AI opieki zdrowotnej

Jak Shaip pomaga zespołom budować rozwiązania AI dla opieki zdrowotnej

Nie oczekuj, że przy następnej wizycie w gabinecie lekarskim zostaniesz potraktowany przez lekarza-robota. Komputery i algorytmy mogą nam powiedzieć, co oglądać, co kupować i kogo dodać do naszych sieci społecznościowych, ale badania sugerują, że sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej nie będzie zastępować człowieka opiekunowie w najbliższym czasie.

Może jednak pomóc zastąpić zagmatwaną papierkową robotę, wydłużone czasy oczekiwania, nieprawidłowe diagnozy i inne niepożądane elementy opieki zdrowotnej na bardziej korzystne. Sztuczna inteligencja może również pomóc lekarzom w skalowaniu ich praktyk, aby leczyć większą liczbę pacjentów i umożliwić im zapewnienie bardziej spersonalizowanej, skutecznej opieki poszczególnym pacjentom.

Tak, nawet w 2021 roku rozmowy na temat sztucznej inteligencji i automatyzacji w opiece zdrowotnej koncentrują się na potencjale, obietnicy i możliwościach. W końcu większość możliwości związanych z zastosowaniami opartymi na sztucznej inteligencji w kosmosie wciąż jest przed nami – głównie dlatego, że nadal trzeba pokonać poważne przeszkody, aby utorować drogę do powszechnego przyjęcia w kosmosie. Dopóki to się nie stanie, ta transformacyjna technologia będzie nadal omawiana pod kątem tego, co: mógłby być (a nie tym, co jest).

W Shaip chcemy zmienić rozmowę, pomagając zespołom zajmującym się rozwojem sztucznej inteligencji w pokonaniu tych przeszkód. Uwielbiamy o tym rozmawiać co byłoURE Mógłby się utrzymać dla AI w służbie zdrowia, ale jeszcze bardziej kochamy tworzyć tę przyszłość. Zanim jednak zagłębimy się w to, jak to robimy, poświęćmy chwilę na skupienie się na teraźniejszości.

Sztuczna inteligencja nie tylko może zmienić opiekę zdrowotną na zawsze; to już ma. Choć wciąż stosunkowo nowa, technologia przeniknęła prawie każdy aspekt współczesnego systemu opieki zdrowotnej:

  • W warunkach klinicznych lekarze używają narzędzi do obrazowania wspomaganego sztuczną inteligencją z zaawansowanymi możliwościami rozpoznawania wzorców, aby badać wyniki skanów CT, MRI i innych rodzajów analiz wizualnych, co pozwala im szybciej i dokładniej wykrywać choroby i diagnozować urazy.
  • W klasie narzędzia do uczenia maszynowego pomagają uczniom uzyskać głębszy wgląd w ludzkie ciało niż kiedykolwiek wcześniej i dają im moc do: budować nowe rozwiązania z rzeczywistymi aplikacjami.
  • W laboratorium naukowcy wykorzystują zaawansowane programy do porównywania nowych formuł leków z lekami, o których wiadomo, że są bezpieczne. Następnie mogą je replikować i powtarzać, aby opracować antidota i szczepionki w rekordowym czasie.
  • Administratorzy i kadra kierownicza używają aplikacji AI do tworzenia bardziej intuicyjnych, wydajnych doświadczeń pacjentów, które jednocześnie generują przychody dla dostawców i zapewniają lepszą jakość opieki dla pacjentów. Lista jest długa.

Ponieważ to czytasz, prawdopodobnie już zdajesz sobie sprawę, że sztuczna inteligencja ma wpływ na naszą opiekę zdrowotną system był ogromny — i będzie się tylko powiększał. Biorąc pod uwagę niezliczoną liczbę różnych podmiotów, które tworzą ten sektor, liczba wyzwań, którym rozwiązania AI mogą potencjalnie sprostać, wydaje się nieskończona.

Shaip jest tutaj, aby pomóc wprowadzić te rozwiązania w życie. Nasze usługi umożliwiają firmom i przedsiębiorcom tworzenie transformacyjnych technologii sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej, które mogą rozwiązywać rzeczywiste problemy na dużą skalę, eliminując niektóre z największych przeszkód na ich drodze. A dla zespołów pracujących w obszarze opieki zdrowotnej jest ich mnóstwo.

Blokady drogowe i czerwone flagi

Chociaż obietnica AI w opiece zdrowotnej nigdy nie była większa, prawdziwe zintegrowanie tej technologii z monolitycznym systemem opieki zdrowotnej będzie procesem wypełnionym przeszkodami. Być może żadna nie jest bardziej znacząca niż przeszkody regulacyjne, które odróżniają medycynę od innych branż, w których adopcja nastąpiła szybciej.

