Afya AI

Takwimu hutoa mpigo wa kutoa maisha kwa AI ya Huduma ya Afya.

Kusanya, Ondoa Kutambua na Ufafanue hifadhidata kubwa na wataalamu wa kikoa katika Huduma ya Afya

Huduma ya afya Ai

Wateja Walioangaziwa

Kuwezesha timu kujenga bidhaa zinazoongoza ulimwenguni za AI.

Amazon
google
microsoft
Kujua

Kuna mahitaji yanayoongezeka ya uvumbuzi wa msingi wa huduma za afya, na AI ina jukumu muhimu kwa kusindika seti kubwa za data ambazo ziko mbali zaidi ya uwezo wa binadamu.

80% ya data yote ya huduma ya afya haijatengenezwa na haiwezi kupatikana kwa usindikaji zaidi. Hii inapunguza idadi ya data inayoweza kutumika na pia inapunguza uwezo wa kufanya uamuzi wa shirika la huduma ya afya. Isipokuwa ukigeukia Shaip.

Tuna uelewa wa kina wa istilahi za utunzaji wa afya ili kufungua uwezo wake kama matokeo ya uzoefu wa miaka katika unukuu wa data, kitambulisho, na ufafanuzi. Ongeza kwa hii tunaweza pia kutoa haswa data ya huduma ya afya unahitaji kuboresha injini yako ya AI.

Sekta ya:

Kulingana na utafiti, 30% ya gharama za huduma ya afya zinahusishwa na majukumu ya kiutawala. AI inaweza kugeuza kazi hizi, kama kuidhinisha bima kabla, kufuata bili ambazo hazijalipwa, na kudumisha kumbukumbu, ili kupunguza mzigo wa kazi.

Sekta ya:

Kulingana na algorithms za utafiti wa mashine za hivi karibuni zinaweza kuchambua skana za 3D hadi 1000 mara kwa kasi kuliko kile kinachowezekana leo. Inaweza kutoa tathmini ya wakati halisi na pembejeo muhimu kwa daktari wa upasuaji kufanya uamuzi sahihi zaidi.

Ukubwa wa soko la AI la huduma ya afya linatarajiwa kukua kutoka Dola za Kimarekani bilioni 3.64 mnamo 2019 hadi Dola za Kimarekani bilioni 33.42 ifikapo mwaka 2026, kwa Kiwango cha Ukuaji wa Kiwanja (CAGR) cha 46.21% wakati wa kipindi cha utabiri.

Kiasi cha afya ya utaalam wa afya

Mifumo iliyowezeshwa na AI haitachukua nafasi kabisa ya wataalam wa matibabu ya wanadamu. Lakini teknolojia hii itaongeza uwezo na ufanisi wao kwa kugeuza shughuli zinazorudiwa zaidi zinazokabiliwa na makosa. Katika Shaip, tunaamini data inaweza kuathiri vyema afya ya idadi ya watu ulimwenguni. Ni dhahiri katika mkusanyiko wetu wa data ya utambuzi, kitambulisho, na huduma za ufafanuzi. Tunasaidia mashirika kufungua habari mpya na muhimu inayopatikana ndani ya data isiyo na muundo kama maelezo ya daktari, muhtasari wa kutolewa, na ripoti za ugonjwa.

Halafu tunaipa muundo, na kusudi kupitia usindikaji wa lugha asilia (NLP) ambayo hutoa ufahamu maalum wa kikoa juu ya dalili, magonjwa, mzio, na dawa. Sasa jamii ya utunzaji wa afya, kupitia data ya Shaip AI, ina ufahamu sahihi wa kufanya maamuzi bora ambayo husababisha matokeo bora ya mgonjwa.

Sadaka muhimu

Utakaso wa Takwimu na Utajiri

Leseni na Ukusanyaji wa Takwimu

Utambuzi wa Takwimu

Ufafanuzi wa data na uwekaji lebo

Utakaso wa Takwimu

Utakaso wa Takwimu na Utajiri

  • Kubadilisha data iliyoandikwa kwa mkono kuwa muundo wa dijiti
  • Kubadilisha data isiyo na muundo wa dijiti kuwa fomati iliyopangwa
  • Kusafisha data ya rekodi za mgonjwa, data ya EHR, n.k.

Ukusanyaji wa Takwimu / Utoaji wa Leseni

Kampuni zinazowezeshwa na AI zinageukia kwetu kuunda seti za data za mafunzo ili waweze kukuza algorithms za mashine za kukata kwa tasnia ya huduma ya afya. Tazama kamili yetu katalogi ya huduma ya afya.

