Kesihatan AI

Bagaimana Shaip Membantu Pasukan Membangun Penyelesaian AI Penjagaan Kesihatan

Jangan berharap dapat dirawat oleh doktor robot pada masa anda pergi ke pejabat doktor. Komputer dan algoritma mungkin memberitahu kami apa yang harus ditonton, apa yang harus dibeli, dan siapa yang harus ditambahkan ke rangkaian sosial kami, tetapi penyelidikan menunjukkan bahawa AI penjagaan kesihatan tidak akan menggantikan manusia penjaga tidak lama lagi.

Walau bagaimanapun, ia dapat membantu menggantikan kertas kerja yang membingungkan, masa menunggu yang lama, diagnosis yang salah, dan elemen pengalaman kesihatan yang tidak diingini yang lain dengan yang lebih baik. AI juga dapat membantu doktor manusia memperbanyak amalan mereka untuk merawat lebih banyak pesakit dan memberi mereka kuasa untuk memberikan perawatan yang lebih khusus dan berkesan kepada setiap pesakit.

Ya, walaupun pada tahun 2021, perbincangan mengenai AI dan automasi dalam penjagaan kesihatan cenderung memusatkan perhatian pada potensi, janji, dan kemungkinan. Bagaimanapun, sebahagian besar peluang untuk aplikasi bertenaga AI di ruang masih ada - terutamanya kerana rintangan utama masih harus diatasi untuk membersihkan jalan untuk penerapan secara meluas di ruang tersebut. Sehingga itu berlaku, teknologi transformatif ini akan terus dibincangkan dari segi apa boleh menjadi (daripada apa yang ada).

Di Shaip, kami ingin mengubah perbualan dengan membantu pasukan pengembangan AI mengatasi rintangan ini. Kami suka bercakap apa yang adalahure boleh tahan untuk kesihatan AI, tetapi kami lebih gemar mencipta masa depan itu. Sebelum menyelami bagaimana kita melakukannya, mari kita luangkan masa untuk menumpukan perhatian pada masa kini.

AI tidak hanya bersedia mengubah penjagaan kesihatan selama-lamanya; sudah ada. Walaupun masih relatif baru, teknologi ini telah meresap hampir setiap aspek sistem penjagaan kesihatan moden:

  • Dalam keadaan klinikal, doktor menggunakan alat pencitraan berbantu AI dengan kemampuan pengecaman corak canggih untuk memeriksa hasil imbasan CT, MRI, dan jenis analisis visual lain, yang memungkinkan mereka mengesan penyakit dan mendiagnosis kecederaan dengan lebih cepat dan tepat.
  • Di dalam kelas, alat pembelajaran mesin membantu pelajar mengumpulkan pandangan yang lebih mendalam mengenai tubuh manusia daripada sebelumnya dan memberi mereka kekuatan untuk membina penyelesaian baru dengan aplikasi dunia nyata.
  • Di makmal, para penyelidik memanfaatkan program canggih untuk merujuk formula ubat baru dengan ubat-ubatan yang sudah diketahui selamat. Mereka kemudian dapat meniru dan mengulanginya untuk mengembangkan penawar dan vaksin dalam waktu singkat.
  • Pentadbir dan eksekutif menggunakan aplikasi AI untuk membuat pengalaman pesakit yang lebih intuitif dan efisien yang secara serentak mendorong pendapatan untuk penyedia dan memastikan penjagaan berkualiti tinggi untuk pesakit. Senarai terus dan berterusan.

Kerana anda membaca ini, anda mungkin sudah menyedari bahawa kesan AI terhadap kesihatan kita sistem telah besar - dan hanya akan menjadi lebih besar. Mengingat banyaknya pelaku yang terdiri dari sektor ini, jumlah cabaran yang berpotensi ditangani oleh penyelesaian AI nampaknya tidak terbatas.

Shaip sedia membantu menghidupkan penyelesaian ini. Perkhidmatan kami membolehkan perniagaan dan usahawan membina teknologi AI penjagaan kesihatan transformatif yang dapat menyelesaikan masalah dunia nyata dengan menghapuskan beberapa rintangan terbesar dalam usaha mereka. Dan untuk pasukan yang bekerja di ruang penjagaan kesihatan, terdapat banyak dari mereka.

