การดูแลสุขภาพ AI
ข้อมูลให้ชีพจรแห่งชีวิตแก่ Healthcare AI
รวบรวม ยกเลิกการระบุ และใส่คำอธิบายประกอบชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนใน Healthcare
ลูกค้าที่แนะนำ
มอบอำนาจให้ทีมสร้างผลิตภัณฑ์ AI ชั้นนำระดับโลก
มีความต้องการเพิ่มขึ้นสำหรับนวัตกรรมด้านการดูแลสุขภาพ และ AI มีบทบาทสำคัญในการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่อยู่นอกเหนือขอบเขตความสามารถของมนุษย์
80% ของข้อมูลด้านสุขภาพทั้งหมดไม่มีโครงสร้างและไม่สามารถเข้าถึงได้สำหรับการประมวลผลเพิ่มเติม ซึ่งจะจำกัดปริมาณข้อมูลที่ใช้งานได้ และยังจำกัดความสามารถในการตัดสินใจขององค์กรด้านการดูแลสุขภาพ เว้นแต่คุณจะหันไปหา Shaip
เรามีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับคำศัพท์ทางการแพทย์เพื่อปลดล็อกศักยภาพอันเป็นผลมาจากประสบการณ์หลายปีในการถอดความข้อมูล การลบการระบุตัวตน และการทำหมายเหตุประกอบ นอกจากนี้ เรายังสามารถส่งมอบที่แน่นอน ข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพ คุณต้องปรับปรุงเครื่องยนต์ AI ของคุณ
อุตสาหกรรม:
จากการศึกษาพบว่า 30% ของค่ารักษาพยาบาลเกี่ยวข้องกับงานธุรการ AI สามารถทำให้งานเหล่านี้เป็นไปโดยอัตโนมัติ เช่น การอนุมัติการประกันล่วงหน้า การติดตามใบเรียกเก็บเงินที่ยังไม่ได้ชำระ และการรักษาบันทึก เพื่อลดภาระงาน
อุตสาหกรรม:
ตามการวิจัยอัลกอริธึมการเรียนรู้ด้วยเครื่องล่าสุดสามารถวิเคราะห์การสแกน 3 มิติได้ถึง 1000 เร็วกว่าที่เป็นได้ในปัจจุบันหลายเท่า มันสามารถให้การประเมินตามเวลาจริงและปัจจัยการผลิตที่สำคัญแก่ศัลยแพทย์เพื่อทำการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลมากขึ้น
ขนาดตลาด AI ด้านการดูแลสุขภาพทั่วโลกคาดว่าจะเติบโตจาก 3.64 พันล้านดอลลาร์ในปี 2019 เป็น 33.42 พันล้านดอลลาร์ในปี 2026 ที่อัตราการเติบโตต่อปีแบบทบต้น (CAGR) 46.21% ในช่วงระยะเวลาคาดการณ์
ความเชี่ยวชาญด้านสุขภาพจำนวนมาก
จากนั้นเราจะให้โครงสร้างและวัตถุประสงค์ผ่านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่ให้ข้อมูลเชิงลึกเฉพาะโดเมนเกี่ยวกับอาการ โรค ภูมิแพ้ และยารักษาโรค ตอนนี้ชุมชนด้านการดูแลสุขภาพผ่านข้อมูล Shaip AI มีข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้องในการตัดสินใจที่ดีขึ้นซึ่งส่งผลให้ผลลัพธ์ของผู้ป่วยดีขึ้น
ข้อเสนอที่สำคัญ
การล้างข้อมูลและการเสริมคุณค่า
ใบอนุญาตและการเก็บรวบรวมข้อมูล
การลบการระบุข้อมูล
การใส่คำอธิบายประกอบและการติดฉลากข้อมูล
การล้างข้อมูลและการเสริมคุณค่า
- การแปลงข้อมูลที่เขียนด้วยลายมือเป็นรูปแบบดิจิทัลที่มีโครงสร้าง
