Description
DeepLabel est une plateforme spécialisée fournissant l'annotation des données cliniques, l'apprentissage par renforcement à partir des retours humains (RLHF) et des données d'entraînement synthétiques adaptées aux applications d'IA en santé. Le service se distingue par l'utilisation de cliniciens du Royaume-Uni et des États-Unis, qui sont soigneusement formés par BiteLabs pour garantir que le processus d'étiquetage des données respecte les normes les plus élevées de pertinence clinique et d'exactitude.
La plateforme répond aux problèmes courants dans l'IA clinique, tels que l'échec des modèles d'IA lorsqu'ils sont formés sur des données génériques. En employant un large éventail de plus de 30 000 cliniciens formés à l'annotation et au RLHF, DeepLabel s'assure que les données utilisées dans les modèles d'IA sont à la fois précises et cliniquement pertinentes. Cette approche est particulièrement bénéfique pour les clients du secteur de la santé, où la précision et la fiabilité sont primordiales.
Le processus de DeepLabel est rationalisé en quatre étapes clés : définir le projet lors d'un appel initial, réaliser une revue pilote, calibrer uniquement avec des cliniciens qualifiés, et livrer le produit final selon les délais du client. Cette approche méthodique garantit que chaque projet est adapté aux besoins spécifiques du client, offrant une solution personnalisée et efficace.
La plateforme a fait ses preuves sur le terrain, avec plus de 219 618 rencontres cliniques analysées. Elle a été déployée au sein de NHS 111 et a fourni des informations précieuses pour des organisations telles que Red Robin et Rad AI. DeepLabel propose des projets à prix fixe dans trois services principaux : annotation des données cliniques, RLHF et évaluation des préférences, et génération de données d'entraînement cliniques. Ces services couvrent une large gamme de types de données, y compris les DSE, le NLP clinique et les données d'imagerie.
DeepLabel est idéal pour les organisations de santé cherchant à améliorer leurs capacités en IA avec des données de haute qualité, cliniquement validées. Son accent sur l'étiquetage des données dirigé par des cliniciens et son bilan éprouvé en font un partenaire fiable pour tout projet d'IA en santé.
Fonctionnalités principales de DeepLabel
Annotation des données cliniques
RLHF et évaluation des préférences
Génération de données d'entraînement synthétiques
Étiquetage des données dirigé par des cliniciens
Projets à prix fixe
Ensembles d'étiquettes personnalisés
Processus de revue pilote
Calibration des cliniciens
Comment utiliser DeepLabel ?
Définir : Appel initial de 30 minutes
Pilote : Revue avant l'échelle
Calibrer : Cliniciens qualifiés uniquement
Livrer : Selon les délais
Cas d'utilisation de DeepLabel
- Annotation des Données Cliniques
- Évaluation du RLHF
- Génération de Données Synthétiques
- Amélioration de l'IA en Santé
- Projets d'IA Personnalisés
