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
Wyróżnieni klienci
Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.
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
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
Oczyszczanie i wzbogacanie danych
- Konwertowanie odręcznych danych na ustrukturyzowany format cyfrowy
- Konwertowanie nieustrukturyzowanych danych cyfrowych do formatu strukturalnego
- Czyszczenie danych z kartotek pacjentów, danych EHR itp.
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
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.
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.
Interfejs API do deidentyfikacji
Dane pacjentów mają kluczowe znaczenie w opracowywaniu najlepszych możliwych projektów AI w zakresie opieki zdrowotnej. Ale ochrona ich danych osobowych jest równie ważna. Shaip jest znanym liderem w branży w zakresie deidentyfikacji danych, maskowania danych i anonimizacji danych w celu usunięcia wszystkich PHI/PII (informacje dotyczące zdrowia/identyfikacji).
- Deidentyfikacja, tokenizacja i anonimizacja danych wrażliwych dla PHI, PII i PCI
- Potwierdź zgodnie z wytycznymi HIPAA i Safe Harbor
- Zredaguj wszystkie 18 identyfikatorów objętych wytycznymi HIPAA i Safe Harbor.
- Certyfikacja ekspercka i audyt jakości deidentyfikacji
- Postępuj zgodnie z kompleksowymi wytycznymi dotyczącymi adnotacji PHI, aby jednolicie deidentyfikować dane PHI i przestrzegaj wytycznych Safe Harbor
Kompleksowa ochrona zgodności
Skaluj deidentyfikację danych w wielu jurysdykcjach regulacyjnych, w tym RODO, HIPAA i Safe Harbor.
Medyczny NER
Clinical Named Entity Recognition (NER) to krytyczne zadanie przetwarzania języka naturalnego (NLP) służące do wyodrębniania ważnych pojęć (nazwanych jednostek) z narracji klinicznych. Interfejsy API NER umożliwiają programistom łatwe wyodrębnianie jednostek klinicznych, takich jak diagnoza, procedura, urządzenie medyczne, laboratoria, leki i wiele innych, z nieustrukturyzowanych danych elektronicznych kart zdrowia (EHR). Deweloperzy mogą również używać tych interfejsów API do kodowania wyodrębnionych jednostek w SNOMED-CT i RxNorm.
Medyczny NER wyodrębniony przez API Shaip:
- Rozpoznawanie i wyodrębnianie jednostek: Zidentyfikuj kluczowe pojęcia lub frazy obecne w materiale źródłowym
- Popraw integralność danych klinicznych, mapując elementy danych obecne w tekście nieustrukturyzowanym na pola strukturalne.
- Konwertuj nieustrukturyzowane dane na format czytelny dla komputera i przetwarzalny maszynowo.
- Interfejsy API NER wykorzystują zastrzeżony wykres wiedzy, z ponad 20 milionami relacji i ponad 1.7 miliona koncepcji klinicznych
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
Problem
Deidentyfikuj dokumenty kliniczne i dodawaj adnotacje od ekspertów dziedzinowych
Rozwiązanie
Zdeidentyfikowane i opatrzone adnotacjami ponad 30,000 XNUMX dokumentów na wytyczne dla klientów
Wynik
Dane kliniczne Gold Standard 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
Zalecane zasoby
Blog
Rola AI w opiece zdrowotnej: korzyści, wyzwania i wszystko pomiędzy
Wartość rynkowa sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej osiągnęła nowy szczyt w 2020 r. i wyniosła 6.7 mld USD. Eksperci w tej dziedzinie i weterani technologii ujawniają również, że do roku 8.6 branża będzie wyceniana na około 2025 miliarda dolarów.
Blog
Co to są dane szkoleniowe dotyczące opieki zdrowotnej i dlaczego są one ważne?
Pozyskiwanie danych zawsze było priorytetem organizacyjnym. Tym bardziej, gdy dane zestawy danych są wykorzystywane do trenowania autonomicznych, samouczących się konfiguracji.
Katalog danych
Licencja wysokiej jakości
Opieka zdrowotna/dane medyczne
dla modeli AI i ML
Nasze zbiory danych z katalogami danych medycznych są nie tylko ogromne, ale zawierają również dane o złotej jakości. Zapewniamy, że dane, z których korzystasz, są bezpieczne, pozbawione możliwości identyfikacji.
Powiedz nam, jak możemy pomóc w Twojej następnej inicjatywie AI.
Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
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.