Moenie verwag om deur 'n robotarts behandel te word die volgende keer as u die dokter se kantoor besoek nie. Rekenaars en algoritmes kan ons dalk vertel wat om te kyk, wat om te koop en wie om by ons sosiale netwerke te voeg, maar navorsing dui daarop dat gesondheidsorg-KI sal nie mens vervang versorgers binnekort.
Dit kan egter help om verwarrende papierwerk, lang wagtye, verkeerde diagnoses en ander ongewenste elemente van die gesondheidsorgervaring deur gunstiger te vervang. AI kan ook menslike dokters help om hul praktyke te skaal om meer pasiënte te behandel en hulle in staat te stel om individuele pasiënte meer gepersonaliseerde, effektiewe sorg te bied.
Ja, selfs in 2021 fokus gesprekke oor KI en outomatisering in gesondheidsorg op potensiaal, belofte en moontlikhede. Die meeste geleenthede vir AI-aangedrewe toepassings in die ruimte lê immers nog voor - hoofsaaklik omdat daar nog groot hindernisse oorkom moet word om die weg vir 'n wye aanvaarding in die ruimte oop te maak. Totdat dit gebeur, sal hierdie transformatiewe tegnologie steeds bespreek word aan die hand van wat kon wees (eerder as wat dit is).
By Shaip wil ons die gesprek verander deur AI-ontwikkelingspanne te help om hierdie hindernisse te oorkom. Ons hou daarvan om oor te praat wat die wasure kon hou vir AI in gesondheidsorg, maar ons hou daarvan om daardie toekoms nog meer te skep. Laat ons egter eers 'n rukkie neem om eers op die hede te fokus voordat ons nadink oor hoe ons dit doen.
KI is nie net gereed om gesondheidsorg vir altyd te verander nie; dit het reeds. Hoewel dit nog relatief nuut is, het die tegnologie byna elke aspek van die hedendaagse gesondheidsorgstelsel deurgedring:
- In kliniese instellings gebruik dokters hulpmiddels vir AI-beelding met gevorderde patroonherkenningsvermoë om die resultate van CT-skanderings, MRI's en ander soorte visuele ontledings te ondersoek, sodat hulle siektes vinniger en akkurater kan opspoor en beserings kan diagnoseer.
- In die klaskamer help masjienleerinstrumente studente om dieper insigte oor die menslike liggaam te kry as ooit tevore en gee hulle die krag om dit te doen bou nuwe oplossings met werklike toepassings.
- In die laboratorium gebruik navorsers gesofistikeerde programme om nuwe geneesmiddelformules te kruisverwys met medisyne wat al bekend is dat dit veilig is. Dit kan dan herhaal en herhaal word om teenmiddels en entstowwe in 'n rekordtyd te ontwikkel.
- Administrateurs en bestuurders gebruik AI-toepassings om meer intuïtiewe, doeltreffende pasiëntervarings te skep wat terselfdertyd inkomste vir verskaffers verhoog en sorg vir pasiënte van hoër gehalte. Die lys gaan aan en aan.
Omdat u dit lees, besef u waarskynlik reeds dat die invloed van KI op ons gesondheidsorg is stelsel groot gewees het - en dit sal net groter word. Gegewe die tallose uiteenlopende rolspelers in die sektor, is die aantal uitdagings wat AI-oplossings moontlik kan hanteer, blykbaar oneindig.
Shaip is hier om te help om hierdie oplossings te laat lewe. Ons dienste stel besighede en entrepreneurs in staat om transformatiewe KI-tegnologieë op te stel wat werklike probleme op groot skaal kan oplos deur van die grootste hindernisse op hul manier uit te skakel. En vir spanne wat in die gesondheidsorgruimte werk, is daar baie daarvan.
Padblokkades en rooi vlae
Alhoewel die belofte van KI in gesondheidsorg nooit groter was nie, is die integrasie van die tegnologie in die monolitiese gesondheidsorgstelsel 'n proses wat gevul is met hindernisse. Miskien is niks belangriker as die regulatoriese struikelblokke wat medisyne onderskei van ander bedrywe waarin aanneming vinniger plaasgevind het nie.
