Az elmúlt években a mesterséges intelligencia (AI) jelentős előrelépéseket tett a különböző iparágakban, és ez alól az egészségügy sem kivétel. A generatív mesterséges intelligencia, a mesterséges intelligencia azon részhalmaza, amely a meglévő adatokon alapuló új tartalom létrehozására összpontosít, forradalmasítja az egészségügyi szakemberek diagnosztikai és kezelési megközelítését. A Shaip, a mesterségesintelligencia-megoldások vezető szállítója ennek az átalakulásnak az élén áll, olyan fejlett orvosi adatkészleteket kínálva, amelyek az egészségügyi szektorban generatív mesterségesintelligencia-alkalmazásokat táplálnak.
A Shaip küldetése olyan átfogó adatkeretrendszer biztosítása, amely pontos, gyors és úttörő MI-vezérelt diagnózisokat és kezeléseket tesz lehetővé. Az orvosi mesterséges intelligencia egyedi követelményeinek mély megértésével a Shaip az egészségügyi generatív mesterségesintelligencia-alkalmazások ellátására tervezett adatkészletek széles skáláját kínálja.
1. Kérdés és válasz párok
Az egyik kulcsfontosságú terület, ahol a Shaip generatív AI-megoldásai kiválóak, a kérdések megválaszolása. Az egészségügyi dokumentumokból és szakirodalomból összeállított kérdés-válasz párok összeállításával a Shaip minősített szakemberei elősegítik olyan mesterséges intelligencia modellek kifejlesztését, amelyek diagnosztikai eljárásokat javasolhatnak, kezeléseket javasolhatnak, és a releváns információk kiszűrésével segíthetik az orvosokat a betekintésben. Ez a technológia lehetővé teszi a diagnosztikai folyamat egyszerűsítését, a hibák csökkentését és a betegek kimenetelének javítását.
Egészségügyi szakembereink csúcsminőségű Q&A készleteket készítenek, amelyek a következőket tartalmazzák:
- Felületi szintű lekérdezések készítése
- Mély szintű kérdések tervezése
- Kérdések és válaszok keretezése az orvosi táblázatos adatokból
A kérdezz-felelek készletek különféle forrásokból jönnek létre, például:
- Klinikai irányelvek és protokollok
- Beteg-szolgáltató interakciós adatok
- Orvosi kutatási közlemények
- Gyógyszerészeti termékinformáció
- Egészségügyi szabályozási dokumentumok
- Betegek beszámolói, vélemények, fórumok és közösségek
2. Szövegösszegzés
A Shaip generatív mesterséges intelligencia kínálatának másik kulcsfontosságú aspektusa a szöveges összefoglalás. Az egészségügyi szakemberek gyakran szembesülnek azzal a kihívással, hogy hatalmas mennyiségű információt kell átszűrniük, például elektronikus egészségügyi nyilvántartásokon (EHR), kutatási cikkeken és orvos-beteg beszélgetéseken. A Shaip egészségügyi szakemberei kiválóak abban, hogy ezeket az információkat világos és tömör összefoglalókká dolgozzák fel, biztosítva, hogy a szakemberek gyorsan megértsék az alapvető ismereteket anélkül, hogy órákat kellene hosszas dokumentumok olvasgatásával tölteniük.
Kínálatunk a következőket tartalmazza:
Szöveg alapú EHR összefoglaló: Könnyen emészthető formátumba foglalja a betegek kórtörténetét, kezelését és eredményeit, lehetővé téve az egészségügyi szolgáltatók számára, hogy gyorsan áttekintsék és megértsék a páciens teljes orvosi útját.
Orvos-beteg beszélgetés összefoglalója: Hozza ki a kulcsfontosságú pontokat, aggályokat és cselekvési elemeket az orvosi konzultációkból, biztosítva, hogy a kritikus információkat ne hagyják figyelmen kívül, és elősegítse az egészségügyi szolgáltatók és a betegek közötti jobb kommunikációt.
PDF alapú kutatási cikkek összefoglalása: Desztillálja az összetett orvosi kutatási dokumentumokat alapvető megállapításaikba, következtetéseikbe és klinikai vonatkozásaikba, lehetővé téve az egészségügyi szakemberek számára, hogy naprakészek maradjanak a szakterületük legújabb fejleményeivel anélkül, hogy túl sok időt töltenének a szakirodalmi áttekintésekkel.
Az orvosi képalkotó jelentés összefoglalása: A bonyolult radiológiai vagy képalkotó jelentéseket egyszerűsített összefoglalókká alakíthatja, kiemelve a legjelentősebb eredményeket és ajánlásokat, ezáltal lehetővé téve az egészségügyi csapatok számára, hogy megalapozottabb döntéseket hozzanak.
