Wie Advent Health Partners Labelbox nutzt
Erfassten Nachweis ansehenDer Anwendungsfall: wie Advent Health Partners Labelbox einsetzt
Advent Health Partners uses Labelbox as a data engine to turn unstructured medical records into labeled training data for its OCR and NLP models. It combines model-assisted workflows, active learning, and expert human review to classify pages and evaluate entity-extraction accuracy.
Weitere angegebene Ergebnisse
Zahlen aus der Fallstudie von Labelbox. usedby hat sie nicht unabhängig gemessen.
we have been able to cut a full 25 hours we have been able to cut a full 25 hours from the process of generating high-quality AI data
In den Worten des Kunden
By using Labelbox's model-assisted workflows, we have been able to cut a full 25 hours we have been able to cut a full 25 hours from the process of generating high-quality AI data, and we’ve found that our experts have an easier time through a software-first approachNutzer von Labelbox in der Branche HealthTech & digitale Gesundheit
Unternehmen derselben Branche, mit öffentlichen Belegen.
Alle Kunden von Labelbox ansehen
Direkt zur Quelle
Auf Basis der veröffentlichten Fallstudie von Labelbox. Wir prüfen die öffentlichen Belege; die Ergebnisse gibt der Anbieter an.
labelbox.com- Zuletzt geprüft
- 7. Okt. 2026
Screenshot der Quelle öffnen Was die Fallstudie behauptet und was wir geprüft haben
Was wir mit der Seite verglichen haben.
- Die Zahl: 8 secondsGeprüft
Steht wörtlich auf der Seite, nahe dem Namen Advent Health Partners.
- Die oben zitierte PassageGeprüft
Wörtlich von der Seite übernommen, nahe dem Namen Advent Health Partners.
- Advent Health Partners nutzt LabelboxGeprüft
Eintrag mit Stufe Bestätigt.
- Das Ergebnis selbstNicht geprüft
Wir zitieren es; wir haben es nicht gemessen.
Classifying and providing expert feedback each page used to take about 13 seconds; with active learning and model-assisted workflows, the average dropped to 8 seconds.