Dit is byna 'n kwarteeu sedert die Kongres die Wet op Draagbaarheid en Verantwoordbaarheid van Gesondheidsversekering (HIPAA) ingestel het, maar dieselfde wetgewing bepaal steeds hoe verskaffers pasiëntgegewens in 2021 hanteer. Ongelukkig bied dit toenemend meer vrae as antwoorde vir dokters, pasiënte en entrepreneurs wat nuwe mediese tegnologieë wil bou. Boonop strook HIPAA-mandate nou met meer onlangse regulasies oor persoonlik identifiseerbare inligting (PII) soos die Algemene Regulasiebeperkingsverordening (GDPR) van die Europese Unie, die Wet op die Beskerming van Persoonlike Gegevens (PDPA) in Singapoer, en die Wet op die Verbruikersbeskerming van Kalifornië (CCPA), wat die eerste omvattende wetgewing verteenwoordig wat die gebruik van data hier in die Verenigde State bepaal.
Die toename in die vereistes vir die telegesondheid wat met die COVID-19-pandemie gepaard gaan, is slegs het meer regulatoriese hoofpyn bygevoeg. Om mee te begin, kry baie pasiënte afstandbehandeling via platforms wat nie aan HIPAA-standaarde voldoen nie, wat hulle kwesbaar kan stel vir privaatheidsdreigemente. Selfs platforms wat aan die vereistes voldoen, hou risiko's in, aangesien hulle sensitiewe pasiëntinligting kan openbaar for wins. Die groei in die vraag na virtuele sorg het aanleiding gegee tot talle digitale dienste wat buite die oorspronklike omvang van HIPAA val, en dit het groot tegnologiese ondernemings Facebook, Alphabet, Amazon en Microsoft genoop om onderneming in die mark, wat nuwe innovasie bied, asook die behoefte aan bykomende toesig.
Vir reguleerders word dit steeds moeiliker om die nakoming van hierdie ingewikkelde mandaatstelsel af te dwing, aangesien data op nuwe maniere en deur 'n groeiende aantal akteurs gebruik word. Net so, vir spanne wat hoop om AI-aangedrewe tegnologieë in die gesondheidsruimte te bou en te implementeer, is dit nodig om regulatoriese kundigheid te hê wat moeilik is om te verseker dat hierdie instrumente aan die bestaande standaarde voldoen.
Ook moeilik om te vind? Hoëgehalte mediese data. Regulering kan voorkom dat sommige nuwe tegnologieë wydverspreide aanvaarding bewerkstellig, maar sonder kwaliteitsdata sal AI-aangedrewe instrumente dit nie eers verby die ontwikkelingsfase maak nie.
A onlangse bestudeer in die Journal of the American Medical Association gepubliseer, is bevind dat die geografiese verspreiding van pasiënte wie se data gebruik word om masjienleeralgoritmes op te lei, meestal beperk is tot enkele state, spesifiek Kalifornië, New York en Massachusetts. Gegewe die ekonomiese, sosiale, gedrags- en ander eienskappe wat hierdie pasiënte met mekaar kan deel, maar nie met die res van die land nie, kan algoritmes wat op hierdie data opgelei is, swak veralgemeen. Hierdie probleem kan met meer uiteenlopende datastelle opgelos word, maar dit is weer moeilik om data te bekom. Sodra dit aangeskaf is, is dit ook moeilik om te organiseer, wat nog 'n belangrike stap is vir ontwikkelaars van masjienleertegnologieë.
Baie maatskappye doen beduidende beleggings om data vir hul algoritmes te vind of te skep en spandeer dan nog meer betalende aantekeninge om dit te benoem. Soos met té homogene datastelle, sal data wat nie behoorlik geëtiketteer en saamgestel is nie, KI-programme oplei om bevooroordeelde en onakkurate resultate te genereer, wat probleme skep wat nie maklik reggestel kan word nie. Ongelukkig sal hierdie probleme steeds algemeen voorkom vir spanne wat aan KI-tegnologie in gesondheidsorg werk. Navorsing van Gartner onthul dat tot 85% of KI-projekte sal foutiewe resultate lewer as gevolg van die vooroordeel van data-bestuur tot 2022.
Weereens is daar talle ander uitdagings om AI-toepassings vir gesondheidsorg te skep, sowel bekend as onbekend. Namate meer ontwikkelaars die ruimte betree en meer verskaffers gekonfronteer word met besluite of hulle KI-aangedrewe oplossings by hul strategieë vir die behandeling van pasiënte wil voeg, is hierdie uitdagings groot. Alhoewel struikelblokke onvermydelik is as u probeer om nuttige, transformerende gereedskap met behulp van nuwe tegnologieë te bou, help Shaip spanne om baie van die grootste hindernisse wat ontwikkelaars in die ruimte tans ervaar, te oorkom.
Hoe vorder Shaip Healthcare AI
Shaip bied 'n reeks oplossings wat spesifiek ontwerp is vir spanne wat aan AI-toepassings in gesondheidsorg werk. Saam kan hulle u help om 'n beduidende en veelsydige opbrengs op u belegging te bereik en om skaalbare produkte op te bou wat 'n werklike blywende impak op die bedryf het.
Volledig bestuurde data-insameling
Ten einde toepassings te bou wat werklik nuttig kan wees vir gesondheidsorgorganisasies, moet spanne oplossings bou wat deurgaans akkurate, onbevooroordeelde resultate lewer. Natuurlik hoor u dalk van KI-tegnologieë wat siektes akkuraat opspoor en diagnoseer, maar dit gebeur gewoonlik in scenario's waar kunsmatige beperkings gebruik word om bekende opleidingsbeperkings te beheer, soos 'n gebrek aan relevante kwaliteitsdata. As u hoop om 'n produk te ontwikkel wat wydverspreide aanvaarding in werklike kliniese omstandighede behaal, moet dit in staat wees om optimale resultate te lewer onder 'n wye verskeidenheid hoë omstandighede. Met ander woorde, u benodig baie betroubare data van wêreldgehalte om u algoritmes op te lei.
Shaip se ten volle bestuurde data-insamelingsdienste verseker dat u die data het wat u benodig as u dit benodig. Met ons eie mobiele app, gepatenteerde webgebaseerde platform en ervare interne projekspanne, kan ons data verkry uit byna elke kombinasie van ouderdomsgroepe, demografie en opvoedkundige agtergronde. Ons mense-in-die-lus-versamelingsproses bevat kundiges uit die gesondheidsorgveld om te verseker dat die data wat u ontvang aan die hoogste standaarde vir gehalte en betroubaarheid voldoen. Benewens die identifisering, profilering en verkryging van data, sorg ons ook vir die skoonmaak en voorbereiding van data, sodat u span op ander aktiwiteite met groot impak kan konsentreer.
Verskeie dataformate
Ons kan 'n diverse datastel lewer wat beelde, video, klank en teks bevat om 'n wye verskeidenheid KI-modelle aan te bied.
Teks:
Shaip het honderde ervare professionele persone beskikbaar om aantekeninge oor feitlik enige tipe teksdata uit te voer, van doktersnotas tot versekeringseise, wat u die vermoë bied om insigte te ontdek wat andersins in ongestruktureerde datastelle versteek sou bly. Daarbenewens stel ons intuïtiewe, aanpasbare wolkplatform u in staat om aantekeninge aan te pas vir baie spesifieke gebruiksgevalle en domeinspesifieke insigte te kry om tegnologie-ontwikkeling in te lig.
Audio:
Shaip het 'n bewese rekord van die bou en optimalisering van hoogs funksionele gespreks-AI, chatbots en voice-bots. Danksy ons wêreldwye netwerk van gekwalifiseerde taalkundiges en 'n span wat klankdata kan versamel en aanteken, insluitend ongeskrewe gesprekke tussen dokters en pasiënte, uitsprake en wekwoorde, monoloë en ander soorte spraak, kan ons u help om spraak op te lei -aansoeke vinnig en effektief aangeskakel.
