Beschreibung
DeepLabel ist eine spezialisierte Plattform, die klinische Datenannotation, Verstärkungslernen aus menschlichem Feedback (RLHF) und synthetische Trainingsdaten anbietet, die auf Anwendungen der KI im Gesundheitswesen zugeschnitten sind. Der Service zeichnet sich durch den Einsatz von Klinikern aus dem Vereinigten Königreich und den USA aus, die von BiteLabs sorgfältig geschult werden, um sicherzustellen, dass der Datenbeschriftungsprozess die höchsten Standards an klinischer Relevanz und Genauigkeit erfüllt.
Die Plattform adressiert häufige Probleme in der klinischen KI, wie das Versagen von KI-Modellen, wenn sie mit generischen Daten trainiert werden. Durch den Einsatz eines großen Pools von über 30.000 Klinikern, die in der Annotation und RLHF geschult sind, stellt DeepLabel sicher, dass die in KI-Modellen verwendeten Daten sowohl genau als auch klinisch relevant sind. Dieser Ansatz ist besonders vorteilhaft für Kunden im Gesundheitssektor, wo Präzision und Zuverlässigkeit von größter Bedeutung sind.
Der Prozess von DeepLabel ist in vier wesentliche Schritte unterteilt: Projektumfang mit einem ersten Anruf, Durchführung einer Pilotbewertung, Kalibrierung nur mit qualifizierten Klinikern und Lieferung des Endprodukts gemäß den Zeitplänen des Kunden. Dieser methodische Ansatz stellt sicher, dass jedes Projekt auf die spezifischen Bedürfnisse des Kunden zugeschnitten ist und eine maßgeschneiderte und effiziente Lösung bietet.
Die Plattform hat sich im Feld bewährt, mit über 219.618 analysierten klinischen Begegnungen. Sie wurde innerhalb von NHS 111 eingesetzt und hat wertvolle Einblicke für Organisationen wie Red Robin und Rad AI geliefert. DeepLabel bietet Festpreisprojekte in drei Hauptdiensten an: klinische Datenannotation, RLHF und Präferenzbewertung sowie klinische Trainingsdatengenerierung. Diese Dienstleistungen decken eine Vielzahl von Datentypen ab, einschließlich EHR, klinische NLP und Bilddaten.
DeepLabel ist ideal für Gesundheitsorganisationen, die ihre KI-Fähigkeiten mit hochwertigen, klinisch validierten Daten verbessern möchten. Der Fokus auf klinikergeführte Datenbeschriftung und die nachgewiesene Erfolgsbilanz machen es zu einem zuverlässigen Partner für jedes KI-Projekt im Gesundheitswesen.
DeepLabel's Kernfunktionen
Klinische Datenannotation
RLHF und Präferenzbewertung
Generierung synthetischer Trainingsdaten
Klinikergeführte Datenbeschriftung
Festpreisprojekte
Benutzerdefinierte Beschriftungssets
Pilotbewertungsprozess
Kalibrierung durch Kliniker
Wie verwendet man DeepLabel?
Umfang: Erster 30-minütiger Anruf
Pilot: Überprüfung vor der Skalierung
Kalibrierung: Nur qualifizierte Kliniker
Lieferung: Gemäß Zeitplänen
DeepLabel's Anwendungsfälle
- Klinische Datenannotation
- RLHF-Bewertung
- Generierung synthetischer Daten
- Verbesserung der KI im Gesundheitswesen
- Benutzerdefinierte KI-Projekte
