ಘಟಕದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಿ
ವಿಶ್ವದ ಪ್ರಮುಖ ಎಐ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ತಂಡಗಳಿಗೆ ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುವುದು.
ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ ಡೊಮೇನ್‌ನಲ್ಲಿನ 80% ದತ್ತಾಂಶವು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದಿರುವುದರಿಂದ ಅದನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಇದು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಡೊಮೇನ್‌ನಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅದರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು ಅದರ ಪರಿಭಾಷೆಯ ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. AI ಇಂಜಿನ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿಸಲು ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು Shaip ನಿಮಗೆ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾದ ಶೇಖರಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಮೂಲವನ್ನು ತಲುಪುತ್ತದೆ 11.7 ಜೆಟ್ಟಾಬೈಟ್‌ಗಳು in 2023
80% ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತದ ದತ್ತಾಂಶವು ರಚನಾತ್ಮಕವಾಗಿಲ್ಲ, ಇದು ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಮತ್ತು ನಿರುಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ನಾವು ವೈದ್ಯಕೀಯ ದತ್ತಾಂಶ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ ಅದು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ, ವೈದ್ಯರ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು, EHR ಪ್ರವೇಶ/ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಸಾರಾಂಶಗಳು, ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರದ ವರದಿಗಳು, ಇತ್ಯಾದಿ. ನೀಡಲಾದ ಪಠ್ಯ ಅಥವಾ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಇರುವ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ರುಜುವಾತು ಪಡೆದ ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರು ನಿಮಗೆ ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ತಲುಪಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು - ಅಂದರೆ, ರೋಗಲಕ್ಷಣಗಳು, ರೋಗಗಳು, ಅಲರ್ಜಿಗಳು ಮತ್ತು ಔಷಧಿಗಳು, ಆರೈಕೆಗಾಗಿ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನಾವು ಸ್ವಾಮ್ಯದ ವೈದ್ಯಕೀಯ NER API ಗಳನ್ನು ಸಹ ನೀಡುತ್ತೇವೆ (ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ NLP ಮಾದರಿಗಳು), ಇದು ಪಠ್ಯ ದಾಖಲೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾದ ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂ-ಗುರುತಿಸಬಲ್ಲದು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು. ವೈದ್ಯಕೀಯ NER APIಗಳು 20M+ ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು 1.7M+ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಜ್ಞಾನದ ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತವೆ.
ಡೇಟಾ ಪರವಾನಗಿ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಿಂದ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳವರೆಗೆ, Shaip ನಿಮಗೆ ರಕ್ಷಣೆ ನೀಡಿದೆ.
ನಮ್ಮ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಸೇವೆಗಳು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ AI ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ನಮ್ಮ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಾವು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳು, ಪಠ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳ ಆರೈಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಸುಧಾರಿತ ವೈದ್ಯಕೀಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಡೇಟಾವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ನಿಮ್ಮ AI ನ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೌಶಲ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ನಮ್ಮನ್ನು ನಂಬಿ.
X- ಕಿರಣಗಳು, CT ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು MRI ಗಳಿಂದ ದೃಶ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ವೈದ್ಯಕೀಯ AI ಅನ್ನು ವರ್ಧಿಸಿ. ಪರಿಣಿತ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯಲ್ಲಿ AI ಮಾದರಿಗಳು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಉತ್ತಮ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಒಳನೋಟಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮ ರೋಗಿಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ.
ವಿವರವಾದ ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿಯೊಂದಿಗೆ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ತುಣುಕಿನಲ್ಲಿ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ವಿಭಾಗಗಳೊಂದಿಗೆ AI ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ತೀಕ್ಷ್ಣಗೊಳಿಸಿ. ಸುಧಾರಿತ ಆರೋಗ್ಯ ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯಕ್ಕಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ AI ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿ.
ಪರಿಣಿತವಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ವೈದ್ಯಕೀಯ AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಲೈನ್ ಮಾಡಿ. ಕೈಬರಹದ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ವಿಮಾ ವರದಿಗಳವರೆಗೆ ವಿಶಾಲವಾದ ಪಠ್ಯ ಸಂಪುಟಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಉತ್ಕೃಷ್ಟಗೊಳಿಸಿ. ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯ ಪ್ರಗತಿಗಾಗಿ ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
ವೈದ್ಯಕೀಯ ಆಡಿಯೊ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲು NLP ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ತಡೆರಹಿತ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ಕರಕುಶಲ ಧ್ವನಿ-ಸಹಾಯದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಧ್ವನಿ-ಸಕ್ರಿಯ ಆರೋಗ್ಯ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗೆ AI ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಿತ ಆಡಿಯೊ ಡೇಟಾ ಕ್ಯುರೇಶನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ.