Sekatan Jalan Raya dan Bendera Merah

Walaupun janji AI dalam penjagaan kesihatan tidak pernah lebih besar, benar-benar mengintegrasikan teknologi ke dalam sistem penjagaan kesihatan monolitik akan menjadi proses yang penuh dengan rintangan. Mungkin tidak ada yang lebih penting daripada halangan peraturan yang membezakan ubat dari industri lain di mana penggunaannya berlaku lebih cepat.

Sekatan jalan raya dan bendera merah

Sudah hampir seperempat abad sejak Kongres memberlakukan Undang-Undang Kebolehtanggungjawaban dan Kebertanggungjawaban Insurans Kesihatan (HIPAA), tetapi undang-undang yang sama masih mengatur bagaimana penyedia mengendalikan data pesakit pada tahun 2021. Malangnya, ini semakin banyak mengemukakan lebih banyak pertanyaan daripada jawapan untuk doktor, pesakit, dan usahawan yang berusaha membina teknologi perubatan baru. Lebih-lebih lagi, mandat HIPAA kini bergabung dengan peraturan yang lebih baru mengenai maklumat peribadi (PII) seperti Peraturan Perlindungan Data Umum Kesatuan Eropah (GDPR), Akta Perlindungan Data Peribadi Singapura (PDPA), dan Akta Privasi Pengguna California (CCPA) yang mewakili undang-undang komprehensif pertama yang mengatur penggunaan data di sini di Amerika Syarikat.

Lonjakan keperluan telehealth yang menyertai pandemi COVID-19 hanya berlaku menambah sakit kepala yang lebih banyak. Sebagai permulaan, banyak pesakit menerima rawatan jarak jauh melalui platform yang tidak memenuhi piawaian HIPAA, yang dapat menyebabkan mereka rentan terhadap ancaman privasi. Malah platform yang sesuai menimbulkan risiko, kerana mereka dapat mendedahkan maklumat pesakit sensitif for keuntungan. Pertumbuhan permintaan untuk penjagaan maya telah menimbulkan banyak perkhidmatan digital yang berada di luar ruang lingkup asal HIPAA, dan ini telah memaksa syarikat teknologi besar Facebook, Alphabet, Amazon, dan Microsoft untuk usaha ke dalam yang pasaran, membawa inovasi baru serta keperluan untuk pengawasan tambahan.

Bagi pengawal selia, menegakkan pematuhan dalam sistem mandat yang kompleks ini semakin sukar, kerana data digunakan dengan cara baru dan oleh semakin banyak pelaku. Demikian juga, bagi pasukan yang berharap dapat membangun dan menggunakan teknologi bertenaga AI di ruang penjagaan kesihatan, memastikan bahawa alat ini memenuhi piawaian yang ada memerlukan kepakaran pengawalseliaan yang cukup sukar dicari.

Juga sukar dicari? Data perubatan berkualiti tinggi. Peraturan mungkin menghalangi beberapa teknologi baru agar tidak diterima pakai secara meluas, tetapi tanpa data yang berkualiti, alat bertenaga AI bahkan tidak akan berhasil melewati tahap pengembangan.

baru-baru ini mengkaji yang diterbitkan dalam Journal of the American Medical Association mendapati bahawa taburan geografi pesakit yang datanya digunakan untuk melatih algoritma pembelajaran mesin kebanyakannya terbatas pada beberapa negeri, khususnya California, New York, dan Massachusetts. Memandangkan sifat ekonomi, sosial, tingkah laku dan sifat lain yang mungkin dikongsikan oleh pesakit ini antara satu sama lain tetapi bukan di negara lain, algoritma yang dilatih mengenai data ini dapat menyamaratakan dengan buruk. Masalah ini dapat diselesaikan dengan kumpulan data yang lebih pelbagai, tetapi sekali lagi, data sukar diperoleh. Setelah diperoleh, sukar juga untuk mengaturnya, yang merupakan satu lagi langkah penting bagi pembangun teknologi pembelajaran mesin.

Banyak syarikat membuat pelaburan yang signifikan untuk mencari atau membuat data untuk algoritma mereka dan kemudian menghabiskan lebih banyak anotator membayar untuk melabelnya. Seperti set data yang terlalu homogen, data yang tidak dilabel dan dikurasi dengan betul akan melatih program AI untuk menghasilkan hasil yang berat sebelah dan tidak tepat, mewujudkan masalah yang tidak dapat diselesaikan dengan mudah. Malangnya, masalah ini akan terus berlaku bagi pasukan yang mengusahakan teknologi AI penjagaan kesihatan. Penyelidikan dari Gartner mendedahkan bahawa hingga 85% of Projek AI akan memberikan hasil yang salah hasil daripada bias pengurusan data hingga tahun 2022.

