Egészségügyi AI

Hogyan segít a Shaip a csapatoknak az egészségügyi AI megoldások kiépítésében

Ne számítson arra, hogy legközelebb robotorvos kezeli, amikor legközelebb felkeresi az orvosi rendelőt. A számítógépek és az algoritmusok meg tudják mondani, hogy mit kell nézni, mit kell vásárolni, és kit kell hozzáadni a közösségi hálózatokhoz, de a kutatások szerint az egészségügyi AI nem fog helyettesíteni az embert gondozók a közeljövőben.

Ez azonban segíthet a zavaros papírmunka, a meghosszabbított várakozási idők, a helytelen diagnózisok és az egészségügyi tapasztalat egyéb nemkívánatos elemeinek helyettesítésében kedvezőbbekkel. Az AI segíthet az emberi orvosoknak is, hogy több beteget kezeljenek, és felhatalmazzák őket arra, hogy személyre szabottabb és hatékonyabb ellátást nyújtsanak az egyes betegeknek.

Igen, még 2021-ben is az AI-vel és az egészségügy automatizálásával kapcsolatos beszélgetések általában a potenciálra, az ígéretekre és a lehetőségekre összpontosítanak. Végül is a mesterséges intelligencia-meghajtású alkalmazások lehetőségeinek nagy része még mindig előttünk áll - főleg azért, mert a fő akadályokat még mindig le kell küzdeni annak érdekében, hogy megtisztítsák az utat az űrben történő széles körű elfogadáshoz. Amíg ez nem történik meg, erről a transzformatív technológiáról továbbra is vitát folytatnak tudott legyen (nem pedig ami van).

A Shaip-nál meg akarjuk változtatni a beszélgetést azáltal, hogy az AI fejlesztő csapatoknak segítünk legyőzni ezeket az akadályokat. Szeretünk beszélni mi a volture bírta az egészségügyi AI számára, de még jobban szeretjük megteremteni ezt a jövőt. Mielőtt belevetnénk magunkat, hogyan csináljuk ezt, szánjunk egy percet arra, hogy a jelenre koncentráljunk.

Az AI nemcsak arra készül, hogy örökre megváltoztassa az egészségügyet; már megvan. Bár még viszonylag új, a technológia a modern egészségügyi rendszer szinte minden aspektusát átjárta:

  • Klinikai körülmények között az orvosok mesterséges intelligencia által támogatott képalkotó eszközöket használnak, fejlett mintázatfelismerő képességekkel, hogy megvizsgálják a CT-vizsgálatok, MRI-k és más típusú vizuális elemzések eredményeit, lehetővé téve számukra a betegség gyorsabb és pontos felismerését és a sérülések diagnosztizálását.
  • Az osztályteremben a gépi tanulási eszközök segítenek a diákokat, hogy minden eddiginél mélyebb betekintést nyerjenek az emberi testről, és hatalmat adnak nekik új megoldásokat építeni valós alkalmazásokkal.
  • A laboratóriumban a kutatók kifinomult programokat alkalmaznak az új gyógyszerkészítmények és a már ismert biztonságos gyógyszerek keresztreferenciájára. Ezután ezeken szaporodhatnak és iterálhatnak, hogy rekord idő alatt kifejlesszék az antidotumokat és az oltásokat.
  • Az adminisztrátorok és a vezetők az AI-alkalmazások segítségével intuitívabb és hatékonyabb betegélményeket teremtenek, amelyek egyidejűleg növelik a szolgáltatók bevételeit és magasabb színvonalú ellátást biztosítanak a betegek számára. A lista folytatódik.

Mivel ezt olvassa, valószínűleg már rájön, hogy az AI hatással van az egészségügyünkre a rendszer hatalmas volt - és csak nagyobb lesz. Tekintettel az ágazatot számtalan különböző szereplőre, a mesterséges intelligencia-megoldások által potenciálisan megoldható kihívások száma végtelennek tűnik.

Shaip azért van itt, hogy segítsen életre hívni ezeket a megoldásokat. Szolgáltatásaink lehetővé teszik a vállalkozások és a vállalkozók számára, hogy olyan átalakító egészségügyi AI-technológiákat építsenek ki, amelyek képesek megoldani a valós problémákat azáltal, hogy kiküszöbölik az útjuk legnagyobb akadályait. Az egészségügyi térben dolgozó csapatok számára pedig rengeteg ilyen van.

