Peidiwch â disgwyl cael eich trin gan feddyg robotig y tro nesaf y byddwch chi'n ymweld â swyddfa'r meddyg. Efallai y bydd cyfrifiaduron ac algorithmau yn dweud wrthym beth i'w wylio, beth i'w brynu, a phwy i'w ychwanegu at ein rhwydweithiau cymdeithasol, ond mae ymchwil yn awgrymu bod AI gofal iechyd Ni fydd bod yn disodli dynol gofalwyr unrhyw bryd yn fuan.
Fodd bynnag, gallai helpu i ddisodli gwaith papur dryslyd, amseroedd aros estynedig, diagnosis anghywir, ac elfennau annymunol eraill o'r profiad gofal iechyd gyda rhai mwy ffafriol. Gallai AI hefyd helpu meddygon dynol i raddfa eu harferion i drin mwy o gleifion a'u grymuso i ddarparu gofal mwy personol, effeithiol i gleifion unigol.
Ydy, hyd yn oed yn 2021, mae sgyrsiau am AI ac awtomeiddio mewn gofal iechyd yn tueddu i ganolbwyntio ar botensial, addewid a phosibiliadau. Wedi'r cyfan, mae'r rhan fwyaf o'r cyfleoedd ar gyfer cymwysiadau wedi'u pweru gan AI yn y gofod yn dal ar y blaen - yn bennaf oherwydd bod yn rhaid goresgyn rhwystrau mawr er mwyn clirio'r ffordd ar gyfer mabwysiadu'n eang yn y gofod. Hyd nes y bydd hynny'n digwydd, bydd y dechnoleg drawsnewidiol hon yn parhau i gael ei thrafod o ran beth gallai fod (yn hytrach na'r hyn sydd).
Yn Shaip, rydym am newid y sgwrs trwy helpu timau datblygu AI i oresgyn y rhwystrau hyn. Rydyn ni wrth ein bodd yn siarad am beth y Roeddure gallai ddal ar gyfer AI gofal iechyd, ond rydym wrth ein bodd yn creu'r dyfodol hwnnw hyd yn oed yn fwy. Cyn plymio i mewn i sut rydyn ni'n gwneud hynny, serch hynny, gadewch i ni gymryd eiliad i ganolbwyntio ar y presennol.
Nid yw AI yn barod i newid gofal iechyd am byth; mae ganddo eisoes. Er ei bod yn dal yn gymharol newydd, mae'r dechnoleg wedi treiddio bron i bob agwedd ar y system gofal iechyd modern:
- Mewn lleoliadau clinigol, mae meddygon yn defnyddio offer delweddu â chymorth AI gyda galluoedd adnabod patrwm datblygedig i archwilio canlyniadau sganiau CT, MRIs, a mathau eraill o ddadansoddiadau gweledol, gan ganiatáu iddynt ganfod afiechyd yn fwy cyflym a chywir a gwneud diagnosis o anaf.
- Yn yr ystafell ddosbarth, mae offer dysgu peiriannau yn helpu myfyrwyr i gasglu mewnwelediadau dyfnach am y corff dynol nag erioed o'r blaen ac yn rhoi'r pŵer iddynt adeiladu atebion newydd gyda chymwysiadau yn y byd go iawn.
- Yn y labordy, mae ymchwilwyr yn harneisio rhaglenni soffistigedig i groesgyfeirio fformiwlâu cyffuriau newydd gyda meddyginiaethau y gwyddys eu bod eisoes yn ddiogel. Yna gallant efelychu ac ailadrodd y rhain i ddatblygu gwrthwenwynau a brechlynnau yn yr amser record.
- Mae gweinyddwyr a swyddogion gweithredol yn defnyddio cymwysiadau AI i greu profiadau cleifion mwy greddfol ac effeithlon sy'n gyrru refeniw i ddarparwyr ar yr un pryd ac yn sicrhau gofal o ansawdd uwch i gleifion. Mae'r rhestr yn mynd ymlaen ac ymlaen.