Sekali lagi, terdapat banyak cabaran lain untuk membuat aplikasi AI untuk penjagaan kesihatan, baik yang diketahui maupun yang tidak diketahui. Oleh kerana semakin banyak pembangun memasuki ruang dan lebih banyak penyedia dihadapkan dengan keputusan tentang apakah akan menambahkan penyelesaian yang menggunakan AI untuk strategi mereka untuk merawat pesakit, cabaran ini semakin besar. Walaupun halangan tidak dapat dielakkan ketika anda berusaha untuk membina alat transformasi yang berguna dengan menggunakan teknologi baru, Shaip membantu pasukan mengatasi banyak rintangan terbesar yang sedang dihadapi oleh pembangun di ruang tersebut.

Mari bincangkan keperluan Data Latihan AI anda hari ini.

Bagaimana Kemajuan AI Shaip Powers Healthcare

Shaip menawarkan rangkaian penyelesaian yang direka khusus untuk pasukan yang mengerjakan aplikasi AI penjagaan kesihatan. Bersama-sama, mereka dapat membantu anda merealisasikan pulangan pelaburan anda yang signifikan dan pelbagai aspek dan membina produk berskala yang memberi kesan yang sangat berpanjangan kepada industri ini.

Pengumpulan Data Terurus sepenuhnya

Untuk membina aplikasi yang benar-benar berguna untuk organisasi penjagaan kesihatan, pasukan mesti membina penyelesaian yang secara konsisten menghasilkan hasil yang tepat dan tidak berat sebelah. Pasti, anda mungkin mendengar tentang teknologi AI dengan tepat mengesan dan mendiagnosis penyakit, tetapi ini biasanya berlaku dalam senario di mana batasan buatan digunakan untuk mengawal batasan latihan yang diketahui, seperti kekurangan data kualiti yang relevan. Sekiranya anda berharap dapat mengembangkan produk yang dapat diterima pakai secara meluas dalam keadaan klinikal sebenar, produk tersebut mestilah dapat memberikan hasil yang optimum dalam pelbagai keadaan. Dengan kata lain, anda memerlukan banyak data yang boleh dipercayai bertaraf dunia untuk melatih algoritma anda.

Perkhidmatan pengumpulan data yang dikendalikan sepenuhnya oleh Shaip memastikan anda mempunyai data yang anda perlukan ketika anda memerlukannya. Dengan aplikasi mudah alih milik kami, platform berasaskan web yang dipatenkan, dan pasukan projek dalaman yang berpengalaman, kami dapat memperoleh data dari hampir semua kombinasi kumpulan umur, demografi, dan latar belakang pendidikan. Proses pengumpulan manusia-dalam-gelung kami menggabungkan pakar kandungan dari dalam bidang kesihatan untuk memastikan bahawa data yang anda terima memenuhi standard kualiti dan kebolehpercayaan tertinggi. Selain mengenal pasti, membuat profil, dan mendapatkan data, kami juga menjaga pembersihan dan penyediaan data, yang membolehkan pasukan anda fokus pada aktiviti berimpak tinggi yang lain.

Pelbagai Format Data

Kami dapat memberikan kumpulan data yang beragam yang merangkumi gambar, video, audio, dan teks untuk memberi kekuatan kepada pelbagai model AI.

  • teks:

    Shaip mempunyai ratusan profesional berpengalaman yang tersedia untuk melakukan anotasi data pada hampir semua jenis data teks, dari nota doktor hingga tuntutan insurans, yang memberi anda kemampuan untuk mengungkap pandangan yang mungkin tersembunyi dalam kumpulan data yang tidak tersusun. Selain itu, platform cloud kami yang intuitif dan disesuaikan membolehkan anda menyesuaikan anotasi untuk kes penggunaan yang sangat spesifik dan mendapatkan pandangan khusus domain untuk memaklumkan perkembangan teknologi.

  • Audio:

    Shaip mempunyai rekod prestasi membina dan mengoptimumkan AI percakapan, chatbots, dan bot suara yang sangat berfungsi. Terima kasih kepada rangkaian ahli bahasa kami yang berkelayakan di seluruh dunia dan pasukan yang mampu mengumpulkan dan memberi penjelasan mengenai jumlah data audio - termasuk perbualan yang tidak ditulis antara doktor dan pesakit, ucapan dan kata-kata bangun, monolog, dan jenis ucapan lain - kami dapat membantu anda melatih pertuturan -membolehkan aplikasi dengan cepat dan berkesan.