Útzárak és vörös zászlók

Bár az AI-val kapcsolatos ígéret az egészségügyben még soha nem volt nagyobb, a technológia valódi integrálása a monolit egészségügyi rendszerbe akadályokkal teli folyamat lesz. Talán egyik sem jelentősebb, mint azok a szabályozási akadályok, amelyek megkülönböztetik az orvostudományt más iparágaktól, ahol az örökbefogadás gyorsabban történt.

Útlezárások és vörös zászlók

Közel negyed évszázad telt el azóta, hogy a kongresszus elfogadta az egészségbiztosítás hordozhatóságáról és elszámoltathatóságáról szóló törvényt (HIPAA), de ugyanez a jogszabály továbbra is szabályozza, hogy a szolgáltatók hogyan kezeljék a betegadatokat 2021-ben. Sajnos egyre több kérdést tesz fel, mint választ ad az orvosok, a betegek és a betegek számára. új orvosi technológiák kiépítésére törekvő vállalkozók. Sőt, a HIPAA megbízásai most konvergálnak a személyazonosításra alkalmas információkkal (PII) kapcsolatos újabb szabályozásokkal mint az Európai Unió általános adatvédelmi rendelete (GDPR), a szingapúri személyes adatok védelméről szóló törvény (PDPA) és a kaliforniai fogyasztói adatvédelmi törvény (CCPA), amelyek az első átfogó jogszabályt képviselik az adatok felhasználására itt, az Egyesült Államokban.

Csak a COVID-19 járványt kísérő telehigiénés követelmények növekedése volt további szabályozási fejfájást adott. Kezdetnek sok beteg távoli kezelést kap olyan platformokon keresztül, amelyek nem felelnek meg a HIPAA szabványoknak, ami kiszolgáltatottá teheti őket a magánélet fenyegetéseivel szemben. Még a megfelelő platformok is kockázatot jelentenek, mivel érzékeny beteginformációkat hozhatnak nyilvánosságra for nyereség. A virtuális ellátás iránti kereslet növekedése számos olyan digitális szolgáltatást eredményezett, amelyek nem tartoznak a HIPAA eredeti hatálya alá, és a nagy technológiai vállalatokat, a Facebookot, az Alphabet-et, az Amazon-ot és a Microsoftot arra kényszerítette, hogy vállalkozás bele a piac, új innovációt hozva, valamint a további felügyelet szükségességét.

A szabályozók számára a bonyolult megbízási rendszeren belül a megfelelés betartatása egyre nehezebb, mivel az adatokat új módszerekkel és egyre több szereplő használja fel. Hasonlóképpen, azoknak a csapatoknak, akik az intelligencia technológiával működő technológiák kiépítését és telepítését remélik az egészségügyi térben, annak biztosítása, hogy ezek az eszközök megfeleljenek a meglévő szabványoknak, olyan szabályozási szakértelmet igényelnek, amelyet egyszerűen nehéz megtalálni.

Szintén nehéz megtalálni? Kiváló minőségű orvosi adatok. A szabályozás megakadályozhatja egyes új technológiák széleskörű elterjedését, de minőségi adatok nélkül az AI-vel működő eszközök még a fejlesztési szakaszon sem jutnak el.

új tanulmány az American Medical Association folyóiratában megjelent eredmények szerint a betegek földrajzi megoszlása, akiknek adatait a gépi tanulási algoritmusok képzésére használják, többnyire néhány államra korlátozódik, konkrétan Kaliforniában, New Yorkban és Massachusetts-ben. Tekintettel azokra a gazdasági, társadalmi, viselkedési és egyéb tulajdonságokra, amelyeket ezek a betegek megoszthatnak egymással, de az ország többi részével nem, az ezekre az adatokra kiképzett algoritmusok gyengén általánosíthatnak. Ezt a problémát sokféle adatsorral lehetne megoldani, de megint csak nehéz adatokat megszerezni. Miután megszerezte, azt is nehéz megszervezni, ami egy újabb kritikus lépés a gépi tanulási technológiák fejlesztői számára.

Sok vállalat jelentős beruházásokat hajt végre algoritmusai adatainak felkutatására vagy létrehozására, majd még több fizetési jegyzetet fordít annak címkézésére. A túlságosan homogén adathalmazokhoz hasonlóan a nem megfelelően címkézett és gondozott adatok is az AI programokat elfogult és pontatlan eredmények generálására fogják képezni, problémákat okozva, amelyeket nem lehet könnyen megoldani. Sajnos ezek a problémák továbbra is mindennaposak lesznek az egészségügyi AI-technológiával foglalkozó csapatok számára. A Gartner kutatásai azt mutatják, hogy egészen 85% of Az AI projektek hibás eredményeket hoznak 2022-ig tartó adatkezelési elfogultság eredményeként.

