เพิ่มขีดความสามารถในการวินิจฉัยด้วย AI กำเนิด: อนาคตของ
ข่าวกรองด้านการดูแลสุขภาพ
ยกระดับการดูแลผู้ป่วยและการวินิจฉัยโดยใช้ประโยชน์จาก AI กำเนิดเพื่อกรองข้อมูลสุขภาพที่ซับซ้อน
ลูกค้าที่แนะนำ
มอบอำนาจให้ทีมสร้างผลิตภัณฑ์ AI ชั้นนำระดับโลก
MedTech Solutions อยู่ในระดับแนวหน้าในการนำเสนอชุดข้อมูลที่กว้างขวางและหลากหลาย ซึ่งออกแบบมาเพื่อขับเคลื่อนแอปพลิเคชัน AI กำเนิดในภาคการดูแลสุขภาพโดยเฉพาะ ด้วยความเข้าใจอย่างครอบคลุมเกี่ยวกับความต้องการเฉพาะของ AI ทางการแพทย์ ภารกิจของเราคือการจัดหาเฟรมเวิร์กข้อมูลที่ส่งเสริมการวินิจฉัยและการรักษาที่แม่นยำ รวดเร็ว และเป็นผู้บุกเบิกที่ขับเคลื่อนด้วย AI
กรณีการใช้งาน Healthcare Generative AI
1. คู่คำถามและคำตอบ
ผู้เชี่ยวชาญที่ผ่านการรับรองของเราจะตรวจสอบเอกสารและวรรณกรรมด้านการดูแลสุขภาพเพื่อดูแลคู่คำถาม-คำตอบ สิ่งนี้อำนวยความสะดวกในการตอบคำถาม เช่น การแนะนำขั้นตอนการวินิจฉัย การแนะนำการรักษา และการช่วยเหลือแพทย์ในการวินิจฉัยและให้ข้อมูลเชิงลึกโดยการกรองข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพของเราจัดทำชุดถามตอบระดับสูง เช่น:
» การสร้างแบบสอบถามระดับพื้นผิว
» การออกแบบคำถามเชิงลึก
» การกำหนดกรอบคำถามและคำตอบจากข้อมูลตารางทางการแพทย์
สำหรับที่เก็บ Q&A ที่มีประสิทธิภาพ จำเป็นต้องเน้นไปที่:
- แนวทางทางคลินิก & โปรโตคอล
- ข้อมูลปฏิสัมพันธ์ระหว่างผู้ป่วยกับผู้ให้บริการ
- เอกสารการวิจัยทางการแพทย์
- ข้อมูลเภสัชภัณฑ์
- เอกสารกำกับดูแลด้านการดูแลสุขภาพ
- ข้อความรับรองของผู้ป่วย บทวิจารณ์ ฟอรัม และชุมชน
2. การสรุปข้อความ
ผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพของเราเก่งในการกลั่นกรองข้อมูลจำนวนมากให้เป็นบทสรุปที่ชัดเจนและกระชับ เช่น บทสนทนาระหว่างแพทย์กับผู้ป่วย EHR หรือบทความวิจัย เรารับรองว่าผู้เชี่ยวชาญสามารถเข้าใจข้อมูลเชิงลึกหลักได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องกลั่นกรองเนื้อหาทั้งหมด ข้อเสนอของเรา รวม:
- การสรุป EHR แบบข้อความ: สรุปประวัติทางการแพทย์ของผู้ป่วย การรักษา ในรูปแบบที่ย่อยง่าย
- สรุปการสนทนาระหว่างแพทย์และผู้ป่วย: ดึงประเด็นสำคัญจากการให้คำปรึกษาทางการแพทย์
- บทความวิจัยที่ใช้ PDF: กลั่นกรองงานวิจัยทางการแพทย์ที่ซับซ้อนให้กลายเป็นข้อค้นพบพื้นฐาน
- สรุปรายงานการถ่ายภาพทางการแพทย์: แปลงรายงานทางรังสีวิทยาหรือภาพที่ซับซ้อนให้เป็นข้อมูลสรุปที่เรียบง่าย
- การสรุปข้อมูลการทดลองทางคลินิก: แจกแจงผลการทดลองทางคลินิกที่ครอบคลุมออกเป็นประเด็นสำคัญที่สุด
3. การสร้างข้อมูลสังเคราะห์
