AI layanan kesehatan

Bagaimana Shaip Membantu Tim Membangun Solusi AI Perawatan Kesehatan

Jangan berharap untuk dirawat oleh dokter robot saat Anda mengunjungi kantor dokter lagi. Komputer dan algoritme mungkin memberi tahu kita apa yang harus ditonton, apa yang harus dibeli, dan siapa yang harus ditambahkan ke jejaring sosial kita, tetapi penelitian menunjukkan bahwa AI perawatan kesehatan tidak akan menggantikan manusia pengasuh dalam waktu dekat.

Namun, ini mungkin membantu menggantikan dokumen yang membingungkan, waktu tunggu yang diperpanjang, diagnosis yang salah, dan elemen lain yang tidak diinginkan dari pengalaman perawatan kesehatan dengan yang lebih menguntungkan. AI juga dapat membantu dokter manusia meningkatkan praktik mereka untuk merawat lebih banyak pasien dan memberdayakan mereka untuk memberikan perawatan yang lebih personal dan efektif kepada masing-masing pasien.

Ya, bahkan pada tahun 2021, percakapan tentang AI dan otomatisasi dalam perawatan kesehatan cenderung berfokus pada potensi, janji, dan kemungkinan. Bagaimanapun, sebagian besar peluang untuk aplikasi bertenaga AI di ruang angkasa masih ada di depan — terutama karena rintangan besar masih harus diatasi untuk membuka jalan bagi adopsi luas di ruang angkasa. Sampai itu terjadi, teknologi transformatif ini akan terus dibahas dalam hal apa bisa menjadi (bukan apa adanya).

Di Shaip, kami ingin mengubah percakapan dengan membantu tim pengembangan AI mengatasi rintangan ini. Kami senang berbicara tentang apa itu adalahure bisa menahan untuk AI perawatan kesehatan, tetapi kami lebih senang menciptakan masa depan itu. Namun, sebelum menyelami bagaimana kita melakukannya, mari luangkan waktu sejenak untuk fokus pada saat ini.

AI tidak hanya siap untuk mengubah perawatan kesehatan selamanya; itu sudah. Meskipun masih relatif baru, teknologi ini telah menembus hampir setiap aspek sistem perawatan kesehatan modern:

  • Dalam pengaturan klinis, dokter menggunakan alat pencitraan berbantuan AI dengan kemampuan pengenalan pola tingkat lanjut untuk memeriksa hasil CT scan, MRI, dan jenis analisis visual lainnya, memungkinkan mereka mendeteksi penyakit dan mendiagnosis cedera dengan lebih cepat dan akurat.
  • Di kelas, alat pembelajaran mesin membantu siswa mengumpulkan wawasan yang lebih mendalam tentang tubuh manusia daripada sebelumnya dan memberi mereka kekuatan untuk membangun solusi baru dengan aplikasi dunia nyata.
  • Di laboratorium, para peneliti memanfaatkan program canggih untuk referensi silang formula obat baru dengan obat yang sudah diketahui aman. Mereka kemudian dapat mereplikasi dan mengulanginya untuk mengembangkan penangkal dan vaksin dalam waktu singkat.
  • Administrator dan eksekutif menggunakan aplikasi AI untuk menciptakan pengalaman pasien yang lebih intuitif dan efisien yang secara bersamaan mendorong pendapatan bagi penyedia dan memastikan perawatan berkualitas lebih tinggi untuk pasien. Daftarnya terus bertambah.

Karena Anda membaca ini, Anda mungkin sudah menyadari bahwa AI berdampak pada layanan kesehatan kita sistem telah besar - dan itu hanya akan menjadi lebih besar. Mengingat banyaknya aktor beragam yang membentuk sektor ini, jumlah tantangan yang berpotensi dapat diatasi oleh solusi AI tampaknya tidak terbatas.

Shaip hadir untuk membantu mewujudkan solusi ini. Layanan kami memungkinkan bisnis dan pengusaha untuk membangun teknologi AI perawatan kesehatan transformatif yang dapat memecahkan masalah dunia nyata dalam skala besar dengan menghilangkan beberapa rintangan terbesar yang menghalangi mereka. Dan untuk tim yang bekerja di bidang perawatan kesehatan, ada banyak dari mereka.

