Älä odota, että robottilääkäri hoitaa sinut seuraavan kerran, kun vierailet lääkärin vastaanotolla. Tietokoneet ja algoritmit saattavat kertoa meille, mitä katsella, mitä ostaa ja ketkä lisätä sosiaalisiin verkostoihimme, mutta tutkimukset viittaavat siihen, että terveydenhuollon tekoäly eivät korvaa ihmisen omaishoitajien lähiaikoina.
Se voi kuitenkin auttaa korvaamaan sekavan paperityön, pidennetyt odotusajat, virheelliset diagnoosit ja muut terveydenhuollon kokemuksen ei-toivotut osat edullisemmilla. Tekoäly voi myös auttaa ihmislääkäreitä laajentamaan käytäntöjään hoitamaan enemmän potilaita ja antamaan heille mahdollisuuden tarjota henkilökohtaisempaa ja tehokkaampaa hoitoa yksittäisille potilaille.
Kyllä, jopa vuonna 2021 keskustelut tekoälystä ja terveydenhuollon automaatiosta keskittyvät yleensä potentiaaliin, lupauksiin ja mahdollisuuksiin. Loppujen lopuksi suurin osa tekoälyllä toimivista sovelluksista avaruudessa on vielä edessä - lähinnä siksi, että suuret esteet on vielä voitettava, jotta voidaan avata tie laajalle levinneelle avaruudessa. Siihen asti, kunnes niin tapahtuu, tästä muunnosteknologiasta keskustellaan edelleen siitä mitä voisi olla (pikemminkin kuin mikä on).
Shaipissa haluamme muuttaa keskustelua auttamalla tekoälyn kehitystiimejä voittamaan nämä esteet. Rakastamme puhua mitä oliURE voisi pitää terveydenhuollon tekoälyä varten, mutta rakastamme tuon tulevaisuuden luomista vielä enemmän. Ennen kuin sukeltaa siihen, miten teemme sen, keskitymme hetki keskittymään nykyhetkeen.
Tekoäly ei ole vain valmis muuttamaan terveydenhuoltoa ikuisesti; sillä on jo. Vaikka tekniikka on vielä suhteellisen uusi, se on läpäissyt melkein kaikki nykyajan terveydenhuoltojärjestelmän osat:
- Kliinisissä olosuhteissa lääkärit käyttävät tekoälyavusteisia kuvantamistyökaluja, joilla on edistyneet kuvantunnistuskyvyt tutkiakseen CT-skannausten, magneettikuvausten ja muun tyyppisten visuaalisten analyysien tuloksia, mikä antaa heille mahdollisuuden havaita tauti nopeammin ja tarkemmin ja diagnosoida vammat.
- Luokkahuoneessa koneoppimistyökalut auttavat oppilaita keräämään syvempiä käsityksiä ihmiskehosta kuin koskaan ennen ja antavat heille voimaa rakentaa uusia ratkaisuja reaalimaailman sovelluksilla.
- Laboratoriossa tutkijat hyödyntävät kehittyneitä ohjelmia uusien lääkekaavojen vertaamiseksi lääkkeisiin, joiden tiedetään jo olevan turvallisia. Sitten he voivat replikoitua ja toistaa niitä vastalääkkeiden ja rokotteiden kehittämiseksi ennätysajassa.
- Järjestelmänvalvojat ja avainhenkilöt luovat tekoälysovellusten avulla intuitiivisempia ja tehokkaampia potilaskokemuksia, jotka tuottavat samalla tuloja palveluntarjoajille ja takaavat laadukkaamman hoidon potilaille. Luetteloa voidaan jatkaa.
Koska luet tätä, huomaat todennäköisesti jo, että tekoäly vaikuttaa terveydenhuoltoomme järjestelmä on ollut massiivinen - ja se vain kasvaa. Kun otetaan huomioon sektorin lukemattomat erilaiset toimijat, tekoälyratkaisujen mahdollisesti kohtaamat haasteet ovat näennäisesti rajattomat.
Shaip on täällä auttamassa tuomaan nämä ratkaisut elämään. Palvelumme antavat yrityksille ja yrittäjille mahdollisuuden rakentaa muuttuvia terveydenhuollon tekoälyteknologioita, jotka pystyvät ratkaisemaan todelliset ongelmat laajamittaisesti poistamalla eräitä suurimpia esteitä heidän tiellään. Ja terveydenhuollon alueella työskenteleville ryhmille on paljon niitä.