AI ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೋಡಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಕೋಡ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಮೂಲಕ ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲಾತಿಗಳನ್ನು ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಲೈನ್ ಮಾಡಿ. ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆ ಕೋಡಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ AI ಸಹಾಯದೊಂದಿಗೆ ತಡೆರಹಿತ ಆರೋಗ್ಯ ಸೇವೆ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಿ.
ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ನ ಅವಶ್ಯಕತೆಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:
ಹಂತ 1: ತಾಂತ್ರಿಕ ಡೊಮೇನ್ ಪರಿಣತಿ (ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ)
ಹಂತ 2: ಯೋಜನೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ತರಬೇತಿ
ಹಂತ 3: ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಚಕ್ರ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ದಾಖಲೆಗಳ QA
ಸುಧಾರಿತ AI ಮತ್ತು ML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ವಿವಿಧ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಿವೆ. ಈ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಆರೋಗ್ಯ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ವರ್ಧಿತ ದಕ್ಷತೆ, ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳ ಆರೈಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳ ಸಂಭಾವ್ಯ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಕೆಳಗಿನ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸೋಣ:
ನಮ್ಮ ರೇಡಿಯಾಲಜಿ ಇಮೇಜ್ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಸೇವೆಯು AI ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ತೀಕ್ಷ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಣತಿಯ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪದರವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಎಕ್ಸ್-ರೇ, ಎಂಆರ್‌ಐ ಮತ್ತು ಸಿಟಿ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಅನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವಿಷಯ ಪರಿಣಿತರು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ. ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ವಿಮರ್ಶೆಯಲ್ಲಿನ ಈ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಹಂತವು ಅಸಹಜತೆಗಳು ಮತ್ತು ರೋಗಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ AI ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ತಲುಪಿಸುವ ಮೊದಲು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ನಮ್ಮ ಹೃದ್ರೋಗ-ಕೇಂದ್ರಿತ ಚಿತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿಯು AI ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ತೀಕ್ಷ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ಹೃದಯ-ಸಂಬಂಧಿತ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಹೃದ್ರೋಗ ತಜ್ಞರನ್ನು ನಾವು ಕರೆತರುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವ ಮೊದಲು, ಈ ತಜ್ಞರು ಉನ್ನತ ದರ್ಜೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಹೃದಯದ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು AI ಗೆ ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಡೆಂಟಿಸ್ಟ್ರಿಯಲ್ಲಿನ ನಮ್ಮ ಚಿತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಸೇವೆಯು AI ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ದಂತ ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹಲ್ಲಿನ ಕೊಳೆತ, ಜೋಡಣೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಹಲ್ಲಿನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಮ್ಮ SMEಗಳು ರೋಗಿಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು AI ಗೆ ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಆರಂಭಿಕ ಪತ್ತೆಗೆ ದಂತವೈದ್ಯರನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ.
ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಘಟಕದ ಟಿಪ್ಪಣಿಯು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚನಾತ್ಮಕ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ನಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
2.1 ಔಷಧೀಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು
ಔಷಧಿಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆಯಲ್ಲಿ ದಾಖಲಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಡೊಮೇನ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳ ಪ್ರಕಾರ ನಾವು ಔಷಧಿಗಳ ವಿವಿಧ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಬಹುದು.
2.2 ಲ್ಯಾಬ್ ಡೇಟಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು
ಲ್ಯಾಬ್ ಡೇಟಾ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆಯಲ್ಲಿ ಅವರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಲ್ಯಾಬ್ ಡೇಟಾದ ವಿವಿಧ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಾವು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಬಹುದು.
2.3 ದೇಹ ಮಾಪನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು
ದೇಹದ ಮಾಪನವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆಯಲ್ಲಿ ಅವರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಇದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪ್ರಮುಖ ಚಿಹ್ನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ದೇಹದ ಮಾಪನದ ವಿವಿಧ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಾವು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಬಹುದು.
ಸಾಮಾನ್ಯ ವೈದ್ಯಕೀಯ NER ಟಿಪ್ಪಣಿಯ ಜೊತೆಗೆ, ನಾವು ಆಂಕೊಲಾಜಿ, ರೇಡಿಯಾಲಜಿ, ಇತ್ಯಾದಿಗಳಂತಹ ಡೊಮೇನ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳ ಮೇಲೂ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು. ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಆಂಕೊಲಾಜಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ NER ಘಟಕಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ - ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಸಮಸ್ಯೆ, ಹಿಸ್ಟಾಲಜಿ, ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಹಂತ, TNM ಹಂತ, ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ದರ್ಜೆ, ಆಯಾಮ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸ್ಥಿತಿ, ಗೆಡ್ಡೆಯ ಗುರುತು ಪರೀಕ್ಷೆ, ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಔಷಧ, ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆ, ವಿಕಿರಣ, ಜೀನ್ ಅಧ್ಯಯನ, ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಸಂಕೇತ, ದೇಹ ತಾಣ.
ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, ನಾವು ಕೆಲವು ಔಷಧಗಳು ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಪ್ರತಿಕೂಲ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಸಹ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಬಹುದು. ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು ಕೆಳಕಂಡಂತಿದೆ: ಪ್ರತಿಕೂಲ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಉಂಟುಮಾಡುವ ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದು. ಪ್ರತಿಕೂಲ ಪರಿಣಾಮ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮದ ಕಾರಣದ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವುದು.
ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ನಾವು ಘಟಕಗಳ ನಡುವೆ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಸಹ ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತೇವೆ. ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ನಡುವೆ ಸಂಬಂಧಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರಬಹುದು.
ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, ನಾವು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಘಟಕಗಳ ಸ್ಥಿತಿ, ನಿರಾಕರಣೆ ಮತ್ತು ವಿಷಯವನ್ನು ಸಹ ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು.
ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆಯಿಂದ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವುದು, ರೋಗಿಯ ಪ್ರಯಾಣದ ಟೈಮ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಘಟನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ದಿನಾಂಕಕ್ಕೆ ಉಲ್ಲೇಖ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ದಿನಾಂಕ ಘಟಕಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ - ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ದಿನಾಂಕ, ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ದಿನಾಂಕ, ಔಷಧಿ ಪ್ರಾರಂಭದ ದಿನಾಂಕ, ಔಷಧಿ ಅಂತಿಮ ದಿನಾಂಕ, ವಿಕಿರಣ ಪ್ರಾರಂಭ ದಿನಾಂಕ, ವಿಕಿರಣದ ಅಂತಿಮ ದಿನಾಂಕ, ಪ್ರವೇಶದ ದಿನಾಂಕ, ವಿಸರ್ಜನೆಯ ದಿನಾಂಕ, ಸಮಾಲೋಚನೆಯ ದಿನಾಂಕ, ಟಿಪ್ಪಣಿ ದಿನಾಂಕ, ಪ್ರಾರಂಭ.
ಇದು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಸಂಘಟಿಸುವ, ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ವಿಭಾಗಗಳು ಅಥವಾ ಆರೋಗ್ಯ-ಸಂಬಂಧಿತ ದಾಖಲೆಗಳು, ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ಡೇಟಾದ ಭಾಗಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ನಿಂದ ಸಂಬಂಧಿತ ವಿಭಾಗಗಳ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮತ್ತು ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂಶೋಧನೆ, ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ವಿವಿಧ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದಾದ ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳ ಪ್ರಕಾರ ICD-10-CM ಮತ್ತು CPT ಕೋಡ್‌ಗಳ ಟಿಪ್ಪಣಿ. ಪ್ರತಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೋಡ್‌ಗೆ, ಲೇಬಲಿಂಗ್ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವ ಸಾಕ್ಷ್ಯವನ್ನು (ಪಠ್ಯ ತುಣುಕುಗಳು) ಕೋಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳ ಪ್ರಕಾರ RXNORM ಕೋಡ್‌ಗಳ ಟಿಪ್ಪಣಿ. ಪ್ರತಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೋಡ್‌ಗೆ, ಲೇಬಲಿಂಗ್ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು (ಪಠ್ಯ ತುಣುಕುಗಳು) ಕೋಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳ ಪ್ರಕಾರ SNOMED ಕೋಡ್‌ಗಳ ಟಿಪ್ಪಣಿ. ಪ್ರತಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೋಡ್‌ಗೆ, ಲೇಬಲಿಂಗ್ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವ ಸಾಕ್ಷ್ಯವನ್ನು (ಪಠ್ಯ ತುಣುಕುಗಳು) ಕೋಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳ ಪ್ರಕಾರ UMLS ಕೋಡ್‌ಗಳ ಟಿಪ್ಪಣಿ. ಪ್ರತಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೋಡ್‌ಗೆ, ಲೇಬಲಿಂಗ್ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವ ಸಾಕ್ಷ್ಯವನ್ನು (ಪಠ್ಯ ತುಣುಕುಗಳು) ಕೋಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ವಿವರವಾದ ಅಂಗರಚನಾ ರಚನೆಗಳ ಮೇಲೆ ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ ಗಮನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ AI ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ನಿಖರವಾದ ಲೇಬಲಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ನಮ್ಮ ಇಮೇಜ್ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಸೇವೆಯು CT ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿದೆ. ವಿಷಯ ಪರಿಣಿತರು ಕೇವಲ ವಿಮರ್ಶಿಸುವುದಲ್ಲದೆ ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರದ ಮೇಲೆ ಉನ್ನತ ದರ್ಜೆಯ ನಿಖರತೆಗಾಗಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತಾರೆ. ಈ ನಿಖರವಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಸಾಧನಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನಮ್ಮ MRI ಚಿತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಸೇವೆಯು AI ಡಯಾಗ್ನೋಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ವಿಷಯ ತಜ್ಞರು ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ವಿತರಣೆಯ ಮೊದಲು ಪ್ರತಿ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಅನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ನಿಖರತೆಗಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ. AI ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ನಾವು MRI ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ವೈಪರೀತ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ರಚನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅವರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ಸೇವೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ.
ಎಕ್ಸ್-ರೇ ಚಿತ್ರ ವಿವರಣೆಯು AI ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ತೀಕ್ಷ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಮುರಿತಗಳು ಮತ್ತು ಅಸಹಜತೆಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಮ್ಮ ತಜ್ಞರು ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಕ್ಲೈಂಟ್ ವಿತರಣೆಯ ಮೊದಲು ಅವರು ಈ ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಉನ್ನತ ನಿಖರತೆಗಾಗಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ. ನಿಮ್ಮ AI ಅನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ನಮ್ಮನ್ನು ನಂಬಿರಿ.
ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಇನ್ಶೂರೆನ್ಸ್ ಟಿಪ್ಪಣಿ
ಆರೋಗ್ಯ ಪೂರೈಕೆದಾರರು, ಪಾವತಿದಾರರನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳು ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಪೂರ್ವ ದೃಢೀಕರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವುದು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಿತು. ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವಾಗ, ಕ್ಲೈಂಟ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವಾಗ ಇದು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ.
ಸಮಸ್ಯೆ: 6,000 ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪ್ರಕರಣಗಳ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಟೈಮ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾಗಿ ಮಾಡಬೇಕಾಗಿತ್ತು, ಆರೋಗ್ಯದ ಡೇಟಾ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯನ್ನು ನೀಡಲಾಗಿದೆ. ಗುಣಮಟ್ಟದ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನವೀಕರಿಸಿದ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಮತ್ತು HIPAA ನಂತಹ ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಅನುಸರಣೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಪರಿಹಾರ: ನಾವು 6,000 ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಶ್ನಾವಳಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವಾಗ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಪ್ರಮುಖ ಸವಾಲುಗಳು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಾಗಿ ಬಿಗಿಯಾದ ಗಡುವನ್ನು ಮತ್ತು ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮಾನದಂಡಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತವೆ.
ಮೀಸಲಾದ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ತಂಡಗಳು:
ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ದಕ್ಷತೆಯು ಇದರೊಂದಿಗೆ ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ:
ಪೇಟೆಂಟ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ:
ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಸಮಯದ 80% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯವನ್ನು ಡೇಟಾ ತಯಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಕಳೆಯುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಅಂದಾಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆಯೊಂದಿಗೆ, ನಿಮ್ಮ ತಂಡವು ದೃಢವಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಬಹುದು, ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಬೇಸರದ ಭಾಗವನ್ನು ನಮಗೆ ಬಿಡಬಹುದು.
ಸರಾಸರಿ ML ಮಾದರಿಗೆ ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ದೊಡ್ಡ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವುದು ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಇದಕ್ಕೆ ಕಂಪನಿಗಳು ಇತರ ತಂಡಗಳಿಂದ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಎಳೆಯುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ನಮ್ಮಂತಹ ಪಾಲುದಾರರೊಂದಿಗೆ, ನಾವು ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ, ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರವು ಬೆಳೆದಂತೆ ಅದನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅಳೆಯಬಹುದು.
ಡೆಡಿಕೇಟೆಡ್ ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರು, ದಿನ-ದಿನ ಮತ್ತು ದಿನ-ಔಟ್ ಅನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವವರು - ಯಾವುದೇ ದಿನ - ತಂಡಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಉನ್ನತ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಅದು ಅವರ ಬಿಡುವಿಲ್ಲದ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಇದು ಉತ್ತಮ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹೇಳಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ.
