Services d'annotation de formes d'ondes médicales pour l'ECG, l'EEG, l'EMG et l'IA des signaux physiologiques

Les formes d'ondes biomédicales capturent l'activité électrique, physiologique et neurologique qui est essentielle pour surveiller la santé des patients et soutenir les flux de travail de détection précoce. L'entraînement des systèmes d'IA sur les données de forme d'onde nécessite un étiquetage précis des segments de signal, des modèles, des événements et des indicateurs de diagnostic prédéfinis. Ces ensembles de données doivent être annotés de manière cohérente sur de longues séquences temporelles et comportent souvent de subtiles variations qui influencent fortement les performances du modèle. DataVLab fournit des services d'annotation de formes d'ondes médicales aux entreprises de technologie clinique, aux laboratoires de recherche et aux équipes d'IA développant des modèles basés sur les signaux.

Les annotateurs suivent des directives détaillées pour chaque type de forme d'onde, en appliquant des règles cohérentes pour les limites des segments, la classification des événements, la détection des formes et l'annotation des signaux bruyants ou riches en artefacts. Nous prenons en charge l'ECG, l'EEG, l'EMG, l'EOG, les formes d'ondes respiratoires, les données d'étude du sommeil, la polysomnographie, les signaux dérivés d'accéléromètres et les enregistrements physiologiques multimodaux.

Les tâches incluent l'étiquetage des niveaux de battement, la segmentation des formes d'onde, le marquage des pointes, la détection d'événements, l'annotation des phases de sommeil, la classification des rythmes et l'étiquetage des signaux multicanaux. Le contrôle qualité implique un examen basé sur des échantillons, une comparaison croisée entre les évaluateurs, la détection de la dérive des annotations et l'affinement des instructions.

Les ensembles de données sensibles sont gérés selon des flux de travail conformes au RGPD avec une annotation optionnelle réservée à l'UE uniquement. Nos flux de travail structurés aident les équipes d'IA à créer des modèles précis et fiables pour l'analyse du rythme, la surveillance neurologique, la recherche sur le sommeil et les systèmes de santé multicapteurs.