Chăm sóc sức khỏe AI

Dữ liệu cung cấp một mạch sống cho Healthcare AI.

Thu thập, xác định danh tính và chú thích các tập dữ liệu lớn bởi các chuyên gia miền trong Chăm sóc sức khỏe

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

Ngày càng có nhiều nhu cầu về đổi mới dựa trên chăm sóc sức khỏe và AI đóng một vai trò quan trọng bằng cách xử lý các tập dữ liệu khổng lồ vượt xa khả năng của con người. 

80% tất cả dữ liệu chăm sóc sức khỏe là không có cấu trúc và không thể truy cập để xử lý thêm. Điều này hạn chế số lượng dữ liệu có thể sử dụng và cũng hạn chế khả năng ra quyết định của tổ chức chăm sóc sức khỏe. Trừ khi bạn chuyển sang Shaip.

Chúng tôi có sự hiểu biết sâu sắc về các thuật ngữ chăm sóc sức khỏe để khám phá tiềm năng của nó nhờ nhiều năm kinh nghiệm trong việc sao chép dữ liệu, xác định danh tính và chú thích. Thêm vào đó, chúng tôi cũng có thể cung cấp chính xác dữ liệu chăm sóc sức khỏe bạn cần cải thiện công cụ AI của mình.

Ngành công nghiệp:

Theo nghiên cứu, 30% chi phí chăm sóc sức khỏe có liên quan đến các công việc hành chính. AI có thể tự động hóa một số nhiệm vụ này, như ủy quyền trước bảo hiểm, theo dõi các hóa đơn chưa thanh toán và duy trì hồ sơ, để giảm bớt khối lượng công việc.

Ngành công nghiệp:

Theo nghiên cứu gần đây, các thuật toán học máy có thể phân tích các bản quét 3D lên đến 1000 nhanh hơn nhiều lần so với những gì có thể hiện nay. Nó có thể cung cấp đánh giá thời gian thực và đầu vào quan trọng cho bác sĩ phẫu thuật để đưa ra quyết định sáng suốt hơn.

Quy mô thị trường AI chăm sóc sức khỏe toàn cầu dự kiến ​​sẽ tăng từ 3.64 tỷ USD vào năm 2019 lên 33.42 tỷ USD vào năm 2026, với Tốc độ tăng trưởng hàng năm tổng hợp (CAGR) là 46.21% trong giai đoạn dự báo.

Một số lượng chuyên môn chăm sóc sức khỏe lành mạnh

Các hệ thống hỗ trợ AI sẽ không thay thế hoàn toàn các chuyên gia y tế của con người. Nhưng công nghệ này sẽ nâng cao khả năng và hiệu quả của chúng bằng cách tự động hóa các hoạt động lặp đi lặp lại dễ mắc lỗi nhất. Tại Shaip, chúng tôi tin rằng dữ liệu có thể tác động tích cực đến sức khỏe của dân số toàn cầu. Nó hiển nhiên trong các dịch vụ thu thập dữ liệu nhận thức, khử nhận dạng và chú thích của chúng tôi. Chúng tôi giúp các tổ chức mở khóa thông tin quan trọng và mới được tìm thấy sâu bên trong dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như ghi chú của bác sĩ, tóm tắt xuất viện và báo cáo bệnh lý.

Sau đó, chúng tôi cung cấp cấu trúc và mục đích của nó thông qua xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để cung cấp thông tin chi tiết theo miền cụ thể về các triệu chứng, bệnh tật, dị ứng và thuốc. Giờ đây, cộng đồng chăm sóc sức khỏe, thông qua dữ liệu Shaip AI, có những hiểu biết đúng đắn để đưa ra quyết định tốt hơn mang lại kết quả tốt hơn cho bệnh nhân.

