Gezondheidszorg AI
Gegevens geven een levengevende impuls aan AI in de gezondheidszorg.
Verzamel, de-identificeer en annoteer grote datasets door domeinexperts in de gezondheidszorg
Uitgelichte klanten
Teams in staat stellen om toonaangevende AI-producten te bouwen.
Er is een toenemende vraag naar op de gezondheidszorg gebaseerde innovatie, en AI speelt een cruciale rol door enorme datasets te verwerken die ver buiten het bereik van de mens liggen.
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 analyseren tot 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.
Een gezonde dosis zorgexpertise
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.
Key Offerings
Opschoning en verrijking van gegevens
Gegevenslicenties en -verzameling
De-identificatie van gegevens
Gegevens annotatie en etikettering
Opschoning en verrijking van gegevens
- Handgeschreven gegevens converteren naar gestructureerd digitaal formaat
- Ongestructureerde digitale gegevens converteren naar een gestructureerd formaat
- Gegevens opschonen van patiëntendossiers, EPD-gegevens, enz.
Gegevensverzameling/licentieverlening
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
- 225k+ uur aan dicteergeluid door artsen en bijbehorende getranscribeerde records
- 31+ specialismen Neurologie, Radiologie, Pathologie, etc.
- 5M+ EPD-datasets
Gegevens de-identificatie
Onze PHI/PII-de-identificatiemogelijkheden omvatten het verwijderen van gevoelige informatie zoals namen en burgerservicenummers die een persoon direct of indirect in verband kunnen brengen met hun persoonlijke gegevens. Het is wat patiënten verdienen en 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
Gegevens annotatie en etikettering
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.
APIs
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.
De-identificatie-API
Patiëntgegevens zijn essentieel bij het ontwikkelen van de best mogelijke AI-projecten in de gezondheidszorg. Maar het beschermen van hun persoonlijke informatie is net zo essentieel. Shaip is een bekende marktleider op het gebied van de-identificatie van gegevens, gegevensmaskering en gegevensanonimisering om alle PHI/PII (persoonlijke gezondheids-/identificerende informatie) te verwijderen.
- De-identificeer, tokeniseer en anonimiseer gevoelige gegevens voor PHI, PII en PCI
- Bevestig met HIPAA- en Safe Harbor-richtlijnen
- Bewerk alle 18 identifiers die vallen onder de HIPAA- en Safe Harbor-richtlijnen.
- Deskundige certificering en audit van de-identificatiekwaliteit
- Volg de uitgebreide richtlijnen voor PHI-annotatie om PHI-gegevens uniform te de-identificeren en volg de Safe Harbor-richtlijnen
Uitgebreide nalevingsdekking
Schaal de de-identificatie van gegevens in meerdere regelgevende jurisdicties, waaronder AVG, HIPAA en Safe Harbor.
Medisch NER
Clinical Named Entity Recognition (NER) is een cruciale taak voor natuurlijke taalverwerking (NLP) om belangrijke concepten (benoemde entiteiten) uit klinische verhalen te halen. Met NER-API's kunnen ontwikkelaars eenvoudig klinische entiteiten, zoals diagnose, procedure, medische apparatuur, laboratoria, medicatie en nog veel meer, extraheren uit ongestructureerde gegevens van Electronic Health Record (EPD). Ontwikkelaars kunnen deze API's ook gebruiken om geëxtraheerde entiteiten in SNOMED-CT en RxNorm te coderen.
Medische NER geëxtraheerd door Shaip API's:
- Entiteitsherkenning en extractie: Identificeer de belangrijkste concepten of zinnen die aanwezig zijn in het bronmateriaal
- Verbeter de integriteit van klinische gegevens door gegevenselementen in ongestructureerde tekst toe te wijzen aan gestructureerde velden.
- Converteer ongestructureerde gegevens naar het machineleesbare en machineverwerkbare formaat.
- NER API's maken gebruik van gepatenteerde kennisgrafiek, met meer dan 20 miljoen relaties en 1.7 miljoen klinische concepten
Echte wereld oplossing
Krachtige data brengen medische AI tot leven
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
entiteit
probleem
De-identificeer en annoteer klinische documenten van domeinexperts
Oplossing
Meer dan 30,000 documenten per klantrichtlijn geanonimiseerd en geannoteerd
Resultaat
Gold Standard klinische gegevens om NLP en gezondheidszorg van de klant te ontwikkelen
Uitgebreide nalevingsdekking
Schaal de-identificatie van gegevens in verschillende regelgevende rechtsgebieden, waaronder AVG, HIPAA, en volgens Safe Harbor, de-identificatie die het risico op compromittering van PII/PHI . vermindert
Aanbevolen bronnen
Blog
De rol van AI in de gezondheidszorg: voordelen, uitdagingen en alles daartussenin
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.
Blog
Wat zijn gezondheidstrainingsgegevens en waarom zijn ze belangrijk?
Data-inkoop is altijd een organisatorische prioriteit geweest. Zeker wanneer de betreffende datasets worden gebruikt om autonome, zelflerende opstellingen te trainen.
Gegevenscatalogus
Licentie Hoge kwaliteit
Gezondheidszorg/medische gegevens
voor AI- en ML-modellen
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.
Veel gestelde vragen (FAQ)
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.