  • Gambar:

    Kumpulan data latihan imej kami dianalisis menggunakan kombinasi proses manual yang tepat dan teknologi canggih untuk aplikasi yang bergantung pada kemampuan penglihatan komputer dan pengenalan corak yang canggih. Dan kami tidak hanya menyediakan data; kami juga dapat membantu anda mengembangkan algoritma pembelajaran mesin bertaraf dunia untuk mendapatkan penyelesaian yang dapat mengenali wajah manusia, makanan, dokumen, gambar makmal perubatan, gambar geospasial, dan maklumat visual lain.

  • Video:

    Orang, pengalaman, dan teknologi kami memungkinkan kami untuk memenuhi hampir semua keperluan anotasi video. Apa yang paling kita lakukan adalah penjejakan objek: Mengotot video dari bingkai ke bingkai untuk mengajar komputer mengenali objek tertentu melalui pembelajaran mesin. Sama ada anda membina peralatan robotik AI untuk membantu doktor dalam keadaan klinikal atau aplikasi yang meningkatkan interaksi antara pesakit dan jururawat semasa temu janji telehealth, kami dapat membantu.

Jaminan Pematuhan

Jaminan pematuhan Melindungi maklumat pesakit sangat penting untuk mengembangkan aplikasi kesihatan AI yang layak. Walau bagaimanapun, pengumpulan data yang mencukupi memerlukan masa, dan menghilangkan identifikasi maklumat memerlukan lebih banyak lagi. Apabila matlamat anda adalah untuk membangun, menguji, dan menggunakan teknologi baru, masa kekurangan.

Tawaran Shaip data penjagaan kesihatan berlesen untuk meringankan beban ini bagi pasukan yang mengembangkan model AI yang menganalisis rekod perubatan pesakit berdasarkan teks, gambar dari imbasan CT, sinar-X (dan diagnostik visual lain), rakaman doktor, dan puluhan jenis data lain. Dengan Shaip API, anda mendapat akses atas permintaan ke perpustakaan rekod yang tidak dikenal pasti ini dan data perubatan kontekstual yang berkualiti (termasuk lebih daripada 10 juta set data yang bersumber dari lebih dari 60 lokasi yang berlainan di seluruh dunia) yang memenuhi semua HIPAA dan Safe Harbor standard (termasuk pengurangan semua 18 pengecam yang diliputi dalam garis panduan ini). Bagi pasukan yang memerlukan perkhidmatan yang lebih komprehensif, kami dapat meningkatkan penghapusan data di pelbagai bidang kuasa peraturan.

Sebagai peneraju industri dalam pengecaman data, penyamaran data, dan anonimisasi data, privasi pesakit adalah teras penyelesaian kami. Kami menyediakan pensijilan dan pengauditan pakar mengenai kualiti pengecualian dan mematuhi garis panduan anotasi maklumat kesihatan diri (PHI) yang komprehensif dalam mematuhi standard Safe Harbor. Begitu juga, platform ShaipCloud membolehkan anda mengakses data anda dalam persekitaran yang selamat, seterusnya mengurangkan risiko ketidakpatuhan.

Mari Bergerak Ke Depan Bersama

Di Shaip, kami memahami potensi besar AI untuk meningkatkan hampir setiap aspek sistem penjagaan kesihatan yang ada, dan kami sangat gembira untuk memberikan kepakaran kami kepada organisasi yang berusaha untuk membuka potensi tersebut. Kami juga sangat memahami cabaran unik yang dihadapi oleh organisasi ini, dan semua perkhidmatan kami dirancang dengan mempertimbangkan cabaran ini.

Sekiranya anda adalah sebahagian daripada pasukan yang sedang berusaha penyelesaian penjagaan kesihatan yang dikuasakan oleh teknologi AI dan pembelajaran mesin, kami ingin membantu anda memajukan inisiatif anda. Pengalaman kami merangkumi keseluruhan kitaran hidup pengembangan AI, dan kami telah mengusahakan projek hampir setiap ruang lingkup - kami belum menemui satu yang terlalu besar atau terlalu kecil. Sekiranya anda memerlukan lebih banyak maklumat, hubungi hari ini.

Kongsi sosial