Oherwydd eich bod chi'n darllen hwn, mae'n debyg eich bod eisoes yn sylweddoli bod effaith AI ar ein gofal iechyd system wedi bod yn enfawr - a bydd yn cynyddu yn unig. O ystyried yr actorion amrywiol dirifedi sy'n rhan o'r sector, mae'n ymddangos bod nifer yr heriau y gall datrysiadau AI fynd i'r afael â hwy yn anfeidrol.
Mae Shaip yma i helpu i ddod â'r atebion hyn yn fyw. Mae ein gwasanaethau yn galluogi busnesau ac entrepreneuriaid i adeiladu technolegau AI gofal iechyd trawsnewidiol a all ddatrys problemau'r byd go iawn ar raddfa trwy ddileu rhai o'r rhwystrau mwyaf yn eu ffordd. Ac ar gyfer timau sy'n gweithio yn y gofod gofal iechyd, mae yna ddigon o'r rheini.
Blociau Ffordd a Baneri Coch
Er na fu'r addewid o AI mewn gofal iechyd erioed yn fwy, bydd integreiddio'r dechnoleg yn wirioneddol i'r system gofal iechyd monolithig yn broses sy'n llawn rhwystrau. Efallai nad oes yr un ohonynt yn fwy arwyddocaol na'r rhwystrau rheoliadol sy'n gwahaniaethu meddygaeth oddi wrth ddiwydiannau eraill lle mae mabwysiadu wedi digwydd yn gyflymach.
Mae bron i chwarter canrif ers i'r Gyngres ddeddfu Deddf Cludadwyedd ac Atebolrwydd Yswiriant Iechyd (HIPAA), ond mae'r un ddeddfwriaeth honno'n dal i lywodraethu sut mae darparwyr yn trin data cleifion yn 2021. Yn anffodus, mae'n cyflwyno mwy o gwestiynau nag atebion i feddygon, cleifion a entrepreneuriaid sy'n ceisio adeiladu technolegau meddygol newydd. At hynny, mae mandadau HIPAA bellach yn cydgyfeirio â rheoliadau mwy diweddar ar wybodaeth bersonol adnabyddadwy (PII) fel Rheoliad Diogelu Data Cyffredinol (GDPR) yr Undeb Ewropeaidd, Deddf Diogelu Data Personol Singapore (PDPA), a Deddf Preifatrwydd Defnyddwyr California (CCPA) sy'n cynrychioli'r ddeddfwriaeth gynhwysfawr gyntaf sy'n llywodraethu defnyddio data yma yn yr Unol Daleithiau.
Dim ond yr ymchwydd mewn gofynion teleiechyd a ddaeth gyda'r pandemig COVID-19 ychwanegodd fwy o gur pen rheoleiddio. Ar gyfer cychwynwyr, mae llawer o gleifion yn derbyn triniaeth o bell trwy lwyfannau nad ydynt yn cwrdd â safonau HIPAA, a allai eu gadael yn agored i fygythiadau preifatrwydd. Mae hyd yn oed llwyfannau sy'n cydymffurfio yn peri risgiau, gan y gallent ddatgelu gwybodaeth sensitif i gleifion for elw. Mae'r twf yn y galw am ofal rhithwir wedi arwain at lawer o wasanaethau digidol sydd y tu allan i gwmpas gwreiddiol HIPAA, ac mae wedi gorfodi cwmnïau technoleg mawr Facebook, yr Wyddor, Amazon, a Microsoft i fenter i mewn i y farchnad, gan ddod ag arloesedd newydd yn ogystal â'r angen am oruchwyliaeth ychwanegol.
I reoleiddwyr, mae gorfodi cydymffurfiad o fewn y system gymhleth hon o fandadau yn fwyfwy anodd, gan fod data'n cael ei ddefnyddio mewn ffyrdd newydd a chan nifer cynyddol o actorion. Yn yr un modd, ar gyfer timau sy'n gobeithio adeiladu a defnyddio technolegau wedi'u pweru gan AI yn y gofod gofal iechyd, mae sicrhau arbenigedd offer sy'n anodd ei ddarganfod yn syml er mwyn sicrhau bod yr offer hyn yn cwrdd â'r safonau presennol.