- การแปลงข้อมูลดิจิทัลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นรูปแบบที่มีโครงสร้าง
- การล้างข้อมูลบันทึกผู้ป่วย ข้อมูล EHR ฯลฯ
การเก็บรวบรวมข้อมูล / การออกใบอนุญาต
บริษัทที่ใช้เทคโนโลยี AI หันมาหาเราเพื่อสร้างชุดข้อมูลการฝึกอบรม เพื่อให้พวกเขาสามารถพัฒนาอัลกอริธึมการเรียนรู้ด้วยเครื่องที่ทันสมัยสำหรับอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ ดูตัวเต็มของเรา แคตตาล็อกการดูแลสุขภาพ
ข้อมูลที่ถูกต้องสามารถขับเคลื่อน AI และ ML เพื่อบรรลุเป้าหมายเหล่านี้ผ่าน Shaip ตั้งแต่การดูแลขั้นสูงไปจนถึงการจัดหาโซลูชันเพื่อควบคุมต้นทุนในขณะที่ปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย ท้ายที่สุด ข้อมูลที่ดีขึ้นหมายถึงผลลัพธ์ที่ดีขึ้น
ชุดข้อมูลที่พร้อมใช้งาน: ดูแคตตาล็อกฉบับเต็ม
- 225k+ ชั่วโมงของเสียงตามคำบอกของแพทย์และบันทึกการถอดเสียงที่เกี่ยวข้อง
- 31+ พิเศษ ประสาทวิทยา รังสีวิทยา พยาธิวิทยา ฯลฯ
- ชุดข้อมูล EHR 5M+
การลบข้อมูลระบุตัวตน
ความสามารถในการขจัดการระบุ PHI/PII ของเรารวมถึงการลบข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น ชื่อและหมายเลขประกันสังคม ที่อาจเชื่อมโยงบุคคลโดยตรงหรือโดยอ้อมกับข้อมูลส่วนบุคคลของพวกเขา เป็นสิ่งที่ผู้ป่วยสมควรได้รับและ HIPAA เรียกร้อง
แพลตฟอร์มการลบการระบุตัวตนที่เป็นกรรมสิทธิ์ของเราสามารถปกปิดข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในเนื้อหาข้อความด้วยความแม่นยำสูงมาก API จะแยกเอนทิตี PHI/PII ที่มีอยู่ในชุดข้อมูลข้อความหรือรูปภาพ จากนั้นปิดบัง ลบ หรือปิดบังฟิลด์เหล่านั้นเพื่อให้ข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตน
การใส่คำอธิบายประกอบและการติดฉลากข้อมูล
บริการคำอธิบายประกอบ Shaip สามารถเพิ่มพลังที่จำเป็นมากในการเพิ่มเครื่องยนต์ AI ของคุณ X-Ray, CT scan, MRI และรายงานการทดสอบตามภาพอื่นๆ สามารถคัดกรองได้อย่างง่ายดายเพื่อคาดการณ์การเจ็บป่วยต่างๆ เราสามารถช่วยคุณใส่คำอธิบายประกอบบันทึกการรักษาพยาบาลที่ซับซ้อน เช่น ข้อความหรือรูปภาพเพื่อพัฒนาแบบจำลอง AI ML ของคุณ
เราสามารถขยายขนาดคนได้ถึง 1000 คนเพื่อจัดการโครงการขนาดใดก็ได้ ผลลัพธ์? คำอธิบายประกอบภาพด้านการดูแลสุขภาพที่เร็วขึ้นเพื่อสร้างแบบจำลองของคุณภายในกรอบเวลาและงบประมาณของคุณ
APIs
เมื่อคุณต้องการข้อมูลแบบเรียลไทม์ คุณควรจะสามารถเข้าถึง API ได้อย่างรวดเร็วเช่นกัน นี่คือเหตุผลที่ Shaip API ให้การเข้าถึงระเบียนที่คุณต้องการแบบเรียลไทม์และแบบออนดีมานด์ ด้วย Shaip APIs ทีมของคุณสามารถเข้าถึงบันทึกที่ไม่ระบุตัวตนและข้อมูลทางการแพทย์ที่มีคุณภาพตามบริบทได้อย่างรวดเร็วและปรับขนาดได้ เพื่อให้โครงการ AI ของพวกเขาสมบูรณ์ในครั้งแรก
