-
-
Tên Công Ty
Cấp phép, ẩn danh và chú thích dữ liệu chăm sóc sức khỏe trên các tập dữ liệu văn bản, âm thanh, hình ảnh và đa phương thức — được xây dựng dựa trên tiêu chí bảo mật, chất lượng và khả năng mở rộng.
Hơn 80% dữ liệu chăm sóc sức khỏe là dữ liệu phi cấu trúc—nằm rải rác trong các ghi chú lâm sàng, hồ sơ bệnh án điện tử, bản ghi âm y tế, hình ảnh và báo cáo chẩn đoán. Dữ liệu này rất quan trọng, nhưng khó truy cập, tốn kém để chuẩn bị và chịu sự quản lý chặt chẽ.
Các nhóm phát triển AI đang đối mặt với những thách thức quan trọng:
Nếu thiếu nền tảng dữ liệu phù hợp, ngay cả những thuật toán tiên tiến nhất cũng không thể mang lại hiệu quả.
Shaip giải quyết vấn đề này bằng cách đặt dữ liệu lên hàng đầu.
Shaip là đối tác dữ liệu chăm sóc sức khỏe đáng tin cậy, giúp các tổ chức xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình AI bằng cách sử dụng dữ liệu chăm sóc sức khỏe thực tế, tuân thủ quy định và được thu thập một cách có đạo đức.
Khác với các nhà cung cấp chỉ tập trung vào chú thích dữ liệu, Shaip hỗ trợ toàn bộ vòng đời dữ liệu AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe :
Cách tiếp cận thống nhất này giúp giảm thiểu rủi ro, rút ngắn thời gian và đảm bảo các mô hình của bạn được huấn luyện trên dữ liệu phản ánh sự phức tạp thực tế trong lâm sàng.
Dữ liệu chất lượng cao, tuân thủ các quy định trên nhiều định dạng như văn bản, âm thanh, hình ảnh và trí tuệ nhân tạo đa phương thức.
Truy cập dữ liệu chăm sóc sức khỏe thực tế chất lượng cao — có sẵn hoặc được thu thập tùy chỉnh — để đáp ứng chính xác các yêu cầu về trí tuệ nhân tạo của bạn.
Khả năng bao gồm:
Loại bỏ thông tin PHI/PII để dữ liệu có thể được sử dụng an toàn cho việc huấn luyện và phân tích AI.
Các tính năng chính:
Chuyển đổi dữ liệu y tế thô thành tập dữ liệu huấn luyện sẵn sàng cho mô hình với sự gắn nhãn và kiểm định chất lượng từ chuyên gia.
Các quy trình chú thích bao gồm:
Bộ dữ liệu sẵn sàng sử dụng, tuân thủ các quy định để đẩy nhanh quá trình phát triển trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
Truy cập vào danh mục được tuyển chọn gồm các bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe đã được ẩn danh, bao gồm văn bản lâm sàng, hồ sơ bệnh án điện tử, âm thanh y tế, hình ảnh và dữ liệu đa phương thức—có sẵn để cấp phép nhanh chóng và huấn luyện AI ngay lập tức.
Từ văn bản lâm sàng và hồ sơ bệnh án điện tử đến âm thanh, hình ảnh và các cuộc hội thoại tổng hợp, Shaip cho phép ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong toàn bộ vòng đời dữ liệu chăm sóc sức khỏe.
Trích xuất thông tin về bệnh tật, thuốc men, triệu chứng, xét nghiệm và các thực thể lâm sàng khác từ văn bản phi cấu trúc để phục vụ huấn luyện và phân tích AI.
Loại bỏ thông tin nhận dạng cá nhân và chú thích dữ liệu ung thư để đẩy nhanh tiến độ xây dựng các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tập trung vào ung thư và nghiên cứu lâm sàng.
Chuyển đổi hồ sơ bệnh án điện tử (EHR) và ghi chú lâm sàng không có cấu trúc thành các tín hiệu có cấu trúc như tình trạng bệnh, thuốc men và kết quả xét nghiệm.
