ہستی نکالنے اور شناخت کے ساتھ غیر ساختہ ڈیٹا میں پیچیدہ معلومات کو غیر مقفل کریں۔
دنیا کے معروف AI مصنوعات تیار کرنے کے لئے ٹیموں کو بااختیار بنانا۔
غیر دریافت شدہ بصیرت کو ننگا کرنے کے لیے غیر ساختہ، پیچیدہ طبی ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کی مانگ بڑھ رہی ہے۔ طبی اعداد و شمار کی تشریح بچاؤ میں آتی ہے۔
صحت کی دیکھ بھال کی صنعت AI اور مشین لرننگ ایپلی کیشنز کو طاقت دینے کے لیے درست ڈیٹا تشریح پر بہت زیادہ انحصار کرتی ہے، تشخیص اور علاج میں پیشرفت کو آگے بڑھاتی ہے۔
ہیلتھ کیئر ڈومین میں 80% ڈیٹا غیر ساختہ ہے، جس کی وجہ سے یہ ناقابل رسائی ہے۔ ڈیٹا تک رسائی کے لیے اہم دستی مداخلت کی ضرورت ہوتی ہے، جو قابل استعمال ڈیٹا کی مقدار کو محدود کرتی ہے۔ میڈیکل ڈومین میں متن کو سمجھنے کے لیے اس کی اصطلاحات کی گہری سمجھ کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ اس کی صلاحیت کو کھولا جا سکے۔ شیپ آپ کو AI انجنوں کو بڑے پیمانے پر بہتر بنانے کے لیے ہیلتھ کیئر ڈیٹا کی تشریح کرنے کی مہارت فراہم کرتا ہے۔ طبی اعداد و شمار کی تشریح جدید صحت کی دیکھ بھال کے حل کو فعال کرنے اور ہیلتھ کیئر AI ٹیکنالوجی کی ترقی میں معاونت میں اہم کردار ادا کرتی ہے۔
ذخیرہ کرنے کی صلاحیت کی دنیا بھر میں نصب بنیاد تک پہنچ جائے گی۔ 11.7 زیٹ بائٹ in 2023
80٪ دنیا بھر کا ڈیٹا غیر ساختہ ہے، جس کی وجہ سے یہ متروک اور ناقابل استعمال ہے۔
ہم میڈیکل ڈیٹا تشریحی خدمات پیش کرتے ہیں، بشمول مشین لرننگ الگورتھم میں استعمال کے لیے طبی متن کی تشریح، جو تنظیموں کو غیر ساختہ طبی ڈیٹا میں اہم معلومات نکالنے میں مدد کرتی ہیں، یعنی، فزیشن نوٹس، EHR داخلہ/خارج کے خلاصے، پیتھالوجی رپورٹس، وغیرہ، جو مشینوں کو طبی اداروں یا دی گئی تصویر میں موجود طبی اداروں کی شناخت کرنے میں مدد کرتی ہیں۔ ہمارے مستند ڈومین ماہرین آپ کو ڈومین سے متعلق مخصوص بصیرت فراہم کرنے میں مدد کر سکتے ہیں - یعنی علامات، بیماری، الرجی، اور ادویات، نگہداشت کے لیے بصیرت بڑھانے میں مدد کرنے کے لیے۔
ہم ملکیتی میڈیکل NER APIs (پہلے سے تربیت یافتہ NLP ماڈل) بھی پیش کرتے ہیں، جو ٹیکسٹ دستاویز میں پیش کردہ ناموں کی خودکار شناخت اور درجہ بندی کر سکتے ہیں۔ میڈیکل NER APIs 20M+ تعلقات اور 1.7M+ طبی تصورات کے ساتھ، ملکیتی علمی گراف کا فائدہ اٹھاتے ہیں۔
ڈیٹا لائسنسنگ اور جمع کرنے سے لے کر ڈیٹا تشریح تک، شیپ نے آپ کو کور کیا ہے۔
ریڈیو گرافی، الٹراساؤنڈ، میموگرافی، سی ٹی اسکینز، ایم آر آئیز، اور فوٹوون ایمیشن ٹوموگرافی سمیت طبی امیجز، ویڈیوز اور متن کی تشریح اور تیاری
