Häufige Probleme beim medizinischen Data Labelling
Prototypen für neue Ideen zu entwickeln braucht viel Zeit
Skalieren von Produkten ist schwierig
Teure behördliche Zulassungen
Unzuverlässige Qualität
Langsame und schwierige Kommunikation
Unfähigkeit mit Komplexität umzugehen
Netzwerk medizinischer Experten
qualitativ hochstehende Daten
Leicht skalierbar
von kleinen bis zu großen Projekten
Solide Qualitätssicherung
hilft bei behördlichen Zulassungen
Expertise
in komplexen 3D-Segmentierungen
Nahtlose Kommunikation
Projektleitung durch medizinische Experten
Hoch flexibel
schnelle Änderungen & Labels on demand möglich
DIENSTLEISTUNGEN
Labelata ist spezialisiert auf die Unterstützung von Universitäten, Instituten, Spitälern und Firmen bei medizinischen Forschungs- und AI-Projekten
DATA LABELLING
Wir garantieren Qualität und den Schutz Ihrer Daten
Wir segmentieren manuell und beschriften alle gewünschten anatomischen Strukturen anhand Ihrer medizinischen Bilder (z.B. MRI, CT, etc.)
BERATUNG & QUALITÄTSSICHERUNG
Wir beraten Sie in technischen Belangen und bringen die Expertise von unseren erfahrenen Radiologen ein
Unser Netzwerk von Radiologen mit AI-Projekt-Erfahrung sichert die Qualität und berät Sie in der Planung Ihres Projektes
DATENAKQUISITION
Wir beschaffen Ihre Grundlagen- und Trainingsdaten
Wir beschaffen die Trainingsdaten, die Sie für Ihre Forschungs- und Entwicklungsprojekte benötigen
CASE STUDIES
Wie Forschung und Entwicklung hochskaliert und kommerzialisiert werden kann
Labelata hat die Spine Biomechanics Group bei der Veröffentlichung mehrerer klinischer Studien unterstützt und hat ihnen die nötige Zuverlässigkeit und Sicherheit für die Hochskalierung ihrer Produkte beschafft.
Only available in English
Wie FDA-zugelassene Algorithmen zur Analyse medizinischer Imaging-Daten entwickelt werden können
Viz.ai konnte den Algorithmus zum Verhältnis der linken und rechten Herzkammer auf den Markt bringen (ein von der FDA zugelassener KI-Algorithmus). Die Segmentierungen des Herzens von Labelata halfen Viz.ai bei der Entwicklung des Algorithmus, der automatisch das Verhältnis zwischen den beiden Herzkammern berechnet - eine wichtige Messung zur Beurteilung des Schweregrads einer Lungenembolie.
Only available in English
Wie lässt sich die Grundwahrheit für medizinische KI-Modelle ermitteln
Labelatas Team aus hochqualifizierten Experten für den Bewegungsapparat half Covera Health dabei, grundlegende Erkenntnisse zu gewinnen. Mithilfe dieser Trainingsdaten konnte Covera KI-Modelle erstellen, um Software zu entwickeln, die hochwertige Einblicke in die muskuloskelettale Radiologie („MSK“) bietet.
Only available in English