Huấn luyện các mô hình AI để xem xét tài liệu lâm sàng nhanh hơn, từ đó cải thiện độ chính xác phê duyệt và tuân thủ quy định.
Xây dựng quy trình chuyển đổi giọng nói thành văn bản và lập tài liệu lâm sàng bằng cách sử dụng bản ghi âm và bản chép lời của bác sĩ.
Tạo các bộ dữ liệu hình ảnh được gắn nhãn để phát hiện, phân loại và phân đoạn nhằm hỗ trợ trí tuệ nhân tạo chẩn đoán.
Kết hợp ghi chú lâm sàng, dữ liệu hồ sơ bệnh án điện tử, âm thanh y tế và hình ảnh DICOM để huấn luyện các mô hình trí tuệ nhân tạo đa phương thức tiên tiến.
Tạo ra các đoạn hội thoại thực tế giữa bác sĩ và bệnh nhân để huấn luyện các mô hình AI về ngôn ngữ y khoa, ngữ cảnh và luồng hội thoại.
Dữ liệu chăm sóc sức khỏe đáng tin cậy—được thu thập một cách có đạo đức, ẩn danh an toàn và cung cấp với chất lượng chuyên nghiệp trên quy mô lớn.
Từ khâu tìm nguồn cung ứng và cấp phép đến việc ẩn danh hóa và gắn nhãn dữ liệu—một đối tác duy nhất xuyên suốt vòng đời dữ liệu AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
Hỗ trợ chuyên môn trên các lĩnh vực văn bản lâm sàng, hồ sơ bệnh án điện tử, âm thanh y tế, hình ảnh và bộ dữ liệu đa phương thức.
Cần các chuyên gia được đào tạo về y tế, chứ không phải những người lao động tự do thông thường.
Thu thập dữ liệu dựa trên sự đồng ý, với nguồn gốc dữ liệu rõ ràng và khả năng kiểm toán.
Áp dụng các biện pháp bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu y tế nhạy cảm trong suốt quy trình làm việc.
Kiểm định chất lượng đa lớp và xác thực có sự tham gia của con người để đảm bảo tính nhất quán và chính xác của bộ dữ liệu.
Được tin tưởng để cung cấp các bộ dữ liệu y tế lớn và phức tạp cho các chương trình AI doanh nghiệp.
Tuân thủ HIPAA Safe Harbor, Quyết định của Chuyên gia và việc ẩn danh dữ liệu theo thiết kế phù hợp với GDPR.
Dữ liệu lâm sàng đã được ẩn danh, chuẩn bị trên quy mô lớn để cung cấp năng lượng cho các mô hình GenAI nhằm dự đoán và đưa ra những hiểu biết sâu sắc về chăm sóc sức khỏe.
Vấn đề: Cần có các bộ dữ liệu lâm sàng lớn, tuân thủ quy định để huấn luyện GenAI, nhưng việc truy cập dữ liệu, chất lượng và quyền riêng tư là những trở ngại lớn.
Giải pháp: Shaip đã chọn lọc và ẩn danh dữ liệu lâm sàng, được chuyên gia thẩm định để đảm bảo tính chính xác, an toàn và khả năng sẵn sàng của mô hình.
Kết quả: Phát triển mô hình GenAI nhanh hơn với dữ liệu bảo mật và thông tin dự đoán đáng tin cậy trong môi trường được quản lý chặt chẽ.
Âm thanh lâm sàng tổng hợp + bản ghi được cung cấp để huấn luyện các mô hình giọng nói mà không làm lộ các bản ghi âm thực tế nhạy cảm.
Vấn đề: Cần một lượng lớn dữ liệu giọng nói lâm sàng đa dạng, nhưng các hạn chế về quyền riêng tư và nguồn cung hạn chế đã làm chậm tiến độ.
Giải pháp: Shaip đã tạo ra các đoạn âm thanh lâm sàng tổng hợp chân thực và cung cấp bản ghi chất lượng cao để phục vụ đào tạo và đánh giá.
