Dienstleistungen zur Kennzeichnung medizinischer Daten für Bildgebung, Text, Signale und multimodale KI im Gesundheitswesen

Medizinische KI-Systeme stützen sich häufig auf multimodale Datensätze, die Bildgebung, Text, Wellenformsignale, Metadaten und klinischen Kontext kombinieren. Jede Modalität enthält wichtige Informationen, und eine genaue Kennzeichnung ist erforderlich, um zuverlässige Modelle für die Forschung, Workflow-Automatisierung oder diagnostische Unterstützung zu trainieren. Die Kennzeichnung medizinischer Daten muss strukturierten Regeln folgen, um die Konsistenz zu wahren und sicherzustellen, dass die Anmerkungen dem beabsichtigten klinischen Anwendungsfall entsprechen. DataVlab bietet Dienstleistungen zur Kennzeichnung medizinischer Daten für Forschungsgruppen, Medizintechnikunternehmen, radiologische KI-Startups, Teams für die Automatisierung elektronischer Patientenakten und biomedizinische Signalverarbeitungsprojekte an.

Kommentatoren werden darin geschult, in komplexen medizinischen Bereichen zu arbeiten und dabei detaillierte Richtlinien zu verwenden, die Klassenlogik, Regionsgrenzen, Ereigniskriterien und Regeln für die Intermodalität definieren. Wir unterstützen die Kennzeichnung von MRT-, CT-, Röntgen-, Ultraschall-, Pathologieobjekten, klinischen Texten, medizinischen Berichten, EKG- und EEG-Signalen, tragbaren Sensorausgängen und kombinierten Datensätzen.

Zu den Aufgaben gehören Segmentierung, Begrenzungsrahmen, Interessenbereiche, benannte Entitäten, Beziehungen, Wellenformereignisse, Messkennzeichnung, Klassifizierungs-Tags und strukturierte Feldextraktion. Die Qualitätskontrolle umfasst eine mehrstufige Überprüfung, Stichprobenverifizierung, modalitätsübergreifende Prüfungen und die Verfeinerung der Klassendefinitionen im Zuge der Weiterentwicklung des Datensatzes.

Sensible oder regulierte Datensätze können innerhalb von DSGVO-gerechten Workflows mit optionalen Anmerkungen, die nur für die EU gelten, verarbeitet werden. Unser Ziel ist es, eine genaue, konsistente und skalierbare Kennzeichnung medizinischer Daten bereitzustellen, die das Modelltraining in einer Vielzahl von Anwendungen im Gesundheitswesen unterstützt.