[{"text_idx": "#000001", "text": "Beth rydyn ni'n ei wneud orau\nCwrw ArbenigolAI Gofal Iechyd Casglu, Dad-nodi ac Anodi setiau data mawr gan arbenigwyr Gofal Iechyd. AI Sgwrsio Lleoli modelau lleferydd wedi'u galluogi gan AI gyda setiau data amlieithog strwythuredig cyfoethog.AI cynhyrchiol Harneisio pw\u0302er AI cynhyrchiol i drawsnewid data cymhleth yn ddeallusrwydd gweithredadwy.Gweld popeth\nCasglu data Creu a chasglu sain, delweddau, testun a fideo o bob rhan o'r byd.\nAnodi a Labelu Data Anodi data yn gywir i wneud i AI ac ML feddwl yn gyflymach ac yn ddoethach.\nDad-adnabod Data Sicrhau cydymffurfiad ag arbenigwyr parth credentialed ac ardystiedig.\nTrawsgrifio Data Trawsgrifiad cwmwl wedi'i yrru gan AI sy'n cefnogi 150+ o ieithoedd.\nCanllaw Prynwr: Anodi / Labelu Data"}, {"text_idx": "#000004", "text": "AI Sgwrsio Lleoli modelau lleferydd wedi'u galluogi gan AI gyda setiau data amlieithog strwythuredig cyfoethog."}, {"text_idx": "#000005", "text": "AI cynhyrchiol Harneisio pw\u0302er AI cynhyrchiol i drawsnewid data cymhleth yn ddeallusrwydd gweithredadwy."}, {"text_idx": "#000006", "text": "Casglu data Creu a chasglu sain, delweddau, testun a fideo o bob rhan o'r byd."}, {"text_idx": "#000007", "text": "Anodi a Labelu Data Anodi data yn gywir i wneud i AI ac ML feddwl yn gyflymach ac yn ddoethach."}, {"text_idx": "#000008", "text": "Dad-adnabod Data Sicrhau cydymffurfiad ag arbenigwyr parth credentialed ac ardystiedig."}, {"text_idx": "#000009", "text": "Trawsgrifio Data Trawsgrifiad cwmwl wedi'i yrru gan AI sy'n cefnogi 150+ o ieithoedd."}, {"text_idx": "#000013", "text": "Setiau Data MeddygolData gofal iechyd safonol aur, o ansawdd uchel, wedi'i ddad-nodi."}, {"text_idx": "#000018", "text": "DiwydiantBancio a Chyllid Gwella modelau ML i greu profiad defnyddiwr diogel.Diwydiant Ceir Data hyfforddi a dilysu hynod gywir ar gyfer Cerbydau Ymreolaethol. manwerthu Hyfforddwch eich model AI gyda'r Data Hyfforddi mwyaf cyd-destunol a pherthnasol.Gweld popeth\nDefnyddiwch AchosionAnodi Data MeddygolHyfforddi algorithmau dysgu peiriannau i ddatblygu modelau AI mewn gofal iechyd.Cydnabyddiaeth wyneb Auto-canfod un neu fwy o wynebau dynol yn seiliedig ar dirnodau wyneb. Asesiad Niwed Cerbydau Nodi a chydnabod maint y difrod i ragfynegi ac amcangyfrif cost.Gweld popeth\nDefnyddiwch AchosionProsesu Iaith Naturiol Deall y Bwriad neu'r emosiwn y tu o\u0302l i'r sgwrs ddynol.Gweledigaeth Cyfrifiadurol Hyfforddi modelau ML gyda'r data AI gorau yn y dosbarth i wneud synnwyr o'r byd gweledol. Cydnabod Cymeriad Optegol (OCR) Optimeiddio digideiddio data gyda data hyfforddi OCR o ansawdd uchel.Gweld popeth"}, {"text_idx": "#000022", "text": "Anodi Data MeddygolHyfforddi algorithmau dysgu peiriannau i ddatblygu modelau AI mewn gofal iechyd."}, {"text_idx": "#000023", "text": "Cydnabyddiaeth wyneb Auto-canfod un neu fwy o wynebau dynol yn seiliedig ar dirnodau wyneb."}, {"text_idx": "#000026", "text": "Gweledigaeth Cyfrifiadurol Hyfforddi modelau ML gyda'r data AI gorau yn y dosbarth i wneud synnwyr o'r byd gweledol."