Esteet ja punaiset liput
Vaikka tekoälyn lupaukset terveydenhuollossa eivät ole koskaan olleet suurempia, tekniikan todellinen integrointi monoliittiseen terveydenhuoltojärjestelmään on esteitä täynnä oleva prosessi. Kukaan ei ole merkittävämpi kuin sääntelyesteet, jotka erottavat lääketieteen muista teollisuudenaloista, joilla adoptio on tapahtunut nopeammin.
On kulunut lähes neljännesvuosisata siitä, kun kongressi hyväksyi sairausvakuutuksen siirrettävyys- ja vastuuvelvollisuuslain (HIPAA), mutta sama laki säätelee edelleen sitä, kuinka palveluntarjoajat käsittelevät potilastietoja vuonna 2021. Valitettavasti se esittää yhä enemmän kysymyksiä kuin vastauksia lääkäreille, potilaille ja potilaille. yrittäjät, jotka haluavat rakentaa uutta lääketieteellistä tekniikkaa. Lisäksi HIPAA: n toimeksiannot ovat nyt lähentyneet henkilötietoja (PII) koskeviin uusimpiin säännöksiin kuten Euroopan unionin yleinen tietosuoja-asetus (GDPR), Singaporen henkilötietojen suojalaki (PDPA) ja Kalifornian kuluttajansuojalainsäädäntö (CCPA), jotka edustavat ensimmäistä kattavaa lainsäädäntöä, joka säätelee tietojen käyttöä täällä Yhdysvalloissa.
COVID-19-pandemian myötä teleterveysvaatimusten nousu on vain lisäsi sääntelyn päänsärkyä. Ensinnäkin monet potilaat saavat etähoitoa alustoilla, jotka eivät täytä HIPAA-standardeja, mikä saattaa jättää heidät alttiiksi yksityisyyden uhille. Jopa yhteensopivat alustat aiheuttavat riskejä, koska ne voivat paljastaa arkaluonteisia potilastietoja for voitto. Virtuaalihoidon kysynnän kasvu on synnyttänyt monia digitaalisia palveluja, jotka jäävät HIPAA: n alkuperäisen soveltamisalan ulkopuolelle, ja se on pakottanut suuret teknologiayritykset Facebook, Alphabet, Amazon ja Microsoft hanke tulee Ishayoiden opettaman markkinoida, mikä tuo uusia innovaatioita ja tarvitsee lisävalvontaa.
Sääntelyviranomaisille vaatimusten noudattamisen valvonta tässä monimutkaisessa toimeksiantojärjestelmässä on yhä vaikeampaa, koska tietoja käytetään uusilla tavoilla ja yhä useampi toimija. Samoin tiimeille, jotka haluavat rakentaa ja käyttää tekoälyä käyttäviä tekniikoita terveydenhuollon tiloissa, näiden välineiden täyttämisen varmistaminen edellyttää sääntelyosaamista, jota on yksinkertaisesti vaikea löytää.
Myös vaikea löytää? Laadukkaat lääketieteelliset tiedot. Sääntely saattaa estää joitain uusia tekniikoita saavuttamasta laajaa käyttöönottoa, mutta ilman laatutietoja tekoälyllä toimivat työkalut eivät edes pääse kehitysvaiheen ohi.
A äskettäinen opiskella julkaistiin Journal of the American Medical Association -lehdessä todettiin, että niiden potilaiden maantieteellinen jakauma, joiden tietoja käytetään koneoppimisalgoritmien kouluttamiseen, rajoittuu enimmäkseen muutamaan osavaltioon, erityisesti Kaliforniaan, New Yorkiin ja Massachusettsiin. Ottaen huomioon taloudelliset, sosiaaliset, käyttäytymiseen liittyvät ja muut ominaisuudet, joita nämä potilaat saattavat jakaa keskenään, muttei muun maan kanssa, näihin tietoihin koulutetut algoritmit voisivat yleistyä huonosti. Tämä ongelma voitaisiin ratkaista monipuolisemmilla tietojoukoilla, mutta jälleen kerran tietoja on vaikea hankkia. Kun se on hankittu, sitä on myös vaikea organisoida, mikä on toinen kriittinen vaihe koneoppimisen tekniikoiden kehittäjille.
Monet yritykset tekevät merkittäviä investointeja etsimään tai luomaan tietoja algoritmeilleen ja käyttävät sitten vielä enemmän maksavia merkintöjä niiden merkitsemiseen. Kuten liian homogeenisten tietojoukkojen kohdalla, myös väärin merkitty ja kuratoitu data kouluttaa tekoälyohjelmia tuottamaan puolueellisia ja epätarkkoja tuloksia, mikä luo ongelmia, joita ei voida helposti korjata. Valitettavasti nämä ongelmat ovat edelleen yleisiä terveydenhuollon tekoälytekniikkaa työskenteleville ryhmille. Gartnerin tutkimus paljastaa sen jopa 85% of Tekoälyhankkeet tuottavat virheellisiä tuloksia vuoteen 2022 ulottuvan tiedonhallinnan ennakkoluulojen seurauksena.