Penghalang Jalan dan Bendera Merah

Sementara janji AI dalam perawatan kesehatan tidak pernah lebih besar, benar-benar mengintegrasikan teknologi ke dalam sistem perawatan kesehatan monolitik akan menjadi proses yang penuh dengan rintangan. Mungkin tidak ada yang lebih signifikan daripada hambatan regulasi yang membedakan obat dari industri lain di mana adopsi terjadi lebih cepat.

Penghalang Jalan Dan Bendera Merah

Sudah hampir seperempat abad sejak Kongres memberlakukan Undang-Undang Portabilitas dan Akuntabilitas Asuransi Kesehatan (HIPAA), tetapi undang-undang yang sama masih mengatur bagaimana penyedia menangani data pasien pada tahun 2021. Sayangnya, undang-undang tersebut semakin menghadirkan lebih banyak pertanyaan daripada jawaban untuk dokter, pasien, dan pengusaha yang ingin membangun teknologi medis baru. Selain itu, mandat HIPAA sekarang menyatu dengan peraturan yang lebih baru tentang informasi identitas pribadi (PII) seperti Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) Uni Eropa, Undang-Undang Perlindungan Data Pribadi Singapura (PDPA), dan Undang-Undang Privasi Konsumen California (CCPA) yang mewakili undang-undang komprehensif pertama yang mengatur penggunaan data di sini di Amerika Serikat.

Lonjakan persyaratan telehealth yang menyertai pandemi COVID-19 hanya menambahkan lebih banyak sakit kepala peraturan. Sebagai permulaan, banyak pasien menerima perawatan jarak jauh melalui platform yang tidak memenuhi standar HIPAA, yang dapat membuat mereka rentan terhadap ancaman privasi. Bahkan platform yang patuh pun menimbulkan risiko, karena dapat mengungkapkan informasi pasien yang sensitif for keuntungan. Pertumbuhan permintaan untuk perawatan virtual telah memunculkan banyak layanan digital yang berada di luar cakupan asli HIPAA, dan telah memaksa perusahaan teknologi besar Facebook, Alphabet, Amazon, dan Microsoft untuk usaha ke itu pasar, membawa inovasi baru serta perlunya pengawasan tambahan.

Bagi regulator, menegakkan kepatuhan dalam sistem mandat yang kompleks ini semakin sulit, karena data digunakan dengan cara baru dan oleh semakin banyak pelaku. Demikian juga, untuk tim yang berharap untuk membangun dan menerapkan teknologi bertenaga AI di ruang perawatan kesehatan, memastikan bahwa alat ini memenuhi standar yang ada memerlukan keahlian regulasi yang cukup sulit ditemukan.

Juga sulit ditemukan? Data medis berkualitas tinggi. Regulasi mungkin membuat beberapa teknologi baru tidak dapat diadopsi secara luas, tetapi tanpa data berkualitas, alat bertenaga AI bahkan tidak akan berhasil melewati tahap pengembangan.

baru belajar diterbitkan dalam Journal of American Medical Association menemukan bahwa distribusi geografis pasien yang datanya digunakan untuk melatih algoritma pembelajaran mesin sebagian besar terbatas pada beberapa negara bagian, khususnya California, New York, dan Massachusetts. Mengingat atribut ekonomi, sosial, perilaku, dan atribut lain yang mungkin dimiliki pasien ini satu sama lain tetapi tidak dengan negara lain, algoritme yang dilatih pada data ini dapat digeneralisasi dengan buruk. Masalah ini dapat diselesaikan dengan kumpulan data yang lebih beragam, tetapi sekali lagi, data sulit diperoleh. Setelah diperoleh, ini juga sulit untuk diatur, yang merupakan langkah penting lainnya bagi pengembang teknologi pembelajaran mesin.

Banyak perusahaan melakukan investasi yang signifikan untuk menemukan atau membuat data untuk algoritme mereka dan kemudian menghabiskan lebih banyak lagi annotator yang membayar untuk melabelinya. Seperti halnya kumpulan data yang terlalu homogen, data yang tidak diberi label dan dikuratori dengan benar akan melatih program AI untuk menghasilkan hasil yang bias dan tidak akurat, sehingga menimbulkan masalah yang tidak dapat diperbaiki dengan mudah. Sayangnya, masalah ini akan terus menjadi hal biasa bagi tim yang bekerja pada teknologi AI perawatan kesehatan. Penelitian dari Gartner mengungkapkan bahwa hingga 85% of Proyek AI akan menghasilkan hasil yang salah sebagai akibat dari bias manajemen data hingga tahun 2022.