Image:
Ons datastelle vir beeldopleiding word geanaliseer met behulp van 'n kombinasie van chirurgies-presiese handleidingprosesse en moderne tegnologie vir toepassings wat afhanklik is van gesofistikeerde rekenaarvisie- en patroonherkenningsvermoëns. En ons verskaf nie net die data nie; ons kan u ook help om masjienleeralgoritmes van wêreldgehalte te ontwikkel om oplossings aan te bied wat menslike gesigte, kos, dokumente, mediese laboratoriumbeelde, geospatiale en ander visuele inligting kan herken.
video:
Ons mense, ervaring en tegnologie stel ons in staat om feitlik aan elke video-aantekeningvereiste te voldoen. Wat ons die beste doen, is om objekte op te spoor: om video's raam vir raam aan te teken om rekenaars te leer om spesifieke voorwerpe te herken deur middel van masjienleer. Of u nou robot-toerusting bou wat AI-geaktiveer het om dokters te help in kliniese instellings of toepassings wat interaksies tussen pasiënte en verpleegkundiges tydens afsprake met gesondheidsorg verbeter, ons kan help.
Versekering van nakoming
Die beskerming van pasiëntinligting is van kritieke belang vir die ontwikkeling van lewensvatbare AI-gesondheidsorgtoepassings. Om 'n voldoende hoeveelheid data te versamel, neem egter tyd en om die inligting te identifiseer verg nog meer. As u doel is om nuwe tegnologie te bou, te toets en in te stel, is die tyd min.
Shaip bied aan gelisensieerde gesondheidsorgdata om hierdie las te vergemaklik vir spanne wat KI-modelle ontwikkel wat mediese rekords op teksgebaseerde pasiënte, beelde van CT-skanderings, X-strale (en ander visuele diagnostiek), doktersopnames en tientalle ander datatipes ontleed. Met Shaip API's kry u op aanvraag toegang tot hierdie groeiende biblioteek van onidentifiseerde rekords en kwaliteit gekontekstualiseerde mediese data (insluitend meer as 10 miljoen datastelle afkomstig van meer as 60 verskillende plekke regoor die wêreld) wat aan alle HIPAA en Safe Harbor voldoen. standaarde (insluitend die redaksie van al 18 identifiseerders wat in hierdie riglyne gedek word). Vir spanne wat meer omvattende dienste benodig, kan ons die de-identifikasie van data regdeur verskillende regsgebiede skaal.
As 'n bedryfsleier op die gebied van die-identifikasie van data, maskering van data en data-anonimisering, is privaatheid van pasiënte die kern van ons oplossings. Ons bied 'n kundige sertifisering en ouditering van kwaliteit van die identifikasie en voldoen aan omvattende riglyne vir aantekeninge oor persoonlike gesondheidsinligting (PHI), in ooreenstemming met Safe Harbor-standaarde. Op dieselfde manier stel die ShaipCloud-platform u in staat om toegang tot u data te verkry in 'n veilige omgewing, wat die risiko van nie-nakoming verder verminder.
Kom ons beweeg vorentoe saam
By Shaip verstaan ons die enorme potensiaal van AI om feitlik elke aspek van die bestaande gesondheidsorgstelsel te verbeter, en ons is opgewonde om ons kundigheid te verleen aan die organisasies wat werk om die potensiaal te ontsluit. Ons is ook baie vertroud met die unieke uitdagings waarmee hierdie organisasies te kampe het, en al ons dienste is ontwerp met die oog op hierdie uitdagings.
As u deel is van 'n span wat werk gesondheidsorgoplossings aangedryf deur AI en masjienleertegnologieë, ons help u graag om u inisiatief te bevorder. Ons ervaring strek oor die hele lewenssiklus van KI-ontwikkeling en ons het gewerk aan projekte van byna elke omvang - ons het nog nie een te groot of te klein teëgekom nie. Kontak vandag nog as u meer inligting benodig.
