স্বাস্থ্যসেবা AI এর জন্য ডেটা টীকা
সত্তা নিষ্কাশন এবং স্বীকৃতি সহ অসংগঠিত ডেটাতে জটিল তথ্য আনলক করুন
বৈশিষ্ট্যযুক্ত ক্লায়েন্ট
বিশ্ব-নেতৃস্থানীয় এআই পণ্য তৈরির জন্য দলগুলিকে ক্ষমতায়ন করা।
স্বাস্থ্যসেবা ডোমেনের 80% ডেটা অসংগঠিত, এটিকে অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে। ডেটা অ্যাক্সেস করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপ প্রয়োজন, যা ব্যবহারযোগ্য ডেটার পরিমাণ সীমিত করে। মেডিকেল ডোমেনে পাঠ্য বোঝার জন্য এর সম্ভাব্যতা আনলক করার জন্য এর পরিভাষা সম্পর্কে গভীর বোঝার প্রয়োজন। Shaip আপনাকে স্কেলে এআই ইঞ্জিনগুলি উন্নত করতে স্বাস্থ্যসেবা ডেটা টীকা করার দক্ষতা সরবরাহ করে।
IDC, বিশ্লেষক সংস্থা:
স্টোরেজ ক্ষমতা বিশ্বব্যাপী ইনস্টল বেস পৌঁছাবে এক্সএনইউএমএক্স জেটটাবাইটস in 2023
IBM, গার্টনার এবং IDC:
80% সারা বিশ্ব জুড়ে ডেটা অসংগঠিত, এটি অপ্রচলিত এবং অব্যবহারযোগ্য করে তোলে।
বাস্তব-বিশ্ব সমাধান
মেডিকেল টেক্সট ডেটা অ্যানোটেশন সহ NLP মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য অর্থপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি আবিষ্কার করতে ডেটা বিশ্লেষণ করুন
আমরা মেডিকেল ডেটা টীকা পরিষেবাগুলি অফার করি যা সংস্থাগুলিকে অসংগঠিত মেডিকেল ডেটা, যেমন, চিকিত্সক নোট, EHR ভর্তি/স্রাবের সারাংশ, প্যাথলজি রিপোর্ট ইত্যাদিতে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য বের করতে সাহায্য করে, যা একটি প্রদত্ত পাঠ্য বা ছবিতে উপস্থিত ক্লিনিকাল সত্তাগুলি সনাক্ত করতে মেশিনগুলিকে সহায়তা করে। আমাদের শংসাপত্রযুক্ত ডোমেন বিশেষজ্ঞরা আপনাকে ডোমেন-নির্দিষ্ট অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে সাহায্য করতে পারে - যেমন, লক্ষণ, রোগ, অ্যালার্জি এবং ওষুধ, যত্নের জন্য অন্তর্দৃষ্টি চালাতে সহায়তা করতে।
এছাড়াও আমরা মালিকানাধীন মেডিকেল NER API (প্রাক-প্রশিক্ষিত এনএলপি মডেল) অফার করি, যা একটি পাঠ্য নথিতে উপস্থাপিত নামযুক্ত সত্তাগুলিকে স্বয়ং-শনাক্ত ও শ্রেণিবদ্ধ করতে পারে। 20M+ সম্পর্ক এবং 1.7M+ ক্লিনিকাল ধারণা সহ, মেডিক্যাল NER APIগুলি মালিকানা জ্ঞানের গ্রাফ লাভ করে
ডেটা লাইসেন্সিং এবং সংগ্রহ থেকে ডেটা টীকা পর্যন্ত, Shaip আপনাকে কভার করেছে।
- রেডিওগ্রাফি, আল্ট্রাসাউন্ড, ম্যামোগ্রাফি, সিটি স্ক্যান, এমআরআই, এবং ফোটন নির্গমন টমোগ্রাফি সহ মেডিকেল ছবি, ভিডিও এবং পাঠ্যের টীকা এবং প্রস্তুতি
- প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের (NLP) জন্য ফার্মাসিউটিক্যাল এবং অন্যান্য স্বাস্থ্যসেবা ব্যবহারের ক্ষেত্রে, যার মধ্যে চিকিৎসা পাঠ্য শ্রেণীকরণ, নামকৃত সত্তা সনাক্তকরণ, পাঠ্য বিশ্লেষণ ইত্যাদি।
