Jangan harap akan dirawat oleh doktor robotik pada kunjungan anda yang seterusnya ke pejabat doktor. Komputer dan algoritma mungkin memberitahu kita apa yang perlu ditonton, apa yang perlu dibeli dan siapa yang perlu ditambahkan ke rangkaian sosial kita, tetapi kajian menunjukkan bahawa AI penjagaan kesihatan tidak akan menggantikan penjaga manusia dalam masa terdekat.
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 tentang AI dan automasi dalam penjagaan kesihatan cenderung tertumpu pada potensi, janji dan kemungkinan. Lagipun, kebanyakan peluang untuk aplikasi berkuasa AI dalam bidang ini masih di hadapan — terutamanya kerana halangan utama masih perlu diatasi untuk membuka jalan bagi penerimaan meluas dalam bidang ini. Sehingga itu berlaku, teknologi transformatif ini akan terus dibincangkan dari segi apa yang boleh (dan bukannya apa yang ada).
Di Shaip, kami ingin mengubah perbualan dengan membantu pasukan pembangunan AI mengatasi halangan ini. Kami suka bercakap tentang apa yang boleh berlaku pada masa hadapan untuk AI penjagaan kesihatan, tetapi kami lebih suka mencipta masa depan itu. Namun, sebelum kita mendalami cara kami melakukannya, mari kita luangkan sedikit masa untuk fokus 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.
Oleh kerana anda sedang membaca ini, anda mungkin sudah menyedari bahawa impak AI terhadap sistem penjagaan kesihatan kita sangat besar — dan ia akan menjadi lebih besar. Memandangkan pelbagai pelakon yang membentuk sektor ini, bilangan cabaran yang berpotensi ditangani oleh penyelesaian AI nampaknya tidak terhingga.
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.
Sudah hampir seperempat abad sejak Kongres menggubal Akta Kemudahalihan dan Akauntabiliti Insurans Kesihatan (HIPAA), tetapi undang-undang yang sama masih mengawal cara penyedia mengendalikan data pesakit pada tahun 2021. Malangnya, ia semakin membentangkan lebih banyak soalan daripada jawapan untuk doktor, pesakit dan usahawan yang ingin membina teknologi perubatan baharu. Selain itu, mandat HIPAA kini bertemu dengan peraturan yang lebih terkini 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 mengawal penggunaan data di Amerika Syarikat.
Lonjakan keperluan telekesihatan yang mengiringi pandemik COVID-19 hanya menambah lagi masalah peraturan . Sebagai permulaan, ramai pesakit menerima rawatan jarak jauh melalui platform yang tidak memenuhi piawaian HIPAA, yang boleh menyebabkan mereka terdedah kepada ancaman privasi. Malah platform yang mematuhi piawaian menimbulkan risiko, kerana ia boleh mendedahkan maklumat sensitif pesakit untuk keuntungan . Pertumbuhan permintaan untuk penjagaan maya telah menimbulkan banyak perkhidmatan digital yang berada di luar skop asal HIPAA, dan ia telah memaksa syarikat teknologi besar Facebook, Alphabet, Amazon dan Microsoft untuk menceburi pasaran , membawa inovasi baharu 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.
Satu kajian baru-baru ini yang diterbitkan dalam Journal of the American Medical Association mendapati bahawa taburan geografi pesakit yang datanya digunakan untuk melatih algoritma pembelajaran mesin kebanyakannya terhad kepada beberapa negeri, khususnya California, New York dan Massachusetts. Memandangkan sifat ekonomi, sosial, tingkah laku dan sifat lain yang mungkin dikongsi oleh pesakit ini antara satu sama lain tetapi bukan di seluruh negara, algoritma yang dilatih berdasarkan data ini boleh digeneralisasikan dengan buruk. Masalah ini boleh diselesaikan dengan set data yang lebih pelbagai, tetapi sekali lagi, data sukar diperoleh. Setelah diperoleh, ia juga sukar untuk disusun, yang merupakan satu lagi langkah penting bagi pembangun teknologi pembelajaran mesin.
Banyak syarikat membuat pelaburan yang besar untuk mencari atau mencipta data untuk algoritma mereka dan kemudian membelanjakan lebih banyak lagi untuk membayar anotator untuk melabelkannya. Seperti set data yang terlalu homogen, data yang tidak dilabel dan dikurasi dengan betul akan melatih program AI untuk menghasilkan keputusan yang berat sebelah dan tidak tepat, sekali gus mewujudkan masalah yang tidak dapat diperbaiki dengan mudah. Malangnya, masalah ini akan terus menjadi perkara biasa bagi pasukan yang mengusahakan teknologi AI penjagaan kesihatan. Kajian daripada Gartner mendedahkan bahawa sehingga 8.5 % projek AI akan menghasilkan hasil yang salah akibat berat sebelah pengurusan data sehingga 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.
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
Shaip menawarkan data penjagaan kesihatan berlesen untuk meringankan beban ini untuk pasukan yang membangunkan model AI yang menganalisis rekod perubatan pesakit berasaskan teks, imej daripada imbasan CT, sinar-X (dan diagnostik visual lain), rakaman doktor dan berpuluh-puluh jenis data lain. Dengan API Shaip, anda mendapat akses atas permintaan kepada perpustakaan rekod yang dinyah-identifikasi dan data perubatan kontekstual yang berkualiti ini (termasuk lebih daripada 10 juta set data yang diperoleh daripada lebih daripada 60 lokasi pelbagai di seluruh dunia) yang memenuhi semua piawaian HIPAA dan Safe Harbor (termasuk penyuntingan semua 18 pengecam yang diliputi dalam garis panduan ini). Bagi pasukan yang memerlukan perkhidmatan yang lebih komprehensif, kami boleh meningkatkan penyahidentifikasian data merentasi pelbagai bidang kuasa kawal selia.
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.
Jika anda merupakan sebahagian daripada pasukan yang mengusahakan penyelesaian penjagaan kesihatan yang dikuasakan oleh AI dan teknologi pembelajaran mesin , kami ingin membantu anda memajukan inisiatif anda. Pengalaman kami merangkumi keseluruhan kitaran hayat pembangunan AI, dan kami telah mengusahakan projek dalam hampir setiap skop — kami masih belum menemui projek yang terlalu besar atau terlalu kecil. Jika anda memerlukan maklumat lanjut, hubungi kami hari ini.
