Egészségügyi AI
Az adatok éltető impulzust biztosítanak az Healthcare AI számára.
Gyűjtse össze, azonosítsa és jegyezze fel nagy adatkészleteket az egészségügyi szakterület szakértői által
Kiemelt ügyfelek
A csapatok felhatalmazása a világelső AI termékek gyártására.
Egyre nagyobb az igény az egészségügyi alapú innovációra, és az AI kulcsfontosságú szerepet játszik azáltal, hogy hatalmas adathalmazokat dolgoz fel, amelyek messze túlmutatnak az emberi képességek keretein.
Az összes egészségügyi adat 80% -a strukturálatlan és hozzáférhetetlen a további feldolgozáshoz. Ez korlátozza a használható adatok mennyiségét, és korlátozza az egészségügyi szervezet döntési képességeit is. Hacsak nem fordul Shaiphez.
Mélyen ismerjük az egészségügyi terminológiákat, hogy kiaknázhassuk a benne rejlő lehetőségeket az adatátírásban, azonosításban és jegyzetelésben szerzett többéves tapasztalat eredményeként. Ehhez hozzáadjuk a pontos szállítást is egészségügyi adatok javítania kell az AI motorját.
ipar:
Egy tanulmány szerint 30% egészségügyi költségek adminisztratív feladatokhoz kapcsolódnak. Az AI automatizálhatja e feladatok egy részét, például a biztosítás előzetes engedélyezését, a kifizetetlen számlák nyomon követését és a nyilvántartások vezetését, hogy megkönnyítse a munkaterhelést.
ipar:
A legújabb kutatások szerint a gépi tanulási algoritmusok akár 3D-s szkenneléseket is elemezhetnek 1000 többször gyorsabb, mint ami ma lehetséges. Valós idejű értékelést és kritikus bemenetet kínál a sebész számára, hogy megalapozottabb döntést hozzon.
A globális egészségügyi mesterséges intelligencia -piac mérete várhatóan a 3.64 -es 2019 milliárd dollárról 33.42 milliárd dollárra nő 2026 -ra, az előrejelzési időszakban 46.21% -os összetett éves növekedési rátával (CAGR).
Egészséges egészségügyi szakértelem
Ezután struktúrát és célt adunk neki a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) révén, amely tartományspecifikus betekintést nyújt a tünetekről, betegségekről, allergiákról és gyógyszerekről. Most az egészségügyi közösség a Shaip AI adatai révén megfelelő betekintéssel rendelkezik ahhoz, hogy jobb döntéseket hozzon, amelyek jobb betegek kimenetelét eredményezik.
Kulcsfontosságú ajánlatok
Adattisztítás és dúsítás
Adatengedélyezés és -gyűjtés
Adat-azonosítás
Adatok megjegyzése és címkézése
Adattisztítás és dúsítás
- A kézzel írt adatok konvertálása strukturált digitális formátumba
- A strukturálatlan digitális adatok konvertálása strukturált formátumba
- A betegnyilvántartások, az EHR adatok stb.
Adatgyűjtés / licencelés
A mesterséges intelligenciát támogató vállalatok hozzánk fordulnak, hogy képzési adathalmazokat hozzanak létre, hogy fejlett gépi tanulási algoritmusokat dolgozhassanak ki az egészségügyi ipar számára. Tekintse meg teljes tartalmunkat egészségügyi katalógus.
Az előrelépéstől az ellátáson keresztül az egészségügyi szervezetek számára megoldást kínálnak a költségek ellenőrzésére, miközben javítják a betegek kimenetelét, a megfelelő adatok elősegíthetik az AI -t és az ML -t, hogy elérjék ezeket a célokat a Shaip segítségével. Végül is a jobb adatok jobb eredményeket jelentenek.
Könnyen elérhető adatkészletek: Tekintse meg a teljes katalógust
- 225 XNUMX+ óra orvos diktáló hangja és a megfelelő átírt rekordok
- 31+ szakterület Neurológia, Radiológia, Patológia stb.
- 5M+ EHR adatkészletek
Adatok törlése
PHI/PII deidentifikációs képességeink közé tartozik az olyan érzékeny információk eltávolítása, mint a nevek és társadalombiztosítási számok, amelyek közvetlenül vagy közvetve összekapcsolhatják az egyént a személyes adataival. Amit a betegek megérdemelnek és a HIPAA megköveteli.
Saját tulajdonú de-identifikációs platformunk rendkívül nagy pontossággal anonimizálhatja a szöveges tartalom érzékeny adatait. Az API-k kibontják a szöveges vagy képi adatkészletekben lévő PHI/PII entitásokat, majd maszkolják, törlik vagy elhomályosítják ezeket a mezőket, hogy azonosítatlan adatokat nyújtsanak
Adatok megjegyzése és címkézése
A Shaip-feliratozási szolgáltatások hozzáadhatják a szükséges energiát az AI-motor növeléséhez. A röntgen, a CT, az MRI és más képalapú tesztjelentések könnyen szűrhetők különböző betegségek előrejelzésére. Segítünk összetett egészségügyi nyilvántartások, például szövegek vagy képek jegyzetelésében az AI ML modellek fejlesztéséhez.
Bármilyen méretű projekt menedzselésére 1000 főt tudunk méretezni. Az eredmény? Gyorsabb egészségügyi képfeliratkozás a modellek elkészítéséhez az időkereten és a költségvetésen belül.