মেডিকেল টীকা প্রক্রিয়া
টীকা প্রক্রিয়া সাধারণত একটি ক্লায়েন্টের প্রয়োজনের সাথে ভিন্ন হয় তবে এটি প্রধানত জড়িত:
ফেজ 1: প্রযুক্তিগত ডোমেন দক্ষতা (প্রকল্পের সুযোগ এবং টীকা নির্দেশিকা বোঝা)
ফেজ 2: প্রকল্পের জন্য উপযুক্ত সংস্থান প্রশিক্ষণ
ফেজ 3: প্রতিক্রিয়া চক্র এবং টীকা নথির QA
আমাদের দক্ষতাঃ
1. ক্লিনিকাল সত্তা স্বীকৃতি/টীকা
মেডিকেল রেকর্ডে প্রচুর পরিমাণে মেডিকেল ডেটা এবং জ্ঞান পাওয়া যায় প্রধানত একটি অসংগঠিত বিন্যাসে। মেডিকেল এন্টিটি টীকা আমাদেরকে একটি কাঠামোগত বিন্যাসে অসংগঠিত ডেটা রূপান্তর করতে সক্ষম করে।
2. অ্যাট্রিবিউশন টীকা
2.1 ঔষধের বৈশিষ্ট্য
ওষুধ এবং তাদের বৈশিষ্ট্যগুলি প্রায় প্রতিটি মেডিকেল রেকর্ডে নথিভুক্ত করা হয়, যা ক্লিনিকাল ডোমেনের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ। আমরা নির্দেশিকা অনুসারে ওষুধের বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য সনাক্ত করতে এবং টীকা করতে পারি।
2.2 ল্যাব ডেটা অ্যাট্রিবিউট
ল্যাব ডেটা বেশিরভাগই একটি মেডিকেল রেকর্ডে তাদের বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে থাকে। আমরা নির্দেশিকা অনুসারে ল্যাব ডেটার বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য সনাক্ত করতে এবং টীকা করতে পারি।
2.3 শারীরিক পরিমাপের বৈশিষ্ট্য
শারীরিক পরিমাপ বেশিরভাগই একটি মেডিকেল রেকর্ডে তাদের বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে থাকে। এটি বেশিরভাগ গুরুত্বপূর্ণ লক্ষণ নিয়ে গঠিত। আমরা শরীরের পরিমাপের বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য সনাক্ত করতে এবং টীকা করতে পারি।
3. সম্পর্কের টীকা
ক্লিনিকাল সত্ত্বা চিহ্নিত এবং টীকা করার পরে, আমরা সত্তাগুলির মধ্যে প্রাসঙ্গিক সম্পর্কও বরাদ্দ করি। দুই বা ততোধিক ধারণার মধ্যে সম্পর্ক থাকতে পারে।
4. প্রতিকূল প্রভাব টীকা
প্রধান ক্লিনিকাল সত্তা এবং সম্পর্ক সনাক্তকরণ এবং টীকা করার পাশাপাশি, আমরা নির্দিষ্ট ওষুধ বা পদ্ধতির প্রতিকূল প্রভাবও টীকা করতে পারি। সুযোগটি নিম্নরূপ: বিরূপ প্রভাব এবং তাদের কার্যকারক এজেন্টদের লেবেল করা। প্রতিকূল প্রভাব এবং প্রভাবের কারণের মধ্যে সম্পর্ক নির্ধারণ করা।
5. PHI ডি-আইডেন্টিফিকেশন
আমাদের PHI/PII শনাক্তকরণ ক্ষমতার মধ্যে রয়েছে নাম এবং সামাজিক নিরাপত্তা নম্বরের মতো সংবেদনশীল তথ্য অপসারণ যা প্রত্যক্ষ বা পরোক্ষভাবে একজন ব্যক্তিকে তাদের ব্যক্তিগত ডেটার সাথে সংযুক্ত করতে পারে। এটা রোগীদের প্রাপ্য এবং HIPAA দাবি.