}, {"text_idx": "#000028", "text": "Astudiaeth achos Astudiaethau achos wedi'u crefftio a'u curadu ar gyfer timau AI o'r radd flaenaf.Canllaw Prynwr Popeth sydd angen i chi ei wybod cyn gwneud penderfyniad.Infographics Trosolwg hawdd ei ddeall o bynciau AI trwy ddelweddu data.\nSetiau Data Sampl Setiau data sampl o ansawdd uchel i hyfforddi'ch model AI.Yn Y Cyfryngau Detholiad o erthyglau AI a straeon newyddion ar Shaip o bob rhan o'r byd.Blogiau Gwybod y mewnwelediadau diweddaraf sy'n gyrru AI & ML Technologies.\nData hyfforddi i adeiladu AI Sgwrs amlieithog\nAnodiad Cydnabod Endid a Enwir ar gyfer NLP Clinigol"}, {"text_idx": "#000030", "text": "Canllaw Prynwr Popeth sydd angen i chi ei wybod cyn gwneud penderfyniad."}, {"text_idx": "#000031", "text": "Infographics Trosolwg hawdd ei ddeall o bynciau AI trwy ddelweddu data."}, {"text_idx": "#000037", "text": "Amdanom ni Arweinydd byd-eang mewn data hyfforddi deallusrwydd artiffisial.Arweinyddiaeth Y ti\u0302m sy'n arwain Shaip i'r cyfeiriad cywir.Digwyddiadau a Gweminar Digwyddiadau byd-eang sy'n pweru technolegau deallusrwydd artiffisial.Diogelwch a Chydymffurfiaeth Cadw at y lefel uchaf o ddiogelwch a chydymffurfiaeth.\nLles y Dyrfa Gwneud argraff a rhoi yn o\u0302l i'r gymdeithas.Ystafell y Wasg Sylw Shaip yn y wasg mewn cyhoeddiadau blaenllaw.Partneriaid Partneriaid sy'n ein helpu i bweru technolegau deallusrwydd artiffisial.Swyddi Y lle gorau ar gyfer talent sy'n perfformio'n dda. Ymunwch a\u0302 ni!\nBusnes Cychwyn y Flwyddyn 2023 \u2013 Diwydiannau Gwasanaethau Busnes\nBusnes Cychwyn y Flwyddyn 2022 \u2013 Diwydiannau Gwasanaethau Busnes"}, {"text_idx": "#000040", "text": "Digwyddiadau a Gweminar Digwyddiadau byd-eang sy'n pweru technolegau deallusrwydd artiffisial."}, {"text_idx": "#000044", "text": "Partneriaid Partneriaid sy'n ein helpu i bweru technolegau deallusrwydd artiffisial."}, {"text_idx": "#000049", "text": "Mae'r farchnad fyd-eang ar gyfer deallusrwydd artiffisial yn y sector gofal iechyd amcangyfrifir i godi o $1.426 biliwn yn 2017 i $28.04 yn 2025. Mae'r cynnydd yn y galw am deallusrwydd artiffisialMae technolegau sy'n seiliedig ar hyn yn dod yn amlwg gan fod y diwydiant gofal iechyd bob amser yn chwilio am ffyrdd o wella gofal, lleihau costau, a sicrhau bod penderfyniadau'n cael eu gwneud yn gywir."}, {"text_idx": "#000050", "text": "Gan ddibynnu ar gymhlethdod y prosiect, ni all y ti\u0302m mewnol ymdopi bob amser labelu data gofal iechyd anghenion. O ganlyniad, mae'r busnes yn cael ei orfodi i geisio setiau data o ansawdd gan ddarparwyr trydydd parti dibynadwy."}, {"text_idx": "#000051", "text": "Ond mae yna rai cymhlethdodau a heriau pan fyddwch chi'n ceisio cymorth allanol Labelu data gofal iechyd. Gadewch i ni edrych ar yr heriau, a'r pwyntiau i'w nodi cyn gosod gwaith ar gontract allanol set ddata gofal iechyd gwasanaethau labelu."}, {"text_idx": "#000053", "text": "Roedd pwysigrwydd cael ansawdd uchel set ddata feddygol ac mae delweddau anodedig yn hollbwysig i ganlyniad y modelau ML. Gall anodi delwedd amhriodol ddod a\u0302 rhagfynegiadau anghywir, gan fethu'r gweledigaeth gyfrifiadurol prosiect. Gallai hefyd olygu colli arian, amser, a llawer o ymdrech."}, {"text_idx": "#000054", "text": "Gallai hefyd olygu diagnosis hynod anghywir, oedi a gofal meddygol amhriodol, a mwy. Dyna pam sawl un AI meddygol mae cwmni\u0308au'n chwilio am bartneriaid labelu data ac anodi gyda blynyddoedd o brofiad."