Lesenkan, nyah-kenal pasti dan anotasi data penjagaan kesihatan merentasi teks, audio, pengimejan dan set data multimodal—dibina untuk privasi, kualiti dan skala.
Lebih 80% data penjagaan kesihatan tidak berstruktur—tersebar merentasi nota klinikal, EHR, imlak perubatan, pengimejan dan laporan diagnostik. Data ini berkuasa, tetapi sukar diakses, mahal untuk disediakan dan dikawal selia dengan ketat.
Pasukan AI menghadapi cabaran kritikal:
Tanpa asas data yang betul, algoritma yang paling canggih sekalipun gagal memberikan impak.
Shaip menyelesaikan masalah ini dengan mengutamakan data.
Shaip ialah rakan kongsi data penjagaan kesihatan yang dipercayai yang membantu organisasi membina, melatih dan menggunakan model AI menggunakan data penjagaan kesihatan dunia sebenar yang beretika dan mematuhi peraturan.
Tidak seperti vendor yang hanya tertumpu pada anotasi, Shaip menyokong keseluruhan kitaran hayat data AI penjagaan kesihatan:
Pendekatan bersepadu ini mengurangkan risiko, memendekkan tempoh masa dan memastikan model anda dilatih berdasarkan data yang mencerminkan kerumitan klinikal sebenar.
Data berkualiti tinggi dan patuh merentasi teks, audio, pengimejan dan AI multimodal.
Akses data penjagaan kesihatan dunia sebenar yang berkualiti tinggi—sedia ada atau dikumpulkan khas—untuk memenuhi keperluan AI tepat anda.
Keupayaan merangkumi:
Alih keluar PHI/PII supaya data boleh digunakan dengan selamat untuk latihan dan analitik AI.
Ciri-ciri utama:
Tukarkan data penjagaan kesihatan mentah kepada set data latihan sedia model dengan pelabelan pakar dan QA.
Aliran kerja anotasi termasuk:
Set data yang sedia digunakan dan mematuhi piawaian untuk mempercepatkan pembangunan AI penjagaan kesihatan.
Akses katalog set data penjagaan kesihatan yang dinyahkenal pasti yang dipilih susun merentasi teks klinikal, EHR, audio perubatan, pengimejan dan data multimodal—tersedia untuk pelesenan pantas dan latihan AI segera.
Daripada teks klinikal dan EHR kepada audio, pengimejan dan perbualan sintetik—Shaip mendayakan AI merentasi kitaran hayat data penjagaan kesihatan.
Ekstrak penyakit, ubat, simptom, ujian dan entiti klinikal lain daripada teks tidak berstruktur untuk latihan dan analitik AI.
Nyahkenal pasti dan anotasi set data onkologi untuk mempercepatkan model NLP yang berfokus pada kanser dan penyelidikan klinikal.
Tukar EHR tidak berstruktur dan nota klinikal kepada isyarat berstruktur seperti keadaan, ubat dan makmal.
Latih model AI untuk menyemak dokumentasi klinikal dengan lebih pantas dan meningkatkan ketepatan serta pematuhan kelulusan.
Bina saluran pertuturan-ke-teks dan dokumentasi klinikal menggunakan audio dan transkrip imlak doktor.
Cipta set data pengimejan berlabel untuk pengesanan, pengelasan dan segmentasi bagi menyokong AI diagnostik.
Gabungkan nota klinikal, data EHR, audio perubatan dan imej DICOM untuk melatih model AI multimodal lanjutan.
Jana dialog doktor-pesakit yang realistik untuk melatih model AI tentang bahasa perubatan, konteks dan aliran perbualan.
Data penjagaan kesihatan yang dipercayai—diperoleh secara beretika, dinyahkenal pasti dengan selamat dan disampaikan dengan kualiti pakar pada skala besar.
Daripada penyumberan dan pelesenan kepada penyahidentifikasian dan pelabelan—satu rakan kongsi merentasi kitaran hayat data AI penjagaan kesihatan.
Sokongan pakar merentasi teks klinikal, EHR, audio perubatan, pengimejan dan set data multimodal.
Pakar terlatih penjagaan kesihatan—bukan pekerja awam generik.
Pengumpulan berasaskan persetujuan dengan salasilah data dan kebolehauditan yang jelas.
Amalan keselamatan yang kukuh yang melindungi data penjagaan kesihatan sensitif sepanjang aliran kerja.
QA berbilang lapisan dan pengesahan manusia-dalam-gelung untuk set data yang konsisten dan tepat.
