Shaip-blogi
Tunne uusimmat oivallukset ja ratkaisut, jotka ohjaavat tekoälyä ja koneoppimisteknologioita.
Terveydenhuollon voimaannuttaminen generatiivisella tekoälyllä: Mullistava diagnoosi ja hoito
Viime vuosina tekoäly (AI) on edistynyt merkittävästi useilla toimialoilla, eikä terveydenhuolto ole poikkeus. Generatiivinen tekoäly, tekoälyyn keskittyvä osajoukko
Lääketieteellisen kuvan huomautus: määritelmä, sovellus, käyttötapaukset ja tyypit
Lääketieteellisten kuvien merkinnöillä on tärkeä rooli koneoppimisalgoritmeille ja tekoälymalleille tarvittavan harjoitusdatan tarjoamisessa. Tämä prosessi on välttämätön
Parhaat avoimen lähdekoodin terveydenhuollon tietojoukot koneoppimisprojekteihin
Globaali terveydenhuoltojärjestelmä tuottaa päivittäin valtavia määriä lääketieteellistä dataa, jota voidaan hyödyntää koneoppimissovelluksissa.
NLP:n vaikutus terveydenhuollon diagnostiikkaan
Natural Language Processing (NLP) muuttaa tapaamme olla vuorovaikutuksessa teknologian kanssa. Se käsittelee ihmisten kieltä vapauttaakseen valtavan tietopotentiaalin. Tekniikassa on sama potentiaali
Terveydenhuollon tietojoukot: Boon for Healthcare AI
Tekoäly, jota aiemmin esiintyi enimmäkseen tieteiskirjallisuudesta, on nyt todellisuutta, joka ruokkii eri toimialojen kasvua. Next Move Strategy Consulting
Mikä on kliininen validointi? Opas parhaisiin käytäntöihin ja prosesseihin
Ajattele skenaariota, jossa kehitetään uusi diagnostiikkatyökalu. Lääkärit ovat innoissaan sen mahdollisuuksista. Kuitenkin ennen sen integroimista rutiinihoitoon he
Tekoälyn potilastietojen yhteenveto: määritelmä, haasteet ja parhaat käytännöt
Terveydenhuollon potilastietojen kasvusta on tullut sekä haaste että mahdollisuus. Kuvittele maailma, jossa jokainen yksityiskohta a
Kliinisen tiedon abstraktio: määritelmä, prosessi ja paljon muuta
Sairaalat ja klinikat kohtaavat tuhansia potilaita vuosittain. Tämä vaatii valtavan määrän omistautuneita lääkäreitä ja sairaanhoitajia. He työskentelevät väsymättä tarjotakseen hoitoa
Synteettinen data terveydenhuollossa: määritelmä, hyödyt ja haasteet
Kuvittele skenaario, jossa tutkijat kehittävät uutta lääkettä. He tarvitsevat laajoja potilastietoja testausta varten, mutta yksityisyyteen ja yksityisyyteen liittyvät huolenaiheet ovat merkittäviä
HIPAA:n asiantuntijapäätös henkilöllisyyden poistamiseksi
Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) asettaa standardin potilastietojen suojaamiselle terveydenhuollossa. Olennainen näkökohta tässä on suojatun tunnistamisen poistaminen
Uraauurtava onkologiatutkimus NLP:n kanssa: Shaipin läpimurto
Lataa tapaustutkimus Syövän voittamisessa data on yhtä tärkeää kuin päättäväisyys. Olemme Shaipilla ylpeitä siitä, että teimme suuren harppauksen
Luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) voima radiologiassa: diagnosoinnin ja tehokkuuden parantaminen
Radiologialla on keskeinen rooli terveydenhuollossa. Se käyttää kuvantamistekniikoita, kuten CT-skannauksia, röntgensäteitä ja MRI:tä erilaisten sairauksien diagnosointiin ja hoitoon. Luonnollinen kieli
Luonnollisen kielenkäsittelyn (NLP) rooli onkologiassa
Syöpä on merkittävä terveyshaaste maailmanlaajuisesti. Se tapahtuu, kun solut kasvavat ja leviävät hallitsemattomasti. Se on toiseksi yleisin kuolinsyy
Tietojen tunnistamisen poistoopas: kaikki mitä aloittelijan tulee tietää (vuonna 2024)
Digitaalisen muutoksen aikakaudella terveydenhuollon organisaatiot siirtävät nopeasti toimintaansa digitaalisille alustoille. Vaikka tämä tuo tehokkuutta ja virtaviivaistaa prosesseja, se myös
Generatiivinen tekoäly terveydenhuollossa: sovellukset, edut, haasteet ja tulevaisuuden trendit
Terveydenhuolto on aina ollut ala, jolla innovaatioita arvostetaan ja se on elintärkeää ihmishenkien pelastamiselle. Teknologisesta kehityksestä huolimatta terveydenhuoltoalalla on edelleen edessään pitkiä haasteita.
Kliinisen luonnollisen kielenkäsittelyn (NLP) potentiaalin vapauttaminen terveydenhuollossa
Luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) avulla tietokoneet voivat ymmärtää ihmisen kieltä. Se käyttää algoritmeja ja koneoppimista tulkitsemaan tekstiä, ääntä ja muita mediamuotoja. The
OCR terveydenhuollossa: kattava opas käyttötapauksiin, etuihin ja haittoihin
Terveydenhuoltoalalla on edessään paradigmamuutos työnkuluissaan, kun tekoälyn uudet ja kehittyneet teknologiat ottavat käyttöön. Hyödyntämällä tekoälytyökaluja ja -tekniikoita,
Opas keskustelulliseen tekoälyyn terveydenhuollossa
Tekoäly terveydenhuollossa on suhteellisen uusi tekniikka, mutta se on saanut vauhtia muutaman viime vuoden aikana. Sitä on käytetty erilaisiin tehtäviin, alkaen
Tekoäly mielenterveydessä – esimerkkejä, etuja ja suuntauksia
Tekoälystä on nykyään tullut yksi merkittävimmistä teknologioista, joka häiritsee kaikkia tärkeimpiä toimialoja ja tarjoaa valtavia etuja maailmanlaajuisille teollisuudenaloille ja sektoreille. Vipuvaikutuksen avulla
Strukturoimattomien terveydenhuoltotietojen potentiaalin vapauttaminen NLP:n avulla
Terveydenhuollon laitoksissa nykyään saatavilla olevan tiedon valtava määrä kasvaa valtavasti. Vaikka dataa pidetään nykypäivän digitaalisen maailman, terveydenhuollon, merkittävimpänä voimavarana
Terveydenhuollon muuttaminen generatiivisella tekoälyllä: tärkeimmät edut ja sovellukset
Nykyään terveydenhuoltoala todistaa nopeaa kehitystä tekoälyssä (AI) ja koneoppimisessa. Tekniikka on auttanut avaamaan uusia mahdollisuuksia parantaa potilaita
Tekoälyn voima muuttaa terveydenhuollon tulevaisuutta
Tekoäly toimii kaikilla aloilla, eikä terveydenhuolto ole poikkeus. Terveydenhuoltoala hyötyy transformatiivisista tiedoista ja laukaisuista
Tekoälyyn perustuvien ääniassistenttien nousu terveydenhuollon laadun parantamisessa
On erehtymättömän kätevää antaa suullisia ohjeita sen sijaan, että joutuisit kirjoittamaan ne tai valitsemaan oikean kohteen pudotusvalikosta.
Suosituimmat luonnollisen kielen käsittelyn käyttötapaukset terveydenhuollossa
Globaalien luonnollisen kielen käsittelymarkkinoiden on määrä kasvaa 1.8 miljardista dollarista vuonna 2021 4.3 miljardiin dollariin vuonna 2026, mikä tarkoittaa, että CAGR kasvaa
5 kysymystä ennen kuin palkkaat terveydenhuollon tietojen merkintäyrityksen
Terveydenhuollon tekoälyn maailmanlaajuisten markkinoiden arvioidaan nousevan 1.426 miljardista dollarista vuonna 2017 28.04 dollariin vuonna 2025.
Mitä ovat terveydenhuollon koulutustiedot ja miksi ne ovat tärkeitä?
Miten terveydenhuollon koulutustiedot vievät terveydenhuollon tekoälyä kuuhun? Tiedonhankinta on aina ollut organisaation prioriteetti. Enemmän kun kyseessä olevat tiedot
Koneoppimisen todelliset sovellukset terveydenhuollossa
Terveydenhuoltoala on aina hyötynyt tekniikan kehityksestä ja sen tarjonnasta. Terveydenhuolto on onnistunut sydämentahdistimista ja röntgensäteistä sähköisiin elvytyksiin ja muihin
Tekoälyn rooli terveydenhuollossa: hyödyt, haasteet ja kaikki siltä väliltä
Tekoälyn markkina -arvo terveydenhuollossa nousi uuteen huippuun vuonna 2020, 6.7 miljardiin dollariin. Myös alan asiantuntijat ja tekniikan veteraanit paljastavat
Elektroniset terveystietueet ja tekoäly: Taivas tehty ottelu
Sähköisten terveystietojen (EHR) oletetaan olevan tehokkaita ja auttavat terveydenhuoltopalvelujen nopeassa toimittamisessa potilaille. Näyttää kuitenkin olevan
Tiedonkeruun ja merkintöjen rooli terveydenhuollossa
Mitä jos kertoisimme sinulle, että seuraavan kerran kun otit selfien, älypuhelimesi ennustaa, että sinulla on todennäköisesti akne
4 ainutlaatuista datahaastetta tekoälyn käytölle terveydenhuollossa
Se on sanottu tarpeeksi monta kertaa, mutta tekoäly on osoittautunut pelinmuuttajaksi terveydenhuollon alalla. Olemalla vain passiivisia osallistujia
AI: n mahdollisuudet terveydenhuollossa
Rehellisesti sanottuna elämme tulevaisuutta, josta kaikki haaveilimme pari vuotta sitten. Jos tapahtuman tai tapahtuman ennustaminen tarkasti oli yksi
AI-harjoitustietojen todelliset kustannukset
Tekoälyjärjestelmän kehittäminen on verotusta. Jopa yksinkertainen tekoälymoduuli vie kuukausia koulutusta ennustamaan, käsittelemään tai suosittelemaan
Kuinka IoT ja tekoäly terveydenhuollossa ovat valmiita muuttamaan teollisuutta
Esineiden internet (IoT) laajenee nopeasti, ja liitettyjen laitteiden tuottaman datan määrä kasvaa eksponentiaalisesti päivittäin. Vaikka se voi olla
Kuinka Shaip auttaa joukkueita rakentamaan terveydenhuollon tekoälyratkaisuja
Älä odota, että robottilääkäri hoitaa sinut seuraavan kerran, kun vierailet lääkärin vastaanotolla. Tietokoneet ja algoritmit saattavat kertoa meille mitä
Navigointi vaatimustenmukaisuuden monimutkaisuuteen Bridge AI & Healthcare -sovellukseen
Tekoäly ja koneoppiminen tuottavat hämmästyttäviä asioita ympärillä oleville organisaatioille runsaan halvan prosessointitehon ja loputtoman datavirran ansiosta