Memperkasakan Diagnosis dengan Generatif AI: Masa Depan
Perisikan Penjagaan Kesihatan

Tingkatkan penjagaan dan diagnosis pesakit dengan memanfaatkan AI generatif untuk menapis data kesihatan yang rumit.

Generatif Ai Penjagaan Kesihatan Ai

Pelanggan Pilihan

Memperkasakan pasukan untuk membina produk AI yang terkemuka di dunia.

Amazon
Google
microsoft
Cognit

Penyelesaian MedTech berada di barisan hadapan dalam menawarkan set data yang luas dan pelbagai yang direka khusus untuk memacu aplikasi AI generatif dalam sektor penjagaan kesihatan. Dengan pemahaman menyeluruh tentang tuntutan unik AI perubatan, misi kami adalah untuk membekalkan rangka kerja data yang mempromosikan diagnosis dan rawatan dipacu AI yang tepat, pantas dan perintis.

Kes Penggunaan AI Generatif Penjagaan Kesihatan

1. Soal & Jawab Berpasangan

Penjagaan Kesihatan - Soalan &Amp; Menjawab

Profesional bertauliah kami menyemak dokumen & literatur penjagaan kesihatan untuk menyusun pasangan Soalan-Jawapan. Ini memudahkan menjawab soalan seperti mencadangkan prosedur diagnostik, mengesyorkan rawatan & membantu doktor dalam mendiagnosis dan memberikan cerapan dengan menapis maklumat yang berkaitan. Pakar penjagaan kesihatan kami menghasilkan set Soal Jawab peringkat teratas seperti:

» Mencipta pertanyaan peringkat permukaan.
» Mereka bentuk soalan aras dalam 
» Membingkaikan Soal Jawab daripada Data Jadual Perubatan.

Untuk repositori Soal Jawab yang teguh adalah penting untuk berpusat di sekitar:

  • Garis Panduan & Protokol Klinikal 
  • Data Interaksi Pesakit-Pembekal
  • Kertas Penyelidikan Perubatan 
  • Maklumat Produk Farmaseutikal
  • Dokumen Kawal Selia Penjagaan Kesihatan
  • Testimoni Pesakit, Ulasan, Forum & Komuniti

2. Ringkasan Teks

Pakar penjagaan kesihatan kami cemerlang dalam menyaring sejumlah besar maklumat ke dalam ringkasan yang jelas & padat iaitu, perbualan doktor-pesakit, EHR atau artikel penyelidikan, kami memastikan bahawa profesional dapat dengan cepat memahami cerapan teras tanpa perlu menyaring keseluruhan kandungan. Penawaran kami termasuk:

  • Ringkasan EHR berasaskan teks: Merangkumkan sejarah perubatan pesakit, rawatan, ke dalam format yang mudah dihadam.
  • Ringkasan Perbualan Doktor-Pesakit: Ekstrak perkara utama daripada perundingan perubatan
  • Artikel Penyelidikan berasaskan PDF: Suling kertas penyelidikan perubatan yang kompleks ke dalam penemuan asas mereka
  • Ringkasan Laporan Pengimejan Perubatan: Tukar laporan radiologi atau pengimejan yang rumit kepada ringkasan yang dipermudahkan.
  • Ringkasan Data Percubaan Klinikal: Pecahkan keputusan percubaan klinikal yang meluas kepada pengambilan yang paling penting.

3. Penciptaan Data Sintetik

Data sintetik adalah kritikal, terutamanya dalam domain penjagaan kesihatan, untuk pelbagai tujuan seperti latihan model AI, ujian perisian dan banyak lagi, tanpa menjejaskan privasi pesakit. Berikut ialah pecahan penciptaan data sintetik yang disenaraikan:

3.1 Data Sintetik HPI & Penciptaan Nota Kemajuan

Penjanaan data pesakit tiruan, tetapi realistik, yang meniru format & kandungan sejarah penyakit semasa (HPI) dan nota kemajuan pesakit. Data sintetik ini berharga untuk melatih algoritma ML, menguji perisian penjagaan kesihatan & menjalankan penyelidikan tanpa mempertaruhkan privasi pesakit.