Jälleen kerran tekoälysovellusten luomisessa terveydenhuollolle on paljon muita tunnettuja ja tuntemattomia haasteita. Kun yhä enemmän kehittäjiä saapuu avaruuteen ja useampi palveluntarjoaja joutuu tekemään päätöksiä siitä, lisätäänkö tekoälypohjaisia ratkaisuja potilaan hoitostrategioihin, nämä haasteet ovat suuret. Vaikka esteet ovat väistämättömiä, kun yrität rakentaa hyödyllisiä, muuttuvia työkaluja käyttämällä uutta tekniikkaa, Shaip auttaa joukkueita voittamaan monet avaruuden kehittäjien suurimmista esteistä.
Kuinka Shaip antaa terveydenhuollon tekoälyn edistymisen
Shaip tarjoaa joukon ratkaisuja, jotka on suunniteltu erityisesti terveydenhuollon tekoälyohjelmien parissa työskenteleville ryhmille. Yhdessä ne voivat auttaa sinua saavuttamaan merkittävän ja monipuolisen tuoton sijoituksellesi ja rakentamaan skaalattavia tuotteita, joilla on todella pysyvä vaikutus teollisuuteen.
Täysin hallittu tiedonkeruu
Rakentaakseen sovelluksia, joista voi olla todella hyötyä terveydenhuollon organisaatioille, tiimien on rakennettava ratkaisuja, jotka tuottavat jatkuvasti tarkkoja, puolueettomia tuloksia. Toki saatat kuulla tekoälytekniikoista, jotka havaitsevat ja diagnosoivat sairaudet tarkasti, mutta tämä tapahtuu tyypillisesti tilanteissa, joissa keinotekoisia rajoituksia käytetään tunnettujen koulutusrajoitusten hallintaan, kuten asiaankuuluvien, laadukkaiden tietojen puute. Jos haluat kehittää tuotetta, joka saa laajamittaisen omaksumisen todellisissa kliinisissä olosuhteissa, sen on kyettävä tuottamaan optimaalisia tuloksia monenlaisissa korkean panoksen olosuhteissa. Toisin sanoen tarvitset paljon maailmanluokan, luotettavia tietoja algoritmiesi kouluttamiseksi.
Shaipin täysin hallitut tiedonkeruupalvelut varmistavat, että sinulla on tarvitsemasi tiedot, kun tarvitset niitä. Omalla mobiilisovelluksellamme, patentoidulla verkkopohjaisella alustallamme ja kokeneilla sisäisillä projektitiimeillä voimme hankkia tietoja melkein kaikista ikäryhmien, väestötietojen ja koulutustaustojen yhdistelmistä. In-the-loop-keräysprosessissamme on mukana terveydenhuollon alan asiantuntijoita varmistaaksemme, että saamasi tiedot ovat korkeimpien laatu- ja luotettavuusstandardien mukaisia. Tietojen tunnistamisen, profiloinnin ja hankinnan lisäksi huolehdimme myös tietojen puhdistamisesta ja valmistelusta, jolloin tiimisi voi keskittyä muihin vaikuttaviin toimintoihin.
Useita tietomuotoja
Voimme toimittaa monipuolisen tietojoukon, joka sisältää kuvia, videota, ääntä ja tekstiä monien tekoälymallien käyttämiseksi.
Teksti:
Shaipilla on satoja kokeneita ammattilaisia, jotka voivat suorittaa tietojen merkinnät käytännöllisesti katsoen kaikentyyppisistä tekstitiedoista, lääkärin muistiinpanoista vakuutuskorvauksiin, antaen sinulle mahdollisuuden paljastaa oivalluksia, jotka muuten jäävät piiloon rakenteettomiin tietojoukkoihin. Lisäksi intuitiivisen, muokattavan pilvialustan avulla voit räätälöidä merkintöjä erittäin erityisiin käyttötapauksiin ja saada toimialakohtaisia oivalluksia tietotekniikan kehittämiseksi.
Audio:
Shaipilla on todistetusti kokemusta erittäin toimivien keskustelutekoisten tekoälyjen, chatbotien ja äänibotien rakentamisesta ja optimoinnista. Maailmanlaajuisen pätevien kielitieteilijöidemme verkoston ja tiimin avulla, joka pystyy keräämään ja kommentoimaan äänidatamääriä-mukaan lukien kirjoittamattomat keskustelut lääkäreiden ja potilaiden välillä, lausuntoja ja herätyssanoja, monologeja ja muita puheita-voimme auttaa sinua kouluttamaan puhetta -käyttää sovelluksia nopeasti ja tehokkaasti.