Ismét rengeteg más kihívás áll a mesterséges intelligencia-alkalmazások létrehozásában, mind ismert, mind ismeretlen. Mivel egyre több fejlesztő lép be az űrbe, és egyre több szolgáltató szembesül azzal a döntéssel, hogy hozzáadják-e az AI-alapú megoldásokat a betegek kezelési stratégiáihoz, ezek a kihívások nagyok. Míg az akadályok elkerülhetetlenek, amikor új, új technológiák felhasználásával próbál hasznos, átalakító eszközöket felépíteni, a Shaip segít a csapatoknak legyőzni az űrben lévő fejlesztők legnagyobb akadályainak sokaságát.

Beszélgessünk ma az AI képzési adatokkal kapcsolatos követelményeiről.

Hogyan javítja a Shaip az egészségügy AI fejlődését

A Shaip olyan megoldásokat kínál, amelyeket kifejezetten az AI-alkalmazásokkal foglalkozó csapatok számára terveztek. Ezek együttesen segíthetnek abban, hogy jelentős és sokoldalú megtérülést érjen el befektetéseiben, és olyan skálázható termékeket készítsen, amelyek valóban tartós hatást gyakorolnak az iparra.

Teljesen kezelt adatgyűjtés

Annak érdekében, hogy olyan alkalmazásokat hozzanak létre, amelyek valóban hasznosak lehetnek az egészségügyi szervezetek számára, a csapatoknak olyan megoldásokat kell készíteniük, amelyek következetesen pontos, elfogulatlan eredményeket hoznak létre. Természetesen hallhat az AI technológiákról, amelyek pontosan felismerik és diagnosztizálják a betegségeket, de ez általában olyan esetekben történik, amikor mesterséges kényszereket alkalmaznak az ismert képzési korlátozások, például a releváns, minőségi adatok hiányának ellenőrzésére. Ha olyan termék kifejlesztését reméli, amely valós klinikai körülmények között széles körben elterjedt, akkor képesnek kell lennie az optimális eredmények elérésére a nagy tétű körülmények között. Más szavakkal, rengeteg világszínvonalú, megbízható adatra lesz szükség az algoritmusok képzéséhez.

A Shaip teljes körűen kezelt adatgyűjtési szolgáltatásai biztosítják, hogy bármikor rendelkezzenek a szükséges adatokkal. Saját fejlesztésű mobilalkalmazásunkkal, szabadalmaztatott webalapú platformunkkal és tapasztalt házon belüli projektcsoportjainkkal képesek vagyunk adatokat beszerezni a korosztályok, a demográfiai és az oktatási háttér szinte bármilyen kombinációjából. Az ember a hurokban gyűjtési folyamatunkba az egészségügyi szakemberek szakértőit ​​bevonják, hogy az Ön által kapott adatok megfeleljenek a legmagasabb minőségi és megbízhatósági követelményeknek. Az adatok azonosítása, profilozása és beszerzése mellett gondoskodunk az adatok tisztításáról és előkészítéséről is, lehetővé téve csapatának, hogy más nagy hatású tevékenységekre összpontosítson.

Több adatformátum

Sokféle adatsort tudunk szállítani, amely képeket, videókat, hangokat és szövegeket tartalmaz az AI modellek széles skálájának meghajtására.

  • Szöveg:

    A Shaip több száz tapasztalt szakemberrel áll rendelkezésére, hogy gyakorlatilag bármilyen típusú szöveges adatra kiterjesszék az adatjegyzeteket, az orvos jegyzeteitől kezdve a biztosítási kárigényekig, lehetővé téve olyan betekintések feltárását, amelyek egyébként rejtve maradnak a strukturálatlan adathalmazokban. Ezenkívül az intuitív, testreszabható felhőplatformunk lehetővé teszi a feljegyzések testreszabását rendkívül speciális felhasználási esetekhez, és tartományspecifikus betekintést nyerhet a technológiai fejlesztéshez.

  • Audio:

    A Shaip bizonyítottan nagy teljesítményű társalgási AI-t, chatbotokat és hangbotokat épít és optimalizál. A világszerte képzett nyelvészhálózatunknak és egy csapatnak köszönhetően, amely képes hangadatok gyűjtésére és jegyzetelésére-beleértve az orvosok és a betegek közötti íratlan beszélgetéseket, megszólalásokat és ébresztő szavakat, monológokat és más típusú beszédeket-segíthetünk a beszéd képzésében -gyorsan és hatékonyan engedélyezi az alkalmazásokat.

