Gesondheidsorg KI

Data bied 'n lewegewende impuls aan Healthcare AI.

Versamel, de-identifiseer en annoteer groot datastelle deur domeinkundiges in gesondheidsorg

Gesondheidsorg Ai

Voorgestelde kliënte

Bemagtig spanne om wêreldleidende KI-produkte te bou.

Amazon
Google
Microsoft
Cogknit

Daar is 'n toenemende vraag na gesondheidsorggebaseerde innovasie, en KI speel 'n kritieke rol deur die verwerking van massiewe datastelle wat buite die bestek van menslike vermoëns val.

80% van alle gesondheidsorgdata is ongestruktureerd en ontoeganklik vir verdere verwerking. Dit beperk die hoeveelheid bruikbare data en beperk ook die besluitnemingsvermoë van 'n gesondheidsorgorganisasie. Tensy u na Shaip wend.

Ons het 'n diep begrip van terminologieë in gesondheidsorg om die potensiaal daarvan te ontsluit as gevolg van jare se ondervinding in transkripsie, de-identifikasie en annotasie van data. Voeg hierby, ons kan ook die presiese oplewer gesondheidsorgdata u moet u AI-enjin verbeter.

Bedryf:

Volgens 'n studie, 30% gesondheidsorgkoste hou verband met administratiewe take. AI kan sommige van hierdie take outomatiseer, soos om vooraf goedkeuring te gee vir versekering, die opvolg van onbetaalde rekeninge en die byhou van rekords om die werklas te vergemaklik.

Bedryf:

Volgens onlangse navorsing kan masjienleer-algoritmes 3D-skanderings tot en met analiseer 1000 keer vinniger as wat vandag moontlik is. Dit kan intydse assessering en kritieke insette bied aan 'n chirurg om 'n meer ingeligte besluit te neem.

Die wêreldgrootte gesondheidsorg-AI-markgrootte sal na verwagting groei van USD 3.64 miljard in 2019 tot USD 33.42 miljard teen 2026, teen 'n saamgestelde jaarlikse groeikoers (CAGR) van 46.21% gedurende die voorspellingsperiode.

'N Gesonde hoeveelheid gesondheidsorgkundigheid

AI-geaktiveerde stelsels sal nie menslike mediese kundiges heeltemal vervang nie. Maar hierdie tegnologie verbeter hul vermoëns en effektiwiteit deur die mees herhalende aktiwiteite wat geneig is tot foute te outomatiseer. By Shaip glo ons dat data die gesondheid van 'n wêreldbevolking positief kan beïnvloed. Dit is duidelik in ons kognitiewe data-insameling, de-identifikasie en annotasiedienste. Ons help organisasies om nuwe en kritiese inligting te ontsluit wat diep binne ongestruktureerde data voorkom, naamlik doktersnotas, ontslagopsommings en patologieverslae.

Dan gee ons dit struktuur en doel deur middel van natuurlike taalverwerking (NLP) wat domeinspesifieke insigte lewer oor simptome, siektes, allergieë en medisyne. Nou het die gesondheidsorggemeenskap, deur middel van Shaip AI -data, die regte insigte om beter besluite te neem wat lei tot beter pasiëntuitkomste.

Belangrike aanbiedinge

Dataskoonmaak en -verryking

Data lisensiëring en versameling

Data-identifikasie

Data-aantekening en etikettering

Dataskoonmaak

Dataskoonmaak en -verryking

  • Die omskakeling van handgeskrewe data na gestruktureerde digitale formaat
  • Omskakeling van ongestruktureerde digitale data na 'n gestruktureerde formaat
  • Dataskoonmaak van pasiëntrekords, EHR-data, ens.

Data-insameling / lisensiëring

Ondernemings wat deur KI geaktiveer word, wend ons tot ons om opleidingsdatastelle te skep sodat hulle nuutste algoritmes vir masjienleer vir die gesondheidsorgbedryf kan ontwikkel. Kyk na ons volledige gesondheidsorgkatalogus.

Van die bevordering van sorg tot die verskaffing van gesondheidsorgorganisasies met 'n oplossing om koste te beheer terwyl die pasiënt se uitkomste verbeter word, die regte data kan AI en ML help om hierdie doelwitte deur Shaip te bereik. Betere data beteken immers beter resultate.

Gereedlike datastelle: Kyk na die volledige katalogus

  • 225k + uur van klankdikte van die dokter en ooreenstemmende getranskribeerde plate
  • 31+ spesialiteite Neurologie, Radiologie, Patologie, ens.
  • 5M + EHR datastelle
Data-insameling
Data-identifikasie

Data-identifikasie

Ons PHI / PII-identifikasie-vermoëns sluit in die verwydering van sensitiewe inligting soos name en sosiale sekerheidsnommers wat 'n individu direk of indirek met hul persoonlike data kan verbind. Dit is wat pasiënte verdien en wat HIPAA eis.