Kutoka kuendeleza huduma hadi kutoa mashirika ya huduma ya afya suluhisho la kudhibiti gharama wakati wa kuboresha matokeo ya mgonjwa, data sahihi inaweza kuwezesha AI na ML kufikia malengo haya kupitia Shaip. Baada ya yote, data bora inamaanisha matokeo bora.

Hifadhidata zinazopatikana kwa urahisi: Angalia Katalogi Kamili

  • 225k + masaa ya agizo la daktari la sauti na rekodi zinazofanana
  • Utaalam wa 31+ Neurology, Radiolojia, Patholojia, nk.
  • Hifadhidata za 5M + EHR
Ukusanyaji wa Takwimu
Utambuzi wa Takwimu

Utambuzi wa Takwimu

Uwezo wetu wa utambulisho wa PHI / PII ni pamoja na kuondoa habari nyeti kama vile majina na nambari za usalama wa kijamii ambazo zinaweza kuunganisha moja kwa moja au kwa njia isiyo ya moja kwa moja na data yao ya kibinafsi. Ni nini wagonjwa wanastahili na mahitaji ya HIPAA.

Jukwaa letu la utambulisho wa wamiliki linaweza kutambulisha data nyeti katika yaliyomo kwenye maandishi kwa usahihi wa hali ya juu sana. API zinatoa vifaa vya PHI / PII vilivyopo kwenye maandishi ya data au picha kisha kuficha, kufuta, au kuficha sehemu hizo ili kutoa data iliyotambuliwa.

Ufafanuzi wa data na uwekaji lebo

Huduma za ufafanuzi wa Shaip zinaweza kuongeza nguvu inayohitajika ili kukuza injini yako ya AI. X-Ray, skani za CT, MRI, na ripoti zingine za majaribio ya picha zinaweza kuchunguzwa kwa urahisi kutabiri magonjwa anuwai. Tunaweza kukusaidia kufafanua rekodi ngumu za huduma ya afya yaani maandishi au picha ili kukuza mifano yako ya AI ML.

Tunaweza kuongezeka kwa watu 1000 kusimamia mradi wowote wa saizi. Matokeo yalikuwa nini? Dokezo la picha ya utunzaji wa afya haraka ili kujenga modeli zako ndani ya muda uliowekwa na bajeti.

Maelezo ya Takwimu

API

Wakati unahitaji data katika wakati halisi unapaswa kuwa na uwezo wa kufikia API haraka sana. Hii ndio sababu API za Shaip hutoa wakati halisi, ufikiaji wa mahitaji ya rekodi unayohitaji. Ukiwa na Shaip APIs timu zako sasa zina ufikiaji wa haraka na wa kutisha kwa rekodi zilizotambuliwa na data ya hali ya juu ya matibabu ili kukamilisha miradi yao ya AI mara ya kwanza.

De-Kitambulisho API

Takwimu za mgonjwa ni muhimu katika kukuza miradi bora zaidi ya huduma ya afya ya AI. Lakini kulinda habari zao za kibinafsi ni muhimu sana. Shaip ni kiongozi anayejulikana wa tasnia katika utambuzi wa data, utaftaji wa data, na kutokujulikana kwa data kuondoa PHI / PII yote (habari ya afya ya kibinafsi / habari ya kitambulisho). API za kujitambulisha zinatoa vifaa vya PHI / PII vilivyopo kwenye maandishi au picha za data kisha kuficha, kufuta, au kuficha sehemu hizo ili kutoa data iliyotambuliwa.

  • Tambua, weka ishara, ficha data nyeti ya PHI, PII, na PCI
  • Thibitisha na miongozo ya HIPAA na Bandari Salama
  • Rekebisha vitambulisho vyote 18 na upunguzeji wa utambulisho wa data katika mamlaka nyingi za udhibiti yaani GDPR, HIPAA, na Bandari Salama.
  • Vyeti vya wataalam na ukaguzi wa ubora wa kitambulisho
  • Fuata miongozo kamili ya ufafanuzi wa PHI ili kubainisha sare data ya PHI na uzingatie miongozo ya Hifadhi salama
Utambulisho Api
Ner ya Matibabu

Matibabu NER

Utambuzi wa Kliniki ya Kikundi (NER) ni jukumu muhimu la NLP kutoa dhana muhimu (vyombo vilivyoitwa) kutoka kwa hadithi za kliniki. APIs za NER zinaweza kujitambua na kuainisha vyombo vya kliniki kama utambuzi, utaