Teşhisleri Üretken Yapay Zeka ile Güçlendirmek:
Sağlık İstihbaratı

Karmaşık sağlık verilerini incelemek için üretken yapay zekadan yararlanarak hasta bakımını ve teşhisini yükseltin.

Üretken Yapay Zeka Sağlık Hizmetleri Yapay Zekası

Öne Çıkan Müşteriler

Ekipleri, dünya lideri yapay zeka ürünleri oluşturmaya teşvik etmek.

Amazon
Google
Microsoft
diş örgüsü

MedTech Solutions, sağlık sektöründe üretken AI uygulamalarını desteklemek için özel olarak tasarlanmış geniş, çeşitli veri kümeleri sunmanın ön saflarında yer almaktadır. Tıbbi yapay zekanın benzersiz taleplerini kapsamlı bir şekilde kavrayan misyonumuz, kesin, hızlı ve öncü yapay zeka odaklı teşhis ve tedavileri destekleyen veri çerçeveleri sağlamaktır.

Sağlık Hizmetleri Üretken Yapay Zeka Kullanım Örnekleri

1. Soru-Cevap Çiftleri

Sağlık - Soru &Amp; Cevaplama

Sertifikalı uzmanlarımız Soru-Cevap çiftlerini oluşturmak için sağlık hizmetleri belgelerini ve literatürü inceler. Bu, teşhis prosedürleri önermek, tedavi önermek ve doktorlara teşhis koymada yardımcı olmak ve ilgili bilgileri filtreleyerek içgörü sağlamak gibi soruları yanıtlamayı kolaylaştırır. Sağlık uzmanlarımız aşağıdaki gibi üst düzey Soru-Cevap setleri hazırlar:

» Yüzey düzeyinde sorgular oluşturma.
» Derin düzey sorular tasarlama 
» Tıbbi Tablo Verilerinden Soru-Cevap Çerçevesi.

Güçlü Soru-Cevap depoları için şunlara odaklanmak zorunludur:

  • Klinik Yönergeler ve Protokoller 
  • Hasta-sağlayıcı Etkileşim Verileri
  • Tıbbi Araştırma Raporları 
  • Farmasötik Ürün Bilgileri
  • Sağlık Düzenleyici Belgeler
  • Hasta Görüşleri, İncelemeler, Forumlar ve Topluluklar

2. Metin Özetleme

Sağlık hizmeti uzmanlarımız, doktor-hasta sohbeti, EHR veya araştırma makaleleri gibi çok miktarda bilgiyi net ve özlü özetlere ayırmada mükemmeldir; profesyonellerin, içeriğin tamamını gözden geçirmek zorunda kalmadan temel içgörüleri hızlı bir şekilde kavramasını sağlıyoruz.Tekliflerimiz katmak:

  • Metin tabanlı EHR Özeti: Hastanın tıbbi geçmişini ve tedavilerini kolayca sindirilebilir formatta kapsülleyin.
  • Doktor-Hasta Konuşmasının Özeti: Tıbbi konsültasyonlardan önemli noktaları çıkarın
  • PDF tabanlı Araştırma Makalesi: Karmaşık tıbbi araştırma makalelerini temel bulgularına ayırın
  • Tıbbi Görüntüleme Raporu Özeti: Karmaşık radyoloji veya görüntüleme raporlarını basitleştirilmiş özetlere dönüştürün.
  • Klinik Çalışma Verilerinin Özetlenmesi: Kapsamlı klinik deney sonuçlarını en önemli çıkarımlara ayırın.

3. Sentetik Veri Oluşturma

Sentetik veriler, hasta gizliliğinden ödün vermeden yapay zeka modeli eğitimi, yazılım testi ve daha fazlası gibi çeşitli amaçlar için özellikle sağlık alanında kritik öneme sahiptir. Listelenen sentetik veri oluşumlarının bir dökümünü burada bulabilirsiniz:

3.1 Yapay Veri HPI ve İlerleme Notları Oluşturma

Hastanın mevcut hastalık geçmişinin (HPI) ve ilerleme notlarının formatını ve içeriğini taklit eden yapay ancak gerçekçi hasta verilerinin oluşturulması. Bu sentetik veriler, makine öğrenimi algoritmalarının eğitimi, sağlık hizmeti yazılımlarının test edilmesi ve hasta gizliliğini riske atmadan araştırma yapılması açısından değerlidir.

