W ostatnich latach sztuczna inteligencja (AI) poczyniła znaczne postępy w różnych branżach, a opieka zdrowotna nie jest wyjątkiem. Generatywna sztuczna inteligencja, podzbiór sztucznej inteligencji skupiający się na tworzeniu nowych treści w oparciu o istniejące dane, rewolucjonizuje sposób, w jaki pracownicy służby zdrowia podchodzą do diagnozy i leczenia. Shaip, wiodący dostawca rozwiązań AI, stoi na czele tej transformacji, oferując zaawansowane zbiory danych medycznych, które napędzają generatywne zastosowania sztucznej inteligencji w sektorze opieki zdrowotnej.
Misją Shaip jest dostarczanie kompleksowych ram danych, które umożliwiają precyzyjne, szybkie i pionierskie diagnozowanie i leczenie oparte na sztucznej inteligencji. Dzięki głębokiemu zrozumieniu unikalnych wymagań medycznej sztucznej inteligencji Shaip oferuje szeroką gamę zbiorów danych zaprojektowanych z myślą o zasilaniu generatywnych zastosowań sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej.
1. Pary pytań i odpowiedzi
Jednym z kluczowych obszarów, w którym wyróżniają się generatywne rozwiązania AI firmy Shaip, jest odpowiadanie na pytania. Tworząc pary pytań i odpowiedzi na podstawie dokumentów i literatury dotyczącej opieki zdrowotnej, certyfikowani specjaliści Shaip ułatwiają opracowywanie modeli sztucznej inteligencji, które mogą sugerować procedury diagnostyczne, zalecać leczenie i pomagać lekarzom w dostarczaniu spostrzeżeń poprzez filtrowanie odpowiednich informacji. Technologia ta może usprawnić proces diagnostyczny, zmniejszyć liczbę błędów i poprawić wyniki leczenia pacjentów.
Nasi specjaliści z zakresu opieki zdrowotnej opracowują najwyższej klasy zestawy pytań i odpowiedzi, które obejmują:
- Tworzenie zapytań na poziomie powierzchni
- Projektowanie pytań na głębokim poziomie
- Tworzenie pytań i odpowiedzi na podstawie medycznych danych tabelarycznych
Zestawy pytań i odpowiedzi tworzone są z wykorzystaniem różnych źródeł, takich jak:
- Wytyczne i protokoły kliniczne
- Dane dotyczące interakcji pacjent-dostawca
- Artykuły z badań medycznych
- Informacje o produkcie farmaceutycznym
- Dokumenty regulacyjne dotyczące opieki zdrowotnej
- Referencje pacjentów, recenzje, fora i społeczności
2. Podsumowanie tekstu
Kolejnym kluczowym aspektem oferty generatywnej sztucznej inteligencji firmy Shaip jest podsumowywanie tekstu. Pracownicy służby zdrowia często stają przed wyzwaniem przeglądania ogromnych ilości informacji, takich jak elektroniczna dokumentacja medyczna (EHR), artykuły naukowe i rozmowy lekarz-pacjent. Specjaliści firmy Shaip zajmujący się opieką zdrowotną doskonale potrafią przedstawić te informacje w jasnych i zwięzłych podsumowaniach, dzięki czemu mogą szybko zrozumieć najważniejsze informacje bez konieczności spędzania godzin na czytaniu długich dokumentów.
Nasza oferta obejmuje:
Tekstowe podsumowanie EHR: Hermetyzuj historię medyczną pacjenta, leczenie i wyniki w łatwo przyswajalnym formacie, umożliwiając podmiotom świadczącym opiekę zdrowotną szybki przegląd i zrozumienie całej medycznej podróży pacjenta.
Podsumowanie rozmowy lekarz-pacjent: Wyodrębnij kluczowe punkty, wątpliwości i elementy działań z konsultacji medycznych, upewniając się, że krytyczne informacje nie zostaną przeoczone i ułatwiając lepszą komunikację między podmiotami świadczącymi opiekę zdrowotną a pacjentami.
Podsumowanie artykułu badawczego w formacie PDF: Analizuj złożone artykuły z badań medycznych, analizując ich podstawowe ustalenia, wnioski i implikacje kliniczne, dzięki czemu pracownicy służby zdrowia mogą być na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w swojej dziedzinie, bez konieczności spędzania nadmiernego czasu na przeglądzie literatury.
Podsumowanie raportu z obrazowania medycznego: Zamień skomplikowane raporty z radiologii lub obrazowania w uproszczone podsumowania, podkreślając najważniejsze ustalenia i zalecenia, umożliwiając w ten sposób zespołom medycznym skuteczniejsze podejmowanie świadomych decyzji.
