Pangangalaga sa kalusugan AI
Nagbibigay ang data ng nagbibigay-buhay na pulso sa Healthcare AI.
Kolektahin, I-de-identify, at I-annotate ang malalaking dataset ng mga eksperto sa domain sa Healthcare
Tampok na Mga kliyente
Binibigyan ng kapangyarihan ang mga koponan upang makabuo ng mga produktong AI na nangunguna sa buong mundo.
Mayroong tumataas na pangangailangan para sa inobasyon na nakabatay sa pangangalagang pangkalusugan, at gumaganap ng mahalagang papel ang AI sa pamamagitan ng pagpoproseso ng napakalaking set ng data na malayo sa saklaw ng kakayahan ng tao.
80% ng lahat ng data ng pangangalagang pangkalusugan ay hindi nakaayos at hindi naa-access para sa karagdagang pagproseso. Nililimitahan nito ang dami ng magagamit na data at nililimitahan din nito ang mga kakayahan sa paggawa ng desisyon ng isang organisasyong pangkalusugan. Maliban kung bumaling ka kay Shaip.
Mayroon kaming malalim na pag-unawa sa mga terminolohiya sa pangangalagang pangkalusugan upang ma-unlock ang potensyal nito bilang resulta ng mga taon ng karanasan sa transcription ng data, de-identification, at anotasyon. Idagdag dito maaari din naming ihatid ang eksaktong data ng pangangalagang pangkalusugan kailangan mong pagbutihin ang iyong AI engine.
Industriya:
Ayon sa isang pag-aaral, 30% ng mga gastos sa pangangalagang pangkalusugan ay nauugnay sa mga gawaing pang-administratibo. Maaaring i-automate ng AI ang ilan sa mga gawaing ito, tulad ng paunang pagpapahintulot sa insurance, pag-follow-up sa mga hindi pa nababayarang singil, at pagpapanatili ng mga tala, upang mapagaan ang workload.
Industriya:
Ayon sa kamakailang pananaliksik na machine-learning algorithm ay maaaring magsuri ng 3D scan hanggang sa 1000 beses na mas mabilis kaysa sa kung ano ang posible ngayon. Maaari itong mag-alok ng real-time na pagtatasa at mga kritikal na input sa isang surgeon upang makagawa ng mas matalinong desisyon.
Ang laki ng pandaigdigang healthcare AI market ay inaasahang lalago mula sa USD 3.64 bilyon noong 2019 hanggang USD 33.42 bilyon sa pamamagitan ng 2026, sa isang Compound Annual Growth Rate (CAGR) na 46.21% sa panahon ng pagtataya.
Isang malusog na dami ng kadalubhasaan sa pangangalagang pangkalusugan
Pagkatapos ay binibigyan namin ito ng istraktura, at layunin sa pamamagitan ng natural language processing (NLP) na naghahatid ng mga insight na partikular sa domain sa mga sintomas, sakit, allergy, at mga gamot. Ngayon ang komunidad ng pangangalagang pangkalusugan, sa pamamagitan ng data ng Shaip AI, ay may mga tamang insight para makagawa ng mas mahuhusay na desisyon na magreresulta sa mas magandang resulta ng pasyente.
Mga Pangunahing Alok
Paglilinis at Pagpapayaman ng Data
Paglilisensya at Pagkolekta ng Data
Pagkakakilanlan ng Data
Pag-anunsyo ng Data at Pag-label
Pagkolekta ng Data / Paglilisensya
Ang mga kumpanyang naka-enable sa AI ay bumaling sa amin upang lumikha ng mga set ng data ng pagsasanay upang makabuo sila ng mga cutting-edge machine learning algorithm para sa industriya ng pangangalagang pangkalusugan. Tingnan ang aming buo katalogo ng pangangalagang pangkalusugan.
Mula sa pagsulong ng pangangalaga hanggang sa pagbibigay sa mga organisasyon ng pangangalagang pangkalusugan ng solusyon para makontrol ang mga gastos habang pinapahusay ang mga resulta ng pasyente, ang tamang data ay makapagpapalakas sa AI at ML upang makamit ang mga layuning ito sa pamamagitan ng Shaip. Pagkatapos ng lahat, ang mas mahusay na data ay nangangahulugan ng mas mahusay na mga resulta.
Mga Magagamit na Dataset: Tingnan ang Buong Catalog
- 225k+ na oras ng audio ng pagdidikta ng doktor at mga kaukulang na-transcribe na tala
- 31+ specialty Neurology, Radiology, Pathology, atbp.
- 5M+ EHR na mga dataset
Pagkakakilanlan ng Data
Kasama sa aming mga kakayahan sa deidentification ng PHI/PII ang pag-alis ng sensitibong impormasyon tulad ng mga pangalan at numero ng social security na maaaring direkta o hindi direktang ikonekta ang isang indibidwal sa kanilang personal na data. Ito ang nararapat sa mga pasyente at hinihingi ng HIPAA.
Ang aming proprietary de-identification platform ay maaaring mag-anonymize ng sensitibong data sa text content na may napakataas na katumpakan. Kinukuha ng mga API ang mga entity ng PHI/PII na nasa mga dataset ng text o larawan at pagkatapos ay i-mask, i-delete, o ikukubli ang mga field na iyon para makapagbigay ng hindi natukoy na data
Pag-anunsyo ng Data at Pag-label
Ang mga serbisyo ng Shaip annotation ay maaaring magdagdag ng kinakailangang kapangyarihan upang palakasin ang iyong AI engine. Ang mga X-Ray, CT scan, MRI, at iba pang mga ulat sa pagsubok na nakabatay sa imahe ay madaling ma-screen upang mahulaan ang iba't ibang karamdaman. Matutulungan ka naming i-annotate ang mga kumplikadong talaan ng pangangalagang pangkalusugan ie text o mga larawan para bumuo ng iyong mga modelo ng AI ML.