Ons eie de-identifiseringsplatform kan sensitiewe data in teksinhoud met 'n uiters hoë akkuraatheid anonimiseer. API's onttrek die PHI / PII-entiteite wat in teks- of beelddatastelle voorkom, en maskeer, verwyder dit of verdoesel die velde om ongeïdentifiseerde data te verskaf

Data-aantekening en etikettering

Shaip-aantekeningsdienste kan die broodnodige krag byvoeg om u KI-enjin te versterk. Röntgen-, CT-skanderings, MRI en ander beeldgebaseerde toetsverslae kan maklik gekeur word om verskillende kwale te voorspel. Ons kan u help om komplekse gesondheidsrekords, bv. Teks of beelde, aan te teken om u AI ML-modelle te ontwikkel.

Ons kan skaal tot 1000 mense om enige grootteprojek te bestuur. Die uitkoms? Vinniger beeldaantekeninge vir gesondheidsorg om u modelle binne u tydsraamwerk en begroting te bou.

Data-aantekening

APIs

As u intydse data benodig, moet u net so vinnig toegang tot API's kry. Dit is die rede waarom Shaip API's op die regte tyd toegang tot die rekords benodig wat u benodig. Met Shaip API's het u spanne nou vinnige en skaalbare toegang tot ongedentifiseerde rekords en kwaliteit gekontekstualiseerde mediese data om hul AI-projekte die eerste keer te voltooi.

Ontkenning-API

Pasiëntdata is noodsaaklik vir die ontwikkeling van die beste moontlike KI-projekte vir gesondheidsorg. Maar die beskerming van hul persoonlike inligting is net so noodsaaklik. Shaip is 'n bekende leier in die de-identifisering van data, maskering van data en anonimisering van data om alle PHI / PII (persoonlike gesondheid / identifiserende inligting) te verwyder. Ont-identifikasie-API's haal die PHI / PII-entiteite wat in teks- of beelddatastelle voorkom, uit en maskeer, verwyder dit of verdoesel die velde om data te identifiseer.

  • Ontken, token, anonieme sensitiewe data vir PHI, PII en PCI
  • Bevestig met HIPAA en Safe Harbor riglyne
  • Wysig al 18 identifiseerders uit en skaal die de-identifikasie van data oor verskillende regsgebiede, naamlik GDPR, HIPAA en Safe Harbor.
  • Kundige sertifisering en ouditering van kwaliteit van de-identifikasie
  • Volg uitgebreide PHI-aantekeningsriglyne om PHI-data eenvormig te de-identifiseer en hou by die Safe Harbor-riglyne
Ontkenning Api
Mediese Ner

Mediese NER

Clinical Named Entity Erkenning (NER) is 'n kritieke NLP-taak om belangrike konsepte (benoemde entiteite) uit kliniese vertellings te onttrek. NER API's kan kliniese entiteite soos diagnose, prosedure, mediese toerusting, laboratoriums, medikasie en nog baie meer outomaties identifiseer en klassifiseer uit ongestruktureerde Electronic Health Record (EHR).

Mediese NER onttrek deur Shaip API's:

  • Entiteitherkenning en -ontginning: Identifiseer sleutelkonsepte of frases 
  • Verbeter kliniese data-integriteit deur data-elemente wat in ongestruktureerde teks voorkom, na gestruktureerde velde te karteer.
  • Skakel ongestruktureerde data om in masjienleesbare en masjienverwerkbare formaat.
  • NER API's maak gebruik van eie kennisgrafiek, met meer as 20 miljoen verhoudings en 1.7 miljoen kliniese konsepte

Regte wêreld oplossing

Gegewens wat magtig maak, bring mediese KI tot lewe

Shaip het data van hoë gehalte verskaf
vir KI-modelle in gesondheidsorg om te verbeter
pasiëntesorg. 30,000 XNUMX+ afgelewer
gedetineerde kliniese dokumente wat daarby hou
aan die veilige hawe-riglyne. Hierdie kliniese
dokumente is met 9 klinies geannoteer
entiteit

Tydraamwerk-Grafiek-Convai

Gesprek Ai

Probleem

Ontken en annoteer kliniese dokumente van domeinkenners

Oplossing

Ontkenning van 30,000+ dokumente per kliëntriglyn

Gevolg

Gold Standard kliniese data om die kliënt se NLP en gesondheidsorg te ontwikkel

Omvattende dekking vir nakoming

Identifiseer die identifikasie van data in verskillende regsgebiede, insluitend AVG, HIPAA, en volgens Safe Harbor, de-identifikasie wat die risiko's vir die kompromie van PII / PHI verminder

Safe-identifisering deur Shaip
Gdpr-nakoming van identifikasie deur Shaip
Hipaa Voldoende data-maskering deur Shaip

Vertel ons hoe ons kan help met u volgende KI-inisiatief.