API ที่ไม่ระบุตัวตน
ข้อมูลผู้ป่วยมีความสำคัญในการพัฒนาโครงการ AI ด้านการดูแลสุขภาพที่ดีที่สุด แต่การปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลของพวกเขาก็สำคัญไม่แพ้กัน Shaip เป็นผู้นำในอุตสาหกรรมที่เป็นที่รู้จักในด้านการลบข้อมูลระบุตัวตน การปกปิดข้อมูล และการลบข้อมูลระบุตัวตนเพื่อลบ PHI/PII ทั้งหมด (ข้อมูลสุขภาพ/ข้อมูลประจำตัวส่วนบุคคล)
- ยกเลิกการระบุ โทเค็น และไม่ระบุชื่อข้อมูลที่ละเอียดอ่อนสำหรับ PHI, PII และ PCI
- ยืนยันตามแนวทาง HIPAA และ Safe Harbor
- แก้ไขตัวระบุทั้ง 18 ตัวที่ครอบคลุมในแนวทาง HIPAA และ Safe Harbor
- การรับรองจากผู้เชี่ยวชาญและการตรวจสอบคุณภาพการไม่ระบุตัวตน
- ปฏิบัติตามหลักเกณฑ์คำอธิบายประกอบ PHI ที่ครอบคลุมเพื่อขจัดการระบุข้อมูล PHI อย่างสม่ำเสมอและปฏิบัติตามหลักเกณฑ์ Safe Harbor
ครอบคลุมการปฏิบัติตามข้อกำหนด
ปรับขนาดการไม่ระบุตัวตนของข้อมูลตามเขตอำนาจศาลที่กำกับดูแลหลายแห่ง รวมถึง GDPR, HIPAA และ Safe Harbor
แพทย์ NER
Clinical Named Entity Recognition (NER) เป็นงานการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่สำคัญ (NLP) ในการดึงแนวคิดที่สำคัญ (หน่วยงานที่มีชื่อ) ออกจากการบรรยายทางคลินิก NER API ช่วยให้นักพัฒนาสามารถดึงข้อมูลทางคลินิก เช่น การวินิจฉัย หัตถการ อุปกรณ์ทางการแพทย์ ห้องปฏิบัติการ ยา และอื่นๆ อีกมากมายจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง Electronic Health Record (EHR) ได้อย่างง่ายดาย นักพัฒนายังสามารถใช้ API เหล่านี้เพื่อประมวลเอนทิตีที่แยกออกมาใน SNOMED-CT และ RxNorm
Medical NER สกัดโดย Shaip APIs:
- การรับรู้และการดึงข้อมูลเอนทิตี: ระบุแนวคิดหลักหรือวลีที่มีอยู่ในเนื้อหาต้นฉบับ
- ปรับปรุงความสมบูรณ์ของข้อมูลทางคลินิกโดยการจับคู่องค์ประกอบข้อมูลที่มีอยู่ในข้อความที่ไม่มีโครงสร้างกับฟิลด์ที่มีโครงสร้าง
- แปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างให้อยู่ในรูปแบบที่เครื่องอ่านได้และประมวลผลได้ด้วยเครื่อง
- NER APIs ใช้ประโยชน์จากกราฟความรู้ที่เป็นกรรมสิทธิ์ด้วยความสัมพันธ์ 20 ล้าน+ และแนวคิดทางคลินิก 1.7 ล้านรายการ
โซลูชั่นโลกแห่งความจริง
ข้อมูลที่นำพา AI ทางการแพทย์มาสู่ชีวิต
Shaip ให้ข้อมูลคุณภาพสูง
สำหรับโมเดล AI ในการดูแลสุขภาพให้ดีขึ้น
ดูแลผู้ป่วย. จัดส่งแล้ว 30,000+
เอกสารทางคลินิกที่ไม่ระบุตัวตนที่ยึดติด
สู่แนวทาง Safe Harbor ทางคลินิกเหล่านี้
เอกสารมีคำอธิบายประกอบ 9 คลินิก
เอกลักษณ์
ปัญหา
ยกเลิกการระบุและใส่คำอธิบายประกอบเอกสารทางคลินิกจากผู้เชี่ยวชาญโดเมน
วิธีการแก้
ยกเลิกการระบุและใส่คำอธิบายประกอบเอกสารมากกว่า 30,000 ฉบับต่อแนวทางปฏิบัติของลูกค้า
