- Wat we doen
-
-
-
Specialiteit
-
-
-
- Standaardgegevens
-
- Oplossingen
- Platform
- Bedrijf
Verzamel, de-identificeer en annoteer grote datasets door domeinexperts in de gezondheidszorg
Teams in staat stellen om toonaangevende AI-producten te bouwen.
80% van alle zorggegevens is ongestructureerd en ontoegankelijk voor verdere verwerking. Dit beperkt de hoeveelheid bruikbare data en beperkt ook de besluitvormingscapaciteit van een zorgorganisatie. Tenzij je je tot Shaip wendt.
We hebben een grondige kennis van terminologieën in de gezondheidszorg om het potentieel ervan te ontsluiten als resultaat van jarenlange ervaring in datatranscriptie, de-identificatie en annotatie. Tel daarbij op dat we ook exact kunnen leveren gezondheidsgegevens je moet je AI-engine verbeteren.
Industrie:
Volgens een studie, 30% van de zorgkosten gaan gepaard met administratieve taken. AI kan sommige van deze taken automatiseren, zoals het vooraf autoriseren van verzekeringen, het opvolgen van onbetaalde rekeningen en het bijhouden van gegevens, om de werklast te verlichten.
Industrie:
Volgens recent onderzoek kunnen machine-learning-algoritmen 3D-scans tot wel XNUMX keer analyseren. 1000 keer sneller dan wat vandaag mogelijk is. Het biedt een realtime beoordeling en kritische input voor een chirurg om een beter geïnformeerde beslissing te nemen.
De wereldwijde AI-marktomvang voor de gezondheidszorg zal naar verwachting groeien van 3.64 miljard dollar in 2019 tot 33.42 miljard dollar in 2026, met een samengesteld jaarlijks groeipercentage (CAGR) van 46.21% tijdens de prognoseperiode.
AI-gestuurde systemen zullen menselijke medische experts niet volledig vervangen. Maar deze technologie zal hun mogelijkheden en effectiviteit vergroten door de meest repetitieve, foutgevoelige taken te automatiseren. Bij Shaip geloven we dat data een positieve impact kan hebben op de gezondheid van een wereldbevolking. Dit blijkt uit onze diensten voor het verzamelen, anonimiseren en annoteren van cognitieve data. We helpen organisaties om nieuwe en cruciale informatie te ontsluiten die diep in ongestructureerde data te vinden is, zoals doktersverslagen, ontslagverslagen en pathologierapporten.
Vervolgens geven we het structuur en een doel door middel van natuurlijke taalverwerking (NLP) die domeinspecifieke inzichten oplevert over symptomen, ziekten, allergieën en medicijnen. Nu heeft de zorggemeenschap, dankzij Shaip AI-gegevens, de juiste inzichten om betere beslissingen te nemen die resulteren in betere patiëntresultaten.
Bedrijven met AI-functionaliteit wenden zich tot ons om trainingsdatasets te maken, zodat ze geavanceerde algoritmen voor machine learning kunnen ontwikkelen voor de gezondheidszorg. Bekijk onze volledige gezondheidszorg catalogus.
Van het bevorderen van de zorg tot het bieden van een oplossing voor zorginstellingen om de kosten te beheersen en tegelijkertijd de patiëntresultaten te verbeteren, de juiste gegevens kunnen AI en ML aandrijven om deze doelen te bereiken via Shaip. Betere data betekent immers betere resultaten.
Gemakkelijk beschikbare datasets: Bekijk de volledige catalogus
Onze PHI/PII-de-identificatiemogelijkheden omvatten het verwijderen van gevoelige informatie zoals namen en burgerservicenummers die een individu direct of indirect kunnen verbinden met zijn of haar persoonlijke gegevens. Het is wat patiënten verdienen en wat HIPAA eist.
Ons gepatenteerde de-identificatieplatform kan gevoelige gegevens in tekstinhoud met extreem hoge nauwkeurigheid anonimiseren. API's extraheren de PHI/PII-entiteiten die aanwezig zijn in tekst- of afbeeldingsgegevenssets en maskeren, verwijderen of verduisteren die velden om geanonimiseerde gegevens te verstrekken
Shaip-annotatieservices kunnen de broodnodige kracht toevoegen om uw AI-engine een boost te geven. Röntgenfoto's, CT-scans, MRI en andere op beelden gebaseerde testrapporten kunnen eenvoudig worden gescreend om verschillende aandoeningen te voorspellen. We kunnen u helpen bij het annoteren van complexe medische dossiers, zoals tekst of afbeeldingen, om uw AI ML-modellen te ontwikkelen.
We kunnen opschalen tot duizenden mensen om projecten van elke omvang te beheren. De uitkomst? Snellere annotatie van medische afbeeldingen om uw modellen te bouwen binnen uw tijdsbestek en budget.
Wanneer u gegevens in realtime nodig heeft, moet u net zo snel toegang hebben tot API's. Daarom bieden Shaip API's realtime, on-demand toegang tot de records die u nodig hebt. Met Shaip API's hebben uw teams nu snelle en schaalbare toegang tot geanonimiseerde dossiers en hoogwaardige gecontextualiseerde medische gegevens om hun AI-projecten de eerste keer goed te voltooien.
Gegevens die medische AI tot leven brengen
Shaip heeft gegevens van hoge kwaliteit geleverd
om AI-modellen in de gezondheidszorg te verbeteren
patiëntenzorg. Geleverd 30,000+
geanonimiseerde klinische documenten die aanhangen
aan de Safe Harbor-richtlijnen. deze klinische
documenten werden geannoteerd met 9 klinische
entiteiten.
De-identificeer en annoteer klinische documenten van domeinexperts
Meer dan 30,000 documenten per klantrichtlijn geanonimiseerd en geannoteerd
Gold Standard klinische gegevens om NLP en gezondheidszorg van de klant te ontwikkelen
Schaal de anonimisering van gegevens over verschillende regelgevende rechtsgebieden, waaronder AVG, HIPAAen volgens Safe Harbor.
De marktwaarde van kunstmatige intelligentie in de gezondheidszorg bereikte in 2020 een nieuw hoogtepunt met $ 6.7 miljard. Experts in het veld en tech-veteranen onthullen ook dat de industrie tegen het jaar 8.6 op ongeveer $ 2025 miljard zou worden gewaardeerd.
Data-inkoop is altijd een organisatorische prioriteit geweest. Zeker wanneer de betreffende datasets worden gebruikt om autonome, zelflerende opstellingen te trainen.
De datasets van onze medische datacatalogus zijn niet alleen enorm, maar bevatten ook kwaliteitsgegevens van de gouden standaard. U kunt er zeker van zijn dat de gegevens die u gebruikt veilig en geanonimiseerd zijn.
Vertel ons hoe we u kunnen helpen met uw volgende AI-initiatief.
AI in de gezondheidszorg omvat het gebruik van kunstmatige intelligentietechnologieën om te helpen bij diagnose, behandeling en patiëntenbeheer.
AI wordt gebruikt voor ziektediagnose op basis van medische beelden, gepersonaliseerde behandelaanbevelingen, het versnellen van geneesmiddelenonderzoek, het beheren van medische dossiers, voorspellende analyses, het assisteren bij operaties en het aanbieden van virtuele gezondheidszorghulp.
AI verbetert de nauwkeurigheid van de diagnose, verhoogt de efficiëntie, bespaart kosten, maakt gepersonaliseerde behandelingen mogelijk, biedt voorspellende inzichten en vergroot de toegankelijkheid van de gezondheidszorg.
Toepassingen zijn onder meer medische beeldvormingsanalyse, genomisch onderzoek, de ontdekking van geneesmiddelen, het optimaliseren van behandelingen, gezondheidsmonitoring op afstand, chatbots voor vragen van patiënten en het verbeteren van ziekenhuisactiviteiten.
AI beheert enorme medische gegevens, vergemakkelijkt vroege ziektedetectie, optimaliseert de toewijzing van middelen, vermindert fouten, versnelt onderzoek en verbetert de patiëntervaring.