3.2 Penciptaan Nota EHR Data Sintetik

Proses ini memerlukan penciptaan nota Rekod Kesihatan Elektronik (EHR) simulasi yang secara struktur dan konteksnya serupa dengan nota EHR sebenar. Nota sintetik ini boleh digunakan untuk melatih profesional penjagaan kesihatan, mengesahkan sistem EHR, dan membangunkan algoritma AI untuk tugas seperti pemodelan ramalan atau pemprosesan bahasa semula jadi, semuanya sambil mengekalkan kerahsiaan pesakit.

Penciptaan Nota Ehr Data Sintetik

3.3 Rumusan Perbualan Doktor-Pesakit Sintetik dalam Pelbagai Domain

Ini melibatkan penjanaan versi ringkasan simulasi interaksi doktor-pesakit merentas kepakaran perubatan yang berbeza, seperti kardiologi atau dermatologi. Ringkasan ini, walaupun berdasarkan senario fiksyen, menyerupai ringkasan perbualan sebenar dan boleh digunakan untuk pendidikan perubatan, latihan AI dan ujian perisian tanpa mendedahkan perbualan pesakit sebenar atau menjejaskan privasi.

Perbualan Doktor-Pesakit Sintetik

Ciri Teras

Chatbot Conversationa Ai

Data AI Komprehensif

Koleksi kami yang luas merangkumi pelbagai kategori, menawarkan pilihan yang luas untuk latihan model unik anda.

Kualiti Diinsuranskan

Kami mengikuti prosedur jaminan kualiti yang ketat untuk memastikan ketepatan, kesahihan dan perkaitan data.

Kes Penggunaan Pelbagai

Daripada penjanaan teks dan imej kepada sintesis muzik, set data kami memenuhi pelbagai aplikasi AI generatif.

Penyelesaian Data Tersuai

Penyelesaian data yang dipesan lebih dahulu kami memenuhi keperluan unik anda dengan membina set data yang disesuaikan untuk memenuhi keperluan khusus anda.

Keselamatan dan Pematuhan

Kami mematuhi piawaian keselamatan & privasi data. Kami mematuhi peraturan GDPR & HIPPA, memastikan privasi pengguna.

Faedah-faedah

Tingkatkan ketepatan model AI generatif

Menjimatkan masa & wang untuk pengumpulan data

Percepatkan masa anda
untuk pasaran

Mendapat persaingan
kelebihan

Bina Kecemerlangan dalam AI Generatif anda dengan set data berkualiti daripada Shaip

AI Generatif merujuk kepada subset kecerdasan buatan yang tertumpu pada mencipta kandungan baharu, selalunya menyerupai atau meniru data yang diberikan.

Generatif AI beroperasi melalui algoritma seperti Generative Adversarial Networks (GAN), di mana dua rangkaian neural (penjana dan diskriminator) bersaing dan bekerjasama untuk menghasilkan data sintetik yang menyerupai yang asal.

Contohnya termasuk mencipta seni, muzik dan imej realistik, menghasilkan teks seperti manusia, mereka bentuk objek 3D dan meniru kandungan suara atau video.

Model AI Generatif boleh menggunakan pelbagai jenis data, termasuk imej, teks, audio, video dan data berangka.

Data latihan menyediakan asas untuk AI generatif. Model ini mempelajari corak, struktur dan nuansa daripada data ini untuk menghasilkan kandungan baharu yang serupa.

Memastikan ketepatan melibatkan penggunaan data latihan yang pelbagai dan berkualiti tinggi, memperhalusi seni bina model, pengesahan berterusan terhadap data dunia sebenar dan memanfaatkan maklum balas pakar.

Kualiti dipengaruhi oleh volum dan kepelbagaian data latihan, kerumitan model, sumber pengiraan, dan penalaan halus parameter model.