Anodd dod o hyd iddo hefyd? Data meddygol o ansawdd uchel. Efallai y bydd rheoleiddio yn cadw rhai technolegau newydd rhag cael eu mabwysiadu'n eang, ond heb ddata o ansawdd, ni fydd offer sy'n cael eu pweru gan AI hyd yn oed yn mynd heibio'r cam datblygu.
A diweddar astudio a gyhoeddwyd yn y Journal of the American Medical Association canfu fod dosbarthiad daearyddol cleifion y mae eu data’n cael ei ddefnyddio i hyfforddi algorithmau dysgu peiriannau yn gyfyngedig yn bennaf i ychydig o daleithiau, yn benodol California, Efrog Newydd, a Massachusetts. O ystyried y priodoleddau economaidd, cymdeithasol, ymddygiadol ac eraill y gallai'r cleifion hyn eu rhannu â'i gilydd ond nid gweddill y wlad, gallai algorithmau sydd wedi'u hyfforddi ar y data hwn gyffredinoli'n wael. Gellid datrys y broblem hon gyda setiau data mwy amrywiol, ond unwaith eto, mae'n anodd caffael data. Ar ôl ei gaffael, mae'n anodd ei drefnu hefyd, sy'n gam hanfodol arall i ddatblygwyr technolegau dysgu peiriannau.
Mae llawer o gwmnïau'n buddsoddi'n sylweddol i ddod o hyd i neu greu data ar gyfer eu algorithmau ac yna gwario mwy fyth ar anodwyr talu i'w labelu. Yn yr un modd â setiau data rhy homogenaidd, bydd data nad yw wedi'i labelu a'i guradu'n iawn yn hyfforddi rhaglenni AI i gynhyrchu canlyniadau rhagfarnllyd ac anghywir, gan greu problemau na ellir eu trwsio'n hawdd. Yn anffodus, bydd y problemau hyn yn parhau i fod yn gyffredin i dimau sy'n gweithio ar dechnoleg AI gofal iechyd. Mae ymchwil gan Gartner yn datgelu hynny hyd at 85% of Bydd prosiectau AI yn esgor ar ganlyniadau gwallus o ganlyniad i ragfarn rheoli data trwy 2022.
Unwaith eto, mae yna ddigon o heriau eraill i greu cymwysiadau AI ar gyfer gofal iechyd, rhai hysbys ac anhysbys. Wrth i fwy o ddatblygwyr ddod i mewn i'r gofod ac wrth i fwy o ddarparwyr wynebu penderfyniadau ynghylch a ddylid ychwanegu atebion wedi'u pweru gan AI i'w strategaethau ar gyfer trin cleifion, mae'r heriau hyn yn mynd yn fawr. Er bod rhwystrau yn anochel wrth geisio adeiladu offer trawsnewidiol defnyddiol gan ddefnyddio technolegau newydd, mae Shaip yn helpu timau i oresgyn llawer o'r rhwystrau mwyaf y mae datblygwyr yn y gofod yn eu hwynebu ar hyn o bryd.
Sut Mae Pwerau Llunio Gofal Iechyd AI yn Cynnydd
Mae Shaip yn cynnig cyfres o atebion sydd wedi'u cynllunio'n benodol ar gyfer timau sy'n gweithio ar gymwysiadau AI gofal iechyd. Gyda'i gilydd, gallant eich helpu i sicrhau enillion sylweddol ac amlochrog ar eich buddsoddiad ac adeiladu cynhyrchion graddadwy sy'n cael effaith wirioneddol barhaol ar y diwydiant.
Casglu Data a Reolir yn Llawn
Er mwyn adeiladu cymwysiadau a all fod yn wirioneddol ddefnyddiol i sefydliadau gofal iechyd, rhaid i dimau adeiladu atebion sy'n cynhyrchu canlyniadau cywir, diduedd yn gyson. Yn sicr, efallai y byddwch chi'n clywed am dechnolegau AI yn canfod ac yn diagnosio afiechydon yn gywir, ond mae hyn fel rheol yn digwydd mewn senarios lle mae cyfyngiadau artiffisial yn cael eu defnyddio i reoli am gyfyngiadau hyfforddi hysbys, megis diffyg data perthnasol, o ansawdd. Os ydych chi'n gobeithio datblygu cynnyrch sy'n cael ei fabwysiadu'n eang mewn lleoliadau clinigol go iawn, rhaid iddo allu sicrhau'r canlyniadau gorau posibl o dan ystod eang o amgylchiadau uchel. Hynny yw, bydd angen llawer o ddata dibynadwy o'r radd flaenaf arnoch chi i hyfforddi'ch algorithmau.
Mae gwasanaethau casglu data a reolir yn llawn Shaip yn sicrhau bod gennych y data sydd ei angen arnoch pan fydd ei angen arnoch. Gyda'n ap symudol perchnogol, platfform patent ar y we, a thimau prosiect mewnol profiadol, gallwn ddod o hyd i ddata o bron unrhyw gyfuniad o grwpiau oedran, demograffeg a chefndiroedd addysgol. Mae ein proses casglu bodau dynol-yn-y-dolen yn ymgorffori arbenigwyr pwnc o'r maes gofal iechyd i sicrhau bod y data a gewch yn cwrdd â'r safonau uchaf ar gyfer ansawdd a dibynadwyedd. Yn ogystal â nodi, proffilio a dod o hyd i ddata, rydym hefyd yn gofalu am lanhau a pharatoi data, gan ganiatáu i'ch tîm ganolbwyntio ar weithgareddau effaith uchel eraill.
Fformatau Data Lluosog
Gallwn gyflwyno set ddata amrywiol sy'n cynnwys delweddau, fideo, sain a thestun i bweru ystod eang o fodelau AI.
Testun:
Mae gan Shaip gannoedd o weithwyr proffesiynol profiadol ar gael i gynnal anodi data ar bron unrhyw fath o ddata testun, o nodiadau meddyg i hawliadau yswiriant, gan roi'r gallu i chi ddatgelu mewnwelediadau a fyddai fel arall yn parhau i fod yn gudd mewn setiau data anstrwythuredig. Yn ogystal, mae ein platfform cwmwl greddfol, addasadwy yn eich galluogi i deilwra anodiadau ar gyfer achosion defnydd penodol iawn a chael mewnwelediadau parth-benodol i lywio datblygiad technoleg.
Sain:
Mae gan Shaip enw da am adeiladu ac optimeiddio AI sgyrsiol, chatbots a llais-bots hynod weithredol. Diolch i'n rhwydwaith fyd-eang o ieithyddion cymwys a thîm sy'n gallu casglu ac anodi cyfeintiau o ddata sain - gan gynnwys sgyrsiau heb eu hysgrifennu rhwng meddygon a chleifion, geiriau a geiriau deffro, monologau a mathau eraill o leferydd - gallwn eich helpu i hyfforddi lleferydd. cymwysiadau anabl yn gyflym ac yn effeithiol.
Image:
Dadansoddir ein setiau data hyfforddiant delwedd gan ddefnyddio cyfuniad o brosesau llaw manwl gywir â llawfeddygaeth a thechnoleg o'r radd flaenaf ar gyfer cymwysiadau sy'n dibynnu ar weledigaeth gyfrifiadurol soffistigedig a galluoedd adnabod patrwm. Ac nid ydym yn darparu'r data yn unig; gallwn hefyd eich helpu i ddatblygu algorithmau dysgu peiriannau o'r radd flaenaf i atebion pŵer a all adnabod wynebau dynol, bwyd, dogfennau, delweddau labordy meddygol, delweddau geo-ofodol, a gwybodaeth weledol arall.
