Здравоохранение AI
Данные дают живительный импульс искусственному интеллекту в здравоохранении.
Сбор, деидентификация и аннотирование больших наборов данных экспертами в области здравоохранения
Избранные клиенты
Расширение возможностей команд для создания ведущих в мире продуктов искусственного интеллекта.
Спрос на инновации в сфере здравоохранения растет, и ИИ играет решающую роль, обрабатывая массивные наборы данных, которые выходят далеко за рамки человеческих возможностей.
80% всех медицинских данных неструктурированы и недоступны для дальнейшей обработки. Это ограничивает количество используемых данных, а также ограничивает возможности организации здравоохранения принимать решения. Если только вы не обратитесь к Шаипу.
У нас есть глубокое понимание терминологии здравоохранения, чтобы раскрыть ее потенциал в результате многолетнего опыта в транскрипции, деидентификации и аннотации данных. Добавьте к этому, что мы также можем доставить точную данные здравоохранения вам нужно улучшить свой ИИ-движок.
Промышленность:
Согласно исследованию, 30% затрат на здравоохранение связаны с административными задачами. ИИ может автоматизировать некоторые из этих задач, например, предварительную авторизацию страховки, отслеживание неоплаченных счетов и ведение записей, чтобы облегчить рабочую нагрузку.
Промышленность:
Согласно последним исследованиям, алгоритмы машинного обучения могут анализировать 3D-сканирование до 1000 раз быстрее, чем это возможно сегодня. Он может предложить хирургу оценку в реальном времени и важные данные для принятия более обоснованного решения.
Ожидается, что объем мирового рынка ИИ в здравоохранении вырастет с 3.64 млрд долларов США в 2019 году до 33.42 млрд долларов США к 2026 году при среднегодовом темпе роста (CAGR) в 46.21% в течение прогнозируемого периода.
Здоровый опыт в области здравоохранения
Затем мы придаем ему структуру и цель с помощью обработки естественного языка (NLP), которая предоставляет предметно-ориентированную информацию о симптомах, заболеваниях, аллергиях и лекарствах. Теперь медицинское сообщество, используя данные Shaip AI, имеет правильную информацию, позволяющую принимать более обоснованные решения, ведущие к лучшим результатам для пациентов.
Ключевые предложения
Очистка и обогащение данных
Лицензирование и сбор данных
Деидентификация данных
Аннотации и маркировка данных
Очистка и обогащение данных
- Преобразование рукописных данных в структурированный цифровой формат
- Преобразование неструктурированных цифровых данных в структурированный формат
- Очистка карт пациентов, данных EHR и т. Д.
Сбор данных / лицензирование
Компании, использующие искусственный интеллект, обращаются к нам за созданием наборов данных для обучения, чтобы они могли разрабатывать передовые алгоритмы машинного обучения для отрасли здравоохранения. Посмотреть нашу полную каталог здравоохранения.
Правильные данные могут помочь ИИ и машинному обучению достичь этих целей с помощью Shaip - от улучшения качества обслуживания до предоставления медицинским организациям решения для контроля затрат при одновременном улучшении результатов лечения пациентов. В конце концов, чем лучше данные, тем лучше результаты.
Легкодоступные наборы данных: Посмотреть полный каталог
- 225 тыс. + Часов аудиозаписи под диктовку врача и соответствующих транскрибированных записей
- 31+ специальностей Неврология, Радиология, Патология и др.
- 5 млн + наборов данных EHR
Деидентификация данных
Наши возможности деидентификации PHI / PII включают удаление конфиденциальной информации, такой как имена и номера социального страхования, которые могут прямо или косвенно связывать человека с его личными данными. Это то, чего заслуживают пациенты и чего требует HIPAA.
Наша запатентованная платформа деидентификации может анонимизировать конфиденциальные данные в текстовом контенте с чрезвычайно высокой точностью. API извлекают объекты PHI / PII, присутствующие в наборах данных текста или изображений, а затем маскируют, удаляют или скрывают эти поля для предоставления обезличенных данных.
Аннотации и маркировка данных
Сервисы аннотаций Shaip могут добавить столь необходимую мощность для улучшения вашего движка AI. Рентген, компьютерная томография, МРТ и другие отчеты об испытаниях на основе изображений могут быть легко просмотрены для прогнозирования различных заболеваний. Мы можем помочь вам аннотировать сложные медицинские записи, например текст или изображения, для разработки ваших моделей AI ML.
