Terveydenhuollon AI

Data antaa elämää herättävän pulssin terveydenhuollon tekoälylle.

Terveydenhuollon toimialueen asiantuntijat keräävät, poistavat identifioinnin ja merkitsevät niitä suuria tietojoukkoja

Terveydenhuolto ai

Esittelyssä olevat asiakkaat

Tiimien valtuuttaminen rakentamaan maailman johtavia tekoälyn tuotteita.

Amazon
Google
Microsoft
Cognit

Terveydenhuoltoon perustuvien innovaatioiden kysyntä kasvaa, ja tekoälyllä on ratkaiseva rooli käsittelemällä massiivisia tietojoukkoja, jotka ovat kaukana ihmisen kyvyn rajoista.

80% kaikista terveydenhuollon tiedoista on strukturoimattomia eikä niitä voida käyttää jatkokäsittelyyn. Tämä rajoittaa käyttökelpoisen tiedon määrää ja myös terveydenhuollon organisaation päätöksentekokykyä. Ellet käänny Shaipin puoleen.

Meillä on syvällinen ymmärrys terveydenhuollon terminologioista, jotta voimme vapauttaa sen potentiaalin vuosien kokemuksen perusteella tietojen transkriptiossa, tunnistamisen poistamisessa ja merkinnöissä. Lisää tähän voimme myös toimittaa tarkan terveydenhuollon tiedot sinun on parannettava tekoälyä.

Teollisuus:

Tutkimuksen mukaan 30% terveydenhuollon kustannuksista liittyy hallinnollisiin tehtäviin. Tekoäly voi automatisoida joitain näistä tehtävistä, kuten ennakkovakuutuksen vakuuttamisesta, maksamattomien laskujen seurannasta ja kirjanpidon helpottamisesta.

Teollisuus:

Viimeisimmän tutkimuksen mukaan koneoppimisalgoritmit voivat analysoida 3D-skannauksia jopa 1000 kertaa nopeammin kuin mikä on mahdollista tänään. Se voi tarjota reaaliaikaisen arvioinnin ja kriittisen panoksen kirurgille tietoisemman päätöksen tekemiseksi.

Terveydenhuollon tekoälyn maailmanmarkkinoiden odotetaan kasvavan 3.64 miljardista Yhdysvaltain dollarista vuonna 2019 33.42 miljardiin dollariin vuoteen 2026 mennessä yhdistetyllä vuotuisella kasvuvauhdilla (CAGR) 46.21% ennustejaksolla.

Terveellinen määrä terveydenhuollon asiantuntemusta

Tekoälyä tukevat järjestelmät eivät aio korvata ihmislääketieteen asiantuntijoita kokonaan. Mutta tämä tekniikka parantaa heidän valmiuksiaan ja tehokkuuttaan automatisoimalla toistuvimmat virheiden alaiset toiminnot. Shaip uskoo, että tiedot voivat vaikuttaa myönteisesti maailman väestön terveyteen. Se näkyy kognitiivisessa tiedonkeruu-, tunnistamis- ja huomautuspalveluissamme. Autamme organisaatioita avaamaan uusia ja kriittisiä tietoja, jotka löytyvät syvältä strukturoimattomista tiedoista, kuten lääkärin muistiinpanoista, vastuuvapauden yhteenvedoista ja patologiaraporteista.

Sitten annamme sille rakenteen ja tarkoituksen luonnollisen kielenkäsittelyn (NLP) avulla, joka tarjoaa toimialuekohtaisia ​​näkemyksiä oireista, sairauksista, allergioista ja lääkkeistä. Nyt terveydenhuoltoyhteisöllä on Shaip AI -datan kautta oikeat oivallukset tehdä parempia päätöksiä, jotka johtavat parempiin potilaiden tuloksiin.

Avaintarjoukset

Tietojen puhdistus ja rikastaminen

Tietojen lisensointi ja kerääminen

Tietojen tunnistetiedot

Tietojen merkinnät ja merkinnät

Tietojen puhdistus

Tietojen puhdistus ja rikastaminen

  • Muuntaa käsinkirjoitetut tiedot jäsenneltyyn digitaaliseen muotoon
  • Muunna strukturoimaton digitaalinen data strukturoituun muotoon
  • Potilastietojen, EHR-tietojen jne. Tietojen puhdistus

Tiedonkeruu / lisensointi

Tekoälyä tukevat yritykset kääntyvät luoksemme luomaan koulutustietojoukot, jotta he voivat kehittää huippuluokan koneoppimisalgoritmeja terveydenhuollolle. Katso koko terveydenhuollon luettelo.

Oikeista tiedoista voi hyötyä tekoälylle ja ML: lle näiden tavoitteiden saavuttamiseksi Shaipin kautta hoidon edistämisestä terveydenhuollon organisaatioiden tarjoamiseen ratkaisuun kustannusten hallitsemiseksi ja potilastulosten parantamiseksi. Loppujen lopuksi parempi data tarkoittaa parempia tuloksia.

Helposti saatavilla olevat tietojoukot: Näytä koko luettelo

  • 225k + tuntia lääkärin sanelemaa ääntä ja vastaavia transkriptoituja tietueita
  • 31+ erikoisalaa neurologia, radiologia, patologia jne.
  • 5M + EHR -tietojoukot
Tietojen keruu
Tietojen tunnistaminen

Tietojen tunnistaminen

PHI / PII-tunnistusominaisuuksiimme kuuluu arkaluonteisten tietojen, kuten nimien ja sosiaaliturvatunnusten, poistaminen, jotka saattavat yhdistää henkilön suoraan tai välillisesti henkilötietoihinsa. Sen mitä potilaat ansaitsevat ja HIPAA vaatii.

Oma tunnistetietojen poistamisalustamme voi anonymisoida tekstisisällön arkaluonteisia tietoja erittäin tarkasti. API: t poimivat teksti- tai kuvajoukossa olevat PHI / PII-entiteetit ja peittävät, poistavat tai peittävät nämä kentät tunnistamattomien tietojen tuottamiseksi

Tietojen merkinnät ja merkinnät

Shaip-huomautuspalvelut voivat lisätä kaivattua tehoa tekoälyn tehostamiseen. Röntgenkuva, CT, MRI ja muut kuviin perustuvat testiraportit voidaan helposti seuloa ennustamaan erilaisia ​​vaivoja. Voimme auttaa sinua merkitsemään monimutkaisia ​​terveystietoja eli tekstiä tai kuvia kehittääksesi AI ML -mallisi.

Voimme skaalata tuhansille ihmisille hallitsemaan minkä tahansa kokoista projektia. Lopputulos? Nopeampi terveydenhuollon kuvamerkintä rakentaaksesi mallisi aikataulusi ja budjettisi puitteissa.

Tietojen merkintä

API

Kun tarvitset tietoja reaaliajassa, sinun on voitava käyttää sovellusliittymiä yhtä nopeasti. Siksi Shaip-sovellusliittymät tarjoavat reaaliaikaisen, on-demand-pääsyn tarvitsemiin tietueisiin. Shaip-sovellusliittymien avulla joukkueillasi on nyt nopea ja skaalautuva pääsy tunnistamattomiin tietueisiin ja laadukkaaseen, asiayhteyteen mukautettuun lääketieteelliseen tietoon, jotta tekoälyprojektinsa saataisiin päätökseen heti ensimmäistä kertaa.

Tehokas kliininen NLP
API nopeita ja yksinkertaisia ​​tuloksia varten.

Tietojen merkintä

Todellisen maailman ratkaisu

Voimaa tuottava data herättää lääketieteellisen tekoälyn eloon

Shaip toimitti korkealaatuista dataa
tekoälyn mallien parantaminen terveydenhuollossa
potilashoito. Toimitettu yli 30,000
tunnistamattomat kliiniset asiakirjat
Safe Harbor -ohjeiden mukaisesti. Nämä kliiniset
asiakirjoihin annettiin 9 kliinistä merkintää
kokonaisuus

Timeframe-graph-convai

Keskustelu ai

Ongelma

Poista kliinisten asiakirjojen tunnistaminen ja merkinnät alan asiantuntijoilta
Poista kliinisten asiakirjojen tunnistaminen ja merkinnät alan asiantuntijoilta

Ratkaisu

Yli 30,000 XNUMX asiakirjaa, joissa on tunnistetiedot ja huomautukset, asiakasta kohti
Yli 30,000 XNUMX asiakirjan tunnistaminen ja huomautukset poistettu asiakasta kohti

Tulos

Kultaisen standardin kliiniset tiedot asiakkaan NLP: n ja terveydenhuollon kehittämiseksi
Kultastandardi kliininen data asiakkaan nlp:n ja terveydenhuollon kehittämiseen

Kattava noudattamisen kattavuus

Skaalaa tietojen tunnistaminen eri sääntelyalueilla, mukaan lukien GDPR, HIPAAja Safe Harbor -kohdan mukaisesti tunnistuksen poisto, joka vähentää PII / PHI: n vaarantumisriskiä

Kerro meille, kuinka voimme auttaa seuraavassa tekoälyaloitteessasi.

Tekoälyssä terveydenhuollossa käytetään tekoälytekniikoita diagnoosin, hoidon ja potilaiden hallinnan avuksi.

Tekoälyä käytetään sairauksien diagnosointiin lääketieteellisten kuvien perusteella, henkilökohtaisiin hoitosuosituksiin, lääketutkimuksen nopeuttamiseen, potilastietojen hallintaan, ennakoivaan analytiikkaan, avustamiseen leikkauksissa ja virtuaalisen terveysavun tarjoamiseen.

Tekoäly parantaa diagnoosin tarkkuutta, tehostaa, säästää kustannuksia, mahdollistaa yksilölliset hoidot, tarjoaa ennakoivia oivalluksia ja parantaa terveydenhuollon saatavuutta.

Sovellukset sisältävät lääketieteellisen kuvantamisen analyysin, genomitutkimuksen, lääkekehityksen, hoitojen optimoinnin, terveydentilan etävalvonnan, chatbotit potilaiden tiedusteluihin ja sairaalan toiminnan parantamisen.

Tekoäly hallitsee valtavia lääketieteellisiä tietoja, helpottaa sairauksien varhaista havaitsemista, optimoi resurssien allokoinnin, vähentää virheitä, nopeuttaa tutkimusta ja parantaa potilaskokemusta.