Doktorun ofisini bir sonraki ziyaretinizde robotik bir doktor tarafından tedavi edilmeyi beklemeyin. Bilgisayarlar ve algoritmalar bize neyi izleyeceğimizi, neyi satın alacağımızı ve sosyal ağlarımıza kimleri ekleyeceğimizi söyleyebilir, ancak araştırmalar sağlık hizmeti yapay zekasının alışkanlık insanın yerini almak bakıcıların yakın zamanda.
Bununla birlikte, sağlık hizmeti deneyiminin kafa karıştırıcı evrak işlerinin, uzun bekleme sürelerinin, yanlış teşhislerin ve diğer istenmeyen unsurların daha uygun olanlarla değiştirilmesine yardımcı olabilir. AI ayrıca insan doktorların uygulamalarını daha fazla hastayı tedavi edecek şekilde ölçeklendirmelerine ve bireysel hastalara daha kişiselleştirilmiş, etkili bakım sağlamaları için onları güçlendirmelerine yardımcı olabilir.
Evet, 2021'de bile sağlık hizmetlerinde yapay zeka ve otomasyon hakkındaki konuşmalar potansiyel, vaat ve olasılıklara odaklanma eğilimindedir. Ne de olsa, uzayda yapay zeka destekli uygulamalar için fırsatların çoğu hala önde - temel olarak, uzayda yaygın olarak benimsenmenin yolunu açmak için büyük engellerin hala üstesinden gelinmesi gerekiyor. Bu gerçekleşene kadar, bu dönüştürücü teknoloji ne açısından tartışılmaya devam edecek. olabilir olmak (ne olduğundan ziyade).
Shaip'te, AI geliştirme ekiplerinin bu engelleri aşmasına yardımcı olarak konuşmayı değiştirmek istiyoruz. hakkında konuşmayı seviyoruz ne olduure tutabilirdi sağlık yapay zekası için, ancak bu geleceği yaratmayı daha da çok seviyoruz. Ancak bunu nasıl yaptığımıza dalmadan önce, şimdiki zamana odaklanmak için bir dakikanızı ayıralım.
AI sadece sağlık hizmetlerini sonsuza dek değiştirmeye hazır değil; zaten var. Hâlâ nispeten yeni olmasına rağmen, teknoloji, günümüz sağlık sisteminin neredeyse her yönüne nüfuz etmiştir:
- Klinik ortamlarda doktorlar, BT taramalarının, MRI'ların ve diğer görsel analiz türlerinin sonuçlarını incelemek için gelişmiş model tanıma özelliklerine sahip AI destekli görüntüleme araçlarını kullanarak hastalıkları daha hızlı ve doğru bir şekilde tespit etmelerine ve yaralanmaları teşhis etmelerine olanak tanır.
- Sınıfta, makine öğrenimi araçları, öğrencilerin insan vücudu hakkında her zamankinden daha derin içgörüler elde etmelerine yardımcı oluyor ve onlara bunu yapma gücü veriyor. yeni çözümler inşa et gerçek dünya uygulamaları ile.
- Laboratuarda, araştırmacılar, güvenli olduğu bilinen ilaçlarla yeni ilaç formülleri arasında çapraz referans oluşturmak için karmaşık programlardan yararlanıyorlar. Daha sonra rekor sürede panzehir ve aşı geliştirmek için bunları kopyalayabilir ve yineleyebilirler.
- Yöneticiler ve yöneticiler, aynı anda sağlayıcılar için gelir sağlayan ve hastalar için daha yüksek kaliteli bakım sağlayan daha sezgisel, verimli hasta deneyimleri oluşturmak için AI uygulamalarını kullanıyor. Liste uzayıp gidiyor.
Bunu okuduğunuz için muhtemelen AI'nın sağlık hizmetimiz üzerindeki etkisinin farkındasınızdır. sistem çok büyük ve daha da büyüyecek. Sektörü oluşturan sayısız farklı aktör göz önüne alındığında, AI çözümlerinin potansiyel olarak ele alabileceği zorlukların sayısı görünüşte sonsuzdur.
Shaip, bu çözümleri hayata geçirmeye yardımcı olmak için burada. Hizmetlerimiz, işletmelerin ve girişimcilerin, yollarındaki en büyük engellerden bazılarını ortadan kaldırarak gerçek dünyadaki sorunları büyük ölçekte çözebilen dönüştürücü sağlık yapay zeka teknolojileri oluşturmalarını sağlar. Ve sağlık alanında çalışan ekipler için bunlardan bolca var.
Barikatlar ve Kırmızı Bayraklar
Sağlık hizmetlerinde yapay zekanın vaadi hiç bu kadar büyük olmasa da, teknolojiyi yekpare sağlık sistemine gerçekten entegre etmek, engellerle dolu bir süreç olacaktır. Belki de hiçbiri, tıbbı benimsemenin daha hızlı gerçekleştiği diğer endüstrilerden ayıran düzenleyici engellerden daha önemli değildir.
Kongre'nin Sağlık Sigortası Taşınabilirlik ve Sorumluluk Yasası'nı (HIPAA) kabul etmesinden bu yana yaklaşık çeyrek yüzyıl geçti, ancak aynı mevzuat 2021'de sağlayıcıların hasta verilerini nasıl ele alacağını hâlâ yönetiyor. Ne yazık ki, doktorlar, hastalar ve yeni tıbbi teknolojiler inşa etmek isteyen girişimciler. Ayrıca, HIPAA yetkileri artık kişisel olarak tanımlanabilir bilgilere (PII) ilişkin daha yeni düzenlemelerle birleşiyor. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR), Singapur'un Kişisel Verileri Koruma Yasası (PDPA) ve burada Amerika Birleşik Devletleri'nde veri kullanımını yöneten ilk kapsamlı mevzuatı temsil eden Kaliforniya Tüketici Gizliliği Yasası (CCPA) gibi.
COVID-19 pandemisine eşlik eden telesağlık gereksinimlerindeki artış, yalnızca daha fazla düzenleyici baş ağrısı eklendi. Başlangıç olarak, birçok hasta HIPAA standartlarını karşılamayan platformlar aracılığıyla uzaktan tedavi görüyor ve bu da onları gizlilik tehditlerine karşı savunmasız bırakabiliyor. Hassas hasta bilgilerini ifşa edebilecekleri için uyumlu platformlar bile risk oluşturur. for kâr. Sanal bakım talebindeki artış, HIPAA'nın orijinal kapsamının dışında kalan birçok dijital hizmetin ortaya çıkmasına neden oldu ve büyük teknoloji şirketlerini Facebook, Alphabet, Amazon ve Microsoft'u buna zorladı. girişim içine the pazar, yeni inovasyonun yanı sıra ek gözetim ihtiyacını da beraberinde getiriyor.
Düzenleyiciler için, veriler yeni şekillerde ve sayıları giderek artan aktörler tarafından kullanıldığından, bu karmaşık yetkiler sistemi içinde uyumluluğu sağlamak giderek daha zor hale geliyor. Benzer şekilde, sağlık alanında yapay zeka destekli teknolojiler oluşturmayı ve dağıtmayı umut eden ekipler için bu araçların mevcut standartları karşılamasını sağlamak, bulunması oldukça zor olan düzenleyici uzmanlık gerektirir.
Ayrıca bulmak zor mu? Yüksek kaliteli tıbbi veriler. Düzenleme, bazı yeni teknolojilerin yaygın olarak benimsenmesini engelleyebilir, ancak kaliteli veriler olmadan, yapay zeka destekli araçlar geliştirme aşamasını bile geçemez.
A son ders çalışma Journal of the American Medical Association'da yayınlanan bir çalışmada, verileri makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için kullanılan hastaların coğrafi dağılımının çoğunlukla birkaç eyaletle, özellikle California, New York ve Massachusetts ile sınırlı olduğu bulundu. Bu hastaların ülkenin geri kalanıyla değil de birbirleriyle paylaşabilecekleri ekonomik, sosyal, davranışsal ve diğer özellikler göz önüne alındığında, bu veriler üzerinde eğitilmiş algoritmalar yetersiz bir şekilde genelleştirebilir. Bu sorun daha çeşitli veri kümeleriyle çözülebilir, ancak yine veri elde etmek zordur. Bir kez edinildiğinde, organize edilmesi de zordur ve bu, makine öğrenimi teknolojilerinin geliştiricileri için bir başka kritik adımdır.
Birçok şirket, algoritmaları için veri bulmak veya oluşturmak için önemli yatırımlar yapar ve ardından bunu etiketlemek için daha fazla ödeme yapan ek açıklamacılar harcar. Aşırı homojen veri kümelerinde olduğu gibi, uygun şekilde etiketlenmemiş ve küratörlüğünü yapılmamış veriler, AI programlarını önyargılı ve yanlış sonuçlar üretmek için eğitecek ve kolayca düzeltilemeyecek sorunlar yaratacaktır. Ne yazık ki, bu sorunlar sağlık hizmetleri AI teknolojisi üzerinde çalışan ekipler için olağan olmaya devam edecek. Gartner'ın araştırması, 85% of AI projeleri hatalı sonuçlar verecek 2022'ye kadar veri yönetimi önyargısının bir sonucu olarak.
Yine, sağlık hizmetleri için yapay zeka uygulamaları oluşturmanın hem bilinen hem de bilinmeyen birçok başka zorluğu vardır. Alana daha fazla geliştirici girdikçe ve daha fazla sağlayıcı, hastaları tedavi etme stratejilerine yapay zeka destekli çözümler ekleyip eklememe konusunda karar vermekle karşı karşıya kaldıkça, bu zorluklar daha da büyüyor. Yeni teknolojileri kullanarak faydalı, dönüştürücü araçlar oluşturmaya çalışırken engeller kaçınılmaz olsa da Shaip, ekiplerin alandaki geliştiricilerin şu anda karşı karşıya olduğu en büyük engellerin çoğunu aşmasına yardımcı olur.
Shaip, Sağlık Hizmetlerinin Yapay Zeka Gelişimine Nasıl Güç Katıyor?
Shaip, sağlık hizmetleri AI uygulamaları üzerinde çalışan ekipler için özel olarak tasarlanmış bir çözüm paketi sunar. Birlikte, yatırımınızdan önemli ve çok yönlü bir getiri elde etmenize ve endüstri üzerinde gerçekten kalıcı bir etki yaratan ölçeklenebilir ürünler oluşturmanıza yardımcı olabilirler.
Tamamen Yönetilen Veri Toplama
Sağlık kuruluşları için gerçekten yararlı olabilecek uygulamalar oluşturmak için ekiplerin sürekli olarak doğru ve tarafsız sonuçlar üreten çözümler oluşturması gerekir. Elbette, hastalıkları doğru bir şekilde tespit eden ve teşhis eden AI teknolojilerini duyabilirsiniz, ancak bu genellikle ilgili, kaliteli veri eksikliği gibi bilinen eğitim sınırlamalarını kontrol etmek için yapay kısıtlamaların kullanıldığı senaryolarda olur. Gerçek klinik ortamlarda yaygın olarak benimsenen bir ürün geliştirmeyi umuyorsanız, çok çeşitli yüksek riskli koşullar altında en iyi sonuçları verebilmelidir. Diğer bir deyişle, algoritmalarınızı eğitmek için çok sayıda birinci sınıf, güvenilir veriye ihtiyacınız olacak.
Shaip'in tam olarak yönetilen veri toplama hizmetleri, ihtiyacınız olan verilere ihtiyacınız olduğunda sahip olmanızı sağlar. Tescilli mobil uygulamamız, patentli web tabanlı platformumuz ve deneyimli şirket içi proje ekiplerimiz ile yaş grupları, demografi ve eğitim geçmişlerinin hemen hemen her kombinasyonundan veri elde edebiliyoruz. İnsan-in-the-loop toplama sürecimiz, aldığınız verilerin en yüksek kalite ve güvenilirlik standartlarını karşıladığından emin olmak için sağlık alanından konu uzmanlarını birleştirir. Verileri tanımlama, profil oluşturma ve kaynak bulmanın yanı sıra, veri temizleme ve hazırlama ile de ilgilenerek ekibinizin diğer yüksek etkili faaliyetlere odaklanmasını sağlıyoruz.
Çoklu Veri Formatları
Çok çeşitli AI modellerini desteklemek için resimler, videolar, sesler ve metinler içeren çeşitli bir veri seti sunabiliriz.
Şarkı:
Shaip, doktor notlarından sigorta taleplerine kadar hemen hemen her tür metin verisine veri açıklaması yapmak için yüzlerce deneyimli profesyonele sahiptir ve size aksi takdirde yapılandırılmamış veri kümelerinde gizli kalacak içgörüleri ortaya çıkarma yeteneği verir. Ek olarak, sezgisel, özelleştirilebilir bulut platformumuz, son derece spesifik kullanım durumları için ek açıklamaları uyarlamanıza ve teknoloji geliştirmeyi bilgilendirmek için alana özgü içgörüler almanıza olanak tanır.
Ses:
Shaip, son derece işlevsel konuşma yapay zekası, sohbet robotları ve sesli botlar oluşturma ve optimize etme konusunda kanıtlanmış bir geçmişe sahiptir. Dünya çapındaki kalifiye dilbilimci ağımız ve doktorlar ve hastalar arasındaki yazılı olmayan konuşmalar, ifadeler ve uyandırma sözcükleri, monologlar ve diğer konuşma türleri dahil olmak üzere çok sayıda ses verisi toplama ve açıklama ekleme yeteneğine sahip bir ekip sayesinde, konuşma eğitmenize yardımcı olabiliriz - Etkinleştirilmiş uygulamalar hızlı ve etkili bir şekilde.
Resim:
Görüntü eğitimi veri setlerimiz, karmaşık bilgisayarlı görme ve model tanıma özelliklerine bağlı uygulamalar için cerrahi olarak hassas manuel işlemler ve en son teknolojinin bir kombinasyonu kullanılarak analiz edilir. Ve biz sadece verileri sağlamıyoruz; insan yüzlerini, yiyecekleri, belgeleri, tıbbi laboratuvar görüntülerini, coğrafi görüntüleri ve diğer görsel bilgileri tanıyabilen çözümlere güç sağlamak için birinci sınıf makine öğrenimi algoritmaları geliştirmenize de yardımcı olabiliriz.
Video:
Çalışanlarımız, deneyimimiz ve teknolojimiz, neredeyse her türlü video açıklama gereksinimini karşılamamıza olanak tanır. En iyi yaptığımız şey nesne izleme: Bilgisayarlara makine öğrenimi yoluyla belirli nesneleri tanımayı öğretmek için videolara kare kare açıklama eklemek. İster klinik ortamlarda doktorlara yardımcı olmak için yapay zeka özellikli robotik ekipman kuruyor olun, ister tele-sağlık randevuları sırasında hastalar ve hemşireler arasındaki etkileşimi artıran uygulamalar yapıyor olun, size yardımcı olabiliriz.
Uygunluk Güvencesi
Hasta bilgilerinin korunması, uygulanabilir yapay zeka sağlık uygulamaları geliştirmek için kritik öneme sahiptir. Ancak, yeterli miktarda veri toplamak zaman alır ve bu bilgilerin kimliğini gizlemek daha da fazla zaman alır. Amacınız yeni teknolojiyi oluşturmak, test etmek ve dağıtmak olduğunda, zaman yetersizdir.
Shaip teklifleri lisanslı sağlık verileri metin tabanlı hasta tıbbi kayıtlarını, BT taramalarından gelen görüntüleri, X-ışınlarını (ve diğer görsel teşhisleri), doktor kayıtlarını ve düzinelerce başka veri türünü analiz eden AI modelleri geliştiren ekipler için bu yükü hafifletmek. Shaip API'leri ile, tüm HIPAA ve Güvenli Liman'ı karşılayan bu büyüyen kimliksizleştirilmiş kayıtlar ve kaliteli bağlamsallaştırılmış tıbbi veriler (dünya çapında 10'tan fazla farklı konumdan sağlanan 60 milyondan fazla veri seti dahil) kitaplığına isteğe bağlı erişim elde edersiniz. standartlar (bu kılavuzda kapsanan 18 tanımlayıcının tümünün redaksiyonu dahil). Daha kapsamlı hizmetlere ihtiyaç duyan ekipler için, birden fazla düzenleyici yetki alanında veri kimlik gizlemeyi ölçeklendirebiliriz.
Veri kimliğini gizleme, veri maskeleme ve veri anonimleştirmede endüstri lideri olarak, hasta gizliliği çözümlerimizin merkezinde yer alır. Kimlik gizleme kalitesinin uzman sertifikasyonu ve denetimini sağlıyoruz ve Safe Harbor standartlarına uygun olarak kapsamlı kişisel sağlık bilgileri (PHI) açıklama yönergelerine uyuyoruz. Benzer şekilde, ShaipCloud platformu, verilerinize güvenli bir ortamda erişmenizi sağlayarak uyumsuzluk riskini daha da azaltır.
Birlikte İlerleyelim
Shaip'te, yapay zekanın mevcut sağlık sisteminin neredeyse her yönünü iyileştirme potansiyelini anlıyoruz ve bu potansiyeli ortaya çıkarmak için çalışan kuruluşlara uzmanlığımızı ödünç vermekten heyecan duyuyoruz. Ayrıca, bu kuruluşların karşılaştığı benzersiz zorluklara derinden aşinayız ve tüm hizmetlerimiz bu zorluklar göz önünde bulundurularak tasarlanmıştır.
Üzerinde çalışan bir ekibin parçasıysanız AI ve makine öğrenimi teknolojileriyle desteklenen sağlık hizmetleri çözümleri, girişiminizi ileriye taşımanıza yardımcı olmayı çok isteriz. Deneyimimiz tüm AI geliştirme yaşam döngüsünü kapsar ve neredeyse her kapsamdaki projeler üzerinde çalıştık - henüz çok büyük veya çok küçük bir projeyle karşılaşmadık. Daha fazla bilgiye ihtiyacınız varsa, bugün iletişime geçin.