ผล
ข้อมูลทางคลินิกมาตรฐานระดับโกลด์เพื่อพัฒนา NLP และ Healthcare ของลูกค้า
ครอบคลุมการปฏิบัติตามข้อกำหนด
ปรับขนาดการไม่ระบุตัวตนของข้อมูลในเขตอำนาจศาลต่างๆ รวมถึง GDPR HIPAAและตาม Safe Harbor การลบการระบุตัวตนที่ลดความเสี่ยงของการประนีประนอม PII/PHI
ทรัพยากรที่แนะนำ
บทความ
บทบาทของ AI ในด้านการดูแลสุขภาพ: ประโยชน์ ความท้าทาย และทุกสิ่งในระหว่าง
มูลค่าตลาดของปัญญาประดิษฐ์ในการดูแลสุขภาพแตะระดับสูงสุดใหม่ในปี 2020 ที่ 6.7 พันล้านดอลลาร์ ผู้เชี่ยวชาญในสาขาและทหารผ่านศึกด้านเทคโนโลยีเปิดเผยว่าอุตสาหกรรมนี้จะมีมูลค่าประมาณ 8.6 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025
บทความ
ข้อมูลการฝึกอบรมด้านการดูแลสุขภาพคืออะไรและเหตุใดจึงสำคัญ
การจัดซื้อข้อมูลมีความสำคัญต่อองค์กรมาโดยตลอด ยิ่งไปกว่านั้น เมื่อใช้ชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องเพื่อฝึกการตั้งค่าการเรียนรู้ด้วยตนเองแบบอิสระ
แค็ตตาล็อกข้อมูล
ใบอนุญาตคุณภาพสูง
ข้อมูลด้านสุขภาพ/การแพทย์
สำหรับโมเดล AI & ML
ชุดข้อมูลแคตตาล็อกข้อมูลทางการแพทย์ของเราไม่เพียงแต่มีขนาดใหญ่เท่านั้น แต่ยังมีข้อมูลคุณภาพมาตรฐานทองคำอีกด้วย มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่คุณใช้มีความปลอดภัยและไม่ระบุตัวตน
บอกเราว่าเราสามารถช่วยความคิดริเริ่มด้าน AI ครั้งต่อไปของคุณได้อย่างไร
คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
AI ในการดูแลสุขภาพเกี่ยวข้องกับการใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เพื่อช่วยในการวินิจฉัย การรักษา และการจัดการผู้ป่วย
AI ใช้สำหรับการวินิจฉัยโรคจากภาพทางการแพทย์ คำแนะนำการรักษาเฉพาะบุคคล เร่งการวิจัยยา จัดการเวชระเบียน การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ช่วยเหลือในการผ่าตัด และเสนอความช่วยเหลือด้านสุขภาพเสมือนจริง
AI ช่วยเพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัย เพิ่มประสิทธิภาพ ประหยัดค่าใช้จ่าย ช่วยให้การรักษาเฉพาะบุคคล ให้ข้อมูลเชิงลึกเชิงคาดการณ์ และเพิ่มการเข้าถึงการรักษาพยาบาล
แอปพลิเคชันต่างๆ ได้แก่ การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ การวิจัยจีโนม การค้นพบยา การเพิ่มประสิทธิภาพการรักษา การติดตามสุขภาพระยะไกล แชทบอทสำหรับการสอบถามผู้ป่วย และปรับปรุงการปฏิบัติงานของโรงพยาบาล
AI จัดการข้อมูลทางการแพทย์จำนวนมหาศาล อำนวยความสะดวกในการตรวจหาโรคตั้งแต่เนิ่นๆ เพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากร ลดข้อผิดพลาด เร่งการวิจัย และปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ป่วย