DeepLabel — Аннотирование клинических данных

Описание

DeepLabel — это специализированная платформа, предоставляющая аннотирование клинических данных, обучение с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF) и синтетические обучающие данные, адаптированные для приложений ИИ в здравоохранении.

Сервис выделяется использованием клиницистов из Великобритании и США, которые тщательно обучены BiteLabs, чтобы гарантировать, что процесс аннотирования данных соответствует самым высоким стандартам клинической значимости и точности.

Платформа решает распространенные проблемы в клиническом ИИ, такие как неудачи моделей ИИ при обучении на общих данных. Используя большую группу из более чем 30 000 клиницистов, обученных аннотированию и RLHF, DeepLabel гарантирует, что данные, используемые в моделях ИИ, являются как точными, так и клинически значимыми. Этот подход особенно полезен для клиентов в секторе здравоохранения, где точность и надежность имеют первостепенное значение.

Процесс DeepLabel структурирован в четыре ключевых этапа: определение объема проекта на начальном звонке, проведение пилотного обзора, калибровка только с квалифицированными клиницистами и доставка конечного продукта в соответствии с графиками клиента. Этот методический подход гарантирует, что каждый проект адаптирован к конкретным потребностям клиента, предоставляя индивидуальное и эффективное решение.

Платформа зарекомендовала себя в области, проанализировав более 219 618 клинических случаев. Она была внедрена в NHS 111 и предоставила ценные инсайты для таких организаций, как Red Robin и Rad AI. DeepLabel предлагает проекты с фиксированной ценой по трем основным услугам: аннотирование клинических данных, RLHF и оценка предпочтений, а также генерация клинических обучающих данных. Эти услуги охватывают широкий спектр типов данных, включая EHR, клиническую NLP и данные визуализации.

DeepLabel идеально подходит для организаций здравоохранения, стремящихся улучшить свои возможности ИИ с помощью высококачественных, клинически проверенных данных. Его акцент на аннотировании данных, проводимом клиницистами, и его проверенный опыт делают его надежным партнером для любого проекта ИИ в здравоохранении.

Основные функции DeepLabel

• Аннотирование клинических данных

• RLHF и оценка предпочтений

• Генерация синтетических обучающих данных

• Аннотирование данных, проводимое клиницистами

• Проекты с фиксированной ценой

• Индивидуальные наборы меток

• Процесс пилотного обзора

• Калибровка клиницистов

Как использовать DeepLabel?

1. 1

   Определение объема: начальный 30-минутный звонок

2. 2

   Пилот: обзор перед масштабированием

3. 3

   Калибровка: только квалифицированные клиницисты

4. 4

   Доставка: в соответствии с графиками

Варианты использования DeepLabel

• Аннотирование клинических данных
• Оценка RLHF
• Генерация синтетических данных
• Улучшение ИИ в здравоохранении
• Индивидуальные проекты ИИ

Часто задаваемые вопросы DeepLabel

• Какова основная услуга DeepLabel?

  DeepLabel специализируется на аннотировании клинических данных, RLHF и синтетических обучающих данных для ИИ в здравоохранении.

• Кто выполняет аннотирование данных в DeepLabel?

  Аннотирование данных выполняется клиницистами из Великобритании и США, обученными BiteLabs.

• Как DeepLabel обеспечивает качество данных?

  DeepLabel использует процесс пилотного обзора и калибровки клиницистов для обеспечения качества данных.

• С какими типами данных работает DeepLabel?

  DeepLabel работает с EHR, клинической NLP, данными визуализации и другими.

• Подтверждена ли услуга DeepLabel в поле?

  Да, DeepLabel проанализировал более 219 618 клинических случаев и внедрен в NHS 111.

• Какова модель ценообразования для DeepLabel?

  DeepLabel предлагает проекты с фиксированной ценой.

• Что такое RLHF в контексте DeepLabel?

  RLHF означает обучение с подкреплением на основе человеческой обратной связи, используемое для улучшения моделей ИИ.

• Может ли DeepLabel обрабатывать индивидуальные наборы меток?

  Да, DeepLabel может аннотировать данные по вашему индивидуальному набору меток.