قدرتی زبان کی پروسیسنگ (NLP) کے لیے دواسازی اور دیگر صحت کی دیکھ بھال کے استعمال کے معاملات، بشمول طبی متن کی درجہ بندی، نام کی ہستی کی شناخت، متن کا تجزیہ، اور طبی متن میں تشخیص اور بے ضابطگی کا پتہ لگانے کے لیے مشین لرننگ الگورتھم کی تربیت۔
ہماری طبی تشریح کی خدمات صحت کی دیکھ بھال میں AI کی درستگی کو تقویت دیتی ہیں۔ ہم AI ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے اپنی مہارت کا استعمال کرتے ہوئے طبی تصاویر، متن اور آڈیو کو احتیاط سے لیبل لگاتے ہیں۔ طبی ماہرین اور صحت کی دیکھ بھال کے پیشہ ور افراد سمیت ہماری ماہر ٹیم، طبی درستگی اور تعمیل کو یقینی بنانے کے لیے تشریح کے عمل کی نگرانی اور توثیق کرتی ہے۔ یہ ماڈل تشخیص، علاج کی منصوبہ بندی، اور مریض کی دیکھ بھال کو بہتر بناتے ہیں۔ اعلی درجے کی طبی ٹیکنالوجی ایپلی کیشنز کے لیے اعلیٰ معیار، قابل اعتماد ڈیٹا کو یقینی بنائیں۔ ہم طبی ڈیٹا تشریح میں سخت معیار اور تعمیل کے معیارات کو پورا کرنے کے لیے درکار اہم کوششوں کو سمجھتے ہیں۔ اپنی AI کی طبی مہارت کو بڑھانے کے لیے ہم پر بھروسہ کریں۔
ایکس رے، سی ٹی اسکینز اور ایم آر آئی سے بصری ڈیٹا کی تشریح کرکے میڈیکل AI کو بہتر بنائیں۔ طبی تصویری تشریح اور امیجنگ تشریح خصوصی عمل ہیں جن میں صحت کی دیکھ بھال کے AI سسٹمز کے لیے اعلیٰ معیار کے ڈیٹا سیٹس بنانے کے لیے پیچیدہ طبی امیجز کی ماہرانہ بنیادوں پر لیبلنگ شامل ہے۔
تشریح کے کلیدی کاموں میں تصویر کی درجہ بندی (تصاویر کو لیبل لگانا)، آبجیکٹ کا پتہ لگانا (ٹیومر جیسی اشیاء کی شناخت اور ان کا پتہ لگانا)، امیج سیگمنٹیشن (تصاویر کو بامعنی حصوں میں تقسیم کرنا)، اور طبی امیجز کی درست اور تفصیلی تشریح کے لیے سیگمنٹیشن ماسک اور باؤنڈنگ باکس کا استعمال شامل ہیں۔
طبی فوٹیج میں درجہ بندی اور تقسیم کے ساتھ AI سیکھنے کو تیز کریں۔ بہتر صحت کی دیکھ بھال کی فراہمی اور تشخیص کے لیے اپنے سرجیکل AI اور مریض کی نگرانی کو بہتر بنائیں۔ تشریح شدہ طبی ویڈیوز کلینیکل ایپلی کیشنز کے لیے ضروری ہیں، جو مریضوں کی دیکھ بھال میں حقیقی دنیا کے استعمال کی حمایت کرتے ہیں۔
ماہرانہ تشریح شدہ ٹیکسٹ ڈیٹا کے ساتھ میڈیکل AI کی ترقی کو ہموار کریں، جو ہنر مند طبی تشریح کاروں اور ڈیٹا اینوٹیٹرز کے ذریعہ تیار کیا گیا ہے۔ ہاتھ سے لکھے ہوئے نوٹوں سے لے کر انشورنس رپورٹس تک وسیع متن والیوم کو تیزی سے پارس اور ان کی افزودگی کریں۔ صحت کی دیکھ بھال کی ترقی کے لیے درست اور قابل عمل بصیرت کو یقینی بنائیں۔
