ಶೈಪ್ ಈಗ ಯುಬಿಕ್ವಿಟಿ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಭಾಗವಾಗಿದ್ದಾರೆ: ಅದೇ ತಂಡ - ಈಗ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಬೆಂಬಲಿಸಲು ವಿಸ್ತೃತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ.
|
ಹೆಲ್ತ್ಕೇರ್ AI ಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ
ಘಟಕದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಿ
ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ಉದ್ಯಮವು AI ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೆ ಶಕ್ತಿ ತುಂಬಲು ನಿಖರವಾದ ದತ್ತಾಂಶ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ, ಇದು ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಆರೋಗ್ಯ ಸೇವೆ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಶೇ. 80 ರಷ್ಟು ದತ್ತಾಂಶವು ರಚನೆರಹಿತವಾಗಿದ್ದು, ಅದನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಬಳಸಬಹುದಾದ ದತ್ತಾಂಶದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅದರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು ಅದರ ಪರಿಭಾಷೆಯ ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. AI ಎಂಜಿನ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿಸಲು ಆರೋಗ್ಯ ಸೇವೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು Shaip ನಿಮಗೆ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸುಧಾರಿತ ಆರೋಗ್ಯ ಸೇವೆ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ಸೇವೆ AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ದತ್ತಾಂಶ ಟಿಪ್ಪಣಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾದ ಶೇಖರಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಮೂಲವನ್ನು ತಲುಪುತ್ತದೆ 11.7 ಜೆಟ್ಟಾಬೈಟ್ಗಳು in 2023.
80% ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತದ ದತ್ತಾಂಶವು ರಚನಾತ್ಮಕವಾಗಿಲ್ಲ, ಇದು ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಮತ್ತು ನಿರುಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪಠ್ಯಗಳ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಸೇರಿದಂತೆ ವೈದ್ಯಕೀಯ ದತ್ತಾಂಶ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ನಾವು ನೀಡುತ್ತೇವೆ, ಇದು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ, ವೈದ್ಯರ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು, EHR ಪ್ರವೇಶ/ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಸಾರಾಂಶಗಳು, ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರ ವರದಿಗಳು, ಇತ್ಯಾದಿ. ಇದು ಯಂತ್ರಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪಠ್ಯ ಅಥವಾ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಇರುವ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆರೈಕೆಗಾಗಿ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು, ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು - ಅಂದರೆ, ಲಕ್ಷಣಗಳು, ರೋಗ, ಅಲರ್ಜಿಗಳು ಮತ್ತು ಔಷಧಿಗಳನ್ನು - ತಲುಪಿಸಲು ನಮ್ಮ ದೃಢೀಕೃತ ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು.
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.
ರೇಡಿಯಾಗ್ರಫಿ, ಅಲ್ಟ್ರಾಸೌಂಡ್, ಮ್ಯಾಮೊಗ್ರಫಿ, CT ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳು, MRIಗಳು ಮತ್ತು ಫೋಟಾನ್ ಎಮಿಷನ್ ಟೊಮೊಗ್ರಫಿ ಸೇರಿದಂತೆ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳು, ವೀಡಿಯೊಗಳು ಮತ್ತು ಪಠ್ಯಗಳ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮತ್ತು ತಯಾರಿಕೆ
ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪಠ್ಯ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಹೆಸರಿನ ಘಟಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪಠ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP) ಗಾಗಿ ಔಷಧೀಯ ಮತ್ತು ಇತರ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು.
ನಮ್ಮ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಸೇವೆಗಳು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ AI ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಬಲಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ನಮ್ಮ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಾವು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳು, ಪಠ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊವನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ವೃತ್ತಿಪರರನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ನಮ್ಮ ತಜ್ಞರ ತಂಡವು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳ ಆರೈಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಸುಧಾರಿತ ವೈದ್ಯಕೀಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಡೇಟಾವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಯಲ್ಲಿ ಕಠಿಣ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಯತ್ನವನ್ನು ನಾವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ. ನಿಮ್ಮ AI ನ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪ್ರಾವೀಣ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ನಮ್ಮನ್ನು ನಂಬಿರಿ.