ข้อมูลสังเคราะห์มีความสำคัญอย่างยิ่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในโดเมนด้านการดูแลสุขภาพ เพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ เช่น การฝึกอบรมแบบจำลอง AI การทดสอบซอฟต์แวร์ และอื่นๆ โดยไม่กระทบต่อความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วย ต่อไปนี้คือรายละเอียดของการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่ระบุไว้:
3.1 ข้อมูลสังเคราะห์ HPI และการสร้างบันทึกความคืบหน้า
การสร้างข้อมูลผู้ป่วยที่สร้างขึ้นแต่สมจริง ซึ่งเลียนแบบรูปแบบและเนื้อหาของประวัติการเจ็บป่วยในปัจจุบัน (HPI) ของผู้ป่วย และบันทึกความคืบหน้า ข้อมูลสังเคราะห์นี้มีคุณค่าสำหรับการฝึกอบรมอัลกอริธึม ML การทดสอบซอฟต์แวร์ด้านการดูแลสุขภาพ และการดำเนินการวิจัยโดยไม่เสี่ยงต่อความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วย
3.2 การสร้างบันทึก EHR ข้อมูลสังเคราะห์
กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการสร้างบันทึก Electronic Health Record (EHR) จำลองที่มีโครงสร้างและบริบทคล้ายกับบันทึก EHR จริง บันทึกย่อสังเคราะห์เหล่านี้สามารถใช้สำหรับการฝึกอบรมบุคลากรทางการแพทย์ การตรวจสอบความถูกต้องของระบบ EHR และพัฒนาอัลกอริทึม AI สำหรับงานต่างๆ เช่น การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ทั้งหมดนี้ในขณะที่รักษาความลับของผู้ป่วย
3.3 สรุปการสนทนาระหว่างแพทย์และผู้ป่วยสังเคราะห์ในโดเมนต่างๆ
สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการสร้างปฏิสัมพันธ์ระหว่างแพทย์และผู้ป่วยแบบจำลองโดยสรุปในสาขาแพทย์เฉพาะทางต่างๆ เช่น โรคหัวใจหรือโรคผิวหนัง บทสรุปเหล่านี้แม้จะอิงจากสถานการณ์สมมุติ แต่ก็คล้ายกับบทสรุปการสนทนาจริง และสามารถนำไปใช้เพื่อการศึกษาทางการแพทย์ การฝึกอบรม AI และการทดสอบซอฟต์แวร์โดยไม่เปิดเผยการสนทนาของผู้ป่วยจริงหรือประนีประนอมความเป็นส่วนตัว
คุณสมบัติหลัก
ข้อมูล AI ที่ครอบคลุม
คอลเลกชันมากมายของเราครอบคลุมหมวดหมู่ต่างๆ นำเสนอตัวเลือกมากมายสำหรับการฝึกอบรมแบบจำลองที่ไม่เหมือนใครของคุณ
มั่นใจในคุณภาพ
เราปฏิบัติตามขั้นตอนการประกันคุณภาพที่เข้มงวดเพื่อให้มั่นใจถึงความถูกต้องของข้อมูล ความถูกต้อง และความเกี่ยวข้อง
กรณีการใช้งานที่หลากหลาย
ตั้งแต่การสร้างข้อความและรูปภาพไปจนถึงการสังเคราะห์เสียงดนตรี ชุดข้อมูลของเรารองรับแอปพลิเคชัน AI กำเนิดต่างๆ
โซลูชันข้อมูลแบบกำหนดเอง
โซลูชันข้อมูลตามความต้องการของเราตอบสนองความต้องการเฉพาะของคุณด้วยการสร้างชุดข้อมูลที่ปรับแต่งให้ตรงตามความต้องการเฉพาะของคุณ
ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนด
เราปฏิบัติตามมาตรฐานความปลอดภัยของข้อมูลและความเป็นส่วนตัว เราปฏิบัติตามกฎระเบียบของ GDPR & HIPPA เพื่อให้มั่นใจถึงความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้