مختلف طبی مراکز سے جمع کردہ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے طبی دستاویزات کو AI میڈیکل کوڈنگ کے ساتھ یونیورسل کوڈز میں تبدیل کرکے ہموار کریں۔ درستگی کو یقینی بنائیں، بلنگ کی کارکردگی میں اضافہ کریں، اور میڈیکل ریکارڈ کوڈنگ میں جدید ترین AI مدد کے ساتھ ہموار صحت کی دیکھ بھال کی خدمات کی فراہمی میں مدد کریں۔
تشریح کے عمل میں شامل طبی پیشہ ور افراد کے ساتھ، طبی آڈیو ڈیٹا کو درست طریقے سے تشریح اور لیبل کرنے کے لیے NLP مہارت سے فائدہ اٹھائیں۔ بغیر کسی رکاوٹ کے کلینیکل آپریشنز کے لیے آواز کی مدد سے چلنے والے نظام تیار کریں اور AI کو مختلف آواز سے چلنے والی صحت کی دیکھ بھال کی مصنوعات میں ضم کریں۔ ماہر آڈیو ڈیٹا کیوریشن کے ساتھ تشخیصی درستگی کو بہتر بنائیں۔
طبی ڈیٹا کی تشریح میں، لیبلنگ کا عمل اکثر خصوصی تشریحی ٹولز کا استعمال کرتا ہے، بشمول تصویری تشریح کے بنیادی کاموں کے لیے DICOM ناظرین۔ اگرچہ DICOM ناظرین کو عام طور پر ریڈیولوجسٹ معمول کے کام کے لیے استعمال کرتے ہیں، لیکن درست اور موثر لیبلنگ کے لیے جدید تشریحی ٹولز ضروری ہیں، خاص طور پر جب مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ ایپلی کیشنز کے لیے ڈیٹا تیار کرتے ہیں۔ تشریح کا عمل عام طور پر کلائنٹ کی ضرورت سے مختلف ہوتا ہے لیکن اس میں بنیادی طور پر شامل ہوتا ہے:
مرحلے 1: تکنیکی ڈومین کی مہارت (دائرہ کار اور تشریحی رہنما خطوط کو سمجھیں)
مرحلے 2: منصوبے کے لیے مناسب وسائل کی تربیت
مرحلے 3: تشریح شدہ دستاویزات کا فیڈ بیک سائیکل اور QA
ایڈوانسڈ AI اور ML الگورتھم مختلف طبی عملوں کو بروئے کار لا کر صحت کی دیکھ بھال کو تبدیل کر رہے ہیں۔ تشریح شدہ ڈیٹا طبی ایپلی کیشنز میں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے، صحت کی دیکھ بھال کرنے والی تنظیموں کو تشخیص، بیماری کی شناخت، اور بے ضابطگی کا پتہ لگانے کے لیے صحت کی دیکھ بھال کے درست AI ماڈل تیار کرنے اور تربیت دینے میں معاونت کرتا ہے۔ یہ جدید ٹیکنالوجی صحت کی دیکھ بھال کے آٹومیشن کو قابل بناتی ہیں، جس کے نتیجے میں کارکردگی، درستگی اور مریضوں کی دیکھ بھال میں اضافہ ہوتا ہے۔ ان کے ممکنہ اثرات کو بہتر طور پر سمجھنے کے لیے، آئیے درج ذیل استعمال کے معاملات کو دریافت کریں:
