Description
DeepLabel propose des services d'évaluation clinique de l'IA et de données aux équipes d'IA en santé, dont l'évaluation menée par des cliniciens, le red teaming, le benchmarking, les données de préférences et l'annotation spécialisée, en s'appuyant sur le réseau BiteLabs de cliniciens britanniques (NHS) et américains. Fondée en 2026 par le Dr Azeem Alam BEM, DeepLabel est basée à Londres et fait partie de BiteWorld Ltd, société sœur de BiteLabs. Elle travaille avec des entreprises d'IA en santé au Royaume-Uni, aux États-Unis et ailleurs, en associant des cliniciens spécialistes à des data scientists titulaires d'un doctorat, qui définissent les critères de revue, mesurent la concordance entre cliniciens et tranchent les désaccords.
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Ses services couvrent l'évaluation clinique de l'IA (tests de précision clinique, évaluation de la sécurité, évaluation de LLM cliniques et red teaming médical), l'annotation de données médicales et la vérité terrain (ground truth) pour les images et les textes cliniques, l'annotation d'imagerie médicale, les données d'entraînement cliniques et les retours d'experts, dont les données de préférences pour le RLHF, l'évaluation des scribes IA par rapport à la consultation d'origine, ainsi que l'étiquetage de données en psychiatrie et en santé mentale. Les livrables comprennent des résultats d'évaluation et des rapports structurés, des jeux de données revus cliniquement et une analyse de la concordance entre évaluateurs. De nombreux projets combinent plusieurs services dans une même mission.
Un projet commence par un échange sur votre produit, son cas d'usage clinique et les données concernées. DeepLabel propose ensuite l'expertise clinique, la méthode de revue, le périmètre et les livrables, et les arrête avec vous avant le début du travail. Elle peut aussi examiner vos étiquettes et données d'entraînement existantes pour en vérifier la justesse clinique et la cohérence. L'accès aux données et la confidentialité sont convenus lors du cadrage. Les projets sont cadrés au cas par cas, à partir de 10 000 £ + TVA, et DeepLabel répond le jour ouvré même.
- CatégorieIA médicale et clinique
- Modèle tarifairePersonnalisé
Fonctionnalités principales de DeepLabel
Évaluation clinique de l'IA menée par des cliniciens
Red teaming médical et évaluation de la sécurité
Annotation de données médicales et d'imagerie médicale
Données de préférences RLHF et retours d'experts
Évaluation des scribes IA
Étiquetage de données en psychiatrie et santé mentale
Réseau BiteLabs de plus de 30 000 cliniciens britanniques (NHS) et américains
Des data scientists titulaires d'un doctorat mesurent la concordance entre cliniciens
Comment utiliser DeepLabel ?
Prenez contact : présentez votre produit, votre cas d'usage clinique, vos données et votre calendrier
Cadrage : DeepLabel propose l'expertise, la méthode de revue, le périmètre et les livrables, et les arrête avec vous
Livraison : recevez des données cliniques structurées, des résultats d'évaluation ou des retours d'experts
Cas d'utilisation de DeepLabel
- Évaluation de LLM cliniques
- Vérité terrain en imagerie médicale
- Revue de scribes IA
- Données d'entraînement de modèles
- IA en santé mentale
