Licencirajte, deidentificirajte i dodajte bilješke zdravstvenim podacima u tekstualnim, audio, slikovnim i multimodalnim skupovima podataka - izgrađenim za privatnost, kvalitetu i skalabilnost.
Preko 80% zdravstvenih podataka je nestrukturirano – raspršeno po kliničkim bilješkama, elektroničkim zdravstvenim kartonima, medicinskim zapisima, slikovnim snimkama i dijagnostičkim izvješćima. Ovi su podaci moćni, ali teško dostupni, skupi za pripremu i strogo regulirani.
Timovi za umjetnu inteligenciju suočavaju se s ključnim izazovima:
Bez prave baze podataka, čak ni najnapredniji algoritmi ne uspijevaju ostvariti učinak.
Shaip rješava ovaj problem stavljanjem podataka na prvo mjesto.
Shaip je pouzdani partner za zdravstvene podatke koji pomaže organizacijama u izgradnji, obuci i implementaciji AI modela koristeći etički izvori, usklađeni s propisima, podaci o zdravstvenoj skrbi iz stvarnog svijeta.
Za razliku od dobavljača usmjerenih samo na anotacije, Shaip podržava cijeli životni ciklus podataka umjetne inteligencije u zdravstvu:
Ovaj objedinjeni pristup smanjuje rizik, skraćuje vremenske rokove i osigurava da su vaši modeli obučeni na podacima koji odražavaju stvarnu kliničku složenost.
Visokokvalitetni, usklađeni podaci u tekstu, zvuku, slikama i multimodalnoj umjetnoj inteligenciji.
Pristupite visokokvalitetnim podacima iz zdravstva iz stvarnog svijeta – gotovim ili prilagođenim – kako biste točno ispunili svoje zahtjeve za umjetnom inteligencijom.
Mogućnosti uključuju:
Uklonite zaštićene zdravstvene podatke/osobne podatke kako bi se podaci mogli sigurno koristiti za obuku i analitiku umjetne inteligencije.
Glavne značajke:
Pretvorite sirove podatke o zdravstvenoj zaštiti u skupove podataka spremne za modeliranje uz stručno označavanje i osiguranje kvalitete.
Tijekovi rada s anotacijama uključuju:
Spremni za upotrebu, usklađeni skupovi podataka za ubrzanje razvoja umjetne inteligencije u zdravstvu.
Pristupite kuriranom katalogu anonimiziranih skupova podataka o zdravstvu koji obuhvaćaju klinički tekst, elektroničke zdravstvene kartone, medicinske audiozapise, slikovne i multimodalne podatke – dostupne za brzo licenciranje i trenutnu obuku za umjetnu inteligenciju.
Od kliničkog teksta i elektroničkih zdravstvenih kartona do audio, slikovnih i sintetičkih razgovora - Shaip omogućuje umjetnu inteligenciju u cijelom životnom ciklusu zdravstvenih podataka.
Izdvojite bolesti, lijekove, simptome, testove i druge kliničke entitete iz nestrukturiranog teksta za obuku i analitiku umjetne inteligencije.
Deidentificirajte i označite onkološke skupove podataka kako biste ubrzali NLP modele i klinička istraživanja usmjerena na rak.
Pretvorite nestrukturirane EHR-ove i kliničke bilješke u strukturirane signale poput stanja, lijekova i laboratorijskih nalaza.
Osposobite AI modele za brži pregled kliničke dokumentacije i poboljšanje točnosti odobrenja i usklađenosti.
Izgradite kliničke kanale za pretvaranje govora u tekst i dokumentaciju pomoću audiozapisa i transkripata liječničkih diktata.
Izradite označene skupove podataka za snimanje za detekciju, klasifikaciju i segmentaciju kako biste podržali dijagnostičku umjetnu inteligenciju.
Kombinirajte kliničke bilješke, EHR podatke, medicinski zvuk i DICOM slike za treniranje naprednih multimodalnih AI modela.
Generirajte realistične dijaloge između liječnika i pacijenta kako biste trenirali AI modele medicinskom jeziku, kontekstu i toku razgovora.
Pouzdani zdravstveni podaci - etički dobiveni, sigurno anonimizirani i isporučeni stručne kvalitete u velikim razmjerima.
Od nabave i licenciranja do deidentifikacije i označavanja - jedan partner u cijelom životnom ciklusu podataka umjetne inteligencije u zdravstvu.
Stručna podrška za klinički tekst, elektroničke zdravstvene kartone, medicinski audio, slikovne i multimodalne skupove podataka.
Specijalisti obučeni za zdravstvo, a ne generički radnici u gomili.
Prikupljanje podataka temeljeno na pristanku s jasnim porijeklom podataka i mogućnošću revizije.