ہماری ریڈیولوجی امیج اینوٹیشن سروس AI تشخیص کو تیز کرتی ہے اور اس میں مہارت کی ایک اضافی تہہ شامل ہے۔ ہر ایک ایکس رے، ایم آر آئی، اور سی ٹی اسکین کو احتیاط سے لیبل لگایا جاتا ہے اور موضوع کے ماہر کی طرف سے جائزہ لیا جاتا ہے۔ یہ تشریح شدہ تصاویر مشین لرننگ ماڈلز اور ریڈیولوجی تشخیص کے لیے ایم ایل ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے تربیتی ڈیٹا کے طور پر کام کرتی ہیں۔ سپاٹ اسامانیتاوں اور بیماریوں کی تربیت اور جائزہ لینے میں یہ اضافی قدم۔
ہماری کارڈیالوجی پر مرکوز تصویری تشریح AI تشخیص کو تیز کرتی ہے۔ ہم کارڈیالوجی کے ماہرین کو لاتے ہیں جو دل سے متعلق پیچیدہ تصاویر کو لیبل کرتے ہیں اور ہمارے AI ماڈلز کو تربیت دیتے ہیں۔ اس سے پہلے کہ ہم کلائنٹس کو ڈیٹا بھیجیں، یہ ماہرین اعلیٰ درجے کی درستگی کو یقینی بنانے کے لیے ہر تصویر کا جائزہ لیتے ہیں۔ یہ عمل AI کو زیادہ درست طریقے سے دل کے حالات کا پتہ لگانے کی طاقت دیتا ہے۔
دندان سازی میں ہماری تصویری تشریح کی خدمت ڈینٹل امیجری کو لیبل کرتی ہے، مختلف طبی حالات کی نشاندہی پر توجہ مرکوز کرتی ہے، تاکہ AI تشخیصی ٹولز کو بہتر بنایا جا سکے۔ دانتوں کی خرابی، صف بندی کے مسائل، اور دانتوں کے دیگر حالات کی درست نشاندہی کرکے، ہمارے SMEs AI کو مریض کے نتائج کو بہتر بنانے اور علاج کی درست منصوبہ بندی اور جلد پتہ لگانے میں دانتوں کے ڈاکٹروں کی مدد کرنے کے لیے بااختیار بناتے ہیں۔
طبی ڈیٹا اور علم کی ایک بڑی مقدار طبی ریکارڈوں میں بنیادی طور پر غیر ساختہ شکل میں دستیاب ہے۔ طبی ہستی کی تشریح ہمیں غیر ساختہ ڈیٹا کو ساختی شکل میں تبدیل کرنے کے قابل بناتی ہے۔
2.1 طب کی خصوصیات
ادویات اور ان کی صفات تقریباً ہر میڈیکل ریکارڈ میں درج ہیں، جو کلینکل ڈومین کا ایک اہم حصہ ہے۔ ہم رہنما خطوط کے مطابق دواؤں کی مختلف صفات کی شناخت اور تشریح کر سکتے ہیں۔
2.2 لیب ڈیٹا کی خصوصیات
لیب کا ڈیٹا زیادہ تر طبی ریکارڈ میں ان کی صفات کے ساتھ ہوتا ہے۔ ہم رہنما خطوط کے مطابق لیب ڈیٹا کی مختلف صفات کی شناخت اور تشریح کر سکتے ہیں۔
2.3 جسمانی پیمائش کی خصوصیات
جسمانی پیمائش زیادہ تر طبی ریکارڈ میں ان کی صفات کے ساتھ ہوتی ہے۔ یہ زیادہ تر اہم علامات پر مشتمل ہے۔ ہم جسم کی پیمائش کی مختلف صفات کی شناخت اور تشریح کر سکتے ہیں۔
عام طبی NER تشریح کے ساتھ ساتھ، ہم ڈومین مخصوص تشریحات جیسے آنکولوجی، ریڈیولاجی وغیرہ پر بھی کام کر سکتے ہیں۔ یہاں آنکولوجی کے مخصوص NER ادارے ہیں جن کی تشریح کی جا سکتی ہے - کینسر کا مسئلہ، ہسٹولوجی، کینسر کا مرحلہ، TNM مرحلہ، کینسر کا درجہ، طول و عرض، کلینیکل سٹیٹس، ٹیومر میڈیسن کینسرسری، کینسر کی تشخیص، کینسر کی تشخیص تغیر کوڈ، باڈی سائٹ