  • Kép:

    Képképzési adatkészleteinket sebészileg precíz manuális folyamatok és a legmodernebb technológia kombinációjával elemezzük olyan alkalmazások számára, amelyek a kifinomult számítógépes látás és a mintafelismerési képességektől függenek. És nem csak az adatokat szolgáltatjuk; segíthetünk olyan világszínvonalú gépi tanulási algoritmusok kidolgozásában is, amelyek olyan megoldásokat működtetnek, amelyek képesek felismerni az emberi arcokat, ételeket, dokumentumokat, orvosi laboratóriumi képeket, térinformatikai képeket és egyéb vizuális információkat.

  • Video:

    A munkatársaink, a tapasztalataink és a technológiánk lehetővé teszi számunkra, hogy gyakorlatilag teljesítsük a videó kommentárokkal kapcsolatos követelményeket. Amit a legjobban csinálunk, az az objektumkövetés: A videók kockáról kockára történő kommentálása, hogy megtanítsuk a számítógépeket, hogy gépi tanulással ismerjék fel az egyes tárgyakat. Akár mesterséges intelligenciával támogatott robotberendezést épít, hogy segítse az orvosokat a klinikai körülmények között, vagy olyan alkalmazásokban, amelyek fokozzák a betegek és az ápolók közötti interakciókat a telehealth-találkozók során, mi segíthetünk.

A megfelelés biztosítása

Biztosítás a megfelelőségről A beteginformációk védelme létfontosságú az életképes mesterséges intelligencia-egészségügyi alkalmazások fejlesztése szempontjából. Megfelelő mennyiségű adat összegyűjtése azonban időbe telik, és ennek az információnak a felismerése még többet igényel. Amikor új technológiák kiépítése, tesztelése és telepítése a célja, az idő kevés.

Shaip kínál engedélyezett egészségügyi adatok enyhíteni ezt a terhet az AI-modelleket fejlesztő csapatok számára, amelyek elemzik a szöveges betegadatok, a CT-képek, a röntgensugarak (és egyéb vizuális diagnosztika) képeit, az orvosok felvételeit és tucatnyi más adattípust. A Shaip API-k segítségével igény szerint hozzáférést kap ehhez az egyre növekvő, azonosítatlan nyilvántartásokból és minőségi, kontextualizált orvosi adatokból (beleértve a világ több mint 10 különböző helyéről származó több mint 60 millió adatkészletet), amelyek megfelelnek az összes HIPAA és Safe Harbor követelményeknek szabványok (ideértve az ezen iránymutatásokban szereplő mind a 18 azonosító szerkesztését). Azoknál a csapatoknál, amelyeknek átfogóbb szolgáltatásokra van szükségük, az adatok azonosítását több szabályozási joghatóságra kiterjeszthetjük.

Az adat-azonosítás, az adatok maszkolása és az adatok anonimizálása terén az iparág vezetőjeként a betegek adatvédelme a megoldásaink középpontjában áll. Szakértői tanúsítást és ellenőrzést biztosítunk az azonosítás megszüntetése minőségéről, és betartjuk a személyes egészségügyi információk (PHI) átfogó iránymutatásait a Safe Harbor szabványok betartásával. Hasonlóképpen, a ShaipCloud platform lehetővé teszi az adatok biztonságos környezetben történő elérését, tovább csökkentve a be nem tartás kockázatát.

Haladjunk együtt előre

A Shaip-nál megértjük az AI hatalmas potenciálját a meglévő egészségügyi rendszer gyakorlatilag minden aspektusának fejlesztésében, és örömmel adjuk át szakértelmeinket azoknak a szervezeteknek, amelyek ezen potenciál kiaknázásán fáradoznak. Mélyen ismerjük azokat a páratlan kihívásokat, amelyekkel ezek a szervezetek szembesülnek, és minden szolgáltatásunkat ezeket a kihívásokat szem előtt tartva terveztük.

Ha egy csapat tagja vagy AI és gépi tanulási technológiák által működtetett egészségügyi megoldások, szívesen segítünk a kezdeményezés előremozdításában. Tapasztalataink a mesterséges intelligencia-fejlesztés teljes életciklusát lefedik, és szinte minden területre kiterjedő projekteken dolgoztunk - még nem találkoztunk túl nagy vagy túl kicsi projekttel. Ha további információkra van szüksége, vegye fel a kapcsolatot még ma.

Közösségi megosztás