Podsumowanie danych z badania klinicznego: Podziel wyniki szeroko zakrojonych badań klinicznych na najważniejsze wnioski, w tym skuteczność, bezpieczeństwo i potencjalne zastosowania, umożliwiając interesariuszom opieki zdrowotnej szybką ocenę wpływu nowych metod leczenia lub interwencji.
Wykorzystując wiedzę firmy Shaip w zakresie podsumowań tekstu, organizacje opieki zdrowotnej mogą usprawnić przetwarzanie informacji, usprawnić proces podejmowania decyzji i ostatecznie poprawić opiekę nad pacjentem. Nasi specjaliści ds. opieki zdrowotnej dokładają wszelkich starań, aby dostarczać wysokiej jakości, dokładne i istotne podsumowania, które odpowiadają unikalnym potrzebom branży opieki zdrowotnej.
3. Tworzenie danych syntetycznych
Oprócz odpowiadania na pytania i podsumowań tekstu Shaip koncentruje się również na tworzeniu danych syntetycznych. Dane syntetyczne mają kluczowe znaczenie w opiece zdrowotnej do różnych celów, takich jak szkolenie w zakresie modeli sztucznej inteligencji i testowanie oprogramowania, bez narażania prywatności pacjentów. Shaip oferuje usługi tworzenia syntetycznych danych dotyczących historii aktualnej choroby (HPI), notatek o postępie, notatek EHR oraz podsumowań rozmów lekarz-pacjent w ramach różnych specjalizacji medycznych.
3.1 Tworzenie danych syntetycznych HPI i notatek o postępie
Generowanie sztucznych, ale realistycznych danych pacjenta, które naśladują format i treść historii obecnej choroby pacjenta (HPI) oraz notatki o postępie. Te syntetyczne dane są cenne do szkolenia algorytmów uczenia maszynowego, testowania oprogramowania dla sektora opieki zdrowotnej i prowadzenia badań bez narażania prywatności pacjentów.
3.2 Tworzenie notatki EHR danych syntetycznych
Proces ten obejmuje tworzenie symulowanych zapisów w elektronicznej dokumentacji zdrowotnej (EHR), które są strukturalnie i kontekstowo podobne do prawdziwych zapisów EHR. Te syntetyczne notatki można wykorzystać do szkolenia pracowników służby zdrowia, walidacji systemów EHR i opracowywania algorytmów sztucznej inteligencji do zadań takich jak modelowanie predykcyjne lub przetwarzanie języka naturalnego, a wszystko to przy zachowaniu poufności pacjenta.
3.3 Syntetyczne podsumowanie rozmowy lekarz-pacjent w różnych dziedzinach
Obejmuje to generowanie podsumowanych wersji symulowanych interakcji lekarz-pacjent z różnych specjalności medycznych, takich jak kardiologia czy dermatologia. Podsumowania te, choć oparte na fikcyjnych scenariuszach, przypominają streszczenia prawdziwych rozmów i mogą być wykorzystywane do edukacji medycznej, szkoleń w zakresie sztucznej inteligencji i testowania oprogramowania bez ujawniania rzeczywistych rozmów pacjentów lub naruszania prywatności.
Wnioski
Generacyjne rozwiązania AI firmy Shaip opierają się na kompleksowych i różnorodnych zbiorach danych, rygorystycznych procedurach zapewnienia jakości oraz zaangażowaniu w bezpieczeństwo i prywatność danych. Firma przestrzega przepisów RODO i HIPAA, zapewniając ochronę wrażliwych danych pacjentów.
Korzyści z generatywnych rozwiązań AI firmy Shaip w opiece zdrowotnej są liczne. Wykorzystując te technologie, pracownicy służby zdrowia mogą poprawić dokładność diagnoz, zaoszczędzić czas i pieniądze na gromadzeniu danych, skrócić czas wprowadzania nowych metod leczenia na rynek i zyskać przewagę konkurencyjną w branży.
W miarę ewolucji krajobrazu opieki zdrowotnej generatywna sztuczna inteligencja będzie odgrywać coraz ważniejszą rolę w kształtowaniu przyszłości diagnostyki i leczenia. Shaip stoi na czele tej transformacji, udostępniając pracownikom służby zdrowia narzędzia i zbiory danych, których potrzebują, aby zapewnić pacjentom na całym świecie dokładniejszą, spersonalizowaną i wydajną opiekę.