Blokady drogowe i czerwone flagi

Minęło prawie ćwierć wieku, odkąd Kongres uchwalił ustawę o przenośności i odpowiedzialności w ubezpieczeniach zdrowotnych (HIPAA), ale to samo ustawodawstwo nadal reguluje sposób, w jaki dostawcy przetwarzają dane pacjentów w 2021 r. Niestety, coraz więcej pytań niż odpowiedzi dla lekarzy, pacjentów i przedsiębiorców chcących budować nowe technologie medyczne. Co więcej, mandaty HIPAA są obecnie zbieżne z nowszymi przepisami dotyczącymi informacji umożliwiających identyfikację osób (PII) takie jak Ogólne rozporządzenie o ochronie danych Unii Europejskiej (RODO), ustawa o ochronie danych osobowych w Singapurze (PDPA) i ustawa o ochronie prywatności konsumentów w Kalifornii (CCPA), która stanowi pierwsze kompleksowe ustawodawstwo regulujące wykorzystanie danych w Stanach Zjednoczonych.

Wzrost wymagań dotyczących telezdrowia, który towarzyszył pandemii COVID-19, ma tylko dodano więcej regulacyjnych bólów głowy. Po pierwsze, wielu pacjentów otrzymuje leczenie zdalne za pośrednictwem platform, które nie spełniają standardów HIPAA, co może narazić ich na zagrożenia prywatności. Nawet platformy, które są zgodne, stwarzają ryzyko, ponieważ mogą ujawniać poufne informacje o pacjencie for zysk. Wzrost popytu na opiekę wirtualną doprowadził do powstania wielu usług cyfrowych, które wykraczają poza pierwotny zakres HIPAA, i zmusił duże firmy technologiczne Facebook, Alphabet, Amazon i Microsoft do przedsięwzięcie najnowszych dotychczasowy rynek, wnosząc nowe innowacje, a także potrzebę dodatkowego nadzoru.

Dla organów regulacyjnych egzekwowanie zgodności w ramach tego złożonego systemu mandatów jest coraz trudniejsze, ponieważ dane są wykorzystywane w nowy sposób i przez coraz większą liczbę podmiotów. Podobnie w przypadku zespołów, które chcą zbudować i wdrożyć technologie oparte na sztucznej inteligencji w obszarze opieki zdrowotnej, zapewnienie, że narzędzia te spełniają istniejące standardy, wymaga specjalistycznej wiedzy regulacyjnej, którą po prostu trudno jest znaleźć.

Trudne do znalezienia? Wysokiej jakości dane medyczne. Regulacje mogą uniemożliwić upowszechnienie niektórych nowych technologii, ale bez wysokiej jakości danych narzędzia oparte na sztucznej inteligencji nie wyjdą nawet poza etap rozwoju.

niedawny „The Puzzle of Monogamous Marriage”  opublikowane w Journal of the American Medical Association wykazały, że geograficzna dystrybucja pacjentów, których dane są wykorzystywane do trenowania algorytmów uczenia maszynowego, ogranicza się głównie do kilku stanów, w szczególności Kalifornii, Nowego Jorku i Massachusetts. Biorąc pod uwagę ekonomiczne, społeczne, behawioralne i inne cechy, które ci pacjenci mogą dzielić ze sobą, ale nie z resztą kraju, algorytmy wytrenowane na tych danych mogą źle uogólniać. Ten problem można rozwiązać za pomocą bardziej zróżnicowanych zestawów danych, ale znowu dane są trudne do zdobycia. Po przejęciu jest również trudny do zorganizowania, co jest kolejnym krytycznym krokiem dla twórców technologii uczenia maszynowego.

Wiele firm dokonuje znacznych inwestycji, aby znaleźć lub stworzyć dane dla swoich algorytmów, a następnie wydaje jeszcze więcej płacąc adnotatorom, aby je oznaczyć. Podobnie jak w przypadku nadmiernie jednorodnych zestawów danych, dane, które nie są odpowiednio oznakowane i nadzorowane, będą szkolić programy sztucznej inteligencji, aby generowały stronnicze i niedokładne wyniki, tworząc problemy, których nie można łatwo naprawić. Niestety problemy te będą nadal występować w zespołach pracujących nad technologią AI w opiece zdrowotnej. Badania firmy Gartner pokazują, że do 85% of Projekty AI przyniosą błędne wyniki w wyniku tendencyjności zarządzania danymi do 2022 r.