Cung cấp chính

Biểu tượng làm sạch dữ liệu

Làm sạch & làm giàu dữ liệu

Biểu tượng thu thập dữ liệu

Cấp phép & Thu thập dữ liệu

Khử nhận dạng dữ liệu

Biểu tượng chú thích dữ liệu

Ghi chú & Ghi nhãn Dữ liệu

Dọn dẹp dữ liệu

Làm sạch & làm giàu dữ liệu

  • Chuyển đổi dữ liệu viết tay sang định dạng kỹ thuật số có cấu trúc
  • Chuyển đổi dữ liệu kỹ thuật số phi cấu trúc sang định dạng có cấu trúc
  • Làm sạch dữ liệu hồ sơ bệnh nhân, dữ liệu EHR, v.v.

Thu thập / cấp phép dữ liệu

Các công ty hỗ trợ AI chuyển sang chúng tôi để tạo tập dữ liệu đào tạo để họ có thể phát triển các thuật toán học máy tiên tiến cho ngành chăm sóc sức khỏe. Xem đầy đủ của chúng tôi danh mục chăm sóc sức khỏe.

Từ việc nâng cao dịch vụ chăm sóc để cung cấp cho các tổ chức chăm sóc sức khỏe giải pháp kiểm soát chi phí đồng thời cải thiện kết quả của bệnh nhân, dữ liệu phù hợp có thể cung cấp năng lượng cho AI và ML để đạt được những mục tiêu này thông qua Shaip. Xét cho cùng, dữ liệu tốt hơn có nghĩa là kết quả tốt hơn.

Bộ dữ liệu sẵn có: Xem toàn bộ danh mục

  • 225k + giờ âm thanh chính tả của bác sĩ và các bản ghi chép tương ứng
  • 31+ chuyên khoa Thần kinh, X quang, Bệnh học, v.v.
  • Bộ dữ liệu 5 triệu + EHR
Thu Thập Dữ Liệu
Khử nhận dạng dữ liệu

Khử nhận dạng dữ liệu

Khả năng nhận dạng PHI / PII của chúng tôi bao gồm xóa thông tin nhạy cảm như tên và số an sinh xã hội có thể kết nối trực tiếp hoặc gián tiếp một cá nhân với dữ liệu cá nhân của họ. Đó là những gì bệnh nhân xứng đáng và HIPAA yêu cầu.

Nền tảng khử nhận dạng độc quyền của chúng tôi có thể ẩn danh dữ liệu nhạy cảm trong nội dung văn bản với độ chính xác cực cao. Các API trích xuất các thực thể PHI / PII có trong tập dữ liệu văn bản hoặc hình ảnh và sau đó che dấu, xóa hoặc che khuất các trường đó để cung cấp dữ liệu đã được xác định danh tính

Ghi chú & Ghi nhãn Dữ liệu

Các dịch vụ chú thích Shaip có thể bổ sung sức mạnh rất cần thiết để thúc đẩy công cụ AI của bạn. Có thể dễ dàng sàng lọc X-Quang, chụp CT, MRI và các báo cáo xét nghiệm dựa trên hình ảnh khác để dự đoán các bệnh khác nhau. Chúng tôi có thể giúp bạn chú thích các hồ sơ chăm sóc sức khỏe phức tạp, tức là văn bản hoặc hình ảnh để phát triển các mô hình AI ML của bạn.

Chúng tôi có thể mở rộng quy mô đến 1000 người để quản lý bất kỳ dự án quy mô nào. Kết quả? Chú thích hình ảnh chăm sóc sức khỏe nhanh hơn để xây dựng mô hình của bạn trong khung thời gian và ngân sách của bạn.

Chú thích dữ liệu

API

Khi bạn cần dữ liệu trong thời gian thực, bạn sẽ có thể truy cập các API một cách nhanh chóng. Đây là lý do tại sao các API Shaip cung cấp quyền truy cập theo yêu cầu, thời gian thực vào các bản ghi bạn cần. Với Shaip API, các nhóm của bạn hiện có quyền truy cập nhanh và có thể mở rộng vào các bản ghi đã được xác định danh tính và dữ liệu y tế theo ngữ cảnh chất lượng để hoàn thành các dự án AI của họ ngay lần đầu tiên.

API De-Identification

Dữ liệu bệnh nhân là điều cần thiết trong việc phát triển các dự án AI chăm sóc sức khỏe tốt nhất có thể. Nhưng bảo vệ thông tin cá nhân của họ cũng cần thiết. Shaip là công ty hàng đầu trong ngành về xác định dữ liệu, tạo mặt nạ dữ liệu và ẩn danh dữ liệu để xóa tất cả PHI / PII (thông tin nhận dạng / sức khỏe cá nhân). Các API khử nhận dạng trích xuất các thực thể PHI / PII có trong tập dữ liệu văn bản hoặc hình ảnh và sau đó che dấu, xóa hoặc che khuất các trường đó để cung cấp dữ liệu được khử nhận dạng.

  • Khử nhận dạng, mã hóa, ẩn danh dữ liệu nhạy cảm cho PHI, PII và PCI
  • Xác nhận với HIPAA và các nguyên tắc của Luật che giấu an toàn
  • Biên soạn lại tất cả 18 số nhận dạng & quy mô dữ liệu khử nhận dạng trên nhiều khu vực pháp lý theo quy định, tức là GDPR, HIPAA và Safe Harbour.
  • Chứng nhận chuyên gia và đánh giá chất lượng khử nhận dạng
  • Thực hiện theo các nguyên tắc chú thích PHI toàn diện để xác định đồng nhất dữ liệu PHI và tuân thủ các nguyên tắc của Luật che giấu an toàn
De-Identification Api
Ner y tế

NER y tế

Nhận dạng thực thể được đặt tên lâm sàng (NER) là một nhiệm vụ NLP quan trọng để trích xuất các khái niệm quan trọng (thực thể được đặt tên) từ các tường thuật lâm sàng. Các API NER có thể tự động xác định và phân loại các thực thể lâm sàng như chẩn đoán, quy trình, thiết bị y tế, phòng thí nghiệm, thuốc và nhiều hơn thế nữa từ Hồ sơ sức khỏe điện tử không có cấu trúc (EHR).

NER y tế được trích xuất bởi API Shaip:

  • Nhận dạng và trích xuất thực thể: Xác định các khái niệm hoặc cụm từ chính 
  • Cải thiện tính toàn vẹn của dữ liệu lâm sàng bằng cách ánh xạ các phần tử dữ liệu có trong văn bản phi cấu trúc đến các trường có cấu trúc.
  • Chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc sang định dạng máy có thể đọc và máy xử lý được.
  • Các API NER tận dụng biểu đồ kiến ​​thức độc quyền, với 20 triệu + mối quan hệ & hơn 1.7 triệu khái niệm lâm sàng

Giải pháp thế giới thực

Dữ liệu có sức mạnh mang AI y tế vào cuộc sống

Shaip cung cấp dữ liệu chất lượng cao
để cải thiện các mô hình AI trong chăm sóc sức khỏe
chăm sóc bệnh nhân. Đã giao hơn 30,000
tài liệu lâm sàng không xác định được bám vào
đối với Nguyên tắc của Luật che giấu an toàn. Những lâm sàng
tài liệu được chú thích với 9 lâm sàng
thực thể

Khung thời gian-Đồ thị-Convai

Conversational Ai

Vấn đề

Khử nhận dạng và chú thích các tài liệu lâm sàng từ các chuyên gia trong lĩnh vực

Dung dịch

Đã xác định danh tính & chú thích hơn 30,000 tài liệu cho mỗi hướng dẫn khách hàng

Kết quả

Dữ liệu lâm sàng Tiêu chuẩn Vàng để phát triển NLP và Chăm sóc sức khỏe của khách hàng

Phạm vi Tuân thủ Toàn diện

Quy mô dữ liệu khử nhận dạng trên các khu vực pháp lý quản lý khác nhau bao gồm GDPR, HIPAAvà theo Luật che giấu an toàn, Việc xác định danh tính để giảm rủi ro xâm phạm PII / PHI

Khử nhận dạng Safe Harbour bởi Shaip
Khử nhận dạng tuân thủ Gdpr bởi Shaip
Mặt nạ dữ liệu tuân thủ Hipaa của Shaip

Hãy cho chúng tôi biết cách chúng tôi có thể trợ giúp với sáng kiến ​​AI tiếp theo của bạn.