ನಮ್ಮ ಸಾಬೀತಾದ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ದೃಢೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಬಹು ಹಂತಗಳ QA, ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಮೀರುವ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನೀಡಲು ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಮ್ಮ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಗೌಪ್ಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಉನ್ನತ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನಾವು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿದ್ದೇವೆ
ನುರಿತ ಕೆಲಸಗಾರರ ತಂಡಗಳನ್ನು ಕ್ಯುರೇಟಿಂಗ್, ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿಣಿತರಾಗಿ, ಬಜೆಟ್‌ನೊಳಗೆ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ತಲುಪಿಸುವುದನ್ನು ನಾವು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಹೆಚ್ಚಿನ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅಪ್-ಟೈಮ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ, ಸೇವೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಗಳ ಆನ್-ಟೈಮ್ ಡೆಲಿವರಿ.
ಕಡಲಾಚೆಯ ಮತ್ತು ಕಡಲಾಚೆಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಪೂಲ್‌ನೊಂದಿಗೆ, ವಿವಿಧ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತೆ ನಾವು ತಂಡಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಳೆಯಬಹುದು.
6 ಸಿಗ್ಮಾ ಬ್ಲ್ಯಾಕ್ ಬೆಲ್ಟ್‌ಗಳಿಂದ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಜಾಗತಿಕ ಕಾರ್ಯಪಡೆ, ಬಲಿಷ್ಠ ವೇದಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯೊಂದಿಗೆ, ಶೈಪ್ ಅತ್ಯಂತ ಸವಾಲಿನ AI ಉಪಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಎಂಟಿಟಿ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ (NER) ನಿಮಗೆ ಉನ್ನತ ದರ್ಜೆಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು NLP ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಸೂಪರ್-ತಿಳಿವಳಿಕೆ ಪೋಸ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ NER ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ.
ಗುಣಮಟ್ಟದ ತರಬೇತಿ ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್ AI ಆಧಾರಿತ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮಾದರಿಯ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಸರಿಯಾದ ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಸೇವೆ ಒದಗಿಸುವವರನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಹೇಗೆ?
ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಗೆ ಅಡಿಪಾಯ ಹಾಕುವ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ, ನಾವು ಅದರ ಪಾತ್ರ, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳು ಮತ್ತು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ತಿಳಿಯಲು ಮುಂದೆ ಓದಿ...
ನಿಮ್ಮ ಅನನ್ಯ AI/ML ಪರಿಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ನಾವು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ಈಗ ನಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ
ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಎಂಟಿಟಿ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಒಂದು ಭಾಗವಾಗಿದೆ. NER ನ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಉದ್ದೇಶವು ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಈ ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು. ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ವರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಸರು, ಸ್ಥಳ, ಕಂಪನಿ, ಸಮಯ, ವಿತ್ತೀಯ ಮೌಲ್ಯಗಳು, ಘಟನೆಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವು ಸೇರಿವೆ.
ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ, NER ಇದರೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತದೆ:
ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ/ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ - ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಪದ ಅಥವಾ ಪದಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.
ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕದ ವರ್ಗೀಕರಣ - ಪತ್ತೆಯಾದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಘಟಕವನ್ನು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು.
ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಭಾಷಣ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯದಿಂದ ಅರ್ಥವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಈ ಬುದ್ಧಿವಂತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, NLP ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:
ಭಾಷೆಯ ರಚನೆ ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು - ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್
ಪದಗಳು, ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಮಾತಿನ ಅರ್ಥವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು - ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ಸ್
ಮಾತನಾಡುವ ಪದಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಪಠ್ಯವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು - ಭಾಷಣ
ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಘಟಕದ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳೆಂದರೆ:
ವ್ಯಕ್ತಿ: ಮೈಕೆಲ್ ಜಾಕ್ಸನ್, ಓಪ್ರಾ ವಿನ್ಫ್ರೇ, ಬರಾಕ್ ಒಬಾಮಾ, ಸುಸಾನ್ ಸರಂಡನ್
ಸ್ಥಾನ: ಕೆನಡಾ, ಹೊನೊಲುಲು, ಬ್ಯಾಂಕಾಕ್, ಬ್ರೆಜಿಲ್, ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್
ಸಂಸ್ಥೆ: Samsung, Disney, Yale University, Google
ಸಮಯ: 15.35, ಮಧ್ಯಾಹ್ನ 12
NER ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನಗಳು:
ನಿಘಂಟು ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು
ನಿಯಮ ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು
ಸುವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ
ಸಮರ್ಥ ಮಾನವ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು
ಸರಳೀಕೃತ ವಿಷಯ ವರ್ಗೀಕರಣ
ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು
ನಿಖರವಾದ ವಿಷಯ ಶಿಫಾರಸು