ประโยชน์
ปรับปรุงความแม่นยำของโมเดล AI เชิงกำเนิด
ประหยัดเวลาและค่าใช้จ่ายในการรวบรวมข้อมูล
เร่งเวลาของคุณ
ตลาด
ได้รับการแข่งขัน
ขอบ
ทรัพยากรที่แนะนำ
คู่มือผู้ซื้อ
คู่มือผู้ซื้อ: โมเดลภาษาขนาดใหญ่ LLM
เคยเกาหัวของคุณประหลาดใจที่ Google หรือ Alexa ดูเหมือนจะ 'เข้าใจ' คุณได้อย่างไร? หรือคุณพบว่าตัวเองกำลังอ่านเรียงความที่สร้างโดยคอมพิวเตอร์ซึ่งฟังดูเป็นมนุษย์อย่างน่าขนลุกหรือไม่? คุณไม่ได้โดดเดี่ยว.
โซลูชัน
บริการและโซลูชั่นการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
สติปัญญาของมนุษย์ในการแปลงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องด้วยข้อความและคำอธิบายประกอบเสียง
การเสนอ
บริการทำหมายเหตุประกอบข้อมูล/ติดฉลากข้อมูลโดยผู้เชี่ยวชาญสำหรับเครื่องจักรโดยมนุษย์
AI ดึงข้อมูลจำนวนมหาศาลและใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) การเรียนรู้เชิงลึก (DL) และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อเรียนรู้และพัฒนาอย่างต่อเนื่อง
สร้างความเป็นเลิศใน Generative AI ของคุณด้วยชุดข้อมูลคุณภาพจาก Shaip
คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
Generative AI หมายถึงชุดย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่เน้นไปที่การสร้างเนื้อหาใหม่ ซึ่งมักจะมีลักษณะคล้ายหรือเลียนแบบข้อมูลที่กำหนด
Generative AI ทำงานผ่านอัลกอริธึม เช่น Generative Adversarial Networks (GAN) โดยที่โครงข่ายประสาทเทียมสองเครือข่าย (ตัวสร้างและผู้แยกแยะ) แข่งขันกันและทำงานร่วมกันเพื่อสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่คล้ายกับต้นฉบับ
ตัวอย่าง ได้แก่ การสร้างงานศิลปะ ดนตรี และภาพที่สมจริง การสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ การออกแบบวัตถุ 3 มิติ และการจำลองเนื้อหาเสียงหรือวิดีโอ
โมเดล AI ทั่วไปสามารถใช้ข้อมูลประเภทต่างๆ ได้ รวมถึงรูปภาพ ข้อความ เสียง วิดีโอ และข้อมูลตัวเลข
ข้อมูลการฝึกอบรมเป็นรากฐานสำหรับ AI เชิงสร้างสรรค์ โมเดลเรียนรู้รูปแบบ โครงสร้าง และความแตกต่างจากข้อมูลนี้เพื่อสร้างเนื้อหาใหม่ที่คล้ายกัน
การรับรองความถูกต้องแม่นยำเกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลการฝึกอบรมที่หลากหลายและมีคุณภาพสูง การปรับปรุงสถาปัตยกรรมแบบจำลอง การตรวจสอบความถูกต้องอย่างต่อเนื่องกับข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง และการใช้ประโยชน์จากคำติชมของผู้เชี่ยวชาญ
คุณภาพจะขึ้นอยู่กับปริมาณและความหลากหลายของข้อมูลการฝึกอบรม ความซับซ้อนของแบบจำลอง ทรัพยากรการคำนวณ และการปรับแต่งพารามิเตอร์ของแบบจำลองอย่างละเอียด