Grymuso Diagnosau gydag AI Genehedlol: Dyfodol
Deallusrwydd Gofal Iechyd

Cynyddu gofal cleifion a diagnosis trwy drosoli AI cynhyrchiol i hidlo trwy ddata iechyd cymhleth.

Gofal Iechyd cenhedlol Ai

Cleientiaid dan Sylw

Grymuso timau i adeiladu cynhyrchion AI sy'n arwain y byd.

Amazon
google
microsoft
Cogknit

Mae MedTech Solutions ar flaen y gad o ran cynnig setiau data eang ac amrywiol sydd wedi'u cynllunio'n benodol i danio cymwysiadau AI cynhyrchiol yn y sector gofal iechyd. Gyda dealltwriaeth gynhwysfawr o ofynion unigryw AI meddygol, ein cenhadaeth yw cyflenwi fframweithiau data sy'n hyrwyddo diagnosis a thriniaethau manwl gywir, cyflym ac arloesol sy'n cael eu gyrru gan AI.

Achosion Defnydd AI sy'n Gynhyrchu Gofal Iechyd

1. Parau Holi ac Ateb

Gofal Iechyd - Question &Amp; Ateb

Mae ein gweithwyr proffesiynol ardystiedig yn adolygu dogfennau a llenyddiaeth gofal iechyd i guradu parau Cwestiwn-Ateb. Mae hyn yn hwyluso ateb cwestiynau fel awgrymu gweithdrefnau diagnostig, argymell triniaethau, a chynorthwyo meddygon i wneud diagnosis a darparu mewnwelediadau trwy hidlo gwybodaeth berthnasol. Mae ein harbenigwyr gofal iechyd yn cynhyrchu setiau Holi ac Ateb haen uchaf fel:

» Creu ymholiadau lefel arwyneb.
» Cynllunio cwestiynau lefel dwfn 
» Fframio Holi ac Ateb o Ddata Tablau Meddygol.

Ar gyfer ystorfeydd Holi ac Ateb cadarn mae'n hanfodol canolbwyntio ar:

  • Canllawiau a Phrotocolau Clinigol 
  • Data Rhyngweithiadau Cleifion-Darparwr
  • Papurau Ymchwil Feddygol 
  • Gwybodaeth Cynnyrch Fferyllol
  • Dogfennau Rheoleiddio Gofal Iechyd
  • Tystebau Cleifion, Adolygiadau, Fforymau a Chymunedau

2. Crynhoad Testun

Mae ein harbenigwyr gofal iechyd yn rhagori wrth ddistyllu llawer iawn o wybodaeth yn grynodebau clir a chryno h.y., sgwrs meddyg-claf, EHR, neu erthyglau ymchwil, rydym yn sicrhau y gall gweithwyr proffesiynol amgyffred mewnwelediadau craidd yn gyflym heb orfod sifftio trwy'r cyfan o'r cynnwys. cynnwys:

  • Crynodeb EHR yn seiliedig ar destun: Crynhoi hanes meddygol cleifion, triniaethau, i fformat hawdd ei dreulio.
  • Crynodeb o Sgwrs Meddyg-Cleifion: Dethol pwyntiau allweddol o ymgynghoriadau meddygol
  • Erthygl Ymchwil yn seiliedig ar PDF: Distyllu papurau ymchwil meddygol cymhleth i'w canfyddiadau sylfaenol
  • Crynodeb o Adroddiad Delweddu Meddygol: Trosi adroddiadau radioleg neu ddelweddu cymhleth yn grynodebau symlach.
  • Crynhoad Data Treialon Clinigol: Rhannwch ganlyniadau treialon clinigol helaeth yn siopau cludfwyd mwyaf hanfodol.

3. Creu Data Synthetig

Mae data synthetig yn hollbwysig, yn enwedig ym maes gofal iechyd, at wahanol ddibenion megis hyfforddiant model AI, profi meddalwedd, a mwy, heb gyfaddawdu ar breifatrwydd cleifion. Dyma ddadansoddiad o'r creadigaethau data synthetig a restrir:

3.1 Data Synthetig Mynegai Prisiau Tai a Nodiadau Cynnydd Creu

Cynhyrchu data cleifion artiffisial, ond realistig, sy'n dynwared fformat a chynnwys hanes claf o salwch presennol (HPI) a nodiadau cynnydd. Mae'r data synthetig hwn yn werthfawr ar gyfer hyfforddi algorithmau ML, profi meddalwedd gofal iechyd, a chynnal ymchwil heb beryglu preifatrwydd cleifion.