Ponownie, istnieje wiele innych wyzwań związanych z tworzeniem aplikacji AI dla opieki zdrowotnej, zarówno znanych, jak i nieznanych. W miarę jak coraz więcej programistów wchodzi na rynek i coraz więcej dostawców staje przed decyzjami, czy dodać rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji do swoich strategii leczenia pacjentów, wyzwania te stają się duże. Podczas gdy przeszkody są nieuniknione, gdy próbujesz zbudować przydatne, transformacyjne narzędzia przy użyciu nowych technologii, Shaip pomaga zespołom pokonać wiele największych przeszkód, z którymi obecnie borykają się programiści w tej branży.

Omówmy dzisiaj Twoje wymagania dotyczące danych szkoleniowych AI.

Jak Shaip wspiera postęp AI w opiece zdrowotnej

Shaip oferuje pakiet rozwiązań zaprojektowanych specjalnie dla zespołów pracujących nad aplikacjami AI w służbie zdrowia. Razem mogą pomóc w osiągnięciu znaczącego i wielopłaszczyznowego zwrotu z inwestycji oraz w tworzeniu skalowalnych produktów, które mają naprawdę trwały wpływ na branżę.

W pełni zarządzane gromadzenie danych

Aby tworzyć aplikacje, które mogą być naprawdę przydatne dla organizacji opieki zdrowotnej, zespoły muszą tworzyć rozwiązania, które konsekwentnie generują dokładne, bezstronne wyniki. Oczywiście, możesz słyszeć o technologiach sztucznej inteligencji, które dokładnie wykrywają i diagnozują choroby, ale zwykle dzieje się tak w scenariuszach, w których sztuczne ograniczenia są używane do kontrolowania znanych ograniczeń treningowych, takich jak brak odpowiednich danych o wysokiej jakości. Jeśli masz nadzieję na opracowanie produktu, który osiągnie szerokie zastosowanie w rzeczywistych warunkach klinicznych, musi on być w stanie zapewnić optymalne wyniki w szerokim zakresie okoliczności o wysokiej stawce. Innymi słowy, będziesz potrzebować wielu światowej klasy, wiarygodnych danych, aby wytrenować swoje algorytmy.

W pełni zarządzane usługi gromadzenia danych firmy Shaip zapewniają, że masz potrzebne dane, gdy ich potrzebujesz. Dzięki naszej zastrzeżonej aplikacji mobilnej, opatentowanej platformie internetowej i doświadczonym wewnętrznym zespołom projektowym jesteśmy w stanie pozyskiwać dane z niemal każdej kombinacji grup wiekowych, demografii i wykształcenia. Nasz proces gromadzenia danych „ludzi w pętli” obejmuje ekspertów merytorycznych z dziedziny opieki zdrowotnej, aby zapewnić, że otrzymywane dane spełniają najwyższe standardy jakości i niezawodności. Oprócz identyfikacji, profilowania i pozyskiwania danych zajmujemy się również ich czyszczeniem i przygotowaniem, dzięki czemu Twój zespół może skupić się na innych działaniach o dużym wpływie.

Wiele formatów danych

Możemy dostarczyć zróżnicowany zestaw danych, który obejmuje obrazy, wideo, dźwięk i tekst, aby zasilać szeroką gamę modeli sztucznej inteligencji.

  • Tekst:

    Shaip ma do dyspozycji setki doświadczonych specjalistów, którzy prowadzą adnotacje danych na praktycznie każdym rodzaju danych tekstowych, od notatek lekarskich po roszczenia ubezpieczeniowe, co daje możliwość odkrycia spostrzeżeń, które w przeciwnym razie pozostałyby ukryte w nieustrukturyzowanych zestawach danych. Ponadto nasza intuicyjna, konfigurowalna platforma w chmurze umożliwia dostosowywanie adnotacji do bardzo specyficznych przypadków użycia i uzyskiwanie szczegółowych informacji dotyczących domeny w celu informowania o rozwoju technologii.

  • Audio:

    Shaip ma udokumentowane doświadczenie w budowaniu i optymalizacji wysoce funkcjonalnej sztucznej inteligencji konwersacyjnej, chatbotów i botów głosowych. Dzięki naszej ogólnoświatowej sieci wykwalifikowanych lingwistów oraz zespołowi zdolnemu do gromadzenia i opisywania dużej ilości danych dźwiękowych — w tym nieskryptowanych rozmów między lekarzami a pacjentami, wypowiedzi i słów do przebudzenia, monologów i innych rodzajów mowy — możemy pomóc Ci ćwiczyć mowę -włączone aplikacje szybko i skutecznie.

