਕਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾ ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ ਤੋਂ ਅਸਥਾਈ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ, ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਯਾਤਰਾ ਦੀ ਸਮਾਂ-ਰੇਖਾ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਘਟਨਾ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਮਿਤੀ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਹਨ ਮਿਤੀ ਇਕਾਈਆਂ - ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਮਿਤੀ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਮਿਤੀ, ਦਵਾਈ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੀ ਮਿਤੀ, ਦਵਾਈ ਦੀ ਸਮਾਪਤੀ ਮਿਤੀ, ਰੇਡੀਏਸ਼ਨ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਦੀ ਮਿਤੀ, ਰੇਡੀਏਸ਼ਨ ਸਮਾਪਤੀ ਮਿਤੀ, ਦਾਖਲੇ ਦੀ ਮਿਤੀ, ਡਿਸਚਾਰਜ ਦੀ ਮਿਤੀ, ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਵਰੇ ਦੀ ਮਿਤੀ, ਨੋਟ ਮਿਤੀ, ਸ਼ੁਰੂਆਤ।
ਇਹ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ-ਸੰਬੰਧੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਚਿੱਤਰਾਂ, ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਗਾਂ ਜਾਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਗਠਿਤ, ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਤੋਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਭਾਗਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਗੀਕਰਨ। ਇਹ ਢਾਂਚਾਗਤ ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਸਹਾਇਤਾ, ਡਾਕਟਰੀ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ICD-10-CM ਅਤੇ CPT ਕੋਡਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ। ਹਰੇਕ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਕੋਡ ਲਈ, ਲੇਬਲਿੰਗ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਬੂਤ (ਟੈਕਸਟ ਸਨਿੱਪਟ) ਵੀ ਕੋਡ ਦੇ ਨਾਲ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਜਾਣਗੇ।
ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਅਨੁਸਾਰ RXNORM ਕੋਡਾਂ ਦੀ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ। ਹਰੇਕ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਕੋਡ ਲਈ, ਲੇਬਲਿੰਗ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਬੂਤ (ਟੈਕਸਟ ਸਨਿੱਪਟ) ਨੂੰ ਵੀ ਕੋਡ ਦੇ ਨਾਲ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।
ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ SNOMED ਕੋਡਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ। ਹਰੇਕ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਕੋਡ ਲਈ, ਲੇਬਲਿੰਗ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਬੂਤ (ਟੈਕਸਟ ਸਨਿੱਪਟ) ਵੀ ਕੋਡ ਦੇ ਨਾਲ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਜਾਣਗੇ।
ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ UMLS ਕੋਡਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ। ਹਰੇਕ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਕੋਡ ਲਈ, ਲੇਬਲਿੰਗ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਬੂਤ (ਟੈਕਸਟ ਸਨਿੱਪਟ) ਵੀ ਕੋਡ ਦੇ ਨਾਲ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਜਾਣਗੇ।
ਸਾਡੀ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੇਵਾ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸਰੀਰਿਕ ਢਾਂਚਿਆਂ 'ਤੇ ਡੂੰਘੇ ਫੋਕਸ ਦੇ ਨਾਲ AI ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਸਟੀਕ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ CT ਸਕੈਨ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹੈ। ਵਿਸ਼ਾ ਵਸਤੂ ਦੇ ਮਾਹਰ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ ਬਲਕਿ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਹਰੇਕ ਚਿੱਤਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਵੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਟੂਲਸ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਸਾਡੀ MRI ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੇਵਾ AI ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਨੂੰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਵਿਸ਼ਾ ਵਸਤੂ ਮਾਹਰ ਡਿਲੀਵਰੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹਰ ਇੱਕ ਸਕੈਨ ਨੂੰ ਅਤਿਅੰਤ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ AI ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ MRI ਸਕੈਨ ਨੂੰ ਸਹੀ ਲੇਬਲ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜਾਂ ਅਤੇ ਬਣਤਰਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਾਡੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਡਾਕਟਰੀ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਓ।
ਐਕਸ-ਰੇ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ AI ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਨੂੰ ਤਿੱਖਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਮਾਹਰ ਫ੍ਰੈਕਚਰ ਅਤੇ ਅਸਧਾਰਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਹਰੇਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਕਲਾਇੰਟ ਡਿਲੀਵਰੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਿਖਰ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਲੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਵੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਆਪਣੇ AI ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਡੇ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ।