اہم طبی اداروں اور رشتوں کی شناخت اور تشریح کے ساتھ، ہم بعض دواؤں یا طریقہ کار کے منفی اثرات کی تشریح بھی کر سکتے ہیں۔ دائرہ کار درج ذیل ہے: منفی اثرات اور ان کے کارآمد ایجنٹوں کا لیبل لگانا۔ منفی اثر اور اثر کی وجہ کے درمیان تعلق کو تفویض کرنا۔
طبی اداروں کی شناخت اور تشریح کرنے کے بعد، ہم اداروں کے درمیان متعلقہ تعلق بھی تفویض کرتے ہیں۔ دو یا دو سے زیادہ تصورات کے درمیان تعلقات ہوسکتے ہیں۔
طبی اداروں اور رشتوں کی شناخت کے ساتھ ساتھ، ہم طبی اداروں کی حیثیت، نفی اور موضوع بھی تفویض کر سکتے ہیں۔
طبی ریکارڈ سے عارضی اداروں کی تشریح کرنا، مریض کے سفر کی ٹائم لائن بنانے میں مدد کرتا ہے۔ یہ ایک مخصوص واقعہ سے وابستہ تاریخ کا حوالہ اور سیاق و سباق فراہم کرتا ہے۔ تاریخ کے ادارے یہ ہیں – تشخیص کی تاریخ، طریقہ کار کی تاریخ، دوا شروع ہونے کی تاریخ، دوا کی آخری تاریخ، تابکاری شروع ہونے کی تاریخ، تابکاری کی آخری تاریخ، داخلے کی تاریخ، ڈسچارج کی تاریخ، مشاورت کی تاریخ، نوٹ کی تاریخ، آغاز۔
اس سے مراد صحت کی دیکھ بھال سے متعلق دستاویزات، تصاویر، یا ڈیٹا کے مختلف حصوں یا حصوں کو منظم طریقے سے ترتیب دینے، لیبل لگانے اور درجہ بندی کرنے کے عمل سے مراد ہے، یعنی دستاویز سے متعلقہ حصوں کی تشریح اور حصوں کی ان کی متعلقہ اقسام میں درجہ بندی۔ اس سے منظم اور آسانی سے قابل رسائی معلومات پیدا کرنے میں مدد ملتی ہے، جسے مختلف مقاصد کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جیسے کہ طبی فیصلے کی حمایت، طبی تحقیق، اور صحت کی دیکھ بھال کے ڈیٹا کا تجزیہ۔
رہنما خطوط کے مطابق ICD-10-CM اور CPT کوڈز کی تشریح۔ ہر لیبل والے میڈیکل کوڈ کے لیے، ثبوت (ٹیکسٹ اسنیپٹس) جو لیبلنگ کے فیصلے کو ثابت کرتے ہیں کوڈ کے ساتھ تشریح بھی کی جائے گی۔
رہنما خطوط کے مطابق RXNORM کوڈز کی تشریح۔ ہر لیبل والے میڈیکل کوڈ کے لیے، ثبوت (ٹیکسٹ اسنیپٹس) جو لیبلنگ کے فیصلے کو ثابت کرتے ہیں کوڈ کے ساتھ تشریح بھی کی جائے گی۔
رہنما خطوط کے مطابق SNOMED کوڈز کی تشریح۔ ہر لیبل والے میڈیکل کوڈ کے لیے، ثبوت (ٹیکسٹ اسنیپٹس) جو لیبلنگ کے فیصلے کو ثابت کرتے ہیں کوڈ کے ساتھ تشریح بھی کی جائے گی۔
رہنما خطوط کے مطابق UMLS کوڈز کی تشریح۔ ہر لیبل والے میڈیکل کوڈ کے لیے، ثبوت (ٹیکسٹ اسنیپٹس) جو لیبلنگ کے فیصلے کو ثابت کرتے ہیں کوڈ کے ساتھ تشریح بھی کی جائے گی۔
ہماری امیج اینوٹیشن سروس AI ٹریننگ کے لیے درست لیبلنگ کے لیے CT اسکینز میں مہارت رکھتی ہے جس میں تفصیلی جسمانی ساخت پر گہری توجہ دی جاتی ہے۔ سبجیکٹ کے ماہرین نہ صرف جائزہ لیتے ہیں بلکہ اعلیٰ درجے کی درستگی کے لیے ہر تصویر پر تربیت بھی دیتے ہیں۔ یہ پیچیدہ عمل تشخیصی آلات کی ترقی میں مدد کرتا ہے۔