6. ইলেকট্রনিক মেডিকেল রেকর্ডস (EMRs)
মেডিকেল প্র্যাকটিশনাররা ইলেক্ট্রনিক মেডিকেল রেকর্ডস (EMRs) এবং চিকিত্সক ক্লিনিকাল রিপোর্ট থেকে উল্লেখযোগ্য অন্তর্দৃষ্টি লাভ করে। আমাদের বিশেষজ্ঞরা জটিল চিকিৎসা পাঠ্য বের করতে পারেন যা রোগ রেজিস্ট্রি, ক্লিনিকাল ট্রায়াল এবং স্বাস্থ্যসেবা নিরীক্ষায় ব্যবহার করা যেতে পারে।
7. স্ট্যাটাস/নেগেশন/বিষয়
ক্লিনিকাল সত্তা এবং সম্পর্ক চিহ্নিত করার পাশাপাশি, আমরা ক্লিনিকাল সত্তার স্থিতি, অস্বীকার এবং বিষয়ও বরাদ্দ করতে পারি।
আপনার বিশ্বস্ত মেডিকেল টীকা অংশীদার হিসাবে Shaip বেছে নেওয়ার কারণ
সম্প্রদায়
নিবেদিত এবং প্রশিক্ষিত দল:
- ডেটা তৈরি, লেবেলিং এবং QA-এর জন্য 30,000+ সহযোগী
- শংসাপত্রযুক্ত প্রকল্প ব্যবস্থাপনা দল
- অভিজ্ঞ পণ্য উন্নয়ন দল
- ট্যালেন্ট পুল সোর্সিং এবং অনবোর্ডিং দল
প্রক্রিয়া
সর্বোচ্চ প্রক্রিয়া দক্ষতা নিশ্চিত করা হয়:
- শক্তিশালী 6 সিগমা স্টেজ-গেট প্রক্রিয়া
- 6টি সিগমা ব্ল্যাক বেল্টের একটি উত্সর্গীকৃত দল - মূল প্রক্রিয়ার মালিক এবং গুণমান সম্মতি
- ক্রমাগত উন্নতি এবং প্রতিক্রিয়া লুপ
প্ল্যাটফর্ম
পেটেন্ট প্ল্যাটফর্ম সুবিধা প্রদান করে:
- ওয়েব-ভিত্তিক এন্ড-টু-এন্ড প্ল্যাটফর্ম
- অনবদ্য গুণমান
- দ্রুত TAT
- বিরামহীন ডেলিভারি
শাইপ কেন?
ডেডিকেট টিম
এটি অনুমান করা হয় যে ডেটা বিজ্ঞানীরা ডেটা তৈরিতে তাদের 80% এর বেশি সময় ব্যয় করেন। আউটসোর্সিং-এর মাধ্যমে, আপনার দল শক্তিশালী অ্যালগরিদমগুলির বিকাশে ফোকাস করতে পারে, নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতি ডেটাসেটগুলি সংগ্রহ করার ক্লান্তিকর অংশটি আমাদের কাছে ছেড়ে দেয়।
পরিমাপযোগ্যতা
একটি গড় এমএল মডেলের জন্য নামযুক্ত ডেটাসেটের বড় অংশ সংগ্রহ এবং ট্যাগ করার প্রয়োজন হবে, যার জন্য সংস্থাগুলিকে অন্যান্য দল থেকে সংস্থানগুলি সংগ্রহ করতে হবে। আমাদের মত অংশীদারদের সাথে, আমরা ডোমেন বিশেষজ্ঞদের অফার করি যা আপনার ব্যবসার বৃদ্ধির সাথে সাথে সহজেই মাপতে পারে।
ভালো মানের
ডেডিকেটেড ডোমেন বিশেষজ্ঞরা, যারা ডে-ইন এবং ডে-আউট টীকা করে – যে কোন দিন – একটি টিমের তুলনায় একটি উচ্চতর কাজ করবে, যা তাদের ব্যস্ত সময়সূচীতে টীকামূলক কাজগুলিকে মিটমাট করতে হবে। বলা বাহুল্য, এটি আরও ভাল আউটপুট দেয়।
অপারেশনাল এক্সিলেন্স
আমাদের প্রমাণিত ডেটা গুণমান নিশ্চিতকরণ প্রক্রিয়া, প্রযুক্তি যাচাইকরণ এবং QA-এর একাধিক ধাপ, আমাদেরকে সর্বোত্তম-শ্রেণীর গুণমান সরবরাহ করতে সাহায্য করে যা প্রায়শই প্রত্যাশা ছাড়িয়ে যায়।
গোপনীয়তার সাথে নিরাপত্তা
গোপনীয়তা নিশ্চিত করতে আমাদের ক্লায়েন্টদের সাথে কাজ করার সময় গোপনীয়তার সাথে ডেটা নিরাপত্তার সর্বোচ্চ মান বজায় রাখার জন্য আমরা প্রত্যয়িত
প্রতিযোগিতামূলক মূল্য
দক্ষ কর্মীদের কিউরেটিং, প্রশিক্ষণ এবং পরিচালনার বিশেষজ্ঞ হিসাবে, আমরা বাজেটের মধ্যে প্রকল্পগুলি সরবরাহ করা নিশ্চিত করতে পারি।
প্রস্তাবিত সংস্থানসমূহ
ব্লগ
নামকৃত সত্তা স্বীকৃতি (NER) - ধারণা, প্রকারগুলি
নামযুক্ত এন্টিটি রিকগনিশন (এনইআর) আপনাকে শীর্ষস্থানীয় মেশিন লার্নিং এবং এনএলপি মডেলগুলি বিকাশে সহায়তা করে। এই অতি-তথ্যপূর্ণ পোস্টে NER ব্যবহার-ক্ষেত্র, উদাহরণ এবং আরও অনেক কিছু শিখুন।
ব্লগ
হেলথকেয়ার লেবেলিং কোম্পানি নিয়োগের আগে 5টি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে হবে।
মানসম্পন্ন প্রশিক্ষণ স্বাস্থ্যসেবা ডেটাসেট এআই-ভিত্তিক চিকিৎসা মডেলের ফলাফলকে উন্নত করে। কিন্তু কিভাবে সঠিক স্বাস্থ্যসেবা ডেটা লেবেলিং পরিষেবা প্রদানকারী নির্বাচন করবেন?
