Здравоохранение AI

Данные дают живительный импульс для ИИ в сфере здравоохранения.

Собирайте, деидентифицируйте и аннотируйте большие наборы данных экспертами в области здравоохранения.

Здравоохранение ИИ

Избранные клиенты

Расширение возможностей команд для создания ведущих в мире продуктов искусственного интеллекта.

Amazon
Google
Microsoft
вязать

Растет спрос на инновации в сфере здравоохранения, и ИИ играет решающую роль, обрабатывая огромные 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.

Мы обладаем глубоким пониманием медицинской терминологии, позволяющей раскрыть ее потенциал благодаря многолетнему опыту транскрипции, деидентификации и аннотирования данных. Добавьте к этому, что мы также можем доставить точную данные здравоохранения вам нужно улучшить свой механизм искусственного интеллекта.

Промышленность:

Согласно исследованию, 30% расходов на здравоохранение связаны с административными задачами. ИИ может автоматизировать некоторые из этих задач, например предварительное авторизацию страховки, отслеживание неоплаченных счетов и ведение учета, чтобы облегчить рабочую нагрузку.

Промышленность:

Согласно недавним исследованиям, алгоритмы машинного обучения могут анализировать 3D-сканы до 1000 раз быстрее, чем это возможно сегодня. Он может предложить хирургу оценку в реальном времени и важную информацию для принятия более обоснованного решения.

Ожидается, что объем мирового рынка искусственного интеллекта 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) 46.21% в течение прогнозируемого периода.

Здоровый опыт в области здравоохранения

Системы с поддержкой искусственного интеллекта не собираются полностью заменить медицинских экспертов-людей. Но эта технология расширит их возможности и эффективность за счет автоматизации наиболее повторяющихся действий, подверженных ошибкам. В Shaip мы считаем, что данные могут положительно повлиять на здоровье населения мира. Это очевидно в наших службах сбора когнитивных данных, деидентификации и аннотирования. Мы помогаем организациям раскрыть новую и важную информацию, найденную глубоко в неструктурированных данных, например, в записях врачей, выписках и отчетах о патологиях.

Затем мы придаем ему структуру и цель с помощью обработки естественного языка (НЛП), которая дает специфичную для предметной области информацию о симптомах, заболеваниях, аллергиях и лекарствах. Теперь медицинское сообщество благодаря данным Shaip AI имеет правильную информацию для принятия более эффективных решений, которые приводят к лучшим результатам лечения пациентов.

Ключевые предложения

Очистка и обогащение данных

Лицензирование и сбор данных

Деидентификация данных

Аннотации и маркировка данных

Сбор данных/лицензирование

Компании, использующие искусственный интеллект, обращаются к нам с просьбой создать наборы обучающих данных, чтобы они могли разрабатывать передовые алгоритмы машинного обучения для отрасли здравоохранения. Посмотреть наш полный каталог здравоохранения.

Правильные данные могут помочь искусственному интеллекту и машинному обучению достичь этих целей с помощью Shaip — от улучшения медицинского обслуживания до предоставления медицинским организациям решения для контроля затрат и улучшения результатов лечения пациентов. В конце концов, более качественные данные означают лучшие результаты.

Легко доступные 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
Сбор данных
Деидентификация данных

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 текстовых или графических данных, 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 ускорения вашего механизма искусственного интеллекта. Рентгеновские снимки, компьютерная томография, МРТ и другие отчеты об испытаниях на основе изображений можно легко проверить для прогнозирования различных заболеваний. Мы можем помочь вам аннотировать сложные медицинские записи, например текст или изображения, для разработки моделей искусственного интеллекта.

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.

Аннотация к медицинскому изображению

API

Если вам нужны данные в режиме реального времени, вы сможете получить доступ к API так же быстро. Вот почему API-интерфейсы Shaip обеспечивают доступ в реальном времени к нужным вам записям по требованию. Благодаря API-интерфейсам Shaip ваши команды теперь имеют быстрый и масштабируемый доступ к обезличенным записям и качественным контекстуальным медицинским данным, что позволяет сразу же завершить свои проекты ИИ.

Мощные клинические API-интерфейсы НЛП для быстрых и простых результатов.

Очистка данных

Реальное решение мира

Данные, которые помогают воплотить в жизнь медицинский искусственный интеллект

Шаип предоставил высококачественные данные
для улучшения моделей искусственного интеллекта в здравоохранении
уход за пациентом. Доставлено 30,000 XNUMX+
обезличенные клинические документы, придерживающиеся
Руководству по безопасной гавани. Эти клинические
документы аннотированы 9 клиническими
организация

Временной график-график

Разговорный ИИ

Проблема

Обезличьте и аннотируйте клинические документы от экспертов в предметной области.
Обезличьте и аннотируйте клинические документы от экспертов в предметной области.

Решения

Обезличенные и аннотированные более 30,000 XNUMX документов для каждого руководства для клиента
Более 30,000 XNUMX обезличенных и аннотированных документов для каждого руководства для клиента

Результат

Клинические данные Золотого стандарта для разработки клиентского НЛП и здравоохранения
Золотой стандарт клинических данных для разработки НЛП и здравоохранения клиентов

Комплексное соответствие нормативным требованиям

Масштабируйте обезличивание данных в различных регулирующих юрисдикциях, включая GDPR, HIPAA, а также в соответствии с Safe Harbor, деидентификация, которая снижает риски компрометации PII/PHI.

Деидентификация безопасной гавани с помощью shaip
ВВП
Хипаа

Расскажите, чем мы можем помочь с вашей следующей инициативой в области искусственного интеллекта.

ИИ в здравоохранении предполагает использование технологий искусственного интеллекта для помощи в диагностике, лечении и ведении пациентов.

ИИ используется для диагностики заболеваний на основе медицинских изображений, персонализированных рекомендаций по лечению, ускорения исследований лекарств, ведения медицинских записей, прогнозной аналитики, оказания помощи при операциях и оказания виртуальной медицинской помощи.

Искусственный интеллект повышает точность диагностики, повышает эффективность, экономит затраты, обеспечивает персонализированное лечение, предоставляет прогнозную информацию и повышает доступность здравоохранения.

Приложения включают анализ медицинских изображений, геномные исследования, открытие лекарств, оптимизацию лечения, удаленный мониторинг здоровья, чат-боты для запросов пациентов и улучшение работы больниц.

ИИ управляет огромными медицинскими данными, способствует раннему выявлению заболеваний, оптимизирует распределение ресурсов, уменьшает количество ошибок, ускоряет исследования и улучшает качество обслуживания пациентов.