Zdravotní AI
Data poskytují životodárný impuls pro Healthcare AI.
Shromažďovat, de-identifikovat a komentovat velké datové sady odborníky na domény ve zdravotnictví
Vybraní klienti
Posílení postavení týmů při vytváření špičkových produktů umělé inteligence na světě.
Roste poptávka po inovacích založených na zdravotní péči a AI hraje zásadní roli zpracováním obrovských datových souborů, které jsou daleko za hranicí lidských schopností.
80% všech údajů o zdravotní péči je nestrukturovaných a nepřístupných pro další zpracování. To omezuje množství použitelných dat a také omezuje rozhodovací schopnosti zdravotnické organizace. Pokud se neobrátíte na Shaipa.
Máme hluboké pochopení terminologie zdravotní péče, abychom uvolnili její potenciál jako výsledek dlouholetých zkušeností s přepisem dat, de-identifikací a anotací. K tomu můžeme dodat i přesné zdravotní údaje musíte vylepšit svůj AI engine.
Průmysl:
Podle studie 30% nákladů na zdravotní péči je spojeno s administrativními úkoly. AI může automatizovat některé z těchto úkolů, jako je předběžná autorizace pojištění, sledování nevyplacených účtů a vedení záznamů, aby se ulehčilo pracovní vytížení.
Průmysl:
Podle nedávného výzkumu mohou algoritmy strojového učení analyzovat až 3D skenování 1000 krát rychlejší, než je dnes možné. Může chirurgovi nabídnout posouzení v reálném čase a kritické vstupy, aby mohl učinit informovanější rozhodnutí.
Očekává se, že velikost trhu s AI v oblasti zdravotní péče vzroste z 3.64 miliard USD v roce 2019 na 33.42 miliardy USD do roku 2026, při složené roční míře růstu (CAGR) 46.21% během prognózovaného období.
Zdravé množství zdravotnických znalostí
Pak mu dáme strukturu a účel prostřednictvím zpracování přirozeného jazyka (NLP), které poskytuje doménové specifické vhledy do symptomů, nemocí, alergií a léků. Nyní má zdravotnická komunita prostřednictvím dat Shaip AI ty správné poznatky, aby mohla přijímat lepší rozhodnutí, která povedou k lepším výsledkům pro pacienty.
Klíčové nabídky
Očištění a obohacení dat
Licencování a sběr dat
De-identifikace dat
Anotace a označení dat
Očištění a obohacení dat
- Převod ručně psaných dat do strukturovaného digitálního formátu
- Převod nestrukturovaných digitálních dat do strukturovaného formátu
- Čištění dat záznamů pacientů, údajů EHR atd.
Sběr / licencování dat
Společnosti podporující umělou inteligenci se na nás obracejí, aby vytvořily soubory tréninkových dat, aby mohly vyvíjet špičkové algoritmy strojového učení pro zdravotnický průmysl. Zobrazit naše plné katalog zdravotní péče.
Správná data mohou posílat AI a ML k dosažení těchto cílů prostřednictvím společnosti Shaip, od zdokonalování péče až po poskytování zdravotnických organizací řešení kontroly nákladů a zlepšování výsledků pacientů. Koneckonců, lepší data znamenají lepší výsledky.
Snadno dostupné datové sady: Zobrazit celý katalog
- Zvuk diktátu lékaře v délce 225 tis. Hodin a odpovídající přepsané záznamy
- 31+ specialit Neurologie, Radiologie, Patologie atd.
- 5M + EHR datové sady
De-identifikace dat
Naše možnosti identifikace PHI / PII zahrnují odstranění citlivých informací, jako jsou jména a čísla sociálního zabezpečení, která mohou přímo nebo nepřímo spojit jednotlivce s jeho osobními údaji. Je to, co si pacienti zaslouží, a požaduje HIPAA.
Naše proprietární platforma pro identifikaci může anonymizovat citlivá data v textovém obsahu s extrémně vysokou přesností. API extrahují entity PHI / PII přítomné v textových nebo obrazových datových sadách a poté maskují, odstraňují nebo zakrývají tato pole, aby poskytly deidentifikovaná data
Anotace a označení dat
Služby anotací Shaip mohou přidat tolik potřebnou sílu, aby posílily váš motor AI. Rentgenové snímky, CT snímky, MRI a další obrazové protokoly o zkouškách lze snadno prověřit a předpovědět tak různá onemocnění. Můžeme vám pomoci anotovat složité zdravotní záznamy, tj. Text nebo obrázky, abyste mohli rozvíjet své modely AI ML.
Můžeme škálovat až 1000 lidí, abychom mohli spravovat jakýkoli projekt velikosti. Výsledek? Rychlejší anotace obrazu zdravotní péče k sestavení modelů v časovém rámci a rozpočtu.
API
Pokud potřebujete data v reálném čase, měli byste mít přístup k API stejně rychle. To je důvod, proč rozhraní API Shaip poskytují přístup k záznamům, které potřebujete, v reálném čase na vyžádání. Díky Shaip API mají vaše týmy rychlý a škálovatelný přístup k de-identifikovaným záznamům a kvalitním kontextualizovaným lékařským datům, aby mohly své projekty AI dokončit hned poprvé.