}, {"text_idx": "#000055", "text": "Her rheoli llif gwaithUn o heriau sylweddol labelu data meddygol yn cael digon o weithwyr hyfforddedig i drin data strwythuredig ac anstrwythuredig helaeth. Mae cwmni\u0308au'n cael trafferth cydbwyso cynyddu eu gweithlu, hyfforddiant, a chynnal ansawdd.Her Cynnal ansawdd Set DdataMae cynnal ansawdd set ddata gyson yn her \u2013 goddrychol a gwrthrychol.Nid oes un sylfaen wirionedd mewn ansawdd goddrychol gan ei fod yn oddrychol i'r person sy'n anodi'r data meddygol. Gall arbenigedd y maes, diwylliant, iaith, a ffactorau eraill ddylanwadu ar ansawdd y gwaith.Mewn ansawdd gwrthrychol, mae un uned o'r ateb cywir. Fodd bynnag, oherwydd diffyg arbenigedd meddygol neu wybodaeth feddygol, efallai na fydd y gweithwyr yn ymgymryd anodiad delwedd yn gywir.Gellir datrys y ddwy her gyda hyfforddiant a phrofiad helaeth ym maes gofal iechyd.Her Rheoli CostauHeb set dda o fetrigau safonol, nid yw'n bosibl olrhain canlyniadau'r prosiect yn seiliedig ar yr amser a dreulir ar waith labelu data.Os caiff y gwaith labelu data ei roi ar gontract allanol, y dewis fel arfer yw talu fesul awr neu fesul tasg a gyflawnir.Mae talu fesul awr yn gweithio'n dda yn y tymor hir, ond mae'n well gan rai cwmni\u0308au dalu fesul tasg o hyd. Fodd bynnag, os yw gweithwyr yn cael eu talu fesul tasg, gallai ansawdd y gwaith fod yn ergyd.Herio Cyfyngiadau PreifatrwyddMae cydymffurfio a\u0302 phreifatrwydd a chyfrinachedd data yn her sylweddol wrth gasglu symiau mawr o ddata. Mae'n arbennig o wir am gasglu enfawr setiau data gofal iechyd gan y gallent gynnwys manylion y gellir eu hadnabod yn bersonol, wynebau, o cofnodion meddygol electronig.Teimlir yn gryf bob amser bod angen storio a rheoli data mewn man diogel iawn gyda rheolaethau mynediad.Os caiff y gwaith ei roi ar gontract allanol, mae'r cwmni trydydd parti yn gyfrifol am gaffael ardystiadau cydymffurfio ac ychwanegu haen ychwanegol o amddiffyniad."}, {"text_idx": "#000056", "text": "Un o heriau sylweddol labelu data meddygol yn cael digon o weithwyr hyfforddedig i drin data strwythuredig ac anstrwythuredig helaeth. Mae cwmni\u0308au'n cael trafferth cydbwyso cynyddu eu gweithlu, hyfforddiant, a chynnal ansawdd."}, {"text_idx": "#000057", "text": "Her Cynnal ansawdd Set Ddata"}, {"text_idx": "#000059", "text": "Nid oes un sylfaen wirionedd mewn ansawdd goddrychol gan ei fod yn oddrychol i'r person sy'n anodi'r data meddygol. Gall arbenigedd y maes, diwylliant, iaith, a ffactorau eraill ddylanwadu ar ansawdd y gwaith."}, {"text_idx": "#000060", "text": "Mewn ansawdd gwrthrychol, mae un uned o'r ateb cywir. Fodd bynnag, oherwydd diffyg arbenigedd meddygol neu wybodaeth feddygol, efallai na fydd y gweithwyr yn ymgymryd anodiad delwedd yn gywir."}, {"text_idx": "#000061", "text": "Gellir datrys y ddwy her gyda hyfforddiant a phrofiad helaeth ym maes gofal iechyd."}, {"text_idx": "#000062", "text": "Heb set dda o fetrigau safonol, nid yw'n bosibl olrhain canlyniadau'r prosiect yn seiliedig ar yr amser a dreulir ar waith labelu data."