ग्राहकों के लिए
आपके प्रोजेक्ट के लिए विशेषज्ञ समर्थन
चिकित्सा छवियों, नैदानिक पाठ और जैविक अनुसंधान डेटा के लिए, विशेषज्ञ सहयोग और परीक्षण वितरण की योजना बनाने से पहले दायरे और गुणवत्ता मानदंड को परिभाषित करें।
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तीन अनुबंध · मॉडल टीमें
ल्यूमसेज
LumeSage जैविक और चिकित्सा मॉडल टीमों के लिए ये तीन काम करता है। डेटा कार्ड या अनुबंध पर दायरा, लाइसेंस और शेड्यूल की पुष्टि की जाती है। स्टॉक के रूप में कुछ भी नहीं बेचा जाता है।
डोमेन विशेषज्ञ? खुली परियोजनाओं का अन्वेषण करें →
कार्य और विशिष्टता को परिभाषित करें · लाइसेंस का दायरा सत्यापित करें · नमूने और परीक्षण वितरण से प्रारंभ करें
DICOM, AI-सहायता प्राप्त ड्राफ्ट, विशेषज्ञ समीक्षा और निर्यात का अन्वेषण करें। अपने कार्य के साथ इंटरफ़ेस और परिनियोजन सत्यापित करें।
01 / तीन अनुबंध
विशिष्टताएँ चर्चा के लिए हैं। स्केल एक ट्रायल के बाद आता है. मूल्यांकन और डेटा अलग-अलग अनुबंध हैं।
डेटा कार्ड पर नमूना संरचना, तौर-तरीके, लेबल फ़ील्ड और लाइसेंस की जाँच करें। ट्रायल के बाद ही स्केल करें। कैटलॉग स्टॉक नहीं है.
विवरण पढ़ें, ट्रायल बुक करें → 02 ↗यदि आपके पास पहले से ही कोई कार्य, जैविक नमूने, या इमेजिंग है, तो हम कार्य के विवरण के अनुसार पायलट, समीक्षा और बैचों में वितरित करते हैं।
एक एनोटेशन कार्य पर चर्चा करें → 03 ↗एक सहमत रूब्रिक के विरुद्ध विफलता प्रकारों को नाम दें, और उन्हें अगली डेटा आवश्यकता में बदल दें। कोई वादा नहीं है कि स्कोर या नैदानिक परिणाम बढ़ेंगे।
निजी मूल्यांकन देखें →के पास पहले से ही DICOM है और ऑन-प्रिमाइसेस सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता है? देखें इमेजिंग एनोटेशन प्लेटफ़ॉर्म. अस्पताल प्रशासन को जाता है साझेदारी समीक्षा. ब्रांड का रुख जारी है के बारे में. जैविक व्याख्या परियोजनाएँ जैविक एनोटेशन.
विशेषज्ञ सेवाएँ
कार्य दिशानिर्देशों और एनोटेशन समीक्षा से लेकर सहमत डिलिवरेबल्स तक विशेषज्ञ ज्ञान के साथ परियोजना की जरूरतों को जोड़ें।
ग्राहकों के लिए
चिकित्सा छवियों, नैदानिक पाठ और जैविक अनुसंधान डेटा के लिए, विशेषज्ञ सहयोग और परीक्षण वितरण की योजना बनाने से पहले दायरे और गुणवत्ता मानदंड को परिभाषित करें।
विशेषज्ञों के लिए
आपके अनुभव के अनुकूल अवसरों को खोजने के लिए परियोजना आवश्यकताओं, विशेषज्ञ क्षेत्रों और भागीदारी मानदंडों का पता लगाएं।
साइन इन किए बिना प्रोजेक्ट ब्राउज़ करें। आवेदन करने और सहयोग करने के लिए साइन इन करें। विशेषज्ञ साइन-इन
02 / आपके कार्य के अनुरूप निर्मित
मेडिकल इमेजिंग
तौर-तरीके, शारीरिक रचना और रोग से लेकर लेबलिंग विवरण, विशेषज्ञ समीक्षा और वितरण प्रारूप तक।
इमेजिंग कैटलॉग दर्ज करें ↗संरचना, सूचना निष्कर्षण और नैदानिक प्रश्नोत्तरी से संबंधित कार्यों को परिभाषित करें।
02 / मल्टीमॉडलअपने कार्य के अनुसार मोडैलिटी पेयरिंग, नमूना स्तर और अंतराल की जाँच करें।
03 / कस्टम संग्रहकैटलॉग में कुछ भी फिट नहीं बैठता? अपना विवरण और लक्ष्य जमा करें.