3.2 Yapay Veri EHR Notu Oluşturma

Bu süreç, gerçek EHR notlarına yapısal ve bağlamsal olarak benzeyen simüle edilmiş Elektronik Sağlık Kaydı (EHR) notlarının oluşturulmasını gerektirir. Bu sentetik notlar, sağlık uzmanlarını eğitmek, EHR sistemlerini doğrulamak ve tahmine dayalı modelleme veya doğal dil işleme gibi görevler için yapay zeka algoritmaları geliştirmek için kullanılabilir ve bunların tümü hasta gizliliğini korur.

Sentetik Veri Ehr Notu Oluşturma

3.3 Çeşitli Alanlarda Yapay Doktor-Hasta Konuşma Özeti

Bu, kardiyoloji veya dermatoloji gibi farklı tıbbi uzmanlık alanlarında simüle edilmiş doktor-hasta etkileşimlerinin özetlenmiş versiyonlarının oluşturulmasını içerir. Bu özetler, kurgusal senaryolara dayanmasına rağmen gerçek konuşma özetlerine benzer ve gerçek hasta konuşmalarını ifşa etmeden veya mahremiyetten ödün vermeden tıp eğitimi, yapay zeka eğitimi ve yazılım testi için kullanılabilir.

Sentetik Doktor-Hasta Sohbeti

Çekirdek özellikleri

Sohbet Robotu

Kapsamlı AI Verileri

Geniş koleksiyonumuz, benzersiz model eğitiminiz için kapsamlı bir seçim sunan çeşitli kategorileri kapsar.

Kalite güvenceli

Veri doğruluğunu, geçerliliğini ve alaka düzeyini sağlamak için katı kalite güvence prosedürlerini takip ediyoruz.

Çeşitli Kullanım Durumları

Metin ve görüntü oluşturmadan müzik sentezine kadar, veri kümelerimiz çeşitli üretken yapay zeka uygulamalarına hitap eder.

Özel Veri Çözümleri

Ismarlama veri çözümlerimiz, özel gereksinimlerinizi karşılamak için özel bir veri seti oluşturarak benzersiz ihtiyaçlarınızı karşılar.

Güvenlik ve Uyumluluk

Veri güvenliği ve gizlilik standartlarına bağlıyız. Kullanıcı gizliliğini sağlayan GDPR ve HIPPA düzenlemelerine uyuyoruz.

Faydaları

Üretken yapay zeka modellerinin doğruluğunu iyileştirin

Veri toplamada zamandan ve paradan tasarruf edin

Zamanını hızlandır
piyasaya

Rekabetçi kazanın
kenar

Shaip'in kaliteli veri kümeleriyle Üretken Yapay Zekanızda Mükemmelliği oluşturun

Üretken yapay zeka, genellikle belirli verilere benzeyen veya taklit eden yeni içerik oluşturmaya odaklanan bir yapay zeka alt kümesini ifade eder.

Üretken yapay zeka, iki sinir ağının (bir jeneratör ve bir ayırıcı) orijinaline benzeyen sentetik veriler üretmek için rekabet ettiği ve işbirliği yaptığı Üretken Rekabetçi Ağlar (GAN'lar) gibi algoritmalar aracılığıyla çalışır.

Örnekler arasında sanat, müzik ve gerçekçi görüntüler oluşturma, insan benzeri metinler oluşturma, 3 boyutlu nesneler tasarlama ve ses veya video içeriğinin simülasyonu yer alır.

Üretken yapay zeka modelleri; resimler, metin, ses, video ve sayısal veriler dahil olmak üzere çeşitli veri türlerini kullanabilir.

Eğitim verileri üretken yapay zekanın temelini oluşturur. Model, yeni, benzer içerik üretmek için bu verilerden kalıpları, yapıları ve nüansları öğrenir.

Doğruluğun sağlanması, çeşitli ve yüksek kaliteli eğitim verilerinin kullanılmasını, model mimarilerinin iyileştirilmesini, gerçek dünya verilerine göre sürekli doğrulamayı ve uzman geri bildirimlerinden yararlanmayı içerir.

Kalite, eğitim verilerinin hacmi ve çeşitliliğinden, modelin karmaşıklığından, hesaplama kaynaklarından ve model parametrelerinin ince ayarından etkilenir.