Kuva:
Kuvaharjoittelutietojoukkomme analysoidaan käyttämällä kirurgisesti tarkkojen manuaalisten prosessien ja huipputeknologian yhdistelmää sovelluksille, jotka riippuvat hienostuneesta tietokonenäön ja kuvion tunnistustoiminnoista. Emme tarjoa vain tietoja; voimme myös auttaa sinua kehittämään maailmanluokan koneoppimisalgoritmeja ratkaisuille, jotka tunnistavat ihmisen kasvot, ruoan, asiakirjat, lääketieteellisen laboratorion kuvat, paikkatietokuvat ja muun visuaalisen tiedon.
Video:
Henkilömme, kokemuksemme ja teknologiamme avulla voimme täyttää käytännössä kaikki videomerkintöjä koskevat vaatimukset. Parasta on esineiden seuranta: Videoiden merkitseminen kehykseltä kehykselle opettaa tietokoneita tunnistamaan tietyt objektit koneoppimisen avulla. Rakennatpa tekoälyä tukevia robottilaitteita auttamaan lääkäreitä kliinisissä olosuhteissa tai sovelluksissa, jotka parantavat potilaiden ja sairaanhoitajien välistä vuorovaikutusta terveydenhuollon tapaamisten aikana, voimme auttaa.
Vaatimustenmukaisuuden varmistaminen
Potilastietojen suojaaminen on kriittistä elinkelpoisten tekoälyhoidon sovellusten kehittämisessä. Riittävän määrän tietojen kerääminen vie kuitenkin aikaa, ja näiden tietojen tunnistaminen vie vielä enemmän. Kun tavoitteenasi on rakentaa, testata ja ottaa käyttöön uutta tekniikkaa, aikaa on pulaa.
Shaip tarjoaa lisensoituja terveydenhuollon tietoja helpottaa tätä taakkaa tiimeille, jotka kehittävät tekoälymalleja, jotka analysoivat tekstipohjaisia potilastietoja, kuvia TT-kuvista, röntgensäteistä (ja muusta visuaalisesta diagnostiikasta), lääkäreiden tallenteita ja kymmeniä muita tietotyyppejä. Shaip-sovellusliittymien avulla saat pyynnöstä pääsyn tähän kasvavaan tunnistamattomien tietueiden kirjastoon ja laadukkaaseen kontekstualisoituun lääketieteelliseen tietoon (mukaan lukien yli 10 miljoonaa tietojoukkoa yli 60 eri paikasta ympäri maailmaa), jotka täyttävät kaikki HIPAA- ja Safe Harbor -palvelut standardit (mukaan lukien kaikkien näiden ohjeiden kattamien 18 tunnisteen poistaminen). Joukkueille, jotka tarvitsevat kattavampia palveluja, voimme skaalata tietojen tunnistamisen useilla sääntelyalueilla.
Potilaiden yksityisyys on ratkaisujemme ydin, koska se on alan johtava henkilötietojen tunnistamisen, peittämisen ja tietojen anonymisoinnin alalla. Tarjoamme asiantuntijoiden sertifioinnin ja tunnistamisen tunnistamisen laadun tarkastuksen ja noudatamme kattavia henkilökohtaisia terveystietoja koskevia huomautusohjeita noudattaen Safe Harbor -standardeja. Vastaavasti ShaipCloud-alustan avulla voit käyttää tietojasi suojatussa ympäristössä, mikä vähentää edelleen rikkomusten riskiä.
Liikkumme eteenpäin yhdessä
Shaipissa ymmärrämme tekoälyn valtavat mahdollisuudet parantaa käytännössä kaikkia nykyisen terveydenhuoltojärjestelmän näkökohtia, ja olemme innoissamme lainata asiantuntemustamme organisaatioille, jotka työskentelevät tämän potentiaalin vapauttamiseksi. Tunnemme myös syvästi näiden organisaatioiden kohtaamat ainutlaatuiset haasteet, ja kaikki palvelumme on suunniteltu näitä haasteita silmällä pitäen.
Jos olet osa tiimiä, jonka kanssa työskentelet tekoälyn ja koneoppimisteknologioiden tarjoamat terveydenhuollon ratkaisut, autamme mielellämme edistämään aloitettasi. Kokemuksemme kattaa koko tekoälyn kehittämisen elinkaaren, ja olemme työskennelleet melkein kaikilla hankkeilla - emme ole vielä kohtaaneet yhtä suurta tai liian pientä. Jos tarvitset lisätietoja, ota yhteyttä jo tänään.
