AI opieki zdrowotnej

Dane dostarczają życiodajnego impulsu sztucznej inteligencji w służbie zdrowia.

Zbieraj, dezidentyfikuj i dodawaj adnotacje do dużych zbiorów danych przez ekspertów domeny w służbie zdrowia

Opieka zdrowotna tzw

Wyróżnieni klienci

Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.

Amazonka
Google
Microsoft
Dzianina

Istnieje rosnące zapotrzebowanie na innowacje oparte na opiece zdrowotnej, a sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę, przetwarzając ogromne zbiory danych, które wykraczają daleko poza zakres ludzkich możliwości.

80% wszystkich danych dotyczących opieki zdrowotnej jest nieustrukturyzowanych i niedostępnych do dalszego przetwarzania. Ogranicza to ilość użytecznych danych, a także ogranicza możliwości podejmowania decyzji przez organizację opieki zdrowotnej. Chyba że zwrócisz się do Shaip.

Dzięki wieloletniemu doświadczeniu w transkrypcji danych, deidentyfikacji i adnotacji mamy dogłębną wiedzę na temat terminologii opieki zdrowotnej, aby uwolnić jej potencjał. Dodaj do tego możemy również dostarczyć dokładne dane dotyczące opieki zdrowotnej musisz ulepszyć swój silnik AI.

Przemysł:

Według badania, 30% kosztów opieki zdrowotnej są związane z zadaniami administracyjnymi. Sztuczna inteligencja może zautomatyzować niektóre z tych zadań, takie jak wstępna autoryzacja ubezpieczenia, monitorowanie niezapłaconych rachunków i prowadzenie dokumentacji, aby zmniejszyć obciążenie pracą.

Przemysł:

Jak wynika z ostatnich badań, algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować skany 3D do 1000 razy szybciej niż jest to możliwe dzisiaj. Może oferować ocenę w czasie rzeczywistym i krytyczne dane chirurgowi, aby podjąć bardziej świadomą decyzję.

Oczekuje się, że globalny rynek sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej wzrośnie z 3.64 mld USD w 2019 r. do 33.42 mld USD do 2026 r., przy łącznym rocznym wskaźniku wzrostu (CAGR) wynoszącym 46.21% w okresie prognozy.

Zdrowa wiedza specjalistyczna w zakresie opieki zdrowotnej

Systemy wykorzystujące sztuczną inteligencję nie zastąpią całkowicie ludzkich ekspertów medycznych. Ale ta technologia zwiększy ich możliwości i efektywność, automatyzując najbardziej powtarzalne czynności podatne na błędy. W Shaip wierzymy, że dane mogą pozytywnie wpłynąć na zdrowie globalnej populacji. Jest to widoczne w naszych usługach zbierania danych kognitywnych, deidentyfikacji i adnotacji. Pomagamy organizacjom w odkrywaniu nowych i krytycznych informacji znajdujących się głęboko w nieustrukturyzowanych danych, takich jak notatki lekarzy, podsumowania wypisów i raporty patologiczne.

Następnie nadajemy mu strukturę i cel poprzez przetwarzanie języka naturalnego (NLP), które dostarcza specyficzne dla domeny wglądy w objawy, choroby, alergie i leki. Teraz społeczność opieki zdrowotnej, dzięki danym Shaip AI, ma odpowiednie spostrzeżenia, aby podejmować lepsze decyzje, które skutkują lepszymi wynikami pacjentów.

Kluczowe oferty

Oczyszczanie i wzbogacanie danych

Licencjonowanie i gromadzenie danych

Deidentyfikacja danych

Adnotacje i etykiety danych

Gromadzenie danych / licencjonowanie

Firmy wykorzystujące sztuczną inteligencję zwracają się do nas o stworzenie zestawów danych szkoleniowych, aby mogły opracowywać najnowocześniejsze algorytmy uczenia maszynowego dla branży opieki zdrowotnej. Zobacz nasze pełne katalog opieki zdrowotnej.

Od rozwoju opieki po dostarczanie organizacjom opieki zdrowotnej rozwiązania do kontrolowania kosztów przy jednoczesnej poprawie wyników pacjentów, odpowiednie dane mogą wspierać sztuczną inteligencję i ML, aby osiągnąć te cele za pośrednictwem Shaip. W końcu lepsze dane to lepsze wyniki.

Łatwo dostępne zbiory danych: Zobacz pełny katalog

  • Ponad 225 XNUMX godzin nagrań dźwiękowych dyktowanych przez lekarza i odpowiednich zapisów transkrypcji
  • 31+ specjalności Neurologia, Radiologia, Patologia itp.
  • Ponad 5 milionów zbiorów danych EHR
Zbieranie danych
Deidentyfikacja danych

Deidentyfikacja danych

Nasze możliwości deidentyfikacji PHI/PII obejmują usuwanie poufnych informacji, takich jak nazwiska i numery ubezpieczenia społecznego, które mogą bezpośrednio lub pośrednio łączyć daną osobę z jej danymi osobowymi. Na to zasługują pacjenci i wymagania HIPAA.

