Trao quyền chẩn đoán với AI sáng tạo: Tương lai của
Chăm sóc sức khỏe thông minh

Nâng cao khả năng chăm sóc và chẩn đoán cho bệnh nhân bằng cách tận dụng AI tổng quát để sàng lọc dữ liệu sức khỏe phức tạp.

Ai sáng tạo Chăm sóc sức khỏe Ai

Khách hàng nổi bật

Trao quyền cho các nhóm xây dựng các sản phẩm AI hàng đầu thế giới.

đàn bà gan dạ
Google
microsoft
cogknit

MedTech Solutions đi đầu trong việc cung cấp các bộ dữ liệu đa dạng, mở rộng được thiết kế đặc biệt để thúc đẩy các ứng dụng AI sáng tạo trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Với khả năng nắm bắt toàn diện các nhu cầu đặc biệt của AI y tế, sứ mệnh của chúng tôi là cung cấp các khung dữ liệu nhằm thúc đẩy các chẩn đoán và phương pháp điều trị dựa trên AI chính xác, nhanh chóng và tiên phong.

Các trường hợp sử dụng AI sáng tạo trong chăm sóc sức khỏe

1. Cặp câu hỏi và trả lời

Chăm sóc sức khỏe - Câu hỏi & trả lời

Các chuyên gia được chứng nhận của chúng tôi xem xét các tài liệu và tài liệu chăm sóc sức khỏe để sắp xếp các cặp Câu hỏi-Trả lời. Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho việc trả lời các câu hỏi như đề xuất quy trình chẩn đoán, đề xuất phương pháp điều trị cũng như hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán và cung cấp thông tin chuyên sâu bằng cách lọc thông tin liên quan. Các chuyên gia chăm sóc sức khỏe của chúng tôi tạo ra các bộ Hỏi & Đáp hàng đầu như:

»Tạo các truy vấn ở mức bề mặt.
» Thiết kế câu hỏi chuyên sâu 
» Đóng khung câu hỏi và trả lời từ dữ liệu dạng bảng y tế.

Đối với các kho lưu trữ Hỏi & Đáp mạnh mẽ, bắt buộc phải tập trung vào:

  • Hướng dẫn & Giao thức lâm sàng 
  • Dữ liệu tương tác giữa bệnh nhân và nhà cung cấp
  • Bài báo nghiên cứu y học 
  • Thông tin sản phẩm dược phẩm
  • Văn bản quy định về chăm sóc sức khỏe
  • Lời chứng thực, đánh giá, diễn đàn & cộng đồng của bệnh nhân

2. Tóm tắt văn bản

Các chuyên gia chăm sóc sức khỏe của chúng tôi xuất sắc trong việc chắt lọc một lượng lớn thông tin thành các bản tóm tắt rõ ràng và súc tích, chẳng hạn như cuộc trò chuyện giữa bác sĩ và bệnh nhân, EHR hoặc các bài báo nghiên cứu, chúng tôi đảm bảo rằng các chuyên gia có thể nhanh chóng nắm bắt những hiểu biết cốt lõi mà không cần phải sàng lọc toàn bộ nội dung. Các dịch vụ của chúng tôi bao gồm:

  • Tóm tắt EHR dựa trên văn bản: Đóng gói lịch sử y tế, phương pháp điều trị của bệnh nhân thành định dạng dễ hiểu.
  • Tóm tắt cuộc trò chuyện giữa bác sĩ và bệnh nhân: Trích xuất những điểm chính từ tư vấn y tế
  • Bài báo nghiên cứu dựa trên PDF: Chắt lọc các tài liệu nghiên cứu y học phức tạp thành những phát hiện cơ bản của họ
  • Tóm tắt báo cáo hình ảnh y tế: Chuyển đổi các báo cáo X quang hoặc hình ảnh phức tạp thành các bản tóm tắt đơn giản.
  • Tóm tắt dữ liệu thử nghiệm lâm sàng: Chia nhỏ các kết quả thử nghiệm lâm sàng rộng rãi thành những nội dung quan trọng nhất.

3. Tạo dữ liệu tổng hợp

Dữ liệu tổng hợp rất quan trọng, đặc biệt là trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, cho các mục đích khác nhau như đào tạo mô hình AI, thử nghiệm phần mềm, v.v. mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư của bệnh nhân. Dưới đây là bảng phân tích về các sáng tạo dữ liệu tổng hợp được liệt kê:

3.1 Dữ liệu tổng hợp HPI & Tạo ghi chú tiến độ

Việc tạo ra dữ liệu bệnh nhân nhân tạo nhưng thực tế, bắt chước định dạng và nội dung về lịch sử bệnh hiện tại (HPI) của bệnh nhân và các ghi chú tiến triển. Dữ liệu tổng hợp này có giá trị để đào tạo các thuật toán ML, thử nghiệm phần mềm chăm sóc sức khỏe và tiến hành nghiên cứu mà không gây rủi ro cho quyền riêng tư của bệnh nhân.

3.2 Dữ liệu tổng hợp Tạo ghi chú EHR

Quá trình này đòi hỏi phải tạo ra các ghi chú Hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) mô phỏng tương tự về mặt cấu trúc và ngữ cảnh với các ghi chú EHR thực. Những ghi chú tổng hợp này có thể được sử dụng để đào tạo các chuyên gia chăm sóc sức khỏe, xác thực hệ thống EHR và phát triển thuật toán AI cho các nhiệm vụ như lập mô hình dự đoán hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đồng thời duy trì tính bảo mật của bệnh nhân.

Tạo ghi chú Ehr dữ liệu tổng hợp

3.3 Tóm tắt cuộc hội thoại bác sĩ-bệnh nhân tổng hợp trong các lĩnh vực khác nhau

Điều này liên quan đến việc tạo ra các phiên bản tóm tắt về các tương tác mô phỏng giữa bác sĩ và bệnh nhân trong các chuyên khoa y tế khác nhau, chẳng hạn như tim mạch hoặc da liễu. Các bản tóm tắt này, mặc dù dựa trên các tình huống hư cấu, giống với các bản tóm tắt cuộc trò chuyện thực và có thể được sử dụng cho giáo dục y tế, đào tạo AI và thử nghiệm phần mềm mà không làm lộ các cuộc trò chuyện thực tế của bệnh nhân hoặc ảnh hưởng đến quyền riêng tư.

Cuộc trò chuyện bác sĩ-bệnh nhân tổng hợp

Tính năng cốt lõi

Chatbot Conversationa Ai

Dữ liệu AI toàn diện

Bộ sưu tập rộng lớn của chúng tôi bao gồm nhiều danh mục khác nhau, mang đến nhiều lựa chọn cho việc đào tạo người mẫu độc đáo của bạn.

Bảo đảm chất lượng

Chúng tôi tuân theo các quy trình đảm bảo chất lượng nghiêm ngặt để đảm bảo tính chính xác, tính hợp lệ và mức độ phù hợp của dữ liệu.

Các trường hợp sử dụng đa dạng

Từ tạo văn bản và hình ảnh đến tổng hợp âm nhạc, bộ dữ liệu của chúng tôi phục vụ cho nhiều ứng dụng AI tổng quát khác nhau.

Giải pháp dữ liệu tùy chỉnh

Các giải pháp dữ liệu riêng biệt của chúng tôi đáp ứng các nhu cầu riêng của bạn bằng cách xây dựng một bộ dữ liệu phù hợp để đáp ứng các yêu cầu cụ thể của bạn.

Bảo mật và Tuân thủ

Chúng tôi tuân thủ các tiêu chuẩn về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Chúng tôi tuân thủ các quy định của GDPR & HIPPA, đảm bảo quyền riêng tư của người dùng.

Lợi ích

Cải thiện độ chính xác của các mô hình AI tổng quát

Tiết kiệm thời gian và tiền bạc cho việc thu thập dữ liệu

Tăng tốc thời gian của bạn
tới chợ

Có được một cạnh tranh
cạnh

Xây dựng sự xuất sắc trong AI sáng tạo của bạn với bộ dữ liệu chất lượng từ Shaip

AI sáng tạo đề cập đến một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc tạo nội dung mới, thường giống hoặc bắt chước dữ liệu nhất định.

AI sáng tạo hoạt động thông qua các thuật toán như Mạng đối thủ sáng tạo (GAN), trong đó hai mạng thần kinh (một trình tạo và một mạng phân biệt đối xử) cạnh tranh và cộng tác để tạo ra dữ liệu tổng hợp giống như dữ liệu gốc.

Các ví dụ bao gồm tạo nghệ thuật, âm nhạc và hình ảnh chân thực, tạo văn bản giống con người, thiết kế vật thể 3D và mô phỏng nội dung giọng nói hoặc video.

Các mô hình AI tổng quát có thể sử dụng nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm hình ảnh, văn bản, âm thanh, video và dữ liệu số.

Dữ liệu đào tạo cung cấp nền tảng cho AI tổng hợp. Mô hình tìm hiểu các mẫu, cấu trúc và sắc thái từ dữ liệu này để tạo ra nội dung mới, tương tự.

Đảm bảo độ chính xác bao gồm việc sử dụng dữ liệu đào tạo đa dạng và chất lượng cao, tinh chỉnh kiến ​​trúc mô hình, xác thực liên tục dựa trên dữ liệu trong thế giới thực và tận dụng phản hồi của chuyên gia.

Chất lượng bị ảnh hưởng bởi khối lượng và tính đa dạng của dữ liệu huấn luyện, độ phức tạp của mô hình, tài nguyên tính toán và việc tinh chỉnh các tham số mô hình.