DeepLabel
Évaluation dirigée par des cliniciens et données d’entraînement pour l’IA dans le domaine de la santé.
DeepLabel fournit des services d’évaluation de l’IA clinique et de données aux entreprises qui développent des solutions d’IA pour la santé. Des cliniciens spécialisés, sélectionnés en fonction de la spécialité de chaque projet et accompagnés par des data scientists titulaires d’un doctorat, aident les équipes à constituer des jeux de données évalués cliniquement, à mesurer les performances des modèles et à identifier les erreurs qui comptent. Les services couvrent l’annotation et l’étiquetage de données médicales, notamment la création de jeux de données de référence avec contrôle indépendant et arbitrage par des experts seniors ; l’annotation d’images médicales en radiologie, ophtalmologie, anatomopathologie, dermatologie et endoscopie ; l’étiquetage de données psychiatriques et de santé mentale par des psychiatres ; l’évaluation de l’IA clinique, notamment les tests de précision clinique, les contrôles de sécurité et le red teaming médical de LLM médicaux, de copilotes et d’agents d’IA ; l’évaluation de scribes IA ; ainsi que la création de données d’entraînement cliniques, telles que des exemples rédigés par des cliniciens, des données de préférence RLHF et des retours structurés d’experts. Les spécialistes de DeepLabel sont issus du réseau BiteLabs, qui compte plus de 30 000 cliniciens et professionnels de santé. Fondée en 2026 par le Dr Azeem Alam BEM, DeepLabel est la société sœur de BiteLabs, basée à Londres et faisant partie de BiteWorld Ltd. Les projets commencent à 10 000 £ + TVA, et nous répondons aux nouvelles demandes le jour ouvré même. Aucun avis client pour le momentSoyez le premier à écrire un
Services
1 services offerts par DeepLabel
Description Clinician-led evaluation and training data for healthcare AI. Clinical accuracy testing, safety review, medical red-teaming, AI scribe evaluation and medical data annotation, delivered by specialist clinicians supported by PhD data scientists.
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Équipe
5 membres dans l'équipe de DeepLabel
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