설명
DeepLabel은 의료 AI 팀을 위해 임상 AI 평가와 데이터 서비스를 제공합니다. 임상의 주도 평가, 레드티밍, 벤치마킹, 선호도 데이터, 전문 어노테이션이 포함되며, 영국(NHS)과 미국 임상의로 구성된 BiteLabs 네트워크를 활용합니다. DeepLabel은 2026년 Dr Azeem Alam BEM이 설립했으며 런던에 본사를 두고 있고, BiteLabs의 자매 회사인 BiteWorld Ltd에 속해 있습니다. 영국, 미국 등지의 의료 AI 기업과 협력하며, 전문 임상의와 PhD 데이터 과학자가 팀을 이룹니다. 데이터 과학자는 검토 기준을 정하고, 임상의 간 일치도를 측정하며, 의견 차이를 조율합니다.
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서비스 범위는 임상 AI 평가(임상 정확도 테스트, 안전성 평가, 임상 LLM 평가, 의료 레드티밍), 이미지와 임상 텍스트를 위한 의료 데이터 어노테이션 및 그라운드 트루스, 의료 영상 어노테이션, RLHF 선호도 데이터를 포함한 임상 학습 데이터와 전문가 피드백, 원본 진료 내용과 대조하는 AI 스크라이브 평가, 그리고 정신의학 및 정신건강 데이터 라벨링입니다. 결과물에는 평가 결과와 구조화된 보고서, 임상 검토를 거친 데이터셋, 검토자 간 일치도 분석이 포함됩니다. 많은 프로젝트가 한 번의 계약에서 여러 서비스를 결합합니다.
프로젝트는 고객의 제품, 임상 활용 사례, 관련 데이터에 관한 대화로 시작됩니다. 이후 DeepLabel이 필요한 임상 전문성, 검토 방법, 범위, 결과물을 제안하고, 작업을 시작하기 전에 고객과 합의합니다. 기존 라벨과 학습 데이터의 임상 정확도와 일관성을 검토할 수도 있습니다. 데이터 접근과 기밀 유지는 범위 설정 단계에서 합의합니다. 프로젝트는 개별적으로 범위를 정하며 £10,000 + VAT부터 시작하고, DeepLabel은 영업일 당일에 회신합니다.
- 카테고리의료 및 임상 AI
- 요금제맞춤형
DeepLabel의 핵심 기능
임상의 주도 임상 AI 평가
의료 레드티밍과 안전성 평가
의료 데이터 및 의료 영상 어노테이션
RLHF 선호도 데이터와 전문가 피드백
AI 스크라이브 평가
정신의학 및 정신건강 데이터 라벨링
영국(NHS)과 미국 임상의 30,000명 이상의 BiteLabs 네트워크
PhD 데이터 과학자가 임상의 간 일치도를 측정
DeepLabel 사용 방법은?
문의하기: 제품, 임상 활용 사례, 데이터, 일정을 알려 주세요
범위 설정: DeepLabel이 전문성, 검토 방법, 범위, 결과물을 제안하고 고객과 합의합니다
납품: 구조화된 임상 데이터, 평가 결과 또는 전문가 피드백을 받아 보세요
DeepLabel의 사용 사례
- 임상 LLM 평가
- 의료 영상 그라운드 트루스
- AI 스크라이브 검토
- 모델 학습 데이터
- 정신건강 AI
