Terveydenhuollon AI
Data antaa elämää herättävän pulssin terveydenhuollon tekoälylle.
Terveydenhuollon toimialueen asiantuntijat keräävät, poistavat identifioinnin ja merkitsevät niitä suuria tietojoukkoja
Esittelyssä olevat asiakkaat
Tiimien valtuuttaminen rakentamaan maailman johtavia tekoälyn tuotteita.
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
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 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 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.
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.
- Poista PHI-, PII- ja PCI-arkaluonteisten tietojen tunnistaminen, merkitseminen ja anonymisointi
- Vahvista HIPAA- ja Safe Harbor -ohjeilla
- Korjaa kaikki 18 tunnistetta, jotka kuuluvat HIPAA- ja Safe Harbor -ohjeisiin.
- Asiantuntijoiden sertifiointi ja tunnistamisen poistamisen laatu
- Noudata kattavia PHI-huomautusohjeita tunnistamaan PHI-tiedot yhdenmukaisesti ja noudattamaan Safe Harbor -ohjeita
Kattava noudattamisen kattavuus
Skaalaa tietojen tunnistaminen useilla sääntelyalueilla, mukaan lukien GDPR, HIPAA ja Safe Harbor.
Lääketieteellinen NER
NER (Clinical Named Entity Recognition) on kriittinen luonnollisen kielen käsittely (NLP) -tehtävä, jonka avulla tärkeät käsitteet (nimetyt entiteetit) erotetaan kliinisistä kertomuksista. NER-sovellusliittymät antavat kehittäjille mahdollisuuden poimia helposti kliinisiä kokonaisuuksia, kuten diagnoosi, menettelyt, lääkinnälliset laitteet, laboratoriot, lääkitys ja paljon muuta, sähköisistä terveystietueista (EHR) strukturoimattomista tiedoista. Kehittäjät voivat myös käyttää näitä sovellusliittymiä koodaamaan puretut entiteetit SNOMED-CT: ssä ja RxNormissa.
Shaip-sovellusliittymien poimima lääketieteellinen NER:
- Entiteetin tunnistus ja poiminta: Tunnista lähdemateriaalissa olevat 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
Ongelma
Poista kliinisten asiakirjojen tunnistaminen ja merkinnät alan asiantuntijoilta
Ratkaisu
Yli 30,000 XNUMX asiakirjaa, joissa on tunnistetiedot ja huomautukset, 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
Suositellut resurssit
Blogi
Tekoälyn rooli terveydenhuollossa: hyödyt, haasteet ja kaikki siltä väliltä
Terveydenhuollon tekoälyn markkina-arvo saavutti uuden ennätyksen vuonna 2020 6.7 miljardiin dollariin. Alan asiantuntijat ja tekniikan veteraanit paljastavat myös, että alan arvo on noin 8.6 miljardia dollaria vuoteen 2025 mennessä.
Blogi
Mitä ovat terveydenhuollon koulutustiedot ja miksi ne ovat tärkeitä?
Tiedonhankinta on aina ollut organisaation prioriteetti. Varsinkin, kun kyseisiä tietojoukkoja käytetään itsenäisten, itseoppivien asetusten kouluttamiseen.
Tietoluettelo
Lisenssi korkealaatuinen
Terveydenhoito / lääketieteelliset tiedot
AI- ja ML -malleille
Lääketieteelliset tietokatalogitietojoukot eivät ole vain massiivisia, vaan niissä on kultastandardin mukaista laatutietoa. Voit olla varma, että käyttämäsi tiedot ovat turvallisia, tunnistamattomia.
Kerro meille, kuinka voimme auttaa seuraavassa tekoälyaloitteessasi.