설명
DeepLabel은 의료 AI 애플리케이션을 위해 맞춤화된 임상 데이터 주석, 인간 피드백으로부터의 강화 학습(RLHF), 및 합성 훈련 데이터를 제공하는 전문 플랫폼입니다. 이 서비스는 데이터 라벨링 프로세스가 임상 관련성과 정확성의 최고 기준을 충족하도록 보장하기 위해 BiteLabs에 의해 세심하게 훈련된 영국 및 미국의 임상 의사들을 활용하는 점에서 차별화됩니다.
이 플랫폼은 일반 데이터로 훈련된 AI 모델의 실패와 같은 임상 AI의 일반적인 문제를 해결합니다. 30,000명 이상의 주석 및 RLHF 훈련을 받은 임상 의사들로 구성된 대규모 풀을 활용하여 DeepLabel은 AI 모델에 사용되는 데이터가 정확하고 임상적으로 관련성이 있도록 보장합니다. 이 접근 방식은 정밀성과 신뢰성이 가장 중요한 의료 분야의 고객에게 특히 유익합니다.
DeepLabel의 프로세스는 네 가지 주요 단계로 간소화됩니다: 초기 통화로 프로젝트 범위 설정, 파일럿 검토 수행, 자격을 갖춘 임상 의사와의 보정, 그리고 고객의 일정에 따라 최종 제품을 전달하는 것입니다. 이러한 체계적인 접근 방식은 각 프로젝트가 고객의 특정 요구에 맞춰 조정되도록 하여 맞춤형이고 효율적인 솔루션을 제공합니다.
이 플랫폼은 219,618건 이상의 임상 사례를 분석하여 현장에서 입증되었습니다. NHS 111 내에서 배포되었으며 Red Robin 및 Rad AI와 같은 조직에 귀중한 통찰력을 제공했습니다. DeepLabel은 임상 데이터 주석, RLHF 및 선호 평가, 임상 훈련 데이터 생성의 세 가지 주요 서비스에 걸쳐 고정 가격 프로젝트를 제공합니다. 이러한 서비스는 EHR, 임상 NLP 및 이미징 데이터를 포함한 다양한 데이터 유형을 다룹니다.
DeepLabel은 고품질의 임상 검증 데이터를 통해 AI 기능을 향상시키고자 하는 의료 조직에 이상적입니다. 임상 주도 데이터 라벨링에 대한 집중과 입증된 실적은 모든 의료 AI 프로젝트에 신뢰할 수 있는 파트너가 됩니다.
DeepLabel의 핵심 기능
임상 데이터 주석
RLHF 및 선호 평가
합성 훈련 데이터 생성
임상 의사 주도 데이터 라벨링
고정 가격 프로젝트
맞춤형 라벨 세트
파일럿 검토 프로세스
임상 의사 보정
DeepLabel 사용 방법은?
범위: 초기 30분 통화
파일럿: 확장 전 검토
보정: 자격을 갖춘 임상 의사만
전달: 일정에 따라
DeepLabel의 사용 사례
- 임상 데이터 주석
- RLHF 평가
- 합성 데이터 생성
- 의료 AI 향상
- 맞춤형 AI 프로젝트
