Licencējiet, anotējiet un anotējiet veselības aprūpes datus teksta, audio, attēlu un multimodālos datu kopās, kas veidotas privātuma, kvalitātes un mērogojamības nodrošināšanai.
Vairāk nekā 80% veselības aprūpes datu ir nestrukturēti — izkliedēti klīniskajās piezīmēs, elektroniskajās veselības kartēs (EHR), medicīniskajos diktātos, attēlveidošanas un diagnostikas ziņojumos. Šie dati ir iespaidīgi, taču tiem ir grūti piekļūt, to sagatavošana ir dārga un tie ir stingri regulēti.
Mākslīgā intelekta komandas saskaras ar nopietniem izaicinājumiem:
Bez atbilstoša datu pamata pat vismodernākie algoritmi nespēj nodrošināt ietekmi.
Šaips atrisina šo problēmu, datus izvirzot pirmajā vietā.
Shaip ir uzticams veselības aprūpes datu partneris, kas palīdz organizācijām veidot, apmācīt un ieviest mākslīgā intelekta modeļus, izmantojot ētiski iegūti, atbilstoši, reālās pasaules veselības aprūpes dati.
Atšķirībā no pārdevējiem, kas koncentrējas tikai uz anotācijām, Šaips atbalsta viss veselības aprūpes mākslīgā intelekta datu dzīves cikls:
Šī vienotā pieeja samazina risku, saīsina laika grafikus un nodrošina, ka jūsu modeļi tiek apmācīti ar datiem, kas atspoguļo reālu klīnisko sarežģītību.
Augstas kvalitātes, atbilstoši dati teksta, audio, attēlu un multimodālā mākslīgā intelekta formātā.
Piekļūstiet augstas kvalitātes, reālās pasaules veselības aprūpes datiem — gataviem vai pielāgotiem apkopojumiem —, lai tie precīzi atbilstu jūsu mākslīgā intelekta prasībām.
Iespējas ietver:
Noņemiet aizsargātu veselības informāciju (PHI/PII), lai datus varētu droši izmantot mākslīgā intelekta apmācībai un analītikai.
Galvenās iezīmes:
Pārveidojiet neapstrādātus veselības aprūpes datus par modelim gatavām apmācības datu kopām, izmantojot ekspertu marķēšanu un kvalitātes nodrošināšanu.
Anotāciju darbplūsmas ietver:
Gatavas, atbilstošas datu kopas veselības aprūpes mākslīgā intelekta izstrādes paātrināšanai.
Piekļūstiet atlasītam anonimizētu veselības aprūpes datu kopu katalogam, kas aptver klīniskos tekstus, elektroniskās veselības kartes (EHR), medicīniskos audio, attēlveidošanas un multimodālos datus — pieejami ātrai licencēšanai un tūlītējai mākslīgā intelekta apmācībai.
No klīniskā teksta un elektroniskajām veselības kartēm līdz audio, attēlveidošanas un sintētiskām sarunām — Shaip nodrošina mākslīgā intelekta izmantošanu visā veselības aprūpes datu dzīves ciklā.
Izvilkt slimības, zāles, simptomus, testus un citas klīniskas vienības no nestrukturēta teksta mākslīgā intelekta apmācībai un analītikai.
Anonēt un anotēt onkoloģijas datu kopas, lai paātrinātu uz vēzi orientētus NLP modeļus un klīniskos pētījumus.
Pārveidojiet nestrukturētas elektroniskās veselības kartes un klīniskās piezīmes strukturētos signālos, piemēram, stāvokļos, medikamentos un laboratorijas izmeklējumos.
Apmāciet mākslīgā intelekta modeļus, lai ātrāk pārskatītu klīnisko dokumentāciju un uzlabotu apstiprināšanas precizitāti un atbilstību.
Izveidojiet klīniskās runas pārveidošanas tekstā un dokumentācijas plūsmas, izmantojot ārstu diktētu audio un transkriptus.
Izveidojiet marķētas attēlveidošanas datu kopas noteikšanai, klasifikācijai un segmentācijai, lai atbalstītu diagnostisko mākslīgo intelektu.
Apvienojiet klīniskās piezīmes, EHR datus, medicīnisko audio un DICOM attēlus, lai apmācītu uzlabotus multimodālus mākslīgā intelekta modeļus.
Ģenerējiet reālistiskus ārsta un pacienta dialogus, lai apmācītu mākslīgā intelekta modeļus medicīnas valodā, kontekstā un sarunas plūsmā.
Uzticami veselības aprūpes dati — ētiski iegūti, droši anonimizēti un piegādāti ar ekspertu kvalitāti plašā mērogā.
No iegūšanas un licencēšanas līdz anonimizācijai un marķēšanai — viens partneris visā veselības aprūpes mākslīgā intelekta datu dzīves ciklā.
Ekspertu atbalsts klīnisko tekstu, elektronisko veselības ierakstu (EHR), medicīniskā audio, attēlveidošanas un multimodālu datu kopu jomā.
Veselības aprūpē apmācīti speciālisti, nevis vispārēji pūļa darbinieki.
Uz piekrišanu balstīta datu vākšana ar skaidru datu izcelsmi un auditējamību.
Spēcīgas drošības prakses, kas aizsargā sensitīvus veselības aprūpes datus visā darbplūsmā.
