説明
DeepLabelは、医療AIチーム向けに臨床AI評価とデータサービスを提供します。臨床医主導の評価、レッドチーミング、ベンチマーキング、選好データ、専門アノテーションを、英国(NHS)と米国の臨床医で構成されるBiteLabsネットワークを活用して行います。DeepLabelは2026年にDr Azeem Alam BEMによって設立され、ロンドンに拠点を置き、BiteLabsの姉妹会社であるBiteWorld Ltdの一員です。英国、米国をはじめとする各国の医療AI企業と協力し、専門の臨床医と、レビュー基準を定め、臨床医間の一致度を測定し、意見の相違を解消するPhDデータサイエンティストがチームを組みます。
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サービスの範囲は、臨床AI評価(臨床的な精度テスト、安全性評価、臨床LLMの評価、医療レッドチーミング)、画像と臨床テキストを対象とする医療データのアノテーションとグラウンドトゥルース、医療画像アノテーション、RLHFの選好データを含む臨床トレーニングデータと専門家フィードバック、元の診察内容と照合するAIスクライブの評価、そして精神医学およびメンタルヘルスのデータラベリングです。成果物には、評価結果と構造化レポート、臨床レビュー済みのデータセット、レビュアー間の一致度分析が含まれます。多くのプロジェクトでは、1回の契約で複数のサービスを組み合わせます。
プロジェクトは、お客様の製品、臨床での用途、関連するデータについての会話から始まります。その後、DeepLabelが必要な臨床の専門性、レビュー方法、範囲、成果物を提案し、作業開始前にお客様と合意します。既存のラベルやトレーニングデータについて、臨床的な正確さと一貫性を確認することもできます。データへのアクセスと機密保持は、スコーピングの段階で取り決めます。プロジェクトは個別に範囲を定め、£10,000 + VATから、DeepLabelは営業日中に返信します。
- カテゴリー医療・臨床AI
- 料金モデルカスタム
DeepLabelの主要機能
臨床医主導の臨床AI評価
医療レッドチーミングと安全性評価
医療データと医療画像のアノテーション
RLHFの選好データと専門家フィードバック
AIスクライブの評価
精神医学とメンタルヘルスのデータラベリング
英国(NHS)と米国の臨床医3万人以上が参加するBiteLabsネットワーク
PhDデータサイエンティストが臨床医間の一致度を測定
DeepLabelの使い方は?
お問い合わせ: 製品、臨床での用途、データ、スケジュールをお知らせください
スコーピング: DeepLabelが専門性、レビュー方法、範囲、成果物を提案し、お客様と合意します
納品: 構造化された臨床データ、評価結果、または専門家フィードバックをお受け取りください
DeepLabelの使用例
- 臨床LLMの評価
- 医療画像のグラウンドトゥルース
- AIスクライブのレビュー
- モデルのトレーニングデータ
- メンタルヘルスAI