ہماری ایم آر آئی امیج اینوٹیشن سروس AI ڈائیگنسٹکس کو ٹھیک کرتی ہے۔ ہمارے مضامین کے ماہرین ڈیلیوری سے پہلے ہر اسکین کو انتہائی درستگی کے لیے تربیت دیتے ہیں اور اس کا جائزہ لیتے ہیں۔ ہم AI ماڈل کی تربیت کو بڑھانے کے لیے درست طریقے سے MRI اسکین کا لیبل لگاتے ہیں۔ یہ عمل انہیں بے ضابطگیوں اور ڈھانچے کی نشاندہی کرنے میں مدد کرتا ہے۔ ہماری خدمات کے ساتھ طبی تشخیص اور علاج کے منصوبوں میں درستگی کو فروغ دیں۔
ایکس رے تصویری تشریح AI تشخیص کو تیز کرتی ہے۔ ہمارے ماہرین فریکچر اور اسامانیتاوں کی درست نشاندہی کرکے ہر تصویر کو احتیاط کے ساتھ لیبل کرتے ہیں۔ وہ کلائنٹ کی ترسیل سے پہلے اعلیٰ درستگی کے لیے ان لیبلز کی تربیت اور جائزہ بھی لیتے ہیں۔ اپنے AI کو بہتر بنانے اور میڈیکل امیجنگ کا بہتر تجزیہ حاصل کرنے کے لیے ہم پر بھروسہ کریں۔
کلینیکل انشورنس تشریح
پیشگی اجازت کا عمل صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والوں، ادائیگی کرنے والوں کو جوڑنے اور اس بات کو یقینی بنانے کے لیے اہم ہے کہ علاج رہنما خطوط پر عمل کریں۔ طبی ریکارڈوں کی تشریح کرنے سے اس عمل کو بہتر بنانے میں مدد ملی۔ اس نے معیارات کی پیروی کرتے ہوئے، کلائنٹ کے کام کے بہاؤ کو بہتر بناتے ہوئے دستاویزات کو سوالات سے ملایا۔
مسئلہ: صحت کی دیکھ بھال کے اعداد و شمار کی حساسیت کے پیش نظر 6,000 طبی معاملات کی تشریح ایک سخت ٹائم لائن کے اندر درست طریقے سے کی جانی تھی۔ معیار کی تشریحات اور تعمیل کو یقینی بنانے کے لیے تازہ ترین طبی رہنما خطوط اور رازداری کے ضوابط جیسے HIPAA کی سختی سے تعمیل کی ضرورت تھی، جو ڈیٹاسیٹ کی سالمیت کو برقرار رکھنے اور ریگولیٹری تقاضوں کو پورا کرنے کے لیے خاص طور پر طبی تشخیص کے لیے اہم ہے۔
حل: ہم نے 6,000 سے زیادہ طبی کیسوں کی تشریح کی، طبی دستاویزات کو طبی سوالنامے کے ساتھ منسلک کیا۔ اس کے لیے طبی ہدایات پر عمل کرتے ہوئے جوابات سے شواہد کو احتیاط سے جوڑنے کی ضرورت ہے۔ کلیدی چیلنجوں کو حل کیا گیا تھا جو ایک بڑے ڈیٹاسیٹ کے لیے سخت ڈیڈ لائن اور مسلسل تیار ہوتے طبی معیارات سے نمٹتے تھے۔
سرشار اور تربیت یافتہ ٹیمیں:
عمل کی اعلی ترین کارکردگی کی یقین دہانی کرائی گئی ہے:
پیٹنٹ پلیٹ فارم فوائد کی پیش کش کرتا ہے۔
ایک اندازے کے مطابق ڈیٹا سائنسدان ڈیٹا کی تیاری میں اپنا 80% سے زیادہ وقت صرف کرتے ہیں۔ آؤٹ سورسنگ کے ساتھ، آپ کی ٹیم مضبوط الگورتھم کی ترقی پر توجہ مرکوز کر سکتی ہے، جس سے ہم نامی ہستی کی شناخت کے ڈیٹاسیٹس کو جمع کرنے کا مشکل حصہ چھوڑ دیتے ہیں۔
