Gizlilik, kalite ve ölçeklenebilirlik göz önünde bulundurularak tasarlanan, metin, ses, görüntü ve çok modlu veri kümelerindeki sağlık verilerini lisanslayın, kimliksizleştirin ve açıklama ekleyin.
Sağlık verilerinin %80'inden fazlası yapılandırılmamış olup, klinik notlar, elektronik sağlık kayıtları, tıbbi dikte kayıtları, görüntüleme ve tanı raporlarına dağılmıştır. Bu veriler güçlüdür, ancak erişilmesi zordur, hazırlanması pahalıdır ve yüksek düzeyde düzenlemeye tabidir.
Yapay zeka ekipleri kritik zorluklarla karşı karşıya:
Doğru veri altyapısı olmadan, en gelişmiş algoritmalar bile etki yaratmakta başarısız olur.
Shaip, veriyi ön planda tutarak bu sorunu çözüyor.
Shaip, kuruluşların yapay zeka modelleri oluşturmasına, eğitmesine ve devreye almasına yardımcı olan güvenilir bir sağlık veri ortağıdır. Etik kurallara uygun, mevzuata uygun, gerçek dünya sağlık verileri.
Sadece açıklama eklemeye odaklanan satıcılardan farklı olarak Shaip, şunları destekler: tüm sağlık hizmetleri yapay zeka veri yaşam döngüsü:
Bu birleşik yaklaşım riski azaltır, süreleri kısaltır ve modellerinizin gerçek klinik karmaşıklığı yansıtan veriler üzerinde eğitilmesini sağlar.
Metin, ses, görüntü ve çok modlu yapay zeka genelinde yüksek kaliteli, uyumlu veriler.
İhtiyaçlarınıza tam olarak uyan, yüksek kaliteli, gerçek dünya sağlık verilerine (hazır veya özel olarak toplanmış) erişin.
Yetenekler şunları içerir:
Verilerin yapay zeka eğitimi ve analizi için güvenli bir şekilde kullanılabilmesi için PHI/PII'yi kaldırın.
Anahtar özellikler:
Uzman etiketleme ve kalite güvencesiyle ham sağlık verilerini model oluşturmaya hazır eğitim veri kümelerine dönüştürün.
Ek açıklama iş akışları şunları içerir:
Sağlık sektöründe yapay zeka gelişimini hızlandırmak için kullanıma hazır, uyumlu veri kümeleri.
Klinik metinler, elektronik sağlık kayıtları, tıbbi ses kayıtları, görüntüleme ve çok modlu veriler dahil olmak üzere, kimliksizleştirilmiş sağlık veri kümelerinden oluşan özenle seçilmiş bir kataloğa erişin; bu veriler hızlı lisanslama ve anında yapay zeka eğitimi için kullanılabilir.
Klinik metinlerden ve elektronik sağlık kayıtlarından ses, görüntü ve sentetik konuşmalara kadar Shaip, sağlık verilerinin yaşam döngüsü boyunca yapay zekayı mümkün kılıyor.
Yapılandırılmamış metinden hastalıkları, ilaçları, semptomları, testleri ve diğer klinik verileri çıkararak yapay zeka eğitimi ve analizi için kullanın.
Kanser odaklı doğal dil işleme modellerini ve klinik araştırmaları hızlandırmak için onkoloji veri kümelerini anonimleştirin ve etiketleyin.
Yapılandırılmamış elektronik sağlık kayıtlarını ve klinik notları, hastalıklar, ilaçlar ve laboratuvar sonuçları gibi yapılandırılmış sinyallere dönüştürün.
Klinik dokümanları daha hızlı incelemek ve onay doğruluğunu ve uyumluluğunu artırmak için yapay zeka modellerini eğitin.
Hekimlerin ses kayıtlarını ve transkriptlerini kullanarak klinik konuşmadan metne dönüştürme ve dokümantasyon süreçleri oluşturun.
Teşhis amaçlı yapay zekayı desteklemek için tespit, sınıflandırma ve segmentasyon işlemlerine yönelik etiketli görüntü veri kümeleri oluşturun.
Gelişmiş çok modlu yapay zeka modellerini eğitmek için klinik notları, elektronik sağlık kayıt verilerini, tıbbi ses kayıtlarını ve DICOM görüntülerini birleştirin.
Tıp dili, bağlam ve konuşma akışı konusunda yapay zeka modellerini eğitmek için gerçekçi doktor-hasta diyalogları oluşturun.
Güvenilir sağlık verileri; etik kurallara uygun olarak elde edilir, güvenli bir şekilde kimliksizleştirilir ve uzman kalitesiyle geniş ölçekte sunulur.
Veri kaynak bulma ve lisanslamadan, kimliksizleştirme ve etiketlemeye kadar, sağlık sektöründeki yapay zeka veri yaşam döngüsünün tamamında tek bir ortak.
Klinik metinler, elektronik sağlık kayıtları, tıbbi ses kayıtları, görüntüleme ve çok modlu veri kümeleri genelinde uzman desteği.
Sağlık alanında eğitim almış uzmanlar, genel geçer kalabalık çalışanlar değil.
Veri soy ağacının net bir şekilde izlenmesini ve denetlenebilirliğini sağlayan, rıza odaklı veri toplama.