Sekali lagi, ada banyak tantangan lain untuk membuat aplikasi AI untuk perawatan kesehatan, baik yang diketahui maupun yang tidak diketahui. Karena semakin banyak pengembang memasuki ruang dan lebih banyak penyedia dihadapkan dengan keputusan tentang apakah akan menambahkan solusi bertenaga AI ke strategi mereka untuk merawat pasien, tantangan ini semakin besar. Meskipun rintangan tidak dapat dihindari ketika Anda mencoba membangun alat transformatif yang berguna menggunakan teknologi baru, Shaip membantu tim mengatasi banyak rintangan terbesar yang dihadapi pengembang di bidang tersebut saat ini.

Mari diskusikan kebutuhan Data Pelatihan AI Anda hari ini.

Bagaimana Shaip Mendukung Kemajuan AI Perawatan Kesehatan

Shaip menawarkan serangkaian solusi yang dirancang khusus untuk tim yang mengerjakan aplikasi AI perawatan kesehatan. Bersama-sama, mereka dapat membantu Anda mewujudkan pengembalian yang signifikan dan beragam atas investasi Anda dan membangun produk skalabel yang membuat dampak yang benar-benar bertahan lama pada industri.

Pengumpulan Data Terkelola Sepenuhnya

Untuk membangun aplikasi yang benar-benar dapat berguna bagi organisasi layanan kesehatan, tim harus membangun solusi yang secara konsisten menghasilkan hasil yang akurat dan tidak bias. Tentu, Anda mungkin mendengar tentang teknologi AI yang secara akurat mendeteksi dan mendiagnosis penyakit, tetapi ini biasanya terjadi dalam skenario di mana batasan buatan digunakan untuk mengontrol batasan pelatihan yang diketahui, seperti kurangnya data berkualitas yang relevan. Jika Anda berharap untuk mengembangkan produk yang dapat diadopsi secara luas dalam pengaturan klinis nyata, produk tersebut harus dapat memberikan hasil yang optimal dalam berbagai situasi berisiko tinggi. Dengan kata lain, Anda akan membutuhkan banyak data kelas dunia yang andal untuk melatih algoritme Anda.

Layanan pengumpulan data Shaip yang terkelola sepenuhnya memastikan Anda memiliki data yang Anda butuhkan saat Anda membutuhkannya. Dengan aplikasi seluler milik kami, platform berbasis web yang dipatenkan, dan tim proyek internal yang berpengalaman, kami dapat memperoleh data dari hampir semua kombinasi kelompok usia, demografi, dan latar belakang pendidikan. Proses pengumpulan human-in-the-loop kami menggabungkan ahli materi pelajaran dari dalam bidang perawatan kesehatan untuk memastikan bahwa data yang Anda terima memenuhi standar kualitas dan keandalan tertinggi. Selain mengidentifikasi, membuat profil, dan mencari sumber data, kami juga menangani pembersihan dan persiapan data, memungkinkan tim Anda untuk fokus pada aktivitas berdampak tinggi lainnya.

Beberapa Format Data

Kami dapat memberikan kumpulan data yang beragam yang mencakup gambar, video, audio, dan teks untuk mendukung berbagai model AI.

  • teks:

    Shaip memiliki ratusan profesional berpengalaman yang tersedia untuk melakukan anotasi data pada hampir semua jenis data teks, dari catatan dokter hingga klaim asuransi, memberi Anda kemampuan untuk mengungkap wawasan yang jika tidak akan tetap tersembunyi dalam kumpulan data tidak terstruktur. Selain itu, platform cloud kami yang intuitif dan dapat disesuaikan memungkinkan Anda menyesuaikan anotasi untuk kasus penggunaan yang sangat spesifik dan mendapatkan wawasan khusus domain untuk menginformasikan pengembangan teknologi.

  • Audio:

    Shaip memiliki rekam jejak yang terbukti dalam membangun dan mengoptimalkan AI percakapan, chatbot, dan bot suara yang sangat fungsional. Berkat jaringan ahli bahasa kami yang memenuhi syarat di seluruh dunia dan tim yang mampu mengumpulkan dan membuat anotasi volume data audio —termasuk percakapan tanpa naskah antara dokter dan pasien, ucapan dan kata-kata yang membangunkan, monolog, dan jenis ucapan lainnya — kami dapat membantu Anda melatih ucapan -diaktifkan aplikasi dengan cepat dan efektif.

  • Gambar:

    Kumpulan data pelatihan gambar kami dianalisis menggunakan kombinasi proses manual yang tepat secara pembedahan dan teknologi canggih untuk aplikasi yang bergantung pada kemampuan visi komputer dan pengenalan pola yang canggih. Dan kami tidak hanya menyediakan data; kami juga dapat membantu Anda mengembangkan algoritme pembelajaran mesin kelas dunia untuk mendukung solusi yang dapat mengenali wajah manusia, makanan, dokumen, gambar lab medis, gambar geospasial, dan informasi visual lainnya.

  • Video:

    Orang, pengalaman, dan teknologi kami memungkinkan kami memenuhi hampir semua persyaratan anotasi video. Apa yang terbaik yang kami lakukan adalah pelacakan objek: Membuat anotasi video bingkai demi bingkai untuk mengajarkan komputer mengenali objek tertentu melalui pembelajaran mesin. Baik Anda sedang membangun peralatan robot berkemampuan AI untuk membantu dokter dalam pengaturan klinis atau aplikasi yang meningkatkan interaksi antara pasien dan perawat selama janji temu telehealth, kami dapat membantu.

Jaminan Kepatuhan

Jaminan Kepatuhan Melindungi informasi pasien sangat penting untuk mengembangkan aplikasi perawatan kesehatan AI yang layak. Namun, mengumpulkan jumlah data yang cukup membutuhkan waktu, dan de-identifikasi informasi itu membutuhkan lebih banyak lagi. Ketika tujuan Anda adalah untuk membangun, menguji, dan menerapkan teknologi baru, waktu akan segera habis.

Shaip menawarkan data kesehatan berlisensi untuk meringankan beban ini bagi tim yang mengembangkan model AI yang menganalisis catatan medis pasien berbasis teks, gambar dari CT scan, sinar-X (dan diagnostik visual lainnya), rekaman dokter, dan lusinan tipe data lainnya. Dengan Shaip API, Anda mendapatkan akses sesuai permintaan ke perpustakaan catatan de-identifikasi yang berkembang dan data medis kontekstual berkualitas (termasuk lebih dari 10 juta kumpulan data yang bersumber dari lebih dari 60 lokasi beragam di seluruh dunia) yang memenuhi semua HIPAA dan Safe Harbor standar (termasuk redaksi semua 18 pengidentifikasi yang tercakup dalam pedoman ini). Untuk tim yang membutuhkan layanan yang lebih komprehensif, kami dapat menskalakan de-identifikasi data di berbagai yurisdiksi peraturan.

Sebagai pemimpin industri dalam de-identifikasi data, penyembunyian data, dan anonimisasi data, privasi pasien adalah inti dari solusi kami. Kami memberikan sertifikasi ahli dan audit kualitas de-identifikasi dan mematuhi pedoman anotasi informasi kesehatan pribadi (PHI) yang komprehensif sesuai dengan standar Safe Harbor. Demikian pula, platform ShaipCloud memungkinkan Anda untuk mengakses data Anda di lingkungan yang aman, yang selanjutnya mengurangi risiko ketidakpatuhan.

Mari Maju Bersama

Di Shaip, kami memahami potensi besar AI untuk meningkatkan hampir setiap aspek dari sistem perawatan kesehatan yang ada, dan kami bersemangat untuk meminjamkan keahlian kami kepada organisasi yang bekerja untuk membuka potensi itu. Kami juga sangat memahami tantangan unik yang dihadapi organisasi ini, dan semua layanan kami dirancang dengan mempertimbangkan tantangan ini.

Jika Anda adalah bagian dari tim yang sedang mengerjakan solusi perawatan kesehatan yang didukung oleh AI dan teknologi pembelajaran mesin, kami ingin membantu Anda memajukan inisiatif Anda. Pengalaman kami mencakup seluruh siklus hidup pengembangan AI, dan kami telah mengerjakan proyek dari hampir semua cakupan — kami belum menemukan proyek yang terlalu besar atau terlalu kecil. Jika Anda memerlukan informasi lebih lanjut, hubungi hari ini.

sosial Share