Daudzslāņu kvalitātes nodrošināšana un cilvēka veikta validācija konsekventu un precīzu datu kopu nodrošināšanai.
Uzticams lielu, sarežģītu veselības aprūpes datu kopu piegādātājs uzņēmumu mākslīgā intelekta programmām.
HIPAA drošības zona, ekspertu atzinums un ar GDPR saskaņota anonimizācija pēc noklusējuma.
Anonimizēti klīniskie dati, kas sagatavoti plašā mērogā, lai nodrošinātu GenAI modeļus paredzamu veselības aprūpes ieskatu iegūšanai.
Problēma: Bija nepieciešami lieli, atbilstoši klīnisko datu kopumi GenAI apmācībai, taču galvenie šķēršļi bija piekļuve datiem, kvalitāte un privātums.
Risinājums: Šaips atlasīja un anonimizēja klīniskos datus, izmantojot ekspertu validāciju, lai nodrošinātu precizitāti, drošību un modeļa gatavību.
Rezultāts: Ātrāka GenAI modeļa izstrāde ar privātumu aizsargājošiem datiem un uzticamām prognozējošām atziņām regulētā vidē.
Sintētiska klīniskā audio + transkripti, kas piegādāti, lai apmācītu runas modeļus, neatklājot sensitīvus reālās pasaules ierakstus.
Problēma: Bija nepieciešams liels dažādu klīnisko runas datu apjoms, taču privātuma ierobežojumi un ierobežotā pieejamība palēnināja progresu.
Risinājums: Šaips ģenerēja reālistisku sintētisku klīnisko audio un nodrošināja augstas kvalitātes transkripcijas apmācībai un novērtēšanai.
Rezultāts: Paātrināta runas mākslīgā intelekta apmācība ar privātumu aizsargājošiem datiem un uzlabotu modeļa veiktspēju klīniskās valodas scenārijos.
Mēroga datu deidentifikācija dažādās regulējošās jurisdikcijās, tostarp GDPR, HIPAA, un saskaņā ar Safe Harbor.
Vai zinājāt, ka mākslīgā intelekta modeļi, kas apvieno dažādus medicīniskos datus, var uzlabot kritiskās aprūpes rezultātu prognozēšanas precizitāti par 12% vai vairāk, salīdzinot ar vienas modalitātes pieejām?
Padomājiet par pēdējo reizi, kad apmeklējāt ārstu. Aiz katras diagnozes, receptes vai ieteikuma slēpjas dati — jūsu dzīvības rādītāji, laboratorijas rezultāti, jūsu slimības vēsture.
Kāpēc mums kā cilvēciskai civilizācijai ir jāattīsta zinātniskās kompetences un jāveicina uz pētniecību un attīstību balstītas inovācijas? Vai tradicionālos paņēmienus un pieejas nevar ievērot mūžībā?
Pilnvarot komandas veidot pasaulē vadošos AI produktus.
Veselības aprūpes mākslīgais intelekts izmanto mākslīgo intelektu, lai uzlabotu medicīniskos pakalpojumus, piemēram, diagnostiku, ārstēšanu un pacientu pārvaldību, analizējot veselības aprūpes datus.
Mākslīgais intelekts uzlabo diagnozes precizitāti, samazina izmaksas, automatizē uzdevumus un nodrošina personalizētu ārstēšanu, tādējādi uzlabojot pacientu aprūpi un rezultātus.
Mākslīgais intelekts tiek izmantots medicīniskajā attēlveidošanā, slimību diagnostikā, zāļu atklāšanā, pacientu attālinātā uzraudzībā, virtuālajos veselības asistentos un slimnīcu vadībā.
Mākslīgais intelekts piedāvā personalizētus ārstēšanas plānus, agrīnu slimību atklāšanu un attālinātu uzraudzību reāllaikā, nodrošinot savlaicīgu iejaukšanos un labākus rezultātus.
Šaips anonimizē sensitīvus datus, noņemot personas informāciju, lai ievērotu tādus noteikumus kā HIPAA un GDPR, tādējādi nodrošinot drošu un ētisku datu izmantošanu.
NLP iegūst ieskatu no nestrukturētiem medicīniskiem datiem, piemēram, ārstu piezīmēm, identificējot simptomus, slimības un ārstēšanas metodes, lai pieņemtu labākus lēmumus.
Jā, mēs varam pielāgot datu kopas, pamatojoties uz demogrāfiskajiem datiem, piemēram, vecumu, dzimumu vai etnisko piederību, un ģeogrāfiskajiem reģioniem, lai tās atbilstu jūsu projekta īpašajām vajadzībām.
Piegādes termiņi ir atkarīgi no pieprasīto datu sarežģītības un apjoma. Mēs strādājam efektīvi, lai piegādātu augstas kvalitātes datus noteiktajā termiņā.
Mēs piedāvājam datu kopu paraugus vai pilotprojektus, lai jūs varētu novērtēt datu kvalitāti un atbilstību, pirms apņematies veikt lielāku pirkumu.
Cena ir atkarīga no tādiem faktoriem kā datu veids, apjoms, pielāgošana un piegādes laiks. Sazinieties ar mums, lai saņemtu detalizētu cenu piedāvājumu, kas pielāgots jūsu projektam.
