전문적이고 고품질의데이터 보장
의료 AI 학습 데이터 서비스 산업에서 당사의 전문성
사회·경제적 발전 수준이 향상되고 건강에 대한 국민의 관심이 높아지면서 AI와 인터넷 의료의 전성기를 맞았습니다. 이로 인해 의료 데이터 산업이 탄생했고 의료 스마트화의 다양한 시나리오가 생겨났으며, 국민이 병원 진료 및 치료를 더욱 스마트하고 편리하게 받을 수 있도록 지원할 수 있게 되었습니다. 고품질의 데이터는 의료 로봇을 학습시키고 각종 스마트 의료 제품을 구현하는 기초입니다. 당사는 고객의 바람을 현실화하는 가장 전문적이고 책임감 있고 응답도가 높은 의료 데이터 처리팀을 제공할 수 있습니다.
여러 학과, 각 계층의 의료진 출신 인력 리소스 풀
텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 유형의 데이터 처리 경험
전문적이고 효율적인 A9 데이터 처리 플랫폼 및 PE 프론트엔드 개발팀, 내부 배포 및 클라우드 배포 옵션
수준 높은 의학과 출신 전임 관리팀
임상, 영상, 케어, 한방의, 구강, 병리학, 약학 등 여러 분야 포함
PII 데이터 기능: ISO 27001 인증을 받은 보안 시설, ISO 9001 인증을 받은 운영
응용시나리오：의료 산업 인공지능
안전한 데이터 서비스를 충분히 활용하고 세계적 수준의 AI를 구축해 의료 비용을 절감하는 동시에 환자 케어 수준을 개선합니다. 환자 정보의 보안을 보호하면서 효율적인 AI의 학습으로 생명을 구합니다.
의학 이미지 어노테이션
방사선, 초음파, 병리학, 검사, 내시경, 뇌심전도 등 보조 진단 분야의 이미지 데이터를 가공 처리해 의사의 진단율을 높이고 오진율을 줄입니다.
의학 콘텐츠 심사
의학 위키, 의학 문답, 병원 병력 등의 원천 데이터에 대해 스크리닝, 검색, 분류, 심사, 수정, 편집 등의 방법으로 데이터 처리를 수행하여 스마트 의료 제품에 필요한 기능을 구현합니다.
의학 음성 어노테이션
다양한 시나리오 관련 의학 전문 용어의 음성 콘텐츠를 의학과 출신의 전문 인력이 전사 및 전문적인 수정과 검수를 하여 용어가 정확하고 의학적 논리에 부합됩니다.
의학 텍스트 어노테이션
의학 텍스트 콘텐츠를 분석, 처리, NER 엔터티 어노테이션하여 의료 전문 분야의 콘텐츠를 깊이 있게 이해하고 자연어 이해가 보다 정확하고 전문화됩니다.
의학 비디오 어노테이션
의학 비디오 콘텐츠를 심사하여 합규성 및 전문성을 보장하고, 비디오는 프레임별로 분할해 기관 및 병변을 인식해 정확한 기계 인식 및 임상 교육 응용을 구현합니다.
의학 데이터 수집
혈압, 혈당, 심박수, 산소 공급, 수면 무호흡 모니터링 등 일반적인 지표 또는 프로젝트에 대해 고객이 요구하는 특정 그룹의 수집을 진행하여 스마트 웨어러블, 가정용 수면 제품의 스마트 모듈이 의학 전문성을 충족하도록 도와드립니다.
Appen의 장점
더 높은 품질
당사는 동료 평가 품질 보증 워크플로와 지속적인 테스트 및 심사 프로세스를 구축했으며 고객의 데이터 수집 및 어노테이션을 담당하는 베테랑 크라우드소싱 팀도 보유하고 있습니다.
더 빠른 속도, 더 큰 규모
당사는 컴퓨터 비전, 개체명 인식, 의도 분류, NLP 정보 추출, 모델 검증과 재학습 및 결과 관련 조회 등과 같은 AI 지원 기능을 제공합니다.
보안 우선의 솔루션
헬스케어 기업은 당사가 데이터 수요를 충족시키고 안전한 서비스를 제공할 수 있다고 믿습니다. 당사의 보안 시설은 이미 ISO 27001 인증을 받았고, 당사의 운영은 이미 ISO 9001 인증을 받아 고객의 데이터가 효율적으로 보호되고 품질 제어되도록 보장합니다.
도덕적 기준에 부합하는 AI
전 세계에 100만 명의 크라우드소싱 리소스를 보유한 당사는 편향 없는 AI를 개발할 수 있도록 도와드리며, 공정한 보수, 포용, 프라이버시, 기밀성을 바탕으로 한 당사의 《크라우드소싱 리소스 도덕 규범》은 크라우드소싱 인력에게 복지를 만들어 주는 핵심입니다.
세계적 수준의 AI를 실행하는 고객
단일 데이터 수집 및 어노테이션 파이프라인
리테일 기업은 전체 멀티모달 수집 및 어노테이션 툴 제품군을 활용하여 자동화된 프로세스에서 Appen 플랫폼 내의 워크플로를 결합하여 다음을 수행할 수 있습니다.
복잡한 프로젝트를 간단한 작업으로 나눈 다음 구성 가능한 라우팅 규칙을 사용하여 작업 간에 데이터를 자동으로 라우팅
분기 또는 선형 구성에서 여러 작업 또는 모델을 함께 연결
워크플로에서 머신 러닝을 활용하여 비용을 상쇄하고 프로젝트 완료 시간 단축