ಎಕ್ಸ್-ರೇಗಳು, ಸಿಟಿ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಎಂಆರ್ಐಗಳಿಂದ ದೃಶ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ವೈದ್ಯಕೀಯ AI ಅನ್ನು ವರ್ಧಿಸಿ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮತ್ತು ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಂಕೀರ್ಣ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳ ತಜ್ಞರು-ಚಾಲಿತ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಶೇಷ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಾಗಿವೆ.
ಪ್ರಮುಖ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣ (ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವುದು), ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ (ಗೆಡ್ಡೆಗಳಂತಹ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವುದು), ಚಿತ್ರ ವಿಭಜನೆ (ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸುವುದು), ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳ ನಿಖರ ಮತ್ತು ವಿವರವಾದ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಾಗಿ ವಿಭಜನಾ ಮುಖವಾಡಗಳು ಮತ್ತು ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ ಬಳಕೆ ಸೇರಿವೆ.
ವೈದ್ಯಕೀಯ ದೃಶ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ವಿಭಾಗಗಳೊಂದಿಗೆ AI ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ತೀಕ್ಷ್ಣಗೊಳಿಸಿ. ಸುಧಾರಿತ ಆರೋಗ್ಯ ಸೇವೆ ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯಕ್ಕಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ AI ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿ. ರೋಗಿಯ ಆರೈಕೆಯಲ್ಲಿ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ವೀಡಿಯೊಗಳು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
ನುರಿತ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದ ಪರಿಣಿತ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪಠ್ಯ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ವೈದ್ಯಕೀಯ AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಸುವ್ಯವಸ್ಥಿತಗೊಳಿಸಿ. ಕೈಬರಹದ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಿಂದ ವಿಮಾ ವರದಿಗಳವರೆಗೆ ವಿಶಾಲವಾದ ಪಠ್ಯ ಸಂಪುಟಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಉತ್ಕೃಷ್ಟಗೊಳಿಸಿ. ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯ ಪ್ರಗತಿಗಾಗಿ ನಿಖರ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
ವಿವಿಧ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೇಂದ್ರಗಳಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲಾತಿಯನ್ನು AI ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೋಡಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಸಂಕೇತಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸುವ್ಯವಸ್ಥಿತಗೊಳಿಸಿ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆ ಕೋಡಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ AI ಸಹಾಯದಿಂದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ ಮತ್ತು ತಡೆರಹಿತ ಆರೋಗ್ಯ ಸೇವಾ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಿ.
ವೈದ್ಯಕೀಯ ಆಡಿಯೊ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲು NLP ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಿ, ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ವೃತ್ತಿಪರರು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ. ತಡೆರಹಿತ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ಧ್ವನಿ-ನೆರವಿನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಧ್ವನಿ-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ. ಪರಿಣಿತ ಆಡಿಯೊ ಡೇಟಾ ಕ್ಯುರೇಶನ್ನೊಂದಿಗೆ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ.
ವೈದ್ಯಕೀಯ ದತ್ತಾಂಶ ಟಿಪ್ಪಣಿಯಲ್ಲಿ, ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿಶೇಷ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಮೂಲಭೂತ ಚಿತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ DICOM ವೀಕ್ಷಕರು ಸೇರಿದ್ದಾರೆ. DICOM ವೀಕ್ಷಕರನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದಿನನಿತ್ಯದ ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್ಗಳು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ಮುಂದುವರಿದ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪರಿಕರಗಳು ನಿಖರ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಲೇಬಲಿಂಗ್ಗೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವಾಗ. 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 ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಿವೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ದತ್ತಾಂಶವು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ರೋಗ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ನಿಖರವಾದ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ನೀಡುವಲ್ಲಿ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ಸಂಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ವರ್ಧಿತ ದಕ್ಷತೆ, ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳ ಆರೈಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳ ಸಂಭಾವ್ಯ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಈ ಕೆಳಗಿನ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸೋಣ:
ನಮ್ಮ ರೇಡಿಯಾಲಜಿ ಇಮೇಜ್ ಅನೋಟೇಶನ್ ಸೇವೆಯು AI ಡಯಾಗ್ನೋಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಚುರುಕುಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಎಕ್ಸ್-ರೇ, MRI ಮತ್ತು CT ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಅನ್ನು ವಿಷಯ ತಜ್ಞರು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ಚಿತ್ರಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ರೇಡಿಯಾಲಜಿ ಡಯಾಗ್ನೋಸ್ಟಿಕ್ಸ್ಗಾಗಿ ML ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಅಸಹಜತೆಗಳು ಮತ್ತು ರೋಗಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಹಂತ ಇದು.