Maaari naming sukatin sa 1000s ng mga tao upang pamahalaan ang anumang laki ng proyekto. Ang kinalabasan? Mas mabilis na anotasyon ng imahe ng pangangalagang pangkalusugan para buuin ang iyong mga modelo sa loob ng iyong timeframe at badyet.
Mga API
Kapag kailangan mo ng data sa real-time dapat mong ma-access ang mga API nang kasing bilis. Ito ang dahilan kung bakit nagbibigay ang Shaip API ng real time, on-demand na access sa mga tala na kailangan mo. Sa mga Shaip API, ang iyong mga team ay mayroon na ngayong mabilis at nasusukat na access sa mga hindi natukoy na tala at de-kalidad na naka-conteksto na medikal na data upang makumpleto ang kanilang mga proyekto sa AI sa unang pagkakataon.
Napakahusay na mga klinikal na NLP API para sa mabilis, simpleng mga resulta.
Tunay na Solusyon sa Mundo
Ang data na nagpapalakas sa pagbibigay buhay sa Medikal na AI
Nagbigay ang Shaip ng mataas na kalidad na data
para mapabuti ang mga modelo ng AI sa pangangalagang pangkalusugan
pag-aaruga sa pasyente. Naghatid ng 30,000+
hindi natukoy na mga klinikal na dokumentong sumusunod
sa Safe Harbor Guidelines. Ang mga klinikal na ito
ang mga dokumento ay na-annotate na may 9 na klinikal
entity
problema
Alisin ang pagkakakilanlan at i-annotate ang mga klinikal na dokumento mula sa mga eksperto sa domain
Solusyon
Na-de-Identified at na-annotate ang 30,000+ na dokumento sa bawat alituntunin ng kliyente
Resulta
Gold Standard na klinikal na data para bumuo ng NLP at Pangangalagang Pangkalusugan ng kliyente
Comprehensive Compliance Coverage
I-scale ang de-identification ng data sa iba't ibang hurisdiksyon ng regulasyon kabilang ang GDPR, HIPAA, at ayon sa Safe Harbor, De-identification na nagbabawas sa mga panganib ng kompromiso ng PII/PHI
Inirerekumendang Mapagkukunan
Blog
Ang papel na ginagampanan ng AI sa pangangalaga ng kalusugan: mga benepisyo, hamon at lahat ng nasa pagitan
Ang market value ng artificial intelligence sa healthcare ay tumama sa isang bagong mataas noong 2020 sa $6.7bn. Ang mga eksperto sa larangan at mga tech na beterano ay nagbubunyag din na ang industriya ay nagkakahalaga ng humigit-kumulang $8.6bn sa taong 2025.
Blog
Ano ang Data ng Pagsasanay sa Pangangalagang Pangkalusugan at Bakit Ito Mahalaga?
Ang pagkuha ng data ay palaging isang priyoridad ng organisasyon. Higit pa rito kapag ang mga pinag-uusapang set ng data ay ginagamit upang sanayin ang mga autonomous, self-learning setup.
Catalog ng Data
Lisensya Mataas na kalidad
Data ng Pangangalagang Pangkalusugan/ Medikal
para sa AI at ML Models
Ang aming mga data ng katalogo ng medikal na data ay hindi lamang napakalaki ngunit may gold-standard na kalidad ng data. Makatitiyak na ang data na iyong ginagamit ay ligtas, hindi natukoy.
Sabihin sa amin kung paano kami makakatulong sa iyong susunod na pagkukusa sa AI.
Mga Madalas Itanong (FAQ)
Kasama sa AI sa pangangalagang pangkalusugan ang paggamit ng mga teknolohiya ng artificial intelligence para tumulong sa diagnosis, paggamot, at pamamahala ng pasyente.
Ginagamit ang AI para sa diagnosis ng sakit mula sa mga medikal na larawan, mga personalized na rekomendasyon sa paggamot, pagpapabilis ng pananaliksik sa gamot, pamamahala ng mga medikal na rekord, predictive analytics, pagtulong sa mga operasyon, at pag-aalok ng virtual na tulong sa kalusugan.
Pinahuhusay ng AI ang katumpakan sa diagnosis, pinapalakas ang kahusayan, nakakatipid ng mga gastos, pinapagana ang mga personalized na paggamot, nagbibigay ng mga predictive na insight, at pinatataas ang accessibility sa pangangalagang pangkalusugan.
Kasama sa mga application ang pagsusuri ng medikal na imaging, genomic na pananaliksik, pagtuklas ng gamot, pag-optimize ng mga paggamot, remote na pagsubaybay sa kalusugan, mga chatbot para sa mga tanong ng pasyente, at pagpapabuti ng mga operasyon sa ospital.
Pinamamahalaan ng AI ang malawak na medikal na data, pinapadali ang maagang pagtuklas ng sakit, ino-optimize ang paglalaan ng mapagkukunan, binabawasan ang mga error, pinapabilis ang pananaliksik, at pinapahusay ang karanasan ng pasyente.