ایک اوسط ایم ایل ماڈل کو نامزد ڈیٹاسیٹس کے بڑے ٹکڑوں کو جمع کرنے اور ٹیگ کرنے کی ضرورت ہوگی، جس کے لیے کمپنیوں کو دوسری ٹیموں سے وسائل حاصل کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ ہم جیسے شراکت داروں کے ساتھ، ہم ڈومین کے ماہرین پیش کرتے ہیں جو آپ کے کاروبار کے بڑھنے کے ساتھ آسانی سے سکیل کیے جا سکتے ہیں۔
سرشار ڈومین ماہرین ، جو دن اور دن کی تشریح کرتے ہیں-کسی بھی دن-کسی ٹیم کے مقابلے میں ایک بہتر کام کریں گے ، جو اپنے مصروف شیڈول میں تشریحی کاموں کو ایڈجسٹ کرنے کی ضرورت ہے۔ یہ کہنے کی ضرورت نہیں ، اس کے نتیجے میں بہتر پیداوار ہوتی ہے۔
ہمارا ثابت شدہ ڈیٹا کوالٹی ایشورنس کا عمل، ٹیکنالوجی کی توثیق، اور QA کے متعدد مراحل، ہمیں بہترین معیار فراہم کرنے میں مدد کرتا ہے جو اکثر توقعات سے زیادہ ہوتا ہے۔
ہم رازداری کو یقینی بنانے کے لیے اپنے کلائنٹس کے ساتھ کام کرتے ہوئے رازداری کے ساتھ ڈیٹا سیکیورٹی کے اعلیٰ ترین معیار کو برقرار رکھنے کے لیے سند یافتہ ہیں۔
ہنر مند کارکنوں کی کیورٹنگ، تربیت اور ٹیموں کا انتظام کرنے کے ماہرین کے طور پر، ہم اس بات کو یقینی بنا سکتے ہیں کہ پراجیکٹس کی فراہمی بجٹ کے اندر ہو۔
ہائی نیٹ ورک اپ ٹائم اور ڈیٹا کی بروقت فراہمی ، خدمات اور حل۔
ساحل اور آف شور وسائل کے ایک تالاب کے ساتھ، ہم مختلف استعمال کے معاملات کے لیے ضرورت کے مطابق ٹیمیں بنا سکتے ہیں اور اسکیل کر سکتے ہیں۔
عالمی افرادی قوت، مضبوط پلیٹ فارم، اور 6 سگما بلیک بیلٹس کے ذریعے ڈیزائن کردہ آپریشنل عمل کے امتزاج کے ساتھ، Shaip سب سے زیادہ چیلنجنگ AI اقدامات شروع کرنے میں مدد کرتا ہے۔
نام شدہ ہستی کی شناخت (NER) آپ کو اعلی درجے کی مشین لرننگ اور NLP ماڈل تیار کرنے میں مدد کرتا ہے۔ اس انتہائی معلوماتی پوسٹ میں NER کے استعمال کے کیسز، مثالیں اور بہت کچھ سیکھیں۔
کوالٹی ٹریننگ ہیلتھ کیئر ڈیٹاسیٹ AI پر مبنی میڈیکل ماڈل کے نتائج کو بہتر بناتا ہے۔ لیکن صحیح ہیلتھ کیئر ڈیٹا لیبلنگ سروسز فراہم کنندہ کا انتخاب کیسے کریں؟
صحت کی دیکھ بھال کی بنیاد رکھنے والے ڈیٹا کے ساتھ، ہمیں اس کے کردار، حقیقی دنیا کے نفاذ، اور چیلنجز کو سمجھنے کی ضرورت ہے۔ جاننے کے لیے پڑھیں…
یہ جاننے کے لیے ابھی ہم سے رابطہ کریں کہ ہم آپ کے منفرد AI/ML حل کے لیے ڈیٹا سیٹ کیسے اکٹھا اور تشریح کر سکتے ہیں۔