Dipercayai untuk menyediakan set data penjagaan kesihatan yang besar dan kompleks untuk program AI perusahaan.
Perlindungan Selamat HIPAA, Penentuan Pakar dan penyahidentifikasian sejajar GDPR mengikut reka bentuk.
Data klinikal yang dinyah-identifikasi disediakan pada skala besar untuk memperkasakan model GenAI bagi pandangan penjagaan kesihatan ramalan.
Masalah: Memerlukan set data klinikal yang besar dan patuh untuk latihan GenAI, tetapi akses data, kualiti dan privasi merupakan penghalang utama.
penyelesaian: Shaip telah mengurus dan menyah-identifikasi data klinikal dengan pengesahan pakar bagi memastikan ketepatan, keselamatan dan kesediaan model.
keputusan: Pembangunan model GenAI yang lebih pantas dengan data yang selamat untuk privasi dan pandangan ramalan yang andal dalam persekitaran yang dikawal selia.
Audio klinikal sintetik + transkrip dihantar untuk melatih model pertuturan tanpa mendedahkan rakaman sensitif dunia sebenar.
Masalah: Memerlukan sejumlah besar data pertuturan klinikal yang pelbagai, tetapi kekangan privasi dan ketersediaan terhad memperlahankan kemajuan.
penyelesaian: Shaip menghasilkan audio klinikal sintetik yang realistik dan menyampaikan transkripsi berkualiti tinggi untuk latihan dan penilaian.
keputusan: Latihan AI pertuturan dipercepatkan dengan data selamat privasi dan prestasi model yang dipertingkatkan merentasi senario bahasa klinikal.
Skala penyahidentifikasian data merentas bidang kuasa kawal selia yang berbeza, termasuk GDPR, HIPAA, dan mengikut Safe Harbor.
Adakah anda tahu model AI yang menggabungkan data perubatan yang pelbagai boleh meningkatkan ketepatan ramalan untuk hasil penjagaan kritikal sebanyak 12% atau lebih berbanding pendekatan modaliti tunggal?
Fikirkan tentang kali terakhir anda berjumpa doktor. Di sebalik setiap diagnosis, preskripsi atau cadangan terletaknya data—data penting anda, keputusan makmal anda, sejarah perubatan anda.
Mengapakah kita – sebagai tamadun manusia – perlu memupuk kecekapan saintifik dan memupuk inovasi yang dipacu R&D? Tidakkah teknik dan pendekatan konvensional boleh diikuti untuk selama-lamanya?
Memperkasakan pasukan untuk membina produk AI yang terkemuka di dunia.
AI Penjagaan Kesihatan menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan perkhidmatan perubatan seperti diagnosis, rawatan dan pengurusan pesakit dengan menganalisis data penjagaan kesihatan.
AI meningkatkan ketepatan diagnosis, mengurangkan kos, mengautomasikan tugas dan menyediakan rawatan yang diperibadikan, yang membawa kepada penjagaan dan hasil pesakit yang lebih baik.
AI digunakan dalam pengimejan perubatan, diagnosis penyakit, penemuan ubat, pemantauan pesakit jauh, pembantu kesihatan maya dan pengurusan hospital.
AI menawarkan pelan rawatan yang diperibadikan, pengesanan penyakit awal dan pemantauan jarak jauh masa nyata, membolehkan campur tangan tepat pada masanya dan hasil yang lebih baik.
Shaip tidak mengenal pasti data sensitif, mengalih keluar maklumat peribadi untuk mematuhi peraturan seperti HIPAA dan GDPR, memastikan penggunaan data yang selamat dan beretika.
NLP mengekstrak cerapan daripada data perubatan tidak berstruktur seperti nota doktor, mengenal pasti simptom, penyakit dan rawatan untuk membuat keputusan yang lebih baik.
Ya, kami boleh menyesuaikan set data berdasarkan demografi seperti umur, jantina atau etnik dan wilayah geografi untuk memadankan keperluan khusus projek anda.
Garis masa penghantaran bergantung pada kerumitan dan volum data yang diminta. Kami bekerja dengan cekap untuk menyampaikan data berkualiti tinggi dalam tempoh masa yang dipersetujui.
Kami menawarkan set data sampel atau projek perintis supaya anda boleh menilai kualiti dan kaitan data sebelum membuat pembelian yang lebih besar.
Harga bergantung pada faktor seperti jenis data, volum, penyesuaian dan garis masa penghantaran. Hubungi kami untuk sebut harga terperinci yang disesuaikan dengan projek anda.