API-k
Ha valós idejű adatokra van szüksége, akkor ugyanolyan gyorsan hozzá kell férnie az API-khoz. Ezért a Shaip API-k valós idejű, igény szerinti hozzáférést biztosítanak a szükséges rekordokhoz. A Shaip API-k segítségével csapatai mostantól gyors és skálázható hozzáférést biztosítanak az azonosítatlan nyilvántartásokhoz és a minőségi, kontextusba illesztett orvosi adatokhoz, hogy AI projektjeiket első alkalommal befejezzék.
Azonosítás megszüntetése API
A betegadatok elengedhetetlenek a lehető legjobb egészségügyi AI projektek kidolgozásához. De személyes adataik védelme ugyanolyan elengedhetetlen. Shaip ismert iparágvezető az adatok azonosításában, az adatok maszkolásában és az adatok anonimizálásában az összes PHI / PII (személyes egészségügyi / azonosító információk) eltávolítása érdekében.
- A PHI, PII és PCI érzékeny adatainak azonosítása, tokenizálása és anonimizálása
- Erősítse meg a HIPAA és a Safe Harbor irányelveivel
- Javítsa ki mind a 18 azonosítót, amelyekre a HIPAA és a Safe Harbor irányelvek vonatkoznak.
- Szakértői tanúsítás és az azonosítás megszüntetésének minőségének ellenőrzése
- Kövesse az átfogó PHI kommentálási irányelveket a PHI adatok azonosításához és a Safe Harbor irányelvek betartásához
Átfogó megfelelőségi lefedettség
Az adatok azonosításának megszüntetése több szabályozási joghatóság területén, beleértve a GDPR-t, a HIPAA-t és a biztonságos kikötőt.
Orvosi NER
A Clinical Named Entity Recognition (NER) a természetes nyelv feldolgozásának (NLP) kritikus feladata, hogy fontos fogalmakat (nevezett entitásokat) vonjon ki a klinikai narratívákból. A NER API-k felhatalmazzák a fejlesztőket arra, hogy az elektronikus egészségügyi nyilvántartás (EHR) strukturálatlan adataiból könnyen kivonják a klinikai entitásokat, például a diagnózist, az eljárást, az orvostechnikai eszközöket, a laboratóriumokat, a gyógyszereket és még sok mást. A fejlesztők ezeket az API-kat is felhasználhatják a SNOMED-CT és az RxNorm kibontott entitások kódolására.
A Shaip API-k által kivont orvosi NER:
- Entitások felismerése és kinyerése: Azonosítsa a forrásanyagban jelen lévő kulcsfogalmakat vagy kifejezéseket
- Javítsa a klinikai adatok integritását a strukturálatlan szövegben jelen lévő adatelemek strukturált mezőkbe történő leképezésével.
- Konvertálja a strukturálatlan adatokat géppel olvasható és feldolgozható formátumba.
- A NER API -k a saját tudásgráfjukat használják ki, több mint 20 millió kapcsolattal és 1.7 millió+ klinikai koncepcióval
Való világmegoldás
Az erőteljes adatok életre keltik az orvosi mesterséges intelligenciát
Shaip kiváló minőségű adatokat szolgáltatott
hogy javuljanak az AI modellek az egészségügyben
betegellátás. Több mint 30,000 szállított
de-azonosított klinikai dokumentumok csatolása
a biztonságos kikötő irányelveinek. Ezek a klinikai
a dokumentumokhoz 9 klinikai megjegyzést fűztek
egység
Probléma
Távolítsa el és jelölje meg a klinikai dokumentumokat a tartomány szakértőitől
Megoldás
Ügyfelenként több mint 30,000 XNUMX azonosítatlan és megjegyzésekkel ellátott dokumentum
Eredmény
Arany Standard klinikai adatok az ügyfél NLP és Healthcare fejlesztéséhez
Átfogó megfelelőségi lefedettség
Az adatok azonosításának skálája a különböző szabályozási joghatóságok között, beleértve a GDPR-t, HIPAA, és a Safe Harbor szerint az azonosítás megszüntetése, amely csökkenti a PII/PHI veszélyeztetésének kockázatát
Ajánlott források
Blog
Az AI szerepe az egészségügyben: előnyök, kihívások és minden, ami közöttük van
A mesterséges intelligencia piaci értéke az egészségügyben 2020-ban új csúcsra, 6.7 milliárd dollárra rúgott. A terület szakértői és a technológiai veteránok azt is elárulják, hogy az iparág értéke 8.6-re körülbelül 2025 milliárd dollár lesz.
Blog
Mik azok az egészségügyi képzési adatok, és miért fontosak?
Az adatbeszerzés mindig is szervezeti prioritás volt. Még inkább, ha az érintett adatkészleteket autonóm, öntanuló beállítások betanítására használják.
Adatkatalógus
Licenc Kiváló minőségű
Egészségügyi / orvosi adatok
AI és ML modellekhez
Orvosi adatkatalógusunk adatkészletei nemcsak hatalmasak, hanem aranystandard minőségű adatokkal is rendelkeznek. Biztos lehet benne, hogy az Ön által használt adatok biztonságosak, azonosítatlanok.
Mondja el, hogyan tudunk segíteni a következő AI kezdeményezésében.