}, {"text_idx": "#000065", "text": "Mae cydymffurfio a\u0302 phreifatrwydd a chyfrinachedd data yn her sylweddol wrth gasglu symiau mawr o ddata. Mae'n arbennig o wir am gasglu enfawr setiau data gofal iechyd gan y gallent gynnwys manylion y gellir eu hadnabod yn bersonol, wynebau, o cofnodion meddygol electronig."}, {"text_idx": "#000070", "text": "Pwy sy'n mynd i labelu'r data?Mae'r cwestiwn cyntaf y dylech ei ofyn yn ymwneud a\u0302'r ti\u0302m labelu data. Unrhyw data hyfforddi ti\u0302m labelu yn perfformio'n dda, gan wneud tasgau rheolaidd. Ond gyda hyfforddiant ar dermau a chysyniadau parth-benodol gan arbenigwyr meddygol, byddent yn gallu datblygu setiau data sy'n cyfateb i'r cymhwysedd sy'n ofynnol gan y prosiect.At hynny, gyda gweithlu mwy, pan fydd y dasg labelu data yn cael ei rhoi ar gontract allanol, daw'n haws rhannu'r gwaith yn gyfartal rhwng adrannau sylweddol o anodyddion profiadol a hyfforddedig. Gellir hefyd cynnal olrhain, cydweithio, ac unffurfiaeth o ran ansawdd.Gofynnwch am adolygiad sampl o'r tasgau gorffenedig. Chwiliwch am gywirdeb yn y setiau data.Deall eu meini prawf hyfforddi a recriwtio. Dysgwch fwy am eu dulliau hyfforddi, meincnodau ansawdd, safoni, a rhestrau gwirio dilysu.A yw'n scalable?Dylai fod gan y darparwr gwasanaeth labelu data di\u0302m parth gofal iechyd sydd wedi'i hyfforddi'n dda a all ddechrau'n gyflym a graddio'n gyflym. Dylech weithio gydag arbenigwyr gofal iechyd yn unig a all gynyddu gwaith tra'n cynnal ansawdd.Timau Allanol VS Mewnol \u2013 Pa un sy'n Well?Mae dewis rhwng timau mewnol ac allanol bob amser yn weithred o gydbwysedd bregus. Ond dechreuwch bwyso'r ddau hyn yn seiliedig ar yr amser a gymerir ar gyfer cyflwyno, cost graddio gwasanaethau labelu data, a phrofiad gofal iechyd penodol.Mae'n bosibl na fydd gan di\u0302m mewnol yr arbenigedd gofal iechyd gofynnol a bydd angen hyfforddiant helaeth arnynt i gyd-fynd a\u0302'r arbenigwyr. Ond gallai fod gan weithlu allanol set ddata feddygol arbenigedd labelu, gan eu gwneud yn ymgeiswyr delfrydol i ddechrau a graddio'n gyflym.Pan gyfunir y profiad yn y gwyddorau meddygol ac iechyd ag offer uwch, gallwch weld gostyngiad sylweddol yng nghost ac amser prosesu data.A ydynt yn bodloni'r Gofynion Rheoliadol?Dylid hyfforddi'r ti\u0302m prosesu data cywir i gyflawni eu tasgau'n ddiogel. Dylai'r ti\u0302m gael ei baratoi gan arbenigwyr meddygol neu wyddonwyr data i sicrhau cofnodion iechyd electronig o gleifion yn aros yn ddienw.Bydd y darparwyr gwasanaethau trydydd parti yn ymdrin a\u0302 rheoliadau preifatrwydd cleifion, gan gynnwys ardystiadau cydymffurfio HIPAA a GDPR. Dewiswch ddelwedd gwasanaethau anodi gyda thystysgrif ISO-9002 sy'n profi eu bod yn cymryd mesurau llym i gynnal preifatrwydd a threfniadaeth data cleientiaid.Sut mae'r darparwr yn cynnal Cyfathrebu a\u0302'r gweithlu a reolir?Dewiswch bartner labelu data sy'n ymdrechu i gynnal cyfathrebu clir a rheolaidd er mwyn osgoi anghysondebau mewn cyfarwyddiadau, gofynion a gofynion prosiect. Gall diffyg cyfathrebu, cyfnewid amser real o wybodaeth sy'n hanfodol i'r prosiect, a system dolen adborth annigonol effeithio'n andwyol ar ansawdd y gwaith a therfynau amser cyflawni.Mae'n hanfodol dewis trydydd parti sy'n defnyddio'r offer cydweithredu diweddaraf ac sydd a\u0302 systemau profedig i ganfod materion cynhyrchiant cyn iddo ddechrau effeithio ar y prosiect.Ydych chi'n chwilio am ansawdd uchel setiau data gofal iechyd i hyfforddi eich modelau ML meddygol?"