AI layanan kesehatan
Data memberikan denyut nadi kehidupan bagi Healthcare AI.
Kumpulkan, De-identifikasi, & Anotasi kumpulan data besar oleh pakar domain di Healthcare
Klien Unggulan
Memberdayakan tim untuk membangun produk AI terdepan di dunia.
Ada peningkatan permintaan untuk inovasi berbasis perawatan kesehatan, dan AI memainkan peran penting dengan memproses kumpulan data besar yang jauh di luar jangkauan kemampuan manusia.
80% dari semua data perawatan kesehatan tidak terstruktur dan tidak dapat diakses untuk diproses lebih lanjut. Ini membatasi jumlah data yang dapat digunakan dan juga membatasi kemampuan pengambilan keputusan organisasi perawatan kesehatan. Kecuali Anda beralih ke Shaip.
Kami memiliki pemahaman mendalam tentang terminologi perawatan kesehatan untuk membuka potensinya sebagai hasil dari pengalaman bertahun-tahun dalam transkripsi data, de-identifikasi, dan anotasi. Tambahkan ke ini kami juga dapat memberikan yang tepat data kesehatan Anda perlu meningkatkan mesin AI Anda.
Industri:
Menurut sebuah penelitian, 30% biaya perawatan kesehatan yang terkait dengan tugas-tugas administrasi. AI dapat mengotomatiskan beberapa tugas ini, seperti pra-otorisasi asuransi, menindaklanjuti tagihan yang belum dibayar, & memelihara catatan, untuk meringankan beban kerja.
Industri:
Sesuai penelitian terbaru, algoritme pembelajaran mesin dapat menganalisis pemindaian 3D hingga 1000 kali lebih cepat dari apa yang mungkin hari ini. Ini dapat menawarkan penilaian waktu nyata dan masukan penting kepada ahli bedah untuk membuat keputusan yang lebih tepat.
Ukuran pasar AI perawatan kesehatan global diperkirakan akan tumbuh dari USD 3.64 miliar pada 2019 menjadi USD 33.42 miliar pada 2026, dengan Tingkat Pertumbuhan Tahunan Majemuk (CAGR) sebesar 46.21% selama periode perkiraan.
Sejumlah keahlian kesehatan yang sehat
Kemudian kami memberikan struktur, dan tujuan melalui pemrosesan bahasa alami (NLP) yang memberikan wawasan khusus domain tentang gejala, penyakit, alergi, dan obat-obatan. Sekarang komunitas perawatan kesehatan, melalui data Shaip AI, memiliki wawasan yang tepat untuk membuat keputusan yang lebih baik yang menghasilkan hasil pasien yang lebih baik.
Penawaran Utama
Pembersihan & Pengayaan Data
Lisensi & Pengumpulan Data
De-Identifikasi Data
Anotasi & Pelabelan Data
Pembersihan & Pengayaan Data
- Mengonversi data tulisan tangan ke format digital terstruktur
- Mengonversi data digital tidak terstruktur ke format terstruktur
- Pembersihan data catatan pasien, data EHR, dll.
Pengumpulan Data / Perizinan
Perusahaan yang mendukung AI meminta kami untuk membuat kumpulan data pelatihan sehingga mereka dapat mengembangkan algoritme pembelajaran mesin mutakhir untuk industri perawatan kesehatan. Lihat lengkap kami katalog kesehatan.
Dari memajukan perawatan hingga menyediakan solusi bagi organisasi perawatan kesehatan untuk mengendalikan biaya sekaligus meningkatkan hasil pasien, data yang tepat dapat mendukung AI dan ML untuk mencapai tujuan ini melalui Shaip. Bagaimanapun, data yang lebih baik berarti hasil yang lebih baik.
Kumpulan Data yang Tersedia: Lihat Katalog Lengkap
- 225rb+ jam audio dikte dokter dan catatan transkripsi yang sesuai
- 31+ spesialisasi Neurologi, Radiologi, Patologi, dll.
- 5 juta+ kumpulan data EHR
De-identifikasi Data
Kemampuan deidentifikasi PHI/PII kami mencakup penghapusan informasi sensitif seperti nama dan nomor jaminan sosial yang dapat secara langsung atau tidak langsung menghubungkan seseorang dengan data pribadi mereka. Ini adalah apa yang pantas didapatkan oleh pasien dan tuntutan HIPAA.
Platform de-identifikasi milik kami dapat menganonimkan data sensitif dalam konten teks dengan akurasi yang sangat tinggi. API mengekstrak entitas PHI/PII yang ada dalam kumpulan data teks atau gambar dan kemudian menutupi, menghapus, atau mengaburkan bidang tersebut untuk memberikan data yang tidak teridentifikasi
Anotasi & Pelabelan Data
Layanan anotasi Shaip dapat menambahkan kekuatan yang sangat dibutuhkan untuk meningkatkan mesin AI Anda. X-Ray, CT scan, MRI, dan laporan pengujian berbasis gambar lainnya dapat dengan mudah disaring untuk memprediksi berbagai penyakit. Kami dapat membantu Anda membubuhi keterangan catatan perawatan kesehatan yang kompleks, yaitu teks atau gambar untuk mengembangkan model AI ML Anda.
Kami dapat menskalakan hingga 1000 orang untuk mengelola proyek ukuran apa pun. Hasilnya? Anotasi gambar perawatan kesehatan yang lebih cepat untuk membuat model Anda dalam kerangka waktu dan anggaran Anda.
Lebah
Saat Anda membutuhkan data secara real-time, Anda seharusnya dapat mengakses API dengan cepat. Inilah sebabnya mengapa Shaip API menyediakan akses real-time sesuai permintaan ke catatan yang Anda butuhkan. Dengan Shaip API, tim Anda sekarang memiliki akses cepat dan skalabel ke catatan yang tidak teridentifikasi dan data medis kontekstual berkualitas untuk menyelesaikan proyek AI mereka dengan benar untuk pertama kalinya.
API De-Identifikasi
Data pasien sangat penting dalam mengembangkan proyek AI perawatan kesehatan terbaik. Tetapi melindungi informasi pribadi mereka sama pentingnya. Shaip adalah pemimpin industri yang dikenal dalam de-identifikasi data, penyamaran data, dan anonimisasi data untuk menghapus semua PHI/PII (informasi identitas/kesehatan pribadi).
- De-identifikasi, tokenize, dan anonimkan data sensitif untuk PHI, PII, dan PCI
- Konfirmasikan dengan pedoman HIPAA dan Safe Harbor
- Redact semua 18 pengidentifikasi yang tercakup dalam pedoman HIPAA dan Safe Harbor.
- Sertifikasi ahli dan audit kualitas de-identifikasi
- Ikuti panduan anotasi PHI yang komprehensif untuk mengidentifikasi data PHI secara seragam dan mematuhi panduan Safe Harbor
Cakupan Kepatuhan Komprehensif
Skalakan de-identifikasi data di berbagai yurisdiksi peraturan termasuk GDPR, HIPAA, dan Safe Harbor.
NER Medis
Clinical Named Entity Recognition (NER) adalah tugas pemrosesan bahasa alami (NLP) yang kritis untuk mengekstrak konsep penting (entitas bernama) dari narasi klinis. API NER memberdayakan pengembang untuk mengekstrak entitas klinis dengan mudah seperti diagnosis, prosedur, perangkat medis, laboratorium, pengobatan, dan banyak lagi dari data tidak terstruktur Electronic Health Record (EHR). Pengembang juga dapat menggunakan API ini untuk mengkodifikasi entitas yang diekstraksi di SNOMED-CT dan RxNorm.
NER Medis diekstraksi oleh Shaip API:
- Pengenalan dan ekstraksi entitas: Identifikasi konsep atau frasa kunci yang ada dalam materi sumber
- Tingkatkan integritas data klinis dengan memetakan elemen data yang ada dalam teks tidak terstruktur ke bidang terstruktur.
- Konversikan data tidak terstruktur ke dalam format yang dapat dibaca mesin dan dapat diproses oleh mesin.
- NER API memanfaatkan grafik pengetahuan eksklusif, dengan 20 juta+ hubungan & 1.7 juta+ konsep klinis
Solusi Dunia Nyata
Data yang memberi kekuatan menghidupkan AI Medis
Shaip menyediakan data berkualitas tinggi
untuk model AI dalam perawatan kesehatan untuk ditingkatkan
perawatan pasien. Dikirim 30,000+
dokumen klinis yang tidak teridentifikasi mengikuti ad
dengan Pedoman Safe Harbor. klinis ini
dokumen dianotasi dengan 9 klinis
entitas
Masalah
De-identifikasi dan anotasi dokumen klinis dari pakar domain
Solusi
De-Identifikasi & 30,000+ dokumen beranotasi per pedoman klien
Hasil
Data klinis Standar Emas untuk mengembangkan NLP dan Perawatan Kesehatan klien
Cakupan Kepatuhan Komprehensif
Skalakan de-identifikasi data di berbagai yurisdiksi peraturan termasuk GDPR, HIPAA, dan sesuai Safe Harbor, De-identifikasi yang mengurangi risiko kompromi PII/PHI
Sumber Daya yang Direkomendasikan
Blog
Peran AI dalam perawatan kesehatan: manfaat, tantangan & segala sesuatu di antaranya
Nilai pasar kecerdasan buatan dalam perawatan kesehatan mencapai titik tertinggi baru pada tahun 2020 sebesar $6.7 miliar. Para ahli di bidang dan veteran teknologi juga mengungkapkan bahwa industri ini akan bernilai sekitar $8.6 miliar pada tahun 2025.
Blog
Apa itu Data Pelatihan Perawatan Kesehatan dan Mengapa Penting?
Pengadaan data selalu menjadi prioritas organisasi. Terlebih lagi ketika kumpulan data yang bersangkutan digunakan untuk melatih pengaturan belajar mandiri yang mandiri.
Katalog Data
Lisensi Berkualitas Tinggi
Data Kesehatan/Medis
untuk Model AI & ML
Dataset katalog data medis kami tidak hanya besar tetapi memiliki kualitas data standar emas. Yakinlah bahwa data yang Anda gunakan aman, tidak teridentifikasi.
Beri tahu kami bagaimana kami dapat membantu inisiatif AI Anda berikutnya.
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
AI dalam perawatan kesehatan melibatkan penggunaan teknologi kecerdasan buatan untuk membantu diagnosis, perawatan, dan manajemen pasien.
AI digunakan untuk diagnosis penyakit dari citra medis, rekomendasi perawatan yang dipersonalisasi, mempercepat penelitian obat, mengelola rekam medis, analitik prediktif, membantu operasi, dan menawarkan bantuan kesehatan virtual.
AI meningkatkan akurasi diagnosis, meningkatkan efisiensi, menghemat biaya, memungkinkan perawatan yang dipersonalisasi, memberikan wawasan prediktif, dan meningkatkan aksesibilitas layanan kesehatan.
Aplikasi meliputi analisis pencitraan medis, penelitian genomik, penemuan obat, pengobatan optimal, pemantauan kesehatan jarak jauh, chatbots untuk pertanyaan pasien, dan meningkatkan operasi rumah sakit.
AI mengelola data medis yang luas, memfasilitasi deteksi dini penyakit, mengoptimalkan alokasi sumber daya, mengurangi kesalahan, mempercepat penelitian, dan meningkatkan pengalaman pasien.