Nasza zastrzeżona platforma deidentyfikacji może anonimizować wrażliwe dane w treści tekstowej z niezwykle wysoką dokładnością. Interfejsy API wyodrębniają jednostki PHI/PII obecne w tekstowych lub graficznych zestawach danych, a następnie maskują, usuwają lub zasłaniają te pola w celu dostarczenia danych pozbawionych elementów identyfikacyjnych

Adnotacje i etykiety danych

Usługi adnotacji Shaip mogą dodać tak bardzo potrzebnej mocy, aby wzmocnić silnik sztucznej inteligencji. RTG, tomografia komputerowa, rezonans magnetyczny i inne raporty z badań opartych na obrazie można łatwo przeanalizować w celu przewidzenia różnych dolegliwości. Pomożemy Ci dodać adnotacje do złożonych rekordów opieki zdrowotnej, np. tekst lub obrazy, w celu opracowania modeli AI ML.

Możemy skalować do tysięcy osób, aby zarządzać projektem o dowolnej wielkości. Wynik? Szybsze dodawanie adnotacji do obrazu opieki zdrowotnej w celu budowania modeli w ramach czasowych i budżetowych.

Adnotacja do obrazu medycznego

Pszczoła

Gdy potrzebujesz danych w czasie rzeczywistym, równie szybko powinieneś mieć dostęp do interfejsów API. Właśnie dlatego interfejsy API Shaip zapewniają dostęp na żądanie do potrzebnych danych w czasie rzeczywistym. Dzięki interfejsom API Shaip Twoje zespoły mają teraz szybki i skalowalny dostęp do zdeidentyfikowanych rekordów i wysokiej jakości kontekstowych danych medycznych, aby ukończyć swoje projekty AI za pierwszym razem.

Potężne kliniczne API NLP umożliwiające szybkie i proste wyniki.

Czyszczenie danych

Rozwiązanie dla świata rzeczywistego

Dane, które dają moc, ożywiają medyczną sztuczną inteligencję

Shaip dostarczył dane wysokiej jakości
do poprawy modeli AI w opiece zdrowotnej
cierpliwa opieka. Dostarczono 30,000 XNUMX+
przestrzeganie zdeidentyfikowanych dokumentów klinicznych
do wytycznych dotyczących bezpiecznej przystani. Te kliniczne
dokumenty zostały opatrzone adnotacjami 9 klinicznymi
jednostka

Convai wykresu czasowego

Rozmowa ai

Problem

Deidentyfikuj dokumenty kliniczne i dodawaj adnotacje od ekspertów dziedzinowych
Deidentyfikuj dokumenty kliniczne i dodawaj adnotacje od ekspertów dziedzinowych

Rozwiązanie

Zdeidentyfikowane i opatrzone adnotacjami ponad 30,000 XNUMX dokumentów na wytyczne dla klientów
Zidentyfikowano i opatrzono adnotacjami ponad 30,000 XNUMX dokumentów według wytycznych klienta

Wynik

Dane kliniczne Gold Standard w celu opracowania NLP i opieki zdrowotnej klienta
Złoty standard danych klinicznych w celu opracowania NLP i opieki zdrowotnej klienta

Kompleksowa ochrona zgodności

Skaluj deidentyfikację danych w różnych jurysdykcjach regulacyjnych, w tym RODO, HIPAA, oraz zgodnie z Safe Harbor, De-identyfikacja, która zmniejsza ryzyko naruszenia PII/PHI

Deidentyfikacja bezpiecznej przystani przez Shaip
PKB
Hippa

Powiedz nam, jak możemy pomóc w Twojej następnej inicjatywie AI.

Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej obejmuje wykorzystanie technologii sztucznej inteligencji do wspomagania diagnozowania, leczenia i zarządzania pacjentem.

Sztuczną inteligencję wykorzystuje się do diagnozowania chorób na podstawie obrazów medycznych, spersonalizowanych zaleceń dotyczących leczenia, przyspieszania badań nad lekami, zarządzania dokumentacją medyczną, analiz predykcyjnych, asystowania w operacjach i oferowania wirtualnej pomocy zdrowotnej.

Sztuczna inteligencja zwiększa dokładność diagnozy, zwiększa wydajność, oszczędza koszty, umożliwia spersonalizowane leczenie, zapewnia przewidywalne spostrzeżenia i zwiększa dostępność opieki zdrowotnej.

Zastosowania obejmują analizę obrazowania medycznego, badania genomiczne, odkrywanie leków, optymalizację leczenia, zdalne monitorowanie stanu zdrowia, chatboty do zadawania pytań pacjentom oraz usprawnianie operacji szpitalnych.

Sztuczna inteligencja zarządza ogromnymi danymi medycznymi, ułatwia wczesne wykrywanie chorób, optymalizuje alokację zasobów, ogranicza błędy, przyspiesza badania i poprawia komfort pacjenta.