ਕਲੀਨਿਕਲ ਬੀਮਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ, ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਇਲਾਜ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪੂਰਵ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਨਾਲ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲੀ। ਇਹ ਮਿਆਰਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਕਲਾਇੰਟ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਮੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਮੱਸਿਆ: ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡੇਟਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, 6,000 ਮੈਡੀਕਲ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਸਖ਼ਤ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਸੀ। ਗੁਣਵੱਤਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ HIPAA ਵਰਗੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਪਾਲਣਾ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ, ਜੋ ਕਿ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਲੀਨਿਕਲ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਲਈ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਦਾ ਹੱਲ: ਅਸੀਂ 6,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੈਡੀਕਲ ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਡਾਕਟਰੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਵਲੀ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਇਸ ਲਈ ਕਲੀਨਿਕਲ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਜਵਾਬਾਂ ਨਾਲ ਸਬੂਤ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਲਈ ਤੰਗ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਮਿਆਰਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ।
ਸਮਰਪਿਤ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਟੀਮਾਂ:
ਉੱਚਤਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਇਸ ਨਾਲ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ:
ਪੇਟੈਂਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲਾਭਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ:
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।
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।
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.
ਸਾਡੀ ਸਾਬਤ ਹੋਈ 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 ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
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
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।
ਉੱਚ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅੱਪ-ਟਾਈਮ ਅਤੇ ਡਾਟਾ, ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਡਿਲੀਵਰੀ।
ਸਮੁੰਦਰੀ ਕੰਢੇ ਅਤੇ ਆਫਸ਼ੋਰ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਪੂਲ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਟੀਮਾਂ ਬਣਾ ਅਤੇ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
6 ਸਿਗਮਾ ਬਲੈਕ ਬੈਲਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਵਰਕਫੋਰਸ, ਮਜ਼ਬੂਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਨਾਲ, ਸ਼ੈਪ ਸਭ ਤੋਂ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਏਆਈ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
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।
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?
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…
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
ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਮੈਡੀਕਲ ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰਾਂ, ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਸਹੀ ਏਆਈ ਸਿਸਟਮ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜੋ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ, ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਕਸ-ਰੇ ਵਿੱਚ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੋਟਸ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣਾ। ਇਹ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੋਟਸ, ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡ (EHR), ਐਕਸ-ਰੇ, MRI, CT ਸਕੈਨ, ਪੈਥੋਲੋਜੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਅਤੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਵਰਗਾ ਆਡੀਓ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਮੈਡੀਕਲ ਟੈਕਸਟ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਡਾਕਟਰੀ ਨੋਟਸ ਜਾਂ ਡਿਸਚਾਰਜ ਸੰਖੇਪਾਂ ਵਰਗੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੱਛਣ, ਬਿਮਾਰੀਆਂ, ਜਾਂ ਦਵਾਈਆਂ, ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਡਾਕਟਰੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ, ਅਤੇ HIPAA ਵਰਗੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਡਾਕਟਰੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਵੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਸਖ਼ਤ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ HIPAA ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡਾਕਟਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਰਹਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਡੇਟਾਸੈੱਟ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਡਾਕਟਰੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਮਾਰਕਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, AI ਓਨਕੋਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਕੈਂਸਰ ਦੇ ਪੜਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਕਾਰਡੀਓਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਦਿਲ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਮੁਹਾਰਤ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਉੱਨਤ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੌਫਟਵੇਅਰ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਲਈ DICOM ਦਰਸ਼ਕ, ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਸ਼ਾਈਪ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਿਰਾਂ, ਉੱਨਤ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਕਲਾਇੰਟ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਉਹ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ, ਓਨਕੋਲੋਜੀ, ਕਾਰਡੀਓਲੋਜੀ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
ਲਾਗਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਤਾ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਲੋੜੀਂਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸ਼ਾਈਪ ਖਾਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਮਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
