-
-
Cwmni
Trwyddedu, dad-adnabod ac anodi data gofal iechyd ar draws setiau data testun, sain, delweddu ac amlfoddol—wedi'u hadeiladu ar gyfer preifatrwydd, ansawdd a graddfa.
Mae dros 80% o ddata gofal iechyd yn anstrwythuredig—wedi'i wasgaru ar draws nodiadau clinigol, cofnodion iechyd electronig (EHR), arddywediadau meddygol, delweddu ac adroddiadau diagnostig. Mae'r data hwn yn bwerus, ond yn anodd ei gyrchu, yn ddrud i'w baratoi, ac wedi'i reoleiddio'n llym.
Mae timau AI yn wynebu heriau hollbwysig:
Heb y sylfaen ddata gywir, mae hyd yn oed yr algorithmau mwyaf datblygedig yn methu â chyflawni effaith.
Mae Shaip yn datrys y broblem hon drwy roi data yn gyntaf.
Mae Shaip yn bartner data gofal iechyd dibynadwy sy'n helpu sefydliadau i adeiladu, hyfforddi a defnyddio modelau AI gan ddefnyddio data gofal iechyd byd go iawn sy'n cael ei ffynhonnellu'n foesegol, yn cydymffurfio.
Yn wahanol i werthwyr sy'n canolbwyntio ar anodiadau yn unig, mae Shaip yn cefnogi'r cylch bywyd data AI gofal iechyd cyfan:
Mae'r dull unedig hwn yn lleihau risg, yn byrhau amserlenni, ac yn sicrhau bod eich modelau'n cael eu hyfforddi ar ddata sy'n adlewyrchu cymhlethdod clinigol go iawn.
Data o ansawdd uchel, cydymffurfiol ar draws testun, sain, delweddu, a deallusrwydd artiffisial amlfoddol.
Mynediad at ddata gofal iechyd o ansawdd uchel, o'r byd go iawn—parod neu wedi'i gasglu'n bwrpasol—i gyd-fynd â'ch union ofynion AI.
Mae galluoedd yn cynnwys:
Dileu PHI/PII fel y gellir defnyddio data yn ddiogel ar gyfer hyfforddiant a dadansoddeg AI.
Nodweddion allweddol:
Trowch ddata gofal iechyd crai yn setiau data hyfforddi parod ar gyfer modelau gyda labelu arbenigol a sicrhau ansawdd.
Mae llifau gwaith anodiadau yn cynnwys:
Setiau data parod i'w defnyddio, cydymffurfiol i gyflymu datblygiad deallusrwydd artiffisial gofal iechyd.
Mynediad i gatalog wedi'i guradu o setiau data gofal iechyd heb eu hadnabod ar draws testun clinigol, cofnodion iechyd electronig, sain feddygol, delweddu, a data amlfoddol—sydd ar gael ar gyfer trwyddedu cyflym a hyfforddiant AI ar unwaith.
O destun clinigol a chofnodion iechyd electronig i sain, delweddu, a sgyrsiau synthetig—mae Shaip yn galluogi deallusrwydd artiffisial ar draws cylch bywyd data gofal iechyd.
Tynnu clefydau, cyffuriau, symptomau, profion, ac endidau clinigol eraill o destun heb strwythur ar gyfer hyfforddiant a dadansoddeg AI.
Dad-adnabod ac anodi setiau data oncoleg i gyflymu modelau NLP sy'n canolbwyntio ar ganser ac ymchwil glinigol.
Trosi cofnodion iechyd electronig (EHRs) heb strwythur a nodiadau clinigol yn signalau strwythuredig fel cyflyrau, meddyginiaethau a labordai.
Hyfforddi modelau AI i adolygu dogfennaeth glinigol yn gyflymach a gwella cywirdeb cymeradwyo a chydymffurfiaeth.
Adeiladu piblinellau lleferydd-i-destun a dogfennaeth glinigol gan ddefnyddio sain a thrawsgrifiadau arddweud meddygon.
Creu setiau data delweddu wedi'u labelu ar gyfer canfod, dosbarthu a segmentu i gefnogi AI diagnostig.
Cyfunwch nodiadau clinigol, data EHR, sain feddygol, a delweddau DICOM i hyfforddi modelau AI amlfoddol uwch.
Cynhyrchu deialogau realistig rhwng meddyg a chleifion i hyfforddi modelau AI ar iaith feddygol, cyd-destun a llif sgwrs.
Data gofal iechyd dibynadwy—wedi'i gasglu'n foesegol, wedi'i ddad-adnabod yn ddiogel, a'i gyflwyno ag ansawdd arbenigol ar raddfa fawr.
O ffynonellau a thrwyddedu i ddad-adnabod a labelu—un partner ar draws cylch bywyd data deallusrwydd artiffisial gofal iechyd.
Cymorth arbenigol ar draws testun clinigol, cofnodion iechyd electronig, sain feddygol, delweddu, a setiau data amlfoddol.
Arbenigwyr hyfforddedig ym maes gofal iechyd—nid gweithwyr torfol generig.
Casglu sy'n cael ei yrru gan gydsyniad gyda llinach data clir ac archwiliadwyedd.
Arferion diogelwch cryf sy'n amddiffyn data gofal iechyd sensitif drwy gydol y llif gwaith.
Sicrhau Ansawdd aml-haen a dilysu dynol-yn-y-ddolen ar gyfer setiau data cyson a chywir.
Yn ddibynadwy i ddarparu setiau data gofal iechyd mawr a chymhleth ar gyfer rhaglenni AI menter.
Harbwr Diogel HIPAA, Penderfyniad Arbenigol, a dad-adnabod trwy ddylunio sy'n cyd-fynd â GDPR.
Data clinigol heb ei adnabod wedi'i baratoi ar raddfa fawr i bweru modelau GenAI ar gyfer mewnwelediadau gofal iechyd rhagfynegol.
Problem: Roedd angen setiau data clinigol mawr, cydymffurfiol ar gyfer hyfforddiant GenAI, ond roedd mynediad at ddata, ansawdd a phreifatrwydd yn rhwystrau mawr.
Ateb: Curadodd a dad-adnabu Shaip ddata clinigol gyda dilysiad arbenigol i sicrhau cywirdeb, diogelwch a pharodrwydd model.
Canlyniad: Datblygu model GenAI cyflymach gyda data sy'n ddiogel i breifatrwydd a mewnwelediadau rhagfynegol dibynadwy mewn amgylchedd rheoleiddiedig.
Sain glinigol synthetig + trawsgrifiadau a gyflwynir i hyfforddi modelau lleferydd heb ddatgelu recordiadau sensitif o'r byd go iawn.
Problem: Angen cyfrolau mawr o ddata lleferydd clinigol amrywiol, ond roedd cyfyngiadau preifatrwydd ac argaeledd cyfyngedig yn arafu cynnydd.
Ateb: Cynhyrchodd Shaip sain glinigol synthetig realistig a chyflwynodd drawsgrifiadau o ansawdd uchel ar gyfer hyfforddi a gwerthuso.
Canlyniad: Hyfforddiant AI lleferydd cyflymach gyda data sy'n ddiogel rhag preifatrwydd a pherfformiad model gwell ar draws senarios iaith clinigol.
Dad-adnabod data ar raddfa ar draws gwahanol awdurdodaethau rheoleiddio, gan gynnwys GDPR, HIPAA, ac yn unol â Harbwr Diogel.
Oeddech chi'n gwybod y gall modelau AI sy'n uno data meddygol amrywiol wella cywirdeb rhagfynegol ar gyfer canlyniadau gofal critigol 12% neu fwy dros ddulliau un dull?
Meddyliwch am y tro diwethaf i chi ymweld â meddyg. Y tu ôl i bob diagnosis, presgripsiwn, neu argymhelliad mae data—eich manylion hanfodol, canlyniadau eich labordy, eich hanes meddygol.
Pam fod angen i ni – fel gwareiddiad dynol – feithrin cymwyseddau gwyddonol a meithrin arloesedd sy’n cael ei yrru gan ymchwil a datblygu? Oni ellir dilyn technegau a dulliau confensiynol am dragwyddoldeb?
Grymuso timau i adeiladu cynhyrchion AI sy'n arwain y byd.
O gasglu data i anodi, trwyddedu a dilysu — byddwn yn eich helpu i gyrraedd y farchnad yn gyflymach, gyda data y gallwch ymddiried ynddo.
Ffurflen GyswlltMae deallusrwydd artiffisial gofal iechyd yn defnyddio deallusrwydd artiffisial i wella gwasanaethau meddygol fel diagnosis, triniaeth a rheoli cleifion trwy ddadansoddi data gofal iechyd.
Mae deallusrwydd artiffisial yn gwella cywirdeb diagnosis, yn lleihau costau, yn awtomeiddio tasgau, ac yn darparu triniaethau wedi'u personoli, gan arwain at ofal a chanlyniadau gwell i gleifion.
Defnyddir deallusrwydd artiffisial mewn delweddu meddygol, diagnosio clefydau, darganfod cyffuriau, monitro cleifion o bell, cynorthwywyr iechyd rhithwir, a rheoli ysbytai.
Mae deallusrwydd artiffisial yn cynnig cynlluniau triniaeth wedi'u personoli, canfod clefydau'n gynnar, a monitro o bell mewn amser real, gan alluogi ymyriadau amserol a chanlyniadau gwell.
Mae Shaip yn dad-adnabod data sensitif, gan ddileu gwybodaeth bersonol i gydymffurfio â rheoliadau fel HIPAA a GDPR, gan sicrhau defnydd diogel a moesegol o ddata.
Mae NLP yn tynnu mewnwelediadau o ddata meddygol heb strwythur fel nodiadau meddygon, gan nodi symptomau, afiechydon a thriniaethau ar gyfer gwneud penderfyniadau gwell.
Ydym, gallwn addasu setiau data yn seiliedig ar ddemograffeg fel oedran, rhyw, neu ethnigrwydd, a rhanbarthau daearyddol i gyd-fynd ag anghenion penodol eich prosiect.
Mae amserlenni dosbarthu yn dibynnu ar gymhlethdod a chyfaint y data y gofynnir amdano. Rydym yn gweithio'n effeithlon i ddosbarthu data o ansawdd uchel o fewn yr amserlen y cytunwyd arni.
Rydym yn cynnig setiau data sampl neu brosiectau peilot fel y gallwch werthuso ansawdd a pherthnasedd y data cyn ymrwymo i bryniant mwy.
Mae prisio yn dibynnu ar ffactorau fel math o ddata, cyfaint, addasu ac amserlen ddosbarthu. Cysylltwch â ni am ddyfynbris manwl wedi'i deilwra i'ch prosiect.