Kết quả: Tăng tốc quá trình huấn luyện AI giọng nói với dữ liệu bảo mật và cải thiện hiệu suất mô hình trong các tình huống ngôn ngữ lâm sàng.
Mở rộng khả năng ẩn danh dữ liệu trên nhiều phạm vi pháp lý khác nhau, bao gồm GDPR, HIPAA và theo Safe Harbor.
Bạn có biết các mô hình AI kết hợp nhiều dữ liệu y tế khác nhau có thể nâng cao độ chính xác dự đoán kết quả chăm sóc quan trọng lên 12% hoặc hơn so với các phương pháp tiếp cận đơn phương thức không?
Hãy nhớ lại lần cuối bạn đi khám bác sĩ. Đằng sau mỗi chẩn đoán, đơn thuốc hay lời khuyên đều là dữ liệu — các chỉ số sinh học, kết quả xét nghiệm, tiền sử bệnh của bạn.
Tại sao chúng ta – với tư cách là một nền văn minh nhân loại – cần nuôi dưỡng năng lực khoa học và thúc đẩy đổi mới do R&D thúc đẩy? Các kỹ thuật và phương pháp thông thường không thể được tuân theo mãi mãi sao?
Trao quyền cho các nhóm xây dựng các sản phẩm AI hàng đầu thế giới.
Từ thu thập dữ liệu đến chú thích, cấp phép và xác thực — chúng tôi sẽ giúp bạn nhanh chóng đưa sản phẩm ra thị trường với dữ liệu đáng tin cậy.
Liên Hệ Với Chúng TôiAI chăm sóc sức khỏe sử dụng trí tuệ nhân tạo để cải thiện các dịch vụ y tế như chẩn đoán, điều trị và quản lý bệnh nhân bằng cách phân tích dữ liệu chăm sóc sức khỏe.
AI cải thiện độ chính xác của chẩn đoán, giảm chi phí, tự động hóa các nhiệm vụ và cung cấp các phương pháp điều trị được cá nhân hóa, mang lại kết quả và chăm sóc bệnh nhân tốt hơn.
AI được sử dụng trong chụp ảnh y tế, chẩn đoán bệnh, phát hiện thuốc, theo dõi bệnh nhân từ xa, trợ lý sức khỏe ảo và quản lý bệnh viện.
AI cung cấp các kế hoạch điều trị được cá nhân hóa, phát hiện bệnh sớm và theo dõi từ xa theo thời gian thực, cho phép can thiệp kịp thời và mang lại kết quả tốt hơn.
Shaip ẩn danh dữ liệu nhạy cảm, xóa thông tin cá nhân để tuân thủ các quy định như HIPAA và GDPR, đảm bảo sử dụng dữ liệu an toàn và có đạo đức.
NLP trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu y tế phi cấu trúc như ghi chú của bác sĩ, xác định các triệu chứng, bệnh tật và phương pháp điều trị để đưa ra quyết định tốt hơn.
Có, chúng tôi có thể tùy chỉnh các tập dữ liệu dựa trên thông tin nhân khẩu học như độ tuổi, giới tính hoặc dân tộc và khu vực địa lý để phù hợp với nhu cầu cụ thể của dự án bạn.
Thời gian giao hàng phụ thuộc vào mức độ phức tạp và khối lượng dữ liệu được yêu cầu. Chúng tôi làm việc hiệu quả để cung cấp dữ liệu chất lượng cao trong khung thời gian đã thỏa thuận.
Chúng tôi cung cấp các tập dữ liệu mẫu hoặc các dự án thí điểm để bạn có thể đánh giá chất lượng và mức độ liên quan của dữ liệu trước khi quyết định mua dữ liệu lớn hơn.
Giá cả phụ thuộc vào các yếu tố như loại dữ liệu, khối lượng, tùy chỉnh và thời gian giao hàng. Liên hệ với chúng tôi để có báo giá chi tiết phù hợp với dự án của bạn.