ব্লগ
স্বাস্থ্যসেবাতে ডেটা সংগ্রহ এবং টীকাটির ভূমিকা
ডেটা স্বাস্থ্যসেবার ভিত্তি স্থাপনের সাথে, আমাদের এর ভূমিকা, বাস্তব-বিশ্ব বাস্তবায়ন এবং চ্যালেঞ্জগুলি বুঝতে হবে। খুঁজে বের করতে পড়ুন…
জটিল প্রকল্পের জন্য স্বাস্থ্যসেবা টীকা বিশেষজ্ঞ খুঁজছেন?
আপনার অনন্য এআই/এমএল সমাধানের জন্য আমরা কীভাবে ডেটাসেট সংগ্রহ এবং টীকা করতে পারি তা জানতে এখনই আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী (FAQ)
নামকৃত সত্তা স্বীকৃতি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের একটি অংশ। এনইআর-এর প্রাথমিক উদ্দেশ্য হল কাঠামোগত এবং অসংগঠিত ডেটা প্রক্রিয়া করা এবং এই নামযুক্ত সত্তাগুলিকে পূর্বনির্ধারিত বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করা। কিছু সাধারণ বিভাগে নাম, অবস্থান, কোম্পানি, সময়, আর্থিক মান, ইভেন্ট এবং আরও অনেক কিছু অন্তর্ভুক্ত।
সংক্ষেপে, NER এর সাথে ডিল করে:
নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতি/শনাক্তকরণ - একটি নথিতে একটি শব্দ বা শব্দের সিরিজ সনাক্ত করা।
নামকৃত সত্তা শ্রেণীবিভাগ - প্রতিটি শনাক্ত সত্তাকে পূর্বনির্ধারিত বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করা।
প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ বক্তৃতা এবং পাঠ্য থেকে অর্থ বের করতে সক্ষম বুদ্ধিমান মেশিন বিকাশে সহায়তা করে। মেশিন লার্নিং এই বুদ্ধিমান সিস্টেমগুলিকে প্রচুর পরিমাণে প্রাকৃতিক ভাষা ডেটা সেটের প্রশিক্ষণের মাধ্যমে শেখা চালিয়ে যেতে সাহায্য করে। সাধারণত, NLP তিনটি প্রধান বিভাগ নিয়ে গঠিত:
ভাষার গঠন ও নিয়ম বোঝা – সিনট্যাক্স
শব্দ, পাঠ্য এবং বক্তৃতার অর্থ বের করা এবং তাদের সম্পর্ক সনাক্ত করা - শব্দার্থবিদ্যা
কথ্য শব্দ শনাক্ত করা এবং স্বীকৃতি দেওয়া এবং সেগুলিকে পাঠ্য - বক্তৃতায় রূপান্তর করা
একটি পূর্বনির্ধারিত সত্তা শ্রেণীকরণের কিছু সাধারণ উদাহরণ হল:
ব্যক্তি: মাইকেল জ্যাকসন, অপরাহ উইনফ্রে, বারাক ওবামা, সুসান সারান্ডন
অবস্থান: কানাডা, হনলুলু, ব্যাংকক, ব্রাজিল, কেমব্রিজ
সংগঠন: স্যামসাং, ডিজনি, ইয়েল ইউনিভার্সিটি, গুগল
সময়: 15.35, 12 PM,
এনইআর সিস্টেম তৈরির বিভিন্ন পন্থা হল:
অভিধান ভিত্তিক সিস্টেম
বিধি-ভিত্তিক সিস্টেমগুলি
মেশিন লার্নিং-ভিত্তিক সিস্টেম
স্ট্রীমলাইন কাস্টমার সাপোর্ট
দক্ষ মানবসম্পদ
সরলীকৃত বিষয়বস্তুর শ্রেণীবিভাগ
সার্চ ইঞ্জিন অপ্টিমাইজ করা
সঠিক বিষয়বস্তু সুপারিশ