Servicios de anotación de diagnósticos para IA clínica, modelos de imágenes y sistemas de apoyo a la toma de decisiones

Los sistemas de IA orientados al diagnóstico requieren conjuntos de datos en los que las señales de diagnóstico, los indicadores visuales y las regiones médicamente relevantes estén etiquetadas de manera consistente. Si bien los equipos de anotación no realizan diagnósticos, pueden etiquetar características, estructuras o regiones de interés predefinidas para facilitar las tareas de clasificación, clasificación o reconocimiento de patrones. DataVlab proporciona servicios de anotación de diagnósticos que se centran en el etiquetado estructurado de los hallazgos, los patrones visuales y las categorías de diagnóstico predefinidas en conjuntos de datos de imágenes, textos clínicos y multimodales.

Los anotadores siguen las pautas detalladas creadas por su equipo clínico o de investigación para garantizar una interpretación clara de cada clase y un etiquetado uniforme en todo el conjunto de datos. Apoyamos los conjuntos de datos de imágenes, como las resonancias magnéticas, las tomografías computarizadas, las radiografías, las ecografías, las diapositivas de patología y las modalidades especializadas.

También anotamos señales de diagnóstico estructuradas en documentos clínicos, señales de forma de onda y conjuntos de datos combinados.

Las tareas incluyen el etiquetado de regiones de interés, las etiquetas de clasificación, los cuadros delimitadores, los polígonos, las máscaras de segmentación, la identificación de eventos y el etiquetado basado en atributos. Los procesos de control de calidad incluyen la revisión en varios pasos, el muestreo, el perfeccionamiento de las instrucciones y las comprobaciones de coherencia.

Los conjuntos de datos confidenciales se pueden procesar dentro de flujos de trabajo alineados con el GDPR y solo las anotaciones de la UE están disponibles cuando es necesario. Nuestros flujos de trabajo de anotación de diagnósticos permiten a los equipos de IA crear conjuntos de datos de entrenamiento que reflejen patrones clínicamente relevantes y, al mismo tiempo, mantengan una separación clara entre la anotación y la toma de decisiones médicas.