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.
ದಂತಚಿಕಿತ್ಸಾ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿನ ನಮ್ಮ ಚಿತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಸೇವೆಯು ದಂತ ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, AI ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ವರ್ಧಿಸಲು ವಿವಿಧ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ದಂತಕ್ಷಯ, ಜೋಡಣೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ದಂತ ಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಮ್ಮ SMEಗಳು ರೋಗಿಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಸಬಲೀಕರಣಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಆರಂಭಿಕ ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ 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: ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ದತ್ತಾಂಶ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು 6,000 ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪ್ರಕರಣಗಳ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಸಮಯದೊಳಗೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಮಾಡಬೇಕಾಗಿತ್ತು. ಗುಣಮಟ್ಟದ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು HIPAA ನಂತಹ ನವೀಕರಿಸಿದ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಿನ ಅನುಸರಣೆ ಅಗತ್ಯವಾಗಿತ್ತು, ಇದು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಡಯಾಗ್ನೋಸ್ಟಿಕ್ಸ್ಗೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
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...
ವಿಶ್ವದ ಪ್ರಮುಖ ಎಐ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ತಂಡಗಳಿಗೆ ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುವುದು.
ನಿಮ್ಮ ಅನನ್ಯ AI/ML ಪರಿಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ನಾವು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ಈಗ ನಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ
ವೈದ್ಯಕೀಯ ದತ್ತಾಂಶ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಎಂದರೆ AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಆಡಿಯೋ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ. ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳ ಆರೈಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ನಿಖರವಾದ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ, AI ಮಾದರಿಗಳು X- ಕಿರಣಗಳಲ್ಲಿ ರೋಗಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಿಂದ ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ ವೈದ್ಯಕೀಯ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಕಲಿಯಬಹುದು. ಇದು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ AI ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ವೈದ್ಯಕೀಯ ದತ್ತಾಂಶ ಟಿಪ್ಪಣಿಯು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದು, ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳು (EHR ಗಳು), ಎಕ್ಸ್-ರೇಗಳು, MRI ಗಳು, CT ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳು, ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರ ವರದಿಗಳು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯರ ನಿರ್ದೇಶನಗಳಂತಹ ಆಡಿಯೊ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪಠ್ಯವು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP) ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವೈದ್ಯರ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಅಥವಾ ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಸಾರಾಂಶಗಳಂತಹ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಲಕ್ಷಣಗಳು, ರೋಗಗಳು ಅಥವಾ ಔಷಧಿಗಳಂತಹ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ವೈದ್ಯಕೀಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು HIPAA ನಂತಹ ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಪಾಲಿಸುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪರಿಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್ ಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿಯೂ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪೂರೈಕೆದಾರರು HIPAA ಅನುಸರಣೆಯಂತಹ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಡೇಟಾ ಭದ್ರತಾ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವಾಗ ರೋಗಿಯ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಗುರುತಿಸದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ರೋಗದ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, AI ಆಂಕೊಲಾಜಿಯಲ್ಲಿ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಹಂತಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಹೃದ್ರೋಗ ಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಹೃದಯ ಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು, ಆರಂಭಿಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ವೈದ್ಯಕೀಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮಾನವ ಪರಿಣತಿಯ ಜೊತೆಗೆ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ DICOM ವೀಕ್ಷಕರಂತಹ ಸುಧಾರಿತ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
Shaip, ಕ್ಲೈಂಟ್ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ವೈದ್ಯಕೀಯ ದತ್ತಾಂಶ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ತಲುಪಿಸಲು ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರು, ಸುಧಾರಿತ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ದೃಢವಾದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಅವರು ರೇಡಿಯಾಲಜಿ, ಆಂಕೊಲಾಜಿ, ಕಾರ್ಡಿಯಾಲಜಿ ಮತ್ತು ಇತರ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ.
ವೆಚ್ಚವು ಡೇಟಾದ ಪ್ರಕಾರ, ಪರಿಮಾಣ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಹಾಗೂ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪರಿಣತಿಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಯೋಜನೆಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ Shaip ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಬೆಲೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