Мы можем масштабироваться до 1000 человек, чтобы управлять проектом любого размера. Результат? Более быстрое создание аннотаций к изображениям в сфере здравоохранения для построения ваших моделей в рамках ваших временных рамок и бюджета.
API-интерфейсы
Когда вам нужны данные в реальном времени, вы сможете так же быстро получить доступ к API. Вот почему API-интерфейсы Shaip предоставляют доступ по запросу в режиме реального времени к нужным вам записям. Благодаря API-интерфейсам Shaip у ваших команд теперь есть быстрый и масштабируемый доступ к обезличенным записям и качественным контекстуализированным медицинским данным для выполнения своих проектов ИИ с первого раза.
Деидентификационный API
Данные о пациентах необходимы для разработки наилучших проектов искусственного интеллекта в здравоохранении. Но защита их личной информации не менее важна. Shaip является известным лидером в области деидентификации данных, маскирования данных и анонимизации данных для удаления всей PHI / PII (личной информации о здоровье / идентифицирующей информации).
- Деидентификация, токенизация и анонимизация конфиденциальных данных для PHI, PII и PCI
- Подтвердите с помощью правил HIPAA и Safe Harbor
- Удалите все 18 идентификаторов, указанных в рекомендациях HIPAA и Safe Harbor.
- Экспертная сертификация и аудит качества деидентификации
- Следуйте подробным инструкциям по аннотации PHI, чтобы единообразно деидентифицировать данные PHI и придерживаться рекомендаций Safe Harbor.
Комплексное соответствие нормативным требованиям
Масштабируйте деидентификацию данных в нескольких регулирующих юрисдикциях, включая GDPR, HIPAA и Safe Harbor.
Медицинский НЭР
Распознавание клинических именованных сущностей (NER) - это важнейшая задача обработки естественного языка (NLP) для извлечения важных концепций (именованных сущностей) из клинических описаний. API-интерфейсы NER позволяют разработчикам легко извлекать клинические сущности, такие как диагноз, процедура, медицинское устройство, лаборатории, лекарства и многое другое, из неструктурированных данных электронной медицинской карты (EHR). Разработчики также могут использовать эти API для кодирования извлеченных сущностей в SNOMED-CT и RxNorm.
Медицинский NER, извлеченный API Shaip:
- Распознавание и извлечение сущностей: определение ключевых понятий или фраз, присутствующих в исходном материале
- Повысьте целостность клинических данных, сопоставив элементы данных, присутствующие в неструктурированном тексте, со структурированными полями.
- Преобразуйте неструктурированные данные в машиночитаемый и машинно-обрабатываемый формат.
- API-интерфейсы NER используют собственный график знаний с более чем 20 млн взаимосвязей и более 1.7 млн клинических концепций
Реальное решение мира
Данные, которые помогают воплотить в жизнь медицинский ИИ
Шаип предоставил качественные данные
для моделей искусственного интеллекта в здравоохранении, чтобы улучшить
уход за пациентом. Доставлено 30,000+
деидентифицированные клинические документы придерживаются
руководству Safe Harbor. Эти клинические
документы аннотированы 9 клиническими
организация
Проблема
Деидентификация и аннотирование клинических документов от экспертов в предметной области
Решения
Деидентифицировано и аннотировано более 30,000 XNUMX документов в соответствии с рекомендациями клиента
Результат
Клинические данные Золотого стандарта для разработки НЛП и здравоохранения клиента
Комплексное соответствие нормативным требованиям
Масштабирование деидентификации данных в различных регулирующих юрисдикциях, включая GDPR, HIPAA, и согласно Safe Harbor, деидентификация, которая снижает риски компрометации PII / PHI
Рекомендуемые ресурсы
Блог
Роль ИИ в здравоохранении: преимущества, проблемы и все, что между ними
Рыночная стоимость искусственного интеллекта в здравоохранении достигла нового максимума в 2020 году — 6.7 млрд долларов. Эксперты в этой области и ветераны технологий также сообщают, что к 8.6 году отрасль будет оцениваться примерно в 2025 млрд долларов.
Блог
Что такое данные по обучению в сфере здравоохранения и почему это важно?
Получение данных всегда было организационным приоритетом. Тем более, когда соответствующие наборы данных используются для обучения автономных самообучающихся установок.
Каталог данных
Лицензия Качественная
Здравоохранение / Медицинские данные
для моделей AI и ML
Наши наборы данных каталога медицинских данных не только огромны, но и содержат данные золотого стандарта качества. Будьте уверены, что данные, которые вы используете, защищены и обезличены.
Расскажите, чем мы можем помочь с вашей следующей инициативой в области искусственного интеллекта.