Fideo:
Mae ein pobl, ein profiad a'n technoleg yn caniatáu inni gyflawni bron unrhyw ofyniad anodi fideo. Yr hyn rydyn ni'n ei wneud orau yw olrhain gwrthrychau: Anodi fideos fesul ffrâm i ddysgu cyfrifiaduron i adnabod gwrthrychau penodol trwy ddysgu â pheiriant. P'un a ydych chi'n adeiladu offer robotig wedi'i alluogi gan AI i gynorthwyo meddygon mewn lleoliadau clinigol neu gymwysiadau sy'n gwella rhyngweithio rhwng cleifion a nyrsys yn ystod apwyntiadau teleiechyd, gallwn ni helpu.
Sicrwydd Cydymffurfiaeth
Mae amddiffyn gwybodaeth i gleifion yn hanfodol i ddatblygu cymwysiadau gofal iechyd AI hyfyw. Fodd bynnag, mae casglu digon o ddata yn cymryd amser, ac mae dad-adnabod y wybodaeth honno'n cymryd mwy fyth. Pan mai'ch nod yw adeiladu, profi a defnyddio technoleg newydd, mae amser yn brin.
Cynigion siapio data gofal iechyd trwyddedig i leddfu'r baich hwn ar dimau sy'n datblygu modelau AI sy'n dadansoddi cofnodion meddygol cleifion ar sail testun, delweddau o sganiau CT, pelydrau-X (a diagnosteg gweledol eraill), recordiadau meddyg, a dwsinau o fathau eraill o ddata. Gyda Shaip APIs, rydych chi'n cael mynediad ar-alw i'r llyfrgell gynyddol hon o gofnodion heb eu hadnabod a data meddygol cyd-destunol o ansawdd (gan gynnwys mwy na 10 miliwn o setiau data a gafwyd o fwy na 60 o leoliadau amrywiol ledled y byd) sy'n cwrdd â phob HIPAA a Safe Harbour. safonau (gan gynnwys golygu pob un o'r 18 dynodwr a gwmpesir yn y canllawiau hyn). Ar gyfer timau sydd angen gwasanaethau mwy cynhwysfawr, gallwn raddfa dad-adnabod data ar draws sawl awdurdodaeth reoleiddio.
Fel arweinydd diwydiant ym maes dad-adnabod data, cuddio data ac anhysbysu data, mae preifatrwydd cleifion wrth wraidd ein datrysiadau. Rydym yn darparu ardystiad ac archwiliad arbenigol o ansawdd dad-adnabod ac yn cadw at ganllawiau anodi gwybodaeth iechyd bersonol gynhwysfawr (PHI) yn unol â safonau Safe Harbour. Yn yr un modd, mae platfform ShaipCloud yn caniatáu ichi gyrchu'ch data mewn amgylchedd diogel, gan leihau ymhellach y risg o ddiffyg cydymffurfio.
Gadewch i ni Symud Ymlaen Gyda'n Gilydd
Yn Shaip, rydym yn deall potensial aruthrol AI i wella bron pob agwedd ar y system gofal iechyd bresennol, ac rydym yn gyffrous i roi ein harbenigedd i'r sefydliadau sy'n gweithio i ddatgloi'r potensial hwnnw. Rydym hefyd yn gyfarwydd iawn â'r heriau unigryw y mae'r sefydliadau hyn yn eu hwynebu, ac mae ein holl wasanaethau wedi'u cynllunio gan ystyried yr heriau hyn.
Os ydych chi'n rhan o dîm sy'n gweithio arno datrysiadau gofal iechyd wedi'u pweru gan AI a thechnolegau dysgu peiriannau, byddem wrth ein bodd yn eich helpu i symud eich menter yn ei blaen. Mae ein profiad yn rhychwantu cylch bywyd datblygu AI cyfan, ac rydym wedi gweithio ar brosiectau sydd bron bob cwmpas - nid ydym eto wedi dod ar draws un a oedd yn rhy fawr neu'n rhy fach. Os oes angen mwy o wybodaeth arnoch, cysylltwch heddiw.
