医疗数据标注
医疗数据标注现状分析
数据孤岛
HIS、PACS等重要数据难以互通共享。
价值难落地
数据价值实现面临重重困境。
合规风险
数据因其高度敏感性，在共享与交易过程中极易触碰合规红线。
三维数据复杂性
医学影像标注需要处理多平面重建（MPR）数据，传统工具在三维切片标注时出现断层叠加错误。
医疗数据合作生态圈
我们如何为您解决这些难题
01
数据采集与脱敏处理
医疗数据来源包括电子病历、医学影像（CT/MRI/X光）、临床研究数据等，需覆盖不同年龄段、疾病阶段及医疗机构类型。采集后需进行去标识化处理，移除患者姓名、身份证号等直接标识符，并对罕见病等敏感信息虚拟化处理。
02
数据预处理与标准化
原始数据需进行清洗（去除重复内容、纠正病历错别字、剔除模糊影像）和格式转换（统一影像分辨率、规范医学术语表述）。例如将不同厂商的DICOM影像调整为统一像素深度，文本数据采用ICD-11国际疾病分类标准编码。
03
标注规则制定
由医学专家制定标注指南，明确实体识别标准（如疾病名称标注需包含全称、别名及ICD编码）。标注团队需具备医学背景，通过案例演练掌握BIO标注法（实体起始/内部/外部标记）及专业工具使用。
04
多模态标注执行
文本标注：采用NER技术标注病历中的症状、药物实体，并建立症状-疾病关联关系。
影像标注：使用多边形工具勾画肿瘤边界，标注病变类型及分级（如肺结节大小/密度）。
骨骼点标注：定位关节关键点，用于康复训练方案制定。
05
质量管控与审核
采用三级质检机制：标注员自检（准确率≥95%）、质检组抽样检查（召回率≥90%）、医学专家终审。争议案例需由多学科会诊确定标注结果。
06
数据交付与模型训练
输出结构化数据规范（如CSV/JSON文件）及配套文档，包含数据来源说明、标注规则版本等。交付后需进行模型验证，如影像识别模型需通过ROC曲线评估诊断效能。