3.2 Creu Nodiadau EHR Data Synthetig

Mae'r broses hon yn golygu creu nodiadau Cofnod Iechyd Electronig (EHR) efelychiadol sy'n debyg yn strwythurol ac yn gyd-destunol i nodiadau EHR go iawn. Gellir defnyddio'r nodiadau synthetig hyn ar gyfer hyfforddi gweithwyr gofal iechyd proffesiynol, dilysu systemau EHR, a datblygu algorithmau AI ar gyfer tasgau fel modelu rhagfynegol neu brosesu iaith naturiol, i gyd wrth gynnal cyfrinachedd cleifion.

Synthetic Data Ehr Creu Nodyn

3.3 Crynhoi Sgwrs Meddyg-Cleifion Synthetig mewn Amrywiol Feysydd

Mae hyn yn cynnwys cynhyrchu fersiynau cryno o ryngweithiadau efelychiedig rhwng meddyg a chlaf ar draws gwahanol arbenigeddau meddygol, megis cardioleg neu ddermatoleg. Mae'r crynodebau hyn, er eu bod yn seiliedig ar senarios ffuglennol, yn debyg i grynodebau sgwrs go iawn a gellir eu defnyddio ar gyfer addysg feddygol, hyfforddiant AI, a phrofi meddalwedd heb ddatgelu sgyrsiau cleifion gwirioneddol na chyfaddawdu preifatrwydd.

Sgwrs Meddyg-Cleifion Synthetig

Nodweddion Craidd

sgwrsbot

Data AI Cynhwysfawr

Mae ein casgliad helaeth yn rhychwantu categorïau amrywiol, gan gynnig dewis helaeth ar gyfer eich hyfforddiant model unigryw.

Sicrwydd Ansawdd

Rydym yn dilyn gweithdrefnau sicrhau ansawdd llym i sicrhau cywirdeb, dilysrwydd a pherthnasedd data.

Achosion Defnydd Amrywiol

O gynhyrchu testun a delwedd i synthesis cerddoriaeth, mae ein setiau data yn darparu ar gyfer amrywiol gymwysiadau AI cynhyrchiol.

Atebion Data Personol

Mae ein datrysiadau data pwrpasol yn darparu ar gyfer eich anghenion unigryw trwy adeiladu set ddata wedi'i theilwra i gwrdd â'ch gofynion penodol.

Diogelwch a Chydymffurfiaeth

Rydym yn cadw at y safonau diogelwch data a phreifatrwydd. Rydym yn cydymffurfio â rheoliadau GDPR a HIPPA, gan sicrhau preifatrwydd defnyddwyr.

Manteision

Gwella cywirdeb modelau AI cynhyrchiol

Arbed amser ac arian wrth gasglu data

Cyflymwch eich amser
i farchnata

Ennill cystadleuol
ymyl

Adeiladu Rhagoriaeth yn eich AI Generative gyda setiau data o ansawdd gan Shaip

Mae AI cynhyrchiol yn cyfeirio at is-set o ddeallusrwydd artiffisial sy'n canolbwyntio ar greu cynnwys newydd, yn aml yn debyg neu'n dynwared data penodol.

Mae Generative AI yn gweithredu trwy algorithmau fel Generative Adversarial Networks (GANs), lle mae dau rwydwaith niwral (generadur a gwahaniaethwr) yn cystadlu ac yn cydweithredu i gynhyrchu data synthetig sy'n debyg i'r gwreiddiol.

Mae enghreifftiau yn cynnwys creu celf, cerddoriaeth, a delweddau realistig, cynhyrchu testun tebyg i ddyn, dylunio gwrthrychau 3D, ac efelychu cynnwys llais neu fideo.

Gall modelau AI cynhyrchiol ddefnyddio gwahanol fathau o ddata, gan gynnwys delweddau, testun, sain, fideo, a data rhifiadol.

Mae data hyfforddi yn darparu'r sylfaen ar gyfer AI cynhyrchiol. Mae'r model yn dysgu'r patrymau, strwythurau, a naws o'r data hwn i gynhyrchu cynnwys newydd, tebyg.

Mae sicrhau cywirdeb yn golygu defnyddio data hyfforddi amrywiol ac o ansawdd uchel, mireinio saernïaeth model, dilysu parhaus yn erbyn data byd go iawn, a throsoli adborth arbenigol.

Dylanwadir ar yr ansawdd gan swm ac amrywiaeth y data hyfforddi, cymhlethdod y model, adnoddau cyfrifiadurol, a mireinio paramedrau model.