میڈیکل ڈیٹا تشریح AI ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے میڈیکل ٹیکسٹ، امیجز، آڈیو اور ویڈیو کو لیبل لگانے کا عمل ہے۔ یہ درست AI نظام تیار کرنے کے لیے بہت اہم ہے جو تشخیص، علاج کی منصوبہ بندی اور مریضوں کی دیکھ بھال کو بہتر بناتا ہے۔
لیبل لگا ڈیٹا سیٹ فراہم کرکے، AI ماڈل پیچیدہ طبی ڈیٹا میں پیٹرن کو پہچاننا سیکھ سکتے ہیں، جیسے کہ ایکس رے میں بیماریوں کی شناخت کرنا یا کلینکل نوٹ سے اہم معلومات نکالنا۔ یہ صحت کی دیکھ بھال میں AI ایپلی کیشنز کی درستگی اور وشوسنییتا کو بہتر بناتا ہے۔
طبی اعداد و شمار کی تشریح میں کلینکل نوٹ، الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈز (EHRs)، ایکس رے، MRIs، CT اسکین، پیتھالوجی رپورٹس، اور آڈیو ڈیٹا جیسے معالج کی ہدایات شامل ہیں۔
تشریح شدہ طبی متن قدرتی لینگویج پروسیسنگ (NLP) ماڈلز کو طبی معلومات، جیسے علامات، امراض، یا ادویات، غیر ساختہ ڈیٹا جیسے فزیشن نوٹس یا خارج ہونے والے خلاصوں سے نکالنے اور تشریح کرنے کے قابل بناتا ہے۔
طبی ڈیٹا کی تشریح کے لیے غیر ساختہ اور پیچیدہ معلومات کو سنبھالنا، طبی درستگی کو یقینی بنانا، اور HIPAA جیسے رازداری کے ضوابط کی تعمیل کی ضرورت ہے۔ یہ طبی اصطلاحات اور ڈومین علم میں مہارت کا بھی مطالبہ کرتا ہے۔
تشریح فراہم کرنے والے سخت ڈیٹا سیکیورٹی پروٹوکول کی پیروی کرتے ہیں جیسے HIPAA کی تعمیل اور حساس طبی معلومات کی تشریح کرتے ہوئے مریض کی رازداری کو برقرار رکھنے کے لیے غیر شناخت شدہ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہیں۔
تشریح شدہ ڈیٹاسیٹس AI ماڈلز کو طبی امیجز یا ٹیکسٹ میں بیماری کے نشانات کو پہچاننے کی تربیت دیتے ہیں۔ مثال کے طور پر، AI آنکولوجی میں کینسر کے مراحل کی نشاندہی کر سکتا ہے یا کارڈیالوجی میں دل کی حالتوں کا پتہ لگا سکتا ہے، ابتدائی تشخیص اور علاج کے نتائج کو بہتر بنا سکتا ہے۔
جدید تشریحی ٹولز اور ڈومین کے لیے مخصوص سافٹ ویئر، جیسے کہ طبی امیجنگ کے لیے DICOM ناظرین، طبی ڈیٹا کی لیبلنگ میں اعلیٰ درستگی کو یقینی بنانے کے لیے انسانی مہارت کے ساتھ استعمال کیے جاتے ہیں۔
شیپ ڈومین کے ماہرین، جدید تشریحی ٹولز اور کوالٹی ایشورنس کے ایک مضبوط عمل کو یکجا کرتا ہے تاکہ کلائنٹ کی ضروریات کے مطابق طبی ڈیٹا کی درست اور قابل توسیع تشریح فراہم کی جا سکے۔ وہ ریڈیولاجی، آنکولوجی، کارڈیالوجی، اور صحت کی دیکھ بھال کے دیگر شعبوں میں مہارت رکھتے ہیں۔
لاگت کا انحصار ڈیٹا کی قسم، حجم اور پیچیدگی کے ساتھ ساتھ مطلوبہ مہارت کی سطح پر بھی ہے۔ شیپ مخصوص پروجیکٹ کی ضروریات کی بنیاد پر اپنی مرضی کے مطابق قیمت فراہم کرتا ہے۔