कैटलॉग क्षमता और आवश्यकताओं की बातचीत का समर्थन करता है। उपलब्ध दायरा, नमूना आकार, लाइसेंस और लीड समय परियोजना सत्यापन, डेटा कार्ड और अनुबंध का पालन करते हैं। ग्राफ़िक्स अमूर्त चित्रण हैं.
03 / प्रतिबद्धता से पहले का साक्ष्य
खरीद, इंजीनियरिंग और अनुपालन एक ही सामग्री पर संरेखित हो सकते हैं।
सबसे पहले नमूना संरचना, तौर-तरीके, लेबल फ़ील्ड, इच्छित कार्य और वितरण प्रारूप की जाँच करें।
सार्वजनिक संरचना नमूना देखें →विशेषज्ञ भागीदारी, असहमति प्रबंधन, नमूनाकरण नियम और स्वीकृति मानदंड स्पष्ट करें।
विशेषज्ञ-डेटा वितरण सीखें →स्रोत प्राधिकरण, डी-आइडेंटिफिकेशन, प्रशिक्षण उपयोग और पुनर्वितरण सीमा को सत्यापित करें।
अनुपालन नोट देखें →पहली बातचीत से डिलीवरी तक
कार्य, तौर-तरीके, उपयोग का मामला और समयरेखा
डेटा कार्ड, लाइसेंस और उपलब्ध दायरा
नियंत्रित नमूने और परीक्षण-डिलीवरी शर्तों से सहमत हैं
प्रति अनुबंध स्वीकार करें; eval फीडबैक के साथ पुनरावृत्त करें
आइए आगे क्या है उसका निर्माण करें
कार्य और तौर-तरीके का नाम बताएं। हम आपके द्वारा चुने गए अनुबंध के अनुसार उत्तर देते हैं: डेटा-कार्ड फ़ील्ड, एक एनोटेशन पायलट, या एक मूल्यांकन कॉल।
+86 15010400907 ↗सीधे कॉल करें · ईमेल करें date@lumesage.com
हमारे व्यावसायिक संपर्क को जोड़ने के लिए WeChat के साथ स्कैन करें, या एंटरप्राइज़ WeChat सेवा चैट खोलें।
मोबाइल पर WeChat सेवा खोलें ↗आप सार्वजनिक डेटा-कार्ड संरचना नमूना ब्राउज़ कर सकते हैं। वास्तविक नमूनों के लिए स्कोप, डी-आइडेंटिफिकेशन और एनडीए शर्तों की पुष्टि प्रति प्रोजेक्ट की जाती है।
हाँ। मॉडल कार्य, तौर-तरीके, या लक्ष्य रोग साझा करें और हम दायरे के नमूने, लेबल फ़ील्ड और स्वीकृति मानदंड में मदद करेंगे।
चिकित्सा मॉडलों के लिए एक निजी मूल्यांकन सहयोग। यह अगले प्रशिक्षण-डेटा योजना को सूचित करने के लिए सहमत कार्यों और स्कोरिंग नियमों के विरुद्ध विफलता प्रकारों को सामने लाता है। मूल्यांकन से कमियां उजागर हो सकती हैं; यह डेटा खरीदने के बाद स्कोर या नैदानिक लाभ का वादा नहीं करता है।