Diagnoosien tehostaminen generatiivisella tekoälyllä: The Future of
Terveydenhuollon älykkyys

Paranna potilaiden hoitoa ja diagnoosia hyödyntämällä generatiivista tekoälyä monimutkaisten terveystietojen seulomiseen.

Generative ai healthcare ai

Esittelyssä olevat asiakkaat

Tiimien valtuuttaminen rakentamaan maailman johtavia tekoälyn tuotteita.

Amazon
Google
Microsoft
Cognit

MedTech Solutions on edelläkävijä tarjoaessaan laajoja, monipuolisia tietojoukkoja, jotka on suunniteltu erityisesti polttoaineenaan luovia tekoälysovelluksia terveydenhuoltoalalla. Ymmärtämällä kattavasti lääketieteellisen tekoälyn ainutlaatuiset vaatimukset, missionamme on tarjota tietokehyksiä, jotka edistävät tarkkoja, nopeita ja uraauurtavia tekoälyyn perustuvia diagnooseja ja hoitoja.

Terveydenhuollon luovat tekoälyn käyttötapaukset

1. Kysymys- ja vastausparit

Healthcare - question & answering

Sertifioidut ammattilaisemme tarkastelevat terveydenhuollon asiakirjoja ja kirjallisuutta kuratoidakseen kysymys-vastaus-pareja. Tämä helpottaa vastaamista kysymyksiin, kuten diagnostisten toimenpiteiden ehdottaminen, hoitojen suositteleminen ja lääkäreiden avustaminen diagnoosin tekemisessä ja näkemysten tarjoamisessa suodattamalla asiaankuuluvia tietoja. Terveydenhuollon asiantuntijamme tuottavat huippuluokan Q&A-sarjoja, kuten:

» Pintatason kyselyjen luominen.
» Syvätason kysymysten suunnittelu 
» Kehystys Q&A Medical Tabular Datasta.

Vahvojen Q&A-tietovarastojen kannalta on välttämätöntä keskittyä seuraaviin asioihin:

  • Kliiniset ohjeet ja protokollat 
  • Potilaiden ja palveluntarjoajien vuorovaikutustiedot
  • Lääketieteelliset tutkimukset 
  • Farmaseuttisten tuotteiden tiedot
  • Terveydenhuollon säädösasiakirjat
  • Potilaiden suosittelut, arvostelut, foorumit ja yhteisöt

2. Tekstin yhteenveto

Terveydenhuollon asiantuntijamme ovat erinomaisia ​​suurten tietomäärien tislaamisessa selkeiksi ja ytimekkäiksi tiivistelmiksi, kuten lääkärin ja potilaan välisiksi keskusteluiksi, EHR:ksi tai tutkimusartikkeleiksi, joten varmistamme, että ammattilaiset voivat nopeasti ymmärtää ydintiedot ilman, että heidän tarvitsee seuloa koko sisältöä. sisältää:

  • Tekstipohjainen EHR-yhteenveto: Kapseloi potilaiden sairaushistoriat, hoidot helposti sulavaan muotoon.
  • Lääkärin ja potilaan keskustelun yhteenveto: Poimi avainkohdat lääketieteellisistä konsultaatioista
  • PDF-pohjainen tutkimusartikkeli: Tislaa monimutkaiset lääketieteelliset tutkimuspaperit niiden perustavanlaatuisiin tuloksiin
  • Lääketieteellisen kuvantamisraportin yhteenveto: Muunna monimutkaiset radiologia- tai kuvantamisraportit yksinkertaistetuiksi yhteenvedoksi.
  • Kliinisen tutkimuksen tietojen yhteenveto: Jaa laajat kliinisten tutkimusten tulokset tärkeimpiin osiin.

3. Synteettisten tietojen luominen

Synteettinen data on kriittistä etenkin terveydenhuollon alalla eri tarkoituksiin, kuten tekoälymallikoulutukseen, ohjelmistojen testaukseen ja muihin tarkoituksiin potilaan yksityisyydestä tinkimättä. Tässä on erittely luetelluista synteettisten tietojen luomista:

3.1 Synteettisten tietojen HPI ja edistymismuistiinpanojen luominen

Keinotekoisten mutta realististen potilastietojen luominen, jotka jäljittelevät potilaan nykyisen sairauden historian (HPI) muotoa ja sisältöä sekä edistymistietoja. Nämä synteettiset tiedot ovat arvokkaita ML-algoritmien koulutuksessa, terveydenhuollon ohjelmistojen testauksessa ja tutkimuksen suorittamisessa potilaan yksityisyyttä vaarantamatta.

3.2 Synteettiset tiedot EHR-huomautuksen luominen

Tämä prosessi edellyttää simuloitujen sähköisten terveystietojen (EHR) muistiinpanojen luomista, jotka ovat rakenteeltaan ja kontekstuaalisesti samanlaisia ​​kuin todelliset EHR-muistiinpanot. Näitä synteettisiä muistiinpanoja voidaan käyttää terveydenhuollon ammattilaisten kouluttamiseen, EHR-järjestelmien validointiin ja tekoälyalgoritmien kehittämiseen tehtäviin, kuten ennustavaan mallinnukseen tai luonnollisen kielen käsittelyyn, samalla kun säilytetään potilaan luottamuksellisuus.

Synthetic data ehr note creation

3.3 Synteettinen lääkärin ja potilaan välisen keskustelun yhteenveto eri aloilla

Tämä edellyttää yhteenvetoversioiden luomista simuloiduista lääkärin ja potilaan välisistä vuorovaikutuksista eri lääketieteen erikoisaloilla, kuten kardiologiassa tai dermatologiassa. Vaikka nämä yhteenvedot perustuvat kuvitteellisiin skenaarioihin, ne muistuttavat todellisia keskusteluyhteenvetoja, ja niitä voidaan käyttää lääketieteelliseen koulutukseen, tekoälykoulutukseen ja ohjelmistojen testaukseen paljastamatta todellisia potilaiden keskusteluja tai vaarantamatta yksityisyyttä.

Synthetic doctor-patient conversation

Perusominaisuudet

Chatbot conversationa ai

Kattavat tekoälytiedot

Laaja valikoimamme kattaa eri kategoriat ja tarjoaa laajan valikoiman ainutlaatuiseen mallikoulutukseesi.

Laatuvarmistetut

Noudatamme tiukkoja laadunvarmistusmenettelyjä varmistaaksemme tietojen tarkkuuden, oikeellisuuden ja merkityksen.

Monipuoliset käyttötapaukset

Tietojoukkomme kattavat erilaisia ​​generatiivisia tekoälysovelluksia aina tekstin ja kuvien luomisesta musiikin synteesiin.

Mukautetut tietoratkaisut

Räätälöidyt tietoratkaisumme vastaavat ainutlaatuisia tarpeitasi rakentamalla räätälöidyn tietojoukon vastaamaan erityisvaatimuksiasi.

Turvallisuus ja vaatimustenmukaisuus

Noudatamme tietosuoja- ja tietosuojastandardeja. Noudatamme GDPR- ja HIPPA-säädöksiä ja varmistamme käyttäjien yksityisyyden.

Hyödyt

Paranna generatiivisten tekoälymallien tarkkuutta

Säästä aikaa ja rahaa tiedonkeruussa

Nopeuta aikaasi
markkinoille

Hanki kilpailukykyinen
reuna

Rakenna huippuosaamista generatiivisessa tekoälyssäsi Shaipin laadukkailla tietojoukoilla

Generatiivisella tekoälyllä tarkoitetaan tekoälyn osajoukkoa, joka keskittyy luomaan uutta sisältöä, joka usein muistuttaa tai jäljittelee annettua dataa.

Generatiivinen tekoäly toimii algoritmien, kuten Generative Adversarial Networks (GAN) avulla, jossa kaksi hermoverkkoa (generaattori ja erottaja) kilpailevat ja tekevät yhteistyötä tuottaakseen alkuperäistä muistuttavaa synteettistä dataa.

Esimerkkejä ovat taiteen, musiikin ja realististen kuvien luominen, ihmisen kaltaisen tekstin luominen, 3D-objektien suunnittelu ja ääni- tai videosisällön simulointi.

Generatiiviset tekoälymallit voivat hyödyntää erilaisia ​​tietotyyppejä, kuten kuvia, tekstiä, ääntä, videota ja numeerista dataa.

Harjoitteludata tarjoaa perustan generatiiviselle tekoälylle. Malli oppii mallit, rakenteet ja vivahteet tästä tiedosta tuottaakseen uutta, samanlaista sisältöä.

Tarkkuuden varmistamiseen kuuluu monipuolisen ja laadukkaan koulutusdatan käyttäminen, malliarkkitehtuurien jalostaminen, jatkuva validointi todellista dataa vastaan ​​ja asiantuntijapalautteen hyödyntäminen.

Laatuun vaikuttavat harjoitustietojen määrä ja monimuotoisuus, mallin monimutkaisuus, laskentaresurssit ja malliparametrien hienosäätö.