Rozhraní API pro identifikaci
Údaje o pacientech jsou zásadní při vývoji nejlepších projektů AI v oblasti zdravotní péče. Ochrana jejich osobních údajů je však stejně důležitá. Shaip je známým lídrem v oboru de-identifikace dat, maskování dat a anonymizace dat, aby odstranil všechny údaje PHI / PII (osobní zdraví / identifikační údaje).
- Deidentifikujte, tokenizujte a anonymizujte citlivá data pro PHI, PII a PCI
- Potvrďte pokyny HIPAA a Safe Harbor
- Upravte všech 18 identifikátorů zahrnutých v pokynech HIPAA a Safe Harbor.
- Odborná certifikace a audit kvality de-identifikace
- Postupujte podle komplexních pokynů anotací PHI a jednotně de-identifikujte údaje PHI a dodržujte pokyny Safe Harbor
Komplexní pokrytí souladu
Škálování de-identifikace dat ve více regulačních jurisdikcích včetně GDPR, HIPAA a Safe Harbor.
Lékařské NER
Clinical Named Entity Recognition (NER) je kritický úkol zpracování přirozeného jazyka (NLP), který umožňuje extrahovat důležité koncepty (pojmenované entity) z klinických příběhů. Rozhraní NER API umožňují vývojářům snadno extrahovat klinické entity, jako je diagnostika, zákrok, zdravotnický prostředek, laboratoře, léky a mnoho dalšího, z nestrukturovaných dat Electronic Health Record (EHR). Vývojáři mohou tato rozhraní API také použít ke kodifikaci extrahovaných entit v SNOMED-CT a RxNorm.
Lékařské NER extrahované Shaip API:
- Rozpoznávání a extrakce entit: Určete klíčové pojmy nebo fráze přítomné ve zdrojovém materiálu
- Zlepšete integritu klinických dat mapováním datových prvků přítomných v nestrukturovaném textu do strukturovaných polí.
- Převádějte nestrukturovaná data do strojově čitelného a strojově zpracovatelného formátu.
- Rozhraní NER API využívají proprietární znalostní graf s 20M + vztahy a 1.7M + klinickými koncepty
Skutečné řešení
Data, která pohání, oživují Medical AI
Shaip poskytl vysoce kvalitní data
aby se zlepšily modely AI ve zdravotnictví
trpělivá péče. Dodáno více než 30,000 XNUMX
dodržování de-identifikovaných klinických dokumentů
podle pokynů Safe Harbor. Tyto klinické
dokumenty byly anotovány 9 klinickými
subjekty
Problém
Zrušte identifikaci a anotujte klinické dokumenty od odborníků na doménu
Řešení
Zrušte identifikaci a anotaci více než 30,000 XNUMX dokumentů podle pokynů pro klienta
Výsledek
Klinická data zlatého standardu pro rozvoj NLP a zdravotní péče klienta
Komplexní pokrytí souladu
Škálování de-identifikace dat v různých regulačních jurisdikcích včetně GDPR, HIPAA, a podle Safe Harbor, De-identifikace, která snižuje riziko ohrožení PII / PHI
Doporučené zdroje
Blog
Role AI ve zdravotnictví: výhody, výzvy a vše mezi tím
Tržní hodnota umělé inteligence ve zdravotnictví dosáhla v roce 2020 nového maxima na 6.7 miliardy dolarů. Odborníci v oboru a tech veteráni také odhalují, že do roku 8.6 bude toto odvětví oceněno na přibližně 2025 miliardy dolarů.
Blog
Co jsou údaje o školení ve zdravotnictví a proč jsou důležité?
Získávání dat bylo vždy prioritou organizace. Tím spíše, když se příslušné datové soubory používají k trénování autonomních, samoučících se nastavení.
Katalog dat
Licence Vysoce kvalitní
Zdravotní / lékařské údaje
pro modely AI a ML
Naše datové soubory katalogů lékařských dat jsou nejen masivní, ale mají data o kvalitě zlatého standardu. Ujišťujeme vás, že data, která používáte, jsou bezpečná a neidentifikovatelná.
Řekněte nám, jak můžeme pomoci s vaší další iniciativou AI.
Často kladené otázky (FAQ)
Umělá inteligence ve zdravotnictví zahrnuje používání technologií umělé inteligence, které pomáhají při diagnostice, léčbě a správě pacientů.
Umělá inteligence se využívá pro diagnostiku nemocí z lékařských snímků, personalizovaná doporučení léčby, urychlení výzkumu léků, správu lékařských záznamů, prediktivní analýzy, asistenci při operacích a nabízení virtuální zdravotní pomoci.
Umělá inteligence zvyšuje přesnost diagnostiky, zvyšuje efektivitu, šetří náklady, umožňuje personalizovanou léčbu, poskytuje prediktivní náhledy a zvyšuje dostupnost zdravotní péče.
Aplikace zahrnují lékařskou zobrazovací analýzu, genomický výzkum, objevování léků, optimalizaci léčby, vzdálené monitorování zdraví, chatboty pro dotazy pacientů a zlepšování provozu nemocnice.
Umělá inteligence spravuje rozsáhlá lékařská data, usnadňuje včasnou detekci onemocnění, optimalizuje alokaci zdrojů, snižuje chyby, urychluje výzkum a zlepšuje zkušenosti pacientů.