Klinikai vizsgálati adatok összegzése: Bontsa le a kiterjedt klinikai vizsgálatok eredményeit a legfontosabb szempontokra, ideértve a hatékonyságot, a biztonságot és a lehetséges alkalmazásokat, így képessé téve az egészségügyi érdekelt feleket arra, hogy gyorsan értékeljék az új kezelések vagy beavatkozások hatását.
A Shaip szövegösszegzési szakértelmének kihasználásával az egészségügyi szervezetek egyszerűsíthetik információfeldolgozásukat, javíthatják a döntéshozatalt, és végső soron javíthatják a betegellátást. Egészségügyi szakembereink elkötelezettek a minőségi, pontos és releváns összefoglalók elkészítésében, amelyek megfelelnek az egészségügyi ágazat egyedi igényeinek.
3. Szintetikus adatok létrehozása
A kérdések megválaszolása és a szöveges összegzés mellett a Shaip a szintetikus adatalkotásra is összpontosít. A szintetikus adatok létfontosságúak az egészségügyi területen különféle célokra, például mesterséges intelligencia modellek képzésére és szoftvertesztelésre, anélkül, hogy veszélyeztetnék a betegek magánéletét. A Shaip szintetikus adatlétrehozási szolgáltatásokat kínál a jelenlegi betegségek történetéhez (HPI), valamint előrehaladási feljegyzésekhez, EHR-jegyzetekhez és orvos-beteg beszélgetések összefoglalóihoz a különböző orvosi szakterületeken.
3.1 Szintetikus adatok HPI és előrehaladási megjegyzések létrehozása
Mesterséges, de valósághű betegadatok generálása, amelyek utánozzák a páciens jelenlegi betegségtörténetének (HPI) formátumát és tartalmát, valamint az előrehaladási feljegyzéseket. Ezek a szintetikus adatok értékesek az ML algoritmusok betanításához, az egészségügyi szoftverek teszteléséhez és kutatásokhoz a betegek magánéletének kockáztatása nélkül.
3.2 Szintetikus adatok EHR jegyzet létrehozása
Ez a folyamat szimulált elektronikus egészségügyi nyilvántartó (EHR) feljegyzések létrehozását jelenti, amelyek szerkezetileg és kontextusukat tekintve hasonlóak a valódi EHR-jegyzetekhez. Ezek a szintetikus jegyzetek felhasználhatók egészségügyi szakemberek képzésére, EHR-rendszerek validálására és mesterséges intelligencia algoritmusok fejlesztésére olyan feladatokhoz, mint például a prediktív modellezés vagy a természetes nyelvi feldolgozás, miközben megőrzi a betegek bizalmas kezelését.
3.3 Szintetikus orvos-beteg beszélgetés összefoglalása különböző területeken
Ez magában foglalja a szimulált orvos-beteg interakciók összefoglaló változatainak létrehozását a különböző orvosi szakterületeken, például a kardiológián vagy a bőrgyógyászaton. Ezek az összefoglalók, bár kitalált forgatókönyveken alapulnak, valódi beszélgetések összefoglalóira hasonlítanak, és felhasználhatók orvosi oktatásra, mesterséges intelligencia képzésre és szoftvertesztelésre anélkül, hogy felfednék a betegek tényleges beszélgetéseit vagy veszélyeztetnék a magánéletet.
Következtetés
A Shaip generatív mesterségesintelligencia-megoldásait átfogó és változatos adatkészletek, szigorú minőségbiztosítási eljárások, valamint az adatbiztonság és az adatvédelem iránti elkötelezettség hajtják. A cég betartja a GDPR és a HIPAA előírásait, biztosítva az érzékeny betegek adatainak védelmét.
A Shaip generatív mesterséges intelligencia megoldásainak számos előnye van az egészségügyben. E technológiák kihasználásával az egészségügyi szakemberek javíthatják a diagnózisok pontosságát, időt és pénzt takaríthatnak meg az adatgyűjtéssel, felgyorsíthatják az új kezelések piacra kerülését, és versenyelőnyre tehetnek szert az iparágban.
Ahogy az egészségügyi környezet folyamatosan fejlődik, a generatív mesterséges intelligencia egyre fontosabb szerepet fog játszani a diagnózis és a kezelés jövőjének alakításában. A Shaip ebben az átalakulásban élen jár, és az egészségügyi szakembereket olyan eszközökkel és adatkészletekkel ruházza fel, amelyekre szükségük van ahhoz, hogy pontosabb, személyre szabottabb és hatékonyabb ellátást nyújtsanak a betegeknek világszerte.