İş akışının her aşamasında hassas sağlık verilerini koruyan güçlü güvenlik uygulamaları.
Tutarlı ve doğru veri kümeleri için çok katmanlı kalite güvencesi ve insan müdahalesi gerektiren doğrulama.
Kurumsal yapay zeka programları için büyük ve karmaşık sağlık veri kümeleri sunma konusunda güvenilir bir çözüm ortağı.
HIPAA Güvenli Limanı, Uzman Değerlendirmesi ve GDPR uyumlu tasarımla kimliksizleştirme.
Kimliksizleştirilmiş klinik veriler, GenAI modellerini desteklemek ve sağlık alanında tahmine dayalı bilgiler elde etmek için büyük ölçekte hazırlanmıştır.
Sorun: GenAI eğitimi için büyük ve uyumlu klinik veri kümelerine ihtiyaç duyuluyordu, ancak veri erişimi, kalitesi ve gizliliği önemli engeller oluşturuyordu.
Çözüm: Shaip, doğruluğu, güvenliği ve modelin hazır olmasını sağlamak için klinik verileri derledi ve uzman onayıyla kimliksizleştirdi.
Sonuç: Gizlilik açısından güvenli verilerle ve düzenlenmiş bir ortamda güvenilir tahminsel içgörülerle daha hızlı GenAI model geliştirme.
Hassas gerçek dünya kayıtlarını ifşa etmeden konuşma modellerini eğitmek için sentetik klinik ses kayıtları ve transkriptleri sunulmaktadır.
Sorun: Çok çeşitli klinik konuşma verilerine büyük miktarda ihtiyaç duyuldu, ancak gizlilik kısıtlamaları ve sınırlı erişilebilirlik ilerlemeyi yavaşlattı.
Çözüm: Shaip, gerçekçi sentetik klinik ses kayıtları oluşturdu ve eğitim ve değerlendirme için yüksek kaliteli transkripsiyonlar sundu.
Sonuç: Gizlilik açısından güvenli verilerle hızlandırılmış konuşma yapay zekası eğitimi ve klinik dil senaryolarında iyileştirilmiş model performansı.
GDPR dahil olmak üzere farklı düzenleyici yargı bölgelerinde ölçeklenebilir veri kimliksizleştirme, HIPAAve Güvenli Liman'a göre.
Çeşitli tıbbi verileri birleştiren yapay zeka modellerinin, tek modaliteli yaklaşımlara kıyasla kritik bakım sonuçları için tahmin doğruluğunu %12 veya daha fazla artırabileceğini biliyor muydunuz?
En son ne zaman doktora gittiğinizi düşünün. Her teşhisin, reçetenin veya önerinin ardında veriler yatar: hayati belirtileriniz, laboratuvar sonuçlarınız, tıbbi geçmişiniz.
Bizler -insan medeniyeti olarak- neden bilimsel yeterlilikleri beslemeli ve Ar-Ge odaklı inovasyonu teşvik etmeliyiz? Geleneksel teknikler ve yaklaşımlar sonsuza dek takip edilemez mi?
Ekipleri, dünya lideri yapay zeka ürünleri oluşturmaya teşvik etmek.
Sağlık Yapay Zekası, sağlık verilerini analiz ederek teşhis, tedavi ve hasta yönetimi gibi tıbbi hizmetleri iyileştirmek için yapay zekayı kullanır.
Yapay zeka, tanı doğruluğunu artırır, maliyetleri düşürür, görevleri otomatikleştirir ve kişiselleştirilmiş tedaviler sunarak daha iyi hasta bakımı ve sonuçlarına yol açar.
Yapay zeka, tıbbi görüntüleme, hastalık teşhisi, ilaç keşfi, uzaktan hasta izleme, sanal sağlık asistanları ve hastane yönetiminde kullanılıyor.
Yapay zeka, kişiselleştirilmiş tedavi planları, erken hastalık tespiti ve gerçek zamanlı uzaktan izleme imkânı sunarak zamanında müdahalelere ve daha iyi sonuçlara olanak tanır.
Shaip, HIPAA ve GDPR gibi düzenlemelere uymak için hassas verileri kimliksizleştirir, kişisel bilgileri kaldırır ve güvenli ve etik veri kullanımını sağlar.
NLP, doktor notları gibi yapılandırılmamış tıbbi verilerden, semptomları, hastalıkları ve tedavileri belirleyerek daha iyi karar alma için içgörüler çıkarır.
Evet, projenizin özel ihtiyaçlarına uyacak şekilde veri kümelerini yaş, cinsiyet veya etnik köken gibi demografik özelliklere ve coğrafi bölgelere göre özelleştirebiliriz.
Teslimat zaman çizelgeleri talep edilen verilerin karmaşıklığına ve hacmine bağlıdır. Anlaşılan zaman dilimi içinde yüksek kaliteli verileri sunmak için verimli bir şekilde çalışıyoruz.
Daha büyük bir satın alma işlemine karar vermeden önce verilerin kalitesini ve alakalılığını değerlendirebilmeniz için örnek veri kümeleri veya pilot projeler sunuyoruz.
Fiyatlandırma, veri türü, hacim, özelleştirme ve teslimat zaman çizelgesi gibi faktörlere bağlıdır. Projenize özel ayrıntılı bir teklif için bizimle iletişime geçin.
