Zdravotní AI

Jak Shaip pomáhá týmům budovat řešení AI pro zdravotnictví

Neočekávejte, že vás bude při příští návštěvě ordinace ošetřovat robotický lékař. Počítače a algoritmy nám mohou říkat, co máme sledovat, co koupit a koho přidat do našich sociálních sítí, ale výzkum naznačuje, že AI ve zdravotnictví nebude nahrazovat člověka pečovatelů kdykoliv v nejbližší době.

Mohlo by to však pomoci nahradit matoucí papírování, prodloužené čekací doby, nesprávné diagnózy a další nežádoucí prvky zdravotní péče za příznivější. AI může také pomoci lidským lékařům rozšířit jejich postupy tak, aby léčili více pacientů, a zmocnit je, aby poskytovali individuální a účinnou péči jednotlivým pacientům.

Ano, i v roce 2021 se rozhovory o AI a automatizaci ve zdravotnictví obvykle zaměřují na potenciál, příslib a možnosti. Koneckonců, většina příležitostí pro aplikace využívající umělou inteligenci ve vesmíru je stále před námi - hlavně proto, že je stále nutné překonat hlavní překážky, aby se uvolnila cesta pro široké přijetí ve vesmíru. Dokud se tak nestane, bude se o této transformační technologii diskutovat z hlediska čeho mohl být (spíše než to, co je).

Ve společnosti Shaip chceme změnit konverzaci tím, že vývojovým týmům AI pomůžeme tyto překážky překonat. Rádi o tom mluvíme co byluRE mohl držet pro zdravotnickou AI, ale rádi vytváříme tuto budoucnost ještě více. Než se ale ponoříme do toho, jak to děláme, věnujme chvíli pozornosti současnosti.

AI není jen na to, aby navždy změnila zdravotní péči; už to má. Přestože je tato technologie stále relativně nová, prošla téměř všemi aspekty moderního systému zdravotní péče:

  • V klinickém prostředí používají lékaři zobrazovací nástroje podporované umělou inteligencí s pokročilými schopnostmi rozpoznávání vzorů k prozkoumání výsledků CT skenů, MRI a dalších typů vizuálních analýz, což jim umožňuje rychleji a přesněji detekovat onemocnění a diagnostikovat zranění.
  • Ve třídě pomáhají nástroje strojového učení studentům získat hlubší vhled do lidského těla než kdykoli předtím a dávají jim sílu budovat nová řešení s aplikacemi v reálném světě.
  • V laboratoři využívají vědci sofistikované programy k porovnávání nových lékových receptur s léky, o nichž je již známo, že jsou bezpečné. Poté je mohou replikovat a iterovat a vyvinout antidota a vakcíny v rekordním čase.
  • Správci a vedoucí pracovníci používají aplikace AI k vytváření intuitivnějších a efektivnějších zkušeností pacientů, které současně zvyšují příjmy poskytovatelů a zajišťují vyšší kvalitu péče o pacienty. Seznam pokračuje dál a dál.

Protože to čtete, pravděpodobně si již uvědomujete dopad AI na naši zdravotní péči systém byl masivní - a bude se jen zvětšovat. Vzhledem k nesčetným různorodým aktérům, které tvoří toto odvětví, je počet výzev, kterým mohou řešení umělé inteligence potenciálně čelit, zdánlivě nekonečný.

Shaip je tu, aby pomohl uvést tato řešení do života. Naše služby umožňují podnikům a podnikatelům budovat transformační zdravotnické technologie umělé inteligence, které dokážou řešit problémy v reálném světě v měřítku odstraněním největších překážek, které jim stojí v cestě. A pro týmy pracující v oblasti zdravotní péče jich je spousta.

Zátarasy a červené vlajky

Zatímco příslib AI ve zdravotnictví nikdy nebyl větší, skutečná integrace technologie do monolitického systému zdravotní péče bude proces naplněný překážkami. Možná není nic významnějšího než regulační překážky, které odlišují medicínu od jiných průmyslových odvětví, ve kterých k adopci došlo rychleji.

Silniční zátarasy a červené vlajky

Je to téměř čtvrt století, co Kongres přijal zákon o přenositelnosti a odpovědnosti zdravotního pojištění (HIPAA), ale stejná legislativa stále upravuje, jak poskytovatelé zacházejí s údaji o pacientech v roce 2021. Bohužel stále častěji přináší více otázek než odpovědí pro lékaře, pacienty a podnikatelé usilující o budování nových lékařských technologií. Mandáty HIPAA se navíc nyní sbližují s novějšími předpisy o osobně identifikovatelných informacích (PII) jako je obecné nařízení o ochraně osobních údajů Evropské unie (GDPR), singapurský zákon o ochraně osobních údajů (PDPA) a kalifornský zákon o ochraně osobních údajů spotřebitelů (CCPA), který představuje první komplexní legislativu upravující používání údajů zde ve Spojených státech.

Nárůst požadavků v oblasti telehealth, který doprovázel pandemii COVID-19, má pouze přidány další regulační bolesti hlavy. Pro začátek dostává mnoho pacientů vzdálenou léčbu prostřednictvím platforem, které nesplňují standardy HIPAA, což by je mohlo vystavit ohrožení soukromí. Dokonce i platformy, které vyhovují předpisům, představují rizika, protože by mohly zveřejnit citlivé informace o pacientech for zisk. Růst poptávky po virtuální péči způsobil vznik mnoha digitálních služeb, které nespadají do původního rozsahu HIPAA, a přiměl velké technologické společnosti Facebook, Alphabet, Amazon a Microsoft k podnik do ο trh, přináší nové inovace i potřebu dalšího dohledu.

Pro regulační orgány je vymáhání dodržování předpisů v tomto složitém systému mandátů stále obtížnější, protože data jsou využívána novými způsoby a rostoucím počtem aktérů. Stejně tak pro týmy, které doufají, že budou ve zdravotnickém prostoru vytvářet a nasazovat technologie založené na umělé inteligenci, vyžaduje zajištění toho, aby tyto nástroje splňovaly stávající standardy, regulační znalosti, které je jednoduše těžké najít.

Také těžké najít? Vysoce kvalitní lékařské údaje. Regulace může některým novým technologiím zabránit v širokém přijetí, ale bez kvalitních dat se nástroje založené na umělé inteligenci nedostanou ani za vývojovou fázi.

nedávný studovat zveřejněné v časopise Journal of the American Medical Association zjistily, že geografická distribuce pacientů, jejichž data se používají k trénování algoritmů strojového učení, je většinou omezena na několik států, konkrétně na Kalifornii, New York a Massachusetts. Vzhledem k ekonomickým, sociálním, behaviorálním a dalším atributům, které tito pacienti mohou sdílet navzájem, ale ne se zbytkem země, by algoritmy trénované na těchto datech mohly špatně generalizovat. Tento problém lze vyřešit pomocí rozmanitějších datových sad, ale opět je obtížné získat data. Po získání je také těžké organizovat, což je další důležitý krok pro vývojáře technologií strojového učení.

Mnoho společností investuje značné prostředky do hledání nebo vytváření dat pro své algoritmy a poté utratí ještě více platících anotátorů za jejich označení. Stejně jako u příliš homogenních datových souborů budou data, která nejsou správně označena a vybrána, trénovat programy AI, aby generovaly zaujaté a nepřesné výsledky a vytvářely problémy, které nelze snadno opravit. Bohužel tyto problémy budou i nadále běžnou součástí týmů pracujících na technologii AI pro zdravotnictví. Výzkum společnosti Gartner to ukazuje až 85% of Projekty AI přinesou chybné výsledky v důsledku zkreslení správy dat do roku 2022.

Opět existuje spousta dalších výzev při vytváření aplikací AI pro zdravotnictví, známých i neznámých. Vzhledem k tomu, že do prostoru vstupuje více vývojářů a další poskytovatelé jsou konfrontováni s rozhodnutími o tom, zda do svých strategií léčby pacientů přidat řešení využívající umělou inteligenci, se tyto výzvy rýsují. Zatímco překážky jsou nevyhnutelné, když se pokoušíte vytvořit užitečné transformační nástroje využívající nové technologie, Shaip pomáhá týmům překonat mnoho z největších překážek, kterým vývojáři ve vesmíru v současnosti čelí.

Pojďme dnes diskutovat o vašem požadavku na školení AI.

Jak Shaip podporuje pokrok AI ve zdravotnictví

Shaip nabízí sadu řešení navržených speciálně pro týmy pracující na aplikacích AI pro zdravotnictví. Společně vám mohou pomoci dosáhnout významné a mnohostranné návratnosti vaší investice a vytvořit škálovatelné produkty, které budou mít na odvětví skutečně trvalý dopad.

Plně spravovaný sběr dat

Aby bylo možné vytvářet aplikace, které mohou být skutečně užitečné pro zdravotnické organizace, musí týmy vytvářet řešení, která důsledně generují přesné a nestranné výsledky. Jistě, můžete slyšet o technologiích AI, které přesně detekují a diagnostikují nemoci, ale k tomu obvykle dochází ve scénářích, kde se umělá omezení používají ke kontrole známých tréninkových omezení, jako je nedostatek relevantních kvalitních dat. Pokud doufáte, že vyvinete produkt, který dosáhne širokého přijetí v reálném klinickém prostředí, musí být schopen poskytnout optimální výsledky za široké škály okolností s vysokým podílem. Jinými slovy, budete potřebovat spoustu prvotřídních a spolehlivých dat, abyste mohli trénovat své algoritmy.

Plně spravované služby sběru dat od společnosti Shaip zajišťují, že máte potřebná data, když je potřebujete. Díky naší vlastní mobilní aplikaci, patentované webové platformě a zkušeným interním projektovým týmům jsme schopni získávat data z téměř jakékoli kombinace věkových skupin, demografických údajů a vzdělání. Náš proces shromažďování lidí ve smyčce zahrnuje odborníky z oblasti zdravotní péče, aby zajistili, že data, která obdržíte, splňují nejvyšší standardy kvality a spolehlivosti. Kromě identifikace, profilování a získávání dat se také staráme o čištění a přípravu dat, což vašemu týmu umožňuje soustředit se na další činnosti s velkým dopadem.

Více datových formátů

Můžeme dodat různorodou datovou sadu, která zahrnuje obrázky, video, audio a text, abychom mohli napájet širokou škálu modelů AI.

  • Text:

    Shaip má k dispozici stovky zkušených odborníků, kteří mohou provádět anotace dat na prakticky jakémkoli typu textových dat, od poznámek lékařů po pojistné události, což vám dává možnost odhalit poznatky, které by jinak zůstaly skryté v nestrukturovaných souborech dat. Naše intuitivní a přizpůsobitelná cloudová platforma vám navíc umožňuje přizpůsobit anotace pro vysoce konkrétní případy použití a získat informace o doméně pro vývoj technologií.

  • Audio:

    Shaip má osvědčené zkušenosti s budováním a optimalizací vysoce funkční konverzační AI, chatbotů a hlasových robotů. Díky naší celosvětové síti kvalifikovaných lingvistů a týmu schopnému sbírat a anotovat svazky zvukových dat-včetně nespisovných rozhovorů mezi lékaři a pacienty, výroků a probouzejících slov, monologů a dalších typů řeči-vám můžeme pomoci trénovat řeč -povolené aplikace rychle a efektivně.

  • Obrázek:

    Naše obrazové tréninkové datové sady jsou analyzovány pomocí kombinace chirurgicky přesných manuálních procesů a nejmodernější technologie pro aplikace, které závisí na sofistikovaných schopnostech počítačového vidění a rozpoznávání vzorů. A neposkytujeme pouze data; můžeme vám také pomoci vyvinout špičkové algoritmy strojového učení pro napájení řešení, která dokážou rozpoznat lidské tváře, jídlo, dokumenty, obrázky z lékařských laboratoří, geoprostorové obrázky a další vizuální informace.

  • video:

    Naši lidé, zkušenosti a technologie nám umožňují splnit prakticky jakýkoli požadavek na anotaci videa. To, co děláme nejlépe, je sledování objektů: Anotace videí snímek po snímku, abychom naučili počítače rozpoznávat konkrétní objekty pomocí strojového učení. Ať už budujete robotické vybavení s podporou AI, které pomáhá lékařům v klinických podmínkách, nebo aplikace, které zlepšují interakce mezi pacienty a sestrami během schůzek s telehealthem, můžeme vám pomoci.

Zajištění souladu

Zajištění shody Ochrana informací o pacientech je zásadní pro vývoj životaschopných aplikací AI ve zdravotnictví. Shromažďování dostatečného množství dat však vyžaduje čas a jejich identifikace trvá ještě více. Když je vaším cílem vybudovat, otestovat a nasadit novou technologii, je nedostatek času.

Shaip nabízí licencované údaje o zdravotní péči ulehčit tuto zátěž týmům vyvíjejícím modely AI, které analyzují textové lékařské záznamy pacientů, obrázky z CT skenů, rentgenové paprsky (a další vizuální diagnostiku), záznamy lékařů a desítky dalších datových typů. Díky Shaip API získáte přístup na vyžádání k této rostoucí knihovně de-identifikovaných záznamů a kvalitních kontextových lékařských dat (včetně více než 10 milionů datových sad pocházejících z více než 60 různých míst po celém světě), které splňují všechny HIPAA a Safe Harbor standardy (včetně redigování všech 18 identifikátorů zahrnutých v těchto pokynech). Pro týmy, které potřebují komplexnější služby, můžeme škálovat de-identifikaci dat napříč několika regulačními jurisdikcemi.

Jako lídr v oboru v oblasti de-identifikace dat, maskování dat a anonymizace dat je soukromí pacientů jádrem našich řešení. Poskytujeme odbornou certifikaci a audit kvality de-identifikace a dodržujeme komplexní pokyny pro anotace osobních údajů o zdraví (PHI) v souladu se standardy Safe Harbor. Podobně vám platforma ShaipCloud umožňuje přístup k vašim datům v zabezpečeném prostředí, což dále snižuje riziko nesouladu.

Pojďme společně vpřed

Ve společnosti Shaip chápeme obrovský potenciál umělé inteligence zlepšit prakticky všechny aspekty stávajícího systému zdravotní péče a jsme nadšení, že můžeme své odborné znalosti půjčit organizacím, které tento potenciál využívají. Jsme také hluboce obeznámeni s jedinečnými výzvami, kterým tyto organizace čelí, a všechny naše služby jsou navrženy s ohledem na tyto výzvy.

Pokud jste součástí týmu, na kterém pracujete zdravotnická řešení využívající umělou inteligenci a technologie strojového učení, rádi bychom vám pomohli posunout vaši iniciativu vpřed. Naše zkušenosti pokrývají celý životní cyklus vývoje umělé inteligence a pracovali jsme na projektech téměř všech oborů - zatím jsme se setkali s příliš velkým nebo příliš malým. Pokud potřebujete více informací, kontaktujte nás ještě dnes.

Sociální sdílení

Mohlo by se vám také líbit