Stroge sigurnosne prakse koje štite osjetljive zdravstvene podatke tijekom cijelog tijeka rada.
Višeslojna kontrola kvalitete i validacija uz sudjelovanje čovjeka za dosljedne i točne skupove podataka.
Pouzdani pružatelji velikih, složenih skupova podataka iz zdravstvene zaštite za korporativne programe umjetne inteligencije.
HIPAA Sigurna luka, Stručna odluka i deidentifikacija usklađena s GDPR-om putem dizajna.
Deidentificirani klinički podaci pripremljeni u velikom opsegu za korištenje GenAI modela za prediktivne uvide u zdravstvenu skrb.
Problem: Trebali su velike, usklađene kliničke skupove podataka za GenAI obuku, ali pristup podacima, kvaliteta i privatnost bili su glavne prepreke.
Rješenje: Shaip je kurirao i anonimizirao kliničke podatke uz stručnu validaciju kako bi osigurao točnost, sigurnost i spremnost modela.
Rezultat: Brži razvoj GenAI modela s podacima sigurnim za privatnost i pouzdanim prediktivnim uvidima u reguliranom okruženju.
Sintetički klinički audio + transkripti isporučeni za treniranje govornih modela bez izlaganja osjetljivih snimaka iz stvarnog svijeta.
Problem: Zahtijevao je velike količine raznolikih kliničkih govornih podataka, ali ograničenja privatnosti i ograničena dostupnost usporili su napredak.
Rješenje: Shaip je generirao realističan sintetički klinički zvuk i isporučivao visokokvalitetne transkripcije za obuku i evaluaciju.
Rezultat: Ubrzano učenje umjetne inteligencije govora s podacima sigurnim za privatnost i poboljšanim performansama modela u scenarijima kliničkog jezika.
Skalirajte deidentifikaciju podataka u različitim regulatornim jurisdikcijama, uključujući GDPR, Hipaa, i prema Safe Harboru.
Jeste li znali da modeli umjetne inteligencije koji spajaju različite medicinske podatke mogu povećati točnost predviđanja ishoda kritične skrbi za 12% ili više u odnosu na pristupe s jednim modalitetom?
Razmislite o posljednjem posjetu liječniku. Iza svake dijagnoze, recepta ili preporuke leže podaci - vaši vitalni znakovi, vaši laboratorijski nalazi, vaša medicinska povijest.
Zašto mi – kao ljudska civilizacija – trebamo njegovati znanstvene kompetencije i poticati inovacije vođene istraživanjem i razvojem? Zar se konvencionalne tehnike i pristupi ne mogu slijediti vječno?
Osnaživanje timova za izradu vodećih svjetskih AI proizvoda.
Umjetna inteligencija u zdravstvu koristi umjetnu inteligenciju za poboljšanje medicinskih usluga poput dijagnoze, liječenja i upravljanja pacijentima analizom zdravstvenih podataka.
Umjetna inteligencija poboljšava točnost dijagnoze, smanjuje troškove, automatizira zadatke i pruža personalizirane tretmane, što dovodi do bolje skrbi za pacijente i ishoda.
Umjetna inteligencija koristi se u medicinskom snimanju, dijagnosticiranju bolesti, otkrivanju lijekova, daljinskom praćenju pacijenata, virtualnim zdravstvenim asistentima i upravljanju bolnicama.
Umjetna inteligencija nudi personalizirane planove liječenja, rano otkrivanje bolesti i daljinsko praćenje u stvarnom vremenu, omogućujući pravovremene intervencije i bolje rezultate.
Shaip deidentificira osjetljive podatke, uklanjajući osobne podatke kako bi se uskladio s propisima poput HIPAA-e i GDPR-a, osiguravajući sigurnu i etičku upotrebu podataka.
NLP izvlači uvide iz nestrukturiranih medicinskih podataka poput liječničkih bilješki, identificirajući simptome, bolesti i tretmane za bolje donošenje odluka.
Da, možemo prilagoditi skupove podataka na temelju demografskih podataka poput dobi, spola ili etničke pripadnosti i geografskih regija kako bismo odgovarali specifičnim potrebama vašeg projekta.
Rokovi isporuke ovise o složenosti i količini traženih podataka. Učinkovito radimo kako bismo isporučili visokokvalitetne podatke unutar dogovorenog vremenskog okvira.
Nudimo uzorke skupova podataka ili pilot projekte kako biste mogli procijeniti kvalitetu i relevantnost podataka prije nego što se odlučite za veću kupnju.
Cijena ovisi o čimbenicima poput vrste podataka, količine, prilagodbe i roka isporuke. Kontaktirajte nas za detaljnu ponudu prilagođenu vašem projektu.
