Bir sonraki doktor ziyaretinizde robot bir doktor tarafından tedavi edilmeyi beklemeyin. Bilgisayarlar ve algoritmalar bize ne izleyeceğimizi, ne satın alacağımızı ve sosyal ağlarımıza kimi ekleyeceğimizi söyleyebilir, ancak araştırmalar sağlık alanındaki yapay zekanın yakın zamanda insan sağlık çalışanlarının yerini alamayacağını gösteriyor.
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 sektöründe yapay zeka ve otomasyon hakkındaki konuşmalar genellikle potansiyel, vaat ve olasılıklar üzerine odaklanıyor. Sonuçta, bu alanda yapay zeka destekli uygulamalar için fırsatların çoğu henüz önümüzde; bunun temel nedeni, yaygın kullanımın önünü açmak için aşılması gereken büyük engellerin olmasıdır. Bu gerçekleşene kadar, bu dönüştürücü teknoloji, (olan değil) olabilecekler açısından tartışılmaya devam edecektir.
Shaip olarak, yapay zeka geliştirme ekiplerinin bu engelleri aşmasına yardımcı olarak söylemi değiştirmek istiyoruz. Sağlık alanındaki yapay zekanın geleceği hakkında konuşmayı seviyoruz , ancak bu geleceği yaratmayı daha da çok seviyoruz. Bunu nasıl yaptığımıza geçmeden önce, bir an için bugüne odaklanalım.
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.
Bu yazıyı okuduğunuza göre, yapay zekanın sağlık sistemimiz üzerindeki etkisinin çok büyük olduğunu ve daha da büyüyeceğini muhtemelen zaten fark etmişsinizdir. Sektörü oluşturan sayısız ve çeşitli aktör göz önüne alındığında, yapay zeka çözümlerinin potansiyel olarak ele alabileceği zorlukların sayısı neredeyse sonsuz gibi görünüyor.
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 Taşınabilirliği ve Hesap Verebilirlik Yasası'nı (HIPAA) yürürlüğe koymasının üzerinden neredeyse çeyrek asır geçti, ancak aynı yasa 2021 yılında da sağlık hizmeti sağlayıcılarının hasta verilerini nasıl işleyeceğini düzenlemeye devam ediyor. Ne yazık ki, bu durum doktorlar, hastalar ve yeni tıbbi teknolojiler geliştirmek isteyen girişimciler için giderek daha fazla soru işareti yaratıyor. Dahası, HIPAA hükümleri artık Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR), Singapur'un Kişisel Veri Koruma Yasası (PDPA) ve Amerika Birleşik Devletleri'nde veri kullanımını düzenleyen ilk kapsamlı yasa olan Kaliforniya Tüketici Gizliliği Yasası (CCPA) gibi kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler (PII) ile ilgili daha yeni düzenlemelerle örtüşüyor.
COVID-19 pandemisiyle birlikte artan uzaktan sağlık hizmeti gereksinimleri, düzenleyici sorunları daha da artırdı . Öncelikle, birçok hasta HIPAA standartlarını karşılamayan platformlar aracılığıyla uzaktan tedavi görüyor ve bu da onları gizlilik tehditlerine karşı savunmasız bırakabiliyor. Uyumlu platformlar bile risk taşıyor, çünkü hassas hasta bilgilerini kar amacıyla ifşa edebilirler . Sanal bakım talebindeki artış, HIPAA'nın orijinal kapsamının dışında kalan birçok dijital hizmetin ortaya çıkmasına neden oldu ve Facebook, Alphabet, Amazon ve Microsoft gibi büyük teknoloji şirketlerini pazara girmeye zorlayarak yeni inovasyonların yanı sıra ek denetim ihtiyacını da beraberinde getirdi.
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.
Amerikan Tıp Birliği Dergisi'nde yayınlanan yakın tarihli bir çalışma , makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için kullanılan hastaların verilerinin coğrafi dağılımının çoğunlukla birkaç eyaletle, özellikle Kaliforniya, New York ve Massachusetts ile sınırlı olduğunu ortaya koydu. Bu hastaların birbirleriyle paylaştığı ancak ülkenin geri kalanıyla paylaşmadığı ekonomik, sosyal, davranışsal ve diğer özellikler göz önüne alındığında, bu veriler üzerinde eğitilen algoritmaların genelleme yapma yeteneği zayıf olabilir. Bu sorun daha çeşitli veri kümeleriyle çözülebilir, ancak yine de veri elde etmek zordur. Elde edildikten sonra da organize etmek zordur ki bu da makine öğrenimi teknolojilerinin geliştiricileri için kritik bir adımdır.
Birçok şirket, algoritmaları için veri bulmak veya oluşturmak için önemli yatırımlar yapıyor ve ardından bu verileri etiketlemek için veri etiketleyicilere daha da fazla para harcıyor. Aşırı homojen veri kümelerinde olduğu gibi, düzgün etiketlenmemiş ve düzenlenmemiş veriler, yapay zeka programlarını önyargılı ve yanlış sonuçlar üretmeye yönlendirecek ve kolayca düzeltilemeyen sorunlar yaratacaktır. Ne yazık ki, bu sorunlar sağlık alanındaki yapay zeka teknolojisi üzerinde çalışan ekipler için yaygın olmaya devam edecektir. Gartner'ın araştırması, 2022 yılına kadar yapay zeka projelerinin %85'e kadarının veri yönetimi önyargısı nedeniyle hatalı sonuçlar vereceğini ortaya koyuyor.
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
Shaip, metin tabanlı hasta tıbbi kayıtlarını, BT taramalarından elde edilen görüntüleri, röntgenleri (ve diğer görsel teşhisleri), doktor kayıtlarını ve diğer onlarca veri türünü analiz eden yapay zeka modelleri geliştiren ekiplerin bu yükünü hafifletmek için lisanslı sağlık verileri sunmaktadır. Shaip API'leri ile, HIPAA ve Safe Harbor standartlarının tümünü (bu yönergelerde yer alan 18 tanımlayıcının tamamının gizlenmesi dahil) karşılayan, kimliksizleştirilmiş kayıtlar ve kaliteli bağlamlandırılmış tıbbi verilerden oluşan bu sürekli büyüyen kütüphaneye (dünya genelinde 60'tan fazla farklı lokasyondan elde edilen 10 milyondan fazla veri seti dahil) isteğe bağlı erişim elde edersiniz. Daha kapsamlı hizmetlere ihtiyaç duyan ekipler için, veri kimliksizleştirme işlemini birden fazla düzenleyici yetki alanında 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.
Yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileriyle desteklenen sağlık çözümleri üzerinde çalışan bir ekibin parçasıysanız , girişiminizi ilerletmenize yardımcı olmaktan memnuniyet duyarız. Deneyimimiz, yapay zeka geliştirme yaşam döngüsünün tamamını kapsamakta olup, neredeyse her ölçekte projede çalıştık; henüz çok büyük veya çok küçük bir projeyle karşılaşmadık. Daha fazla bilgiye ihtiyacınız varsa, bugün bizimle iletişime geçin.