  • Obraz:

    Nasze zestawy danych treningowych obrazu są analizowane przy użyciu kombinacji chirurgicznie precyzyjnych procesów ręcznych i najnowocześniejszej technologii do zastosowań, które zależą od zaawansowanych możliwości widzenia komputerowego i rozpoznawania wzorców. I nie tylko dostarczamy dane; możemy również pomóc w opracowaniu światowej klasy algorytmów uczenia maszynowego w celu zasilania rozwiązań, które potrafią rozpoznawać ludzkie twarze, żywność, dokumenty, obrazy z laboratoriów medycznych, obrazy geoprzestrzenne i inne informacje wizualne.

  • Wideo:

    Nasi ludzie, doświadczenie i technologia pozwalają nam spełnić praktycznie każde wymaganie dotyczące adnotacji wideo. To, co robimy najlepiej, to śledzenie obiektów: dodawanie adnotacji do filmów klatka po klatce, aby nauczyć komputery rozpoznawania określonych obiektów za pomocą uczenia maszynowego. Niezależnie od tego, czy budujesz sprzęt robotyczny obsługujący sztuczną inteligencję, aby pomóc lekarzom w warunkach klinicznych, czy aplikacje, które poprawiają interakcje między pacjentami i pielęgniarkami podczas wizyt telezdrowia, możemy Ci pomóc.

Zapewnienie zgodności

Zapewnienie zgodności Ochrona informacji o pacjentach ma kluczowe znaczenie dla opracowywania wykonalnych aplikacji opieki zdrowotnej wykorzystujących sztuczną inteligencję. Jednak zebranie wystarczającej ilości danych wymaga czasu, a deidentyfikacja tych informacji zajmuje jeszcze więcej. Kiedy Twoim celem jest tworzenie, testowanie i wdrażanie nowej technologii, brakuje czasu.

Oferty Shaip licencjonowane dane dotyczące opieki zdrowotnej aby złagodzić to obciążenie dla zespołów opracowujących modele AI, które analizują tekstową dokumentację medyczną pacjentów, obrazy ze skanów CT, zdjęć rentgenowskich (i innej diagnostyki wizualnej), nagrań lekarzy i dziesiątek innych typów danych. Dzięki interfejsom API Shaip uzyskujesz dostęp na żądanie do tej rosnącej biblioteki pozbawionych elementów identyfikacyjnych rekordów i wysokiej jakości kontekstowych danych medycznych (w tym ponad 10 milionów zestawów danych pochodzących z ponad 60 różnych lokalizacji na całym świecie), które spełniają wszystkie wymogi HIPAA i Safe Harbor standardów (w tym redagowanie wszystkich 18 identyfikatorów uwzględnionych w niniejszych wytycznych). W przypadku zespołów, które potrzebują bardziej kompleksowych usług, możemy skalować deidentyfikację danych w wielu jurysdykcjach regulacyjnych.

Jako lider branży w zakresie deidentyfikacji danych, maskowania danych i anonimizacji danych, prywatność pacjentów jest podstawą naszych rozwiązań. Zapewniamy ekspercką certyfikację i audyty jakości deidentyfikacji i przestrzegamy kompleksowych wytycznych dotyczących adnotacji dotyczących osobistych informacji zdrowotnych (PHI) zgodnie ze standardami Safe Harbor. Podobnie platforma ShaipCloud umożliwia dostęp do danych w bezpiecznym środowisku, dodatkowo zmniejszając ryzyko niezgodności.

Idźmy razem do przodu

W Shaip rozumiemy ogromny potencjał sztucznej inteligencji w zakresie poprawy praktycznie każdego aspektu istniejącego systemu opieki zdrowotnej i cieszymy się, że możemy przekazać naszą wiedzę organizacjom pracującym nad uwolnieniem tego potencjału. Doskonale znamy również wyjątkowe wyzwania, przed którymi stoją te organizacje, a wszystkie nasze usługi zostały zaprojektowane z myślą o tych wyzwaniach.

Jeśli jesteś częścią zespołu, nad którym pracujesz rozwiązania z zakresu opieki zdrowotnej oparte na sztucznej inteligencji i technologiach uczenia maszynowego, chętnie pomożemy Ci rozwinąć inicjatywę. Nasze doświadczenie obejmuje cały cykl rozwoju sztucznej inteligencji i pracowaliśmy nad projektami o niemal każdym zakresie — jeszcze nie spotkaliśmy się z takim, który byłby za duży lub za mały. Jeśli potrzebujesz więcej informacji, skontaktuj się już dziś.

Podziel społecznej