}, {"text_idx": "#000071", "text": "Pwy sy'n mynd i labelu'r data?"}, {"text_idx": "#000072", "text": "Mae'r cwestiwn cyntaf y dylech ei ofyn yn ymwneud a\u0302'r ti\u0302m labelu data. Unrhyw data hyfforddi ti\u0302m labelu yn perfformio'n dda, gan wneud tasgau rheolaidd. Ond gyda hyfforddiant ar dermau a chysyniadau parth-benodol gan arbenigwyr meddygol, byddent yn gallu datblygu setiau data sy'n cyfateb i'r cymhwysedd sy'n ofynnol gan y prosiect."}, {"text_idx": "#000073", "text": "At hynny, gyda gweithlu mwy, pan fydd y dasg labelu data yn cael ei rhoi ar gontract allanol, daw'n haws rhannu'r gwaith yn gyfartal rhwng adrannau sylweddol o anodyddion profiadol a hyfforddedig. Gellir hefyd cynnal olrhain, cydweithio, ac unffurfiaeth o ran ansawdd."}, {"text_idx": "#000075", "text": "Dylai fod gan y darparwr gwasanaeth labelu data di\u0302m parth gofal iechyd sydd wedi'i hyfforddi'n dda a all ddechrau'n gyflym a graddio'n gyflym. Dylech weithio gydag arbenigwyr gofal iechyd yn unig a all gynyddu gwaith tra'n cynnal ansawdd."}, {"text_idx": "#000077", "text": "Mae dewis rhwng timau mewnol ac allanol bob amser yn weithred o gydbwysedd bregus. Ond dechreuwch bwyso'r ddau hyn yn seiliedig ar yr amser a gymerir ar gyfer cyflwyno, cost graddio gwasanaethau labelu data, a phrofiad gofal iechyd penodol."}, {"text_idx": "#000078", "text": "Mae'n bosibl na fydd gan di\u0302m mewnol yr arbenigedd gofal iechyd gofynnol a bydd angen hyfforddiant helaeth arnynt i gyd-fynd a\u0302'r arbenigwyr. Ond gallai fod gan weithlu allanol set ddata feddygol arbenigedd labelu, gan eu gwneud yn ymgeiswyr delfrydol i ddechrau a graddio'n gyflym."}, {"text_idx": "#000079", "text": "Pan gyfunir y profiad yn y gwyddorau meddygol ac iechyd ag offer uwch, gallwch weld gostyngiad sylweddol yng nghost ac amser prosesu data."}, {"text_idx": "#000081", "text": "Dylid hyfforddi'r ti\u0302m prosesu data cywir i gyflawni eu tasgau'n ddiogel. Dylai'r ti\u0302m gael ei baratoi gan arbenigwyr meddygol neu wyddonwyr data i sicrhau cofnodion iechyd electronig o gleifion yn aros yn ddienw."}, {"text_idx": "#000082", "text": "Bydd y darparwyr gwasanaethau trydydd parti yn ymdrin a\u0302 rheoliadau preifatrwydd cleifion, gan gynnwys ardystiadau cydymffurfio HIPAA a GDPR. Dewiswch ddelwedd gwasanaethau anodi gyda thystysgrif ISO-9002 sy'n profi eu bod yn cymryd mesurau llym i gynnal preifatrwydd a threfniadaeth data cleientiaid."}, {"text_idx": "#000086", "text": "Ydych chi'n chwilio am ansawdd uchel setiau data gofal iechyd i hyfforddi eich modelau ML meddygol?"}, {"text_idx": "#000088", "text": "Rhowch gynnig ar Shaip - arweinydd y diwydiant o ran darparu'r radd flaenaf data meddygol arbenigol labelu gwasanaethau i brosiectau hanfodol. Mae gennym di\u0302m unigryw o arbenigwyr gofal iechyd sydd wedi'u hyfforddi gan y goreuon arbenigwyr meddygol ar atebion labelu gorau yn y dosbarth."}, {"text_idx": "#000090", "text": "I brofi arbenigedd ac effeithlonrwydd, cysylltwch a\u0302 ni heddiw."}]