10 лучших компаний по маркировке медицинских данных в 2026 году
“
Саммари: В этой статье вы узнаете о ведущих компаниях по аннотации медицинских данных, которые создают качественные наборы данных для обучения искусственного интеллекта в здравоохранении.
Аннотация медицинских данных — это процесс добавления меток к важной медицинской информации, включая карты пациентов, выполненные операции, оперативные процедуры и данные диагностического оборудования, чтобы сделать их машиночитаемыми и понятными для систем искусственного интеллекта.
Когда компании используют размеченные обучающие данные для тренировки соответствующих медицинских моделей ИИ, особое внимание уделяется качеству данных. Обеспечение точности, согласованности и контекстуальной насыщенности размеченных наборов данных напрямую влияет на производительность решений для здравоохранения на основе искусственного интеллекта.
Прежде чем любые медицинские данные используются для обучения ИИ, вся личная информация, позволяющая установить личность, должна быть удалена или скрыта. Обезличенные медицинские данные обеспечивают конфиденциальность пациентов и соответствуют законам о защите данных. Это способствует сотрудничеству между мировыми исследовательскими институтами, стартапами и компаниями, занимающимися аннотацией медицинских данных. Такие открытые инновации ускоряют прогресс в таких областях, как онкология, радиология, геномика и персонализированная медицина.
В этом материале мы рассмотрим топ-10 компаний по аннотации медицинских данных, которые вносят вклад в разработку медицинских моделей генеративного ИИ нового поколения для инноваций в здравоохранении.
Когда компании используют размеченные обучающие данные для тренировки соответствующих медицинских моделей ИИ, особое внимание уделяется качеству данных. Обеспечение точности, согласованности и контекстуальной насыщенности размеченных наборов данных напрямую влияет на производительность решений для здравоохранения на основе искусственного интеллекта.
Прежде чем любые медицинские данные используются для обучения ИИ, вся личная информация, позволяющая установить личность, должна быть удалена или скрыта. Обезличенные медицинские данные обеспечивают конфиденциальность пациентов и соответствуют законам о защите данных. Это способствует сотрудничеству между мировыми исследовательскими институтами, стартапами и компаниями, занимающимися аннотацией медицинских данных. Такие открытые инновации ускоряют прогресс в таких областях, как онкология, радиология, геномика и персонализированная медицина.
В этом материале мы рассмотрим топ-10 компаний по аннотации медицинских данных, которые вносят вклад в разработку медицинских моделей генеративного ИИ нового поколения для инноваций в здравоохранении.
Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?
Ознакомьтесь с презентацией кейсов AllSee, где собраны реальные решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!
10 ведущих компаний по аннотированию медицинских данных, способствующих развитию искусственного интеллекта в здравоохранении
Несколько компаний по всему миру специализируются на предоставлении высококачественных, соответствующих нормативным требованиям услуг по аннотации медицинских данных. Ниже представлены десять компаний, которые лидируют в этой области.
1. Anolytics — предлагает масштабируемые и экономически эффективные услуги по аннотации в области медицинской визуализации, электронных медицинских карт и геномики. Anolytics становится сильным игроком в предоставлении наборов данных промышленного стандарта для медицинских приложений искусственного интеллекта. Мы сотрудничаем с медицинскими специалистами различного опыта. Мы предлагаем как ретроспективные данные (из компьютерной томографии, МРТ, рентгеновских снимков и других методов визуализации), так и можем собирать данные в соответствии с вашими конкретными техническими требованиями.
2. Cogito Tech — известна своим десятилетним опытом в аннотации медицинских данных, Cogito предоставляет решения по аннотации медицинских изображений, текста и видео, соответствующие требованиям HIPAA. Команды сертифицированных специалистов обеспечивают точность для разработки диагностического искусственного интеллекта и ИИ в радиологии. Помимо рентгенологов, у них есть доступ к различным специалистам в конкретных областях, таким как офтальмологи, дерматологи и кардиологи, среди прочих.
3. Scale AI — специализируется на платформах аннотации данных на основе автоматизации, поддерживающих медицинские исследования, разработку лекарств и наборы данных диагностической визуализации.
4. Labelbox — предоставляет гибкую платформу для аннотации и управления данными, которая легко интегрируется с рабочими процессами MLOps для создания и мониторинга медицинских конвейеров искусственного интеллекта.
5. Alegion — фокусируется на решениях по данным для медицинского ИИ с надежными процессами проверки с участием человека и безопасными средами для аннотации.
6. Shaip — предоставляет многоязычные и мультимодальные данные для медицинского ИИ, включая обезличенные речевые и клинические текстовые наборы данных, поддерживающие разговорных медицинских помощников.
7. CloudFactory — предлагает решения по управлению рабочей силой для крупномасштабной разметки медицинских данных, при этом поддерживая строгие рамки управления данными и соответствия требованиям.
8. Mindy Support — предоставляет масштабируемую аннотацию медицинских данных с обученными специалистами в конкретных областях и операциями, ориентированными на соответствие требованиям, в Европе и США.
9. Appen — поддерживает медицинские исследования через высококачественные размеченные наборы данных для обработки естественного языка, медицинской транскрипции и анализа тональности в клинических приложениях.
10. Innodata — сочетает автоматизацию ИИ с человеческой экспертизой для предоставления размеченных медицинских наборов данных для прогнозной аналитики, радиологии и оптимизации клинических испытаний.
Приведенный выше список из топ-10 компаний по аннотации медицинских данных вносит вклад в разработку безопасных, этичных и эффективных медицинских моделей ИИ, поддерживая следующее поколение медицинских технологий на основе генеративного искусственного интеллекта.
1. Anolytics — предлагает масштабируемые и экономически эффективные услуги по аннотации в области медицинской визуализации, электронных медицинских карт и геномики. Anolytics становится сильным игроком в предоставлении наборов данных промышленного стандарта для медицинских приложений искусственного интеллекта. Мы сотрудничаем с медицинскими специалистами различного опыта. Мы предлагаем как ретроспективные данные (из компьютерной томографии, МРТ, рентгеновских снимков и других методов визуализации), так и можем собирать данные в соответствии с вашими конкретными техническими требованиями.
2. Cogito Tech — известна своим десятилетним опытом в аннотации медицинских данных, Cogito предоставляет решения по аннотации медицинских изображений, текста и видео, соответствующие требованиям HIPAA. Команды сертифицированных специалистов обеспечивают точность для разработки диагностического искусственного интеллекта и ИИ в радиологии. Помимо рентгенологов, у них есть доступ к различным специалистам в конкретных областях, таким как офтальмологи, дерматологи и кардиологи, среди прочих.
3. Scale AI — специализируется на платформах аннотации данных на основе автоматизации, поддерживающих медицинские исследования, разработку лекарств и наборы данных диагностической визуализации.
4. Labelbox — предоставляет гибкую платформу для аннотации и управления данными, которая легко интегрируется с рабочими процессами MLOps для создания и мониторинга медицинских конвейеров искусственного интеллекта.
5. Alegion — фокусируется на решениях по данным для медицинского ИИ с надежными процессами проверки с участием человека и безопасными средами для аннотации.
6. Shaip — предоставляет многоязычные и мультимодальные данные для медицинского ИИ, включая обезличенные речевые и клинические текстовые наборы данных, поддерживающие разговорных медицинских помощников.
7. CloudFactory — предлагает решения по управлению рабочей силой для крупномасштабной разметки медицинских данных, при этом поддерживая строгие рамки управления данными и соответствия требованиям.
8. Mindy Support — предоставляет масштабируемую аннотацию медицинских данных с обученными специалистами в конкретных областях и операциями, ориентированными на соответствие требованиям, в Европе и США.
9. Appen — поддерживает медицинские исследования через высококачественные размеченные наборы данных для обработки естественного языка, медицинской транскрипции и анализа тональности в клинических приложениях.
10. Innodata — сочетает автоматизацию ИИ с человеческой экспертизой для предоставления размеченных медицинских наборов данных для прогнозной аналитики, радиологии и оптимизации клинических испытаний.
Приведенный выше список из топ-10 компаний по аннотации медицинских данных вносит вклад в разработку безопасных, этичных и эффективных медицинских моделей ИИ, поддерживая следующее поколение медицинских технологий на основе генеративного искусственного интеллекта.
Как GenAI меняет медицинскую сферу
Медицинские модели генеративного ИИ представляют собой новый рубеж в инновациях здравоохранения. Учитывая их преобладание в новых медицинских случаях использования после запуска ChatGPT, эти модели теперь применяются для обобщения клинических записей, помощи в принятии диагностических решений, создания медицинской документации и даже поддержки взаимодействия с пациентами через интеллектуальных виртуальных помощников — и все это основано на огромных объемах точно размеченных и обезличенных медицинских данных.
Заметные преимущества медицинских моделей генеративного ИИ включают:
Однако эти возможности полностью зависят от размеченных данных, которые точно представляют клиническое разнообразие и вариативность пациентов. Если данные необъективны, неполны или не соответствуют требованиям, даже самая продвинутая медицинская модель генеративного ИИ может привести к неправильному диагнозу или этическим нарушениям.
Вот почему сотрудничество между разработчиками медицинского ИИ и компаниями по аннотации медицинских данных сейчас важнее, чем когда-либо. Вместе мы обеспечиваем, чтобы модели генеративного ИИ не только работали эффективно, но и делали это ответственно.
Заметные преимущества медицинских моделей генеративного ИИ включают:
- Клиническое обобщение: преобразование длинных медицинских руководств или сжатие истории болезни пациента, методов лечения, лабораторных отчетов и записей в более короткие резюме для немедленной пользы «в клинике».
- Радиологические отчеты: большие языковые модели могут создавать структурированные, экспертные радиологические отчеты, помогая врачам выявлять закономерности и создавать диагностические описания.
- Разработка лекарств: анализ массивных наборов данных для прогнозирования молекулярных взаимодействий и извлечение важных точек данных, таких как диагнозы, лекарства и результаты анализов из медицинских карт пациентов.
- Виртуальные помощники в здравоохранении: поддержка пациентов через медицинские чат-боты на основе ИИ, то есть медицинский чат-бот, предоставляющий персонализированные ответы на вопросы пользователей в режиме реального времени.
Однако эти возможности полностью зависят от размеченных данных, которые точно представляют клиническое разнообразие и вариативность пациентов. Если данные необъективны, неполны или не соответствуют требованиям, даже самая продвинутая медицинская модель генеративного ИИ может привести к неправильному диагнозу или этическим нарушениям.
Вот почему сотрудничество между разработчиками медицинского ИИ и компаниями по аннотации медицинских данных сейчас важнее, чем когда-либо. Вместе мы обеспечиваем, чтобы модели генеративного ИИ не только работали эффективно, но и делали это ответственно.
Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?
Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях с ИИ каждый день!
Будущее этического медицинского искусственного интеллекта
Будущее искусственного интеллекта в здравоохранении движется в сторону объяснимого ИИ в медицине, где модели ИИ четко показывают, как они настраивают лечение на основе генетики человека и его медицинской истории. Этот переход требует еще более высоких стандартов качества данных, точности аннотации и возможности проверки. Непрерывный мониторинг, циклы обратной связи и проверки на предвзятость становятся стандартной практикой в рабочих процессах аннотации. В то же время ИИ может достичь такого уровня точности лечения только при обучении на данных, размеченных человеком.
Будущая аннотация медицинских данных будет более гармонично сочетать автоматизацию и человеческую экспертизу, используя активное обучение и системы обратной связи с подкреплением. Компании по аннотации также будут играть все более важную роль в управлении ИИ, обеспечивая соответствие новых систем генеративного ИИ как существующим, так и развивающимся нормативным ожиданиям, поскольку эти модели также имеют потенциал нарушения законов об авторских правах в зависимости от данных, на которых они обучаются.
В AllSee наша команда признает сложности аннотации медицинских данных. Мы поддерживаем качество данных, соответствие нормативным требованиям (включая GDPR, CCPA и FDA) и методы с участием человека в цикле при предоставлении широкого спектра медицинских услуг по работе с данными.
Будущая аннотация медицинских данных будет более гармонично сочетать автоматизацию и человеческую экспертизу, используя активное обучение и системы обратной связи с подкреплением. Компании по аннотации также будут играть все более важную роль в управлении ИИ, обеспечивая соответствие новых систем генеративного ИИ как существующим, так и развивающимся нормативным ожиданиям, поскольку эти модели также имеют потенциал нарушения законов об авторских правах в зависимости от данных, на которых они обучаются.
В AllSee наша команда признает сложности аннотации медицинских данных. Мы поддерживаем качество данных, соответствие нормативным требованиям (включая GDPR, CCPA и FDA) и методы с участием человека в цикле при предоставлении широкого спектра медицинских услуг по работе с данными.
Заключение
Компании по аннотации медицинских данных играют значительную роль в предоставлении услуг медицинским организациям, поскольку важна не только конфиденциальность пациентов, но и на кону стоят миллионы жизней. Здесь нет места ошибкам. Таким образом, выбор надежного партнера имеет решающее значение для защиты конфиденциальности пациентов и одновременного продвижения границ инноваций в здравоохранении.
Присоединяйтесь к AllSee в формировании будущего, где инновации в здравоохранении и человеческий контроль гармонично сосуществуют, основываясь на данных, руководствуясь этикой и движимые результатом. Наш рабочий процесс разметки с помощью ИИ и участием человека в цикле идеально подходит для задач ограничивающих рамок и сегментации в применении медицинских исследований ИИ. Он поддерживает все форматы (DICOM, NRRD) для аннотации данных медицинских изображений. Мы признаны лучшими для крупномасштабных медицинских проектов с данными, которые требуют скорости, автоматизации и разметки с помощью ИИ.
Присоединяйтесь к AllSee в формировании будущего, где инновации в здравоохранении и человеческий контроль гармонично сосуществуют, основываясь на данных, руководствуясь этикой и движимые результатом. Наш рабочий процесс разметки с помощью ИИ и участием человека в цикле идеально подходит для задач ограничивающих рамок и сегментации в применении медицинских исследований ИИ. Он поддерживает все форматы (DICOM, NRRD) для аннотации данных медицинских изображений. Мы признаны лучшими для крупномасштабных медицинских проектов с данными, которые требуют скорости, автоматизации и разметки с помощью ИИ.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи