Terveydenhuollon AI

Data antaa elämää herättävän pulssin terveydenhuollon tekoälylle.

Terveydenhuollon alan asiantuntijat keräävät, tunnistavat ja merkitsevät suuria aineistoja

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 -kuvake

Tietojen puhdistus ja rikastaminen

Tiedonkeruu-kuvake

Tietojen lisensointi ja kerääminen

Tietojen tunnistetiedot

Tietojen merkintäkuvake

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
Tiedonkeruu
Tietojen tunnistetiedot

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.

Tunnistamisen poiston sovellusliittymä

Potilastiedot ovat välttämättömiä kehitettäessä parhaita mahdollisia terveydenhuollon tekoälyhankkeita. Mutta heidän henkilökohtaisten tietojensa suojaaminen on yhtä tärkeää. Shaip on tunnettu alan johtava henkilötietojen tunnistamisen, peittämisen ja tietojen nimettömyyden poistaminen kaiken PHI / PII: n (henkilökohtainen terveys / tunnistetiedot) poistamiseksi. Tunnistamisen poisto-sovellusliittymät poimivat teksti- tai kuvajoukossa olevat PHI / PII-entiteetit ja peittävät, poistavat tai peittävät nämä kentät tunnistamattomien tietojen tuottamiseksi.

  • Poista PHI: n, PII: n ja PCI: n arkaluontoisten tietojen tunnistetiedot, merkitse ne ja anonymisoi ne
  • Vahvista HIPAA- ja Safe Harbor -ohjeilla
  • Korjaa kaikki 18 tunnusta ja mittakaavan tietojen tunnistetiedot useilla sääntelyalueilla, kuten GDPR, HIPAA ja Safe Harbor.
  • Asiantuntijoiden sertifiointi ja tunnistamisen poistamisen laatu
  • Noudata kattavia PHI-huomautusohjeita tunnistamaan PHI-tiedot yhdenmukaisesti ja noudattamaan Safe Harbor -ohjeita
Tunnistamisen poisto Api
Lääketieteellinen Ner

Lääketieteellinen NER

NER (Clinical Named Entity Recognition) on kriittinen NLP-tehtävä erottaa tärkeät käsitteet (nimetyt entiteetit) kliinisistä kertomuksista. NER-sovellusliittymät voivat tunnistaa ja luokitella kliiniset yksiköt, kuten diagnoosi, menettelyt, lääkinnälliset laitteet, laboratoriot, lääkitys ja paljon muuta strukturoimattomasta sähköisestä terveystietueesta (EHR).

Shaip-sovellusliittymien poimima lääketieteellinen NER:

  • Entiteetin tunnistus ja poiminta: Tunnista keskeiset käsitteet tai lauseet 
  • Paranna kliinisen datan eheyttä kartoittamalla jäsentämättömässä tekstissä olevat tietoelementit jäsenneltyihin kenttiin.
  • Muunna strukturoimattomat tiedot koneellisesti luettavaksi ja prosessoitavaksi formaatiksi.
  • NER-sovellusliittymät hyödyntävät omistettua tietograafia, yli 20 miljoonaa ihmissuhdetta ja 1.7 miljoonaa kliinistä konseptia

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

Aikataulu-Kaavio-Convai

Keskustelu Ai

Ongelma

Poista kliinisten asiakirjojen tunnistaminen ja merkinnät alan asiantuntijoilta

Ratkaisu

Tunnistettu ja merkitty yli 30,000 XNUMX asiakirjaa asiakasta kohti

Tulos

Kultaisen standardin kliiniset tiedot asiakkaan NLP: n ja terveydenhuollon kehittämiseksi

Kattava noudattamisen kattavuus

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

Shaipin turvasataman tunnistaminen
Gdpr-yhteensopiva Shaipin tunnistaminen
Shipin Hipaa-yhteensopiva datan peitto

Kerro meille, kuinka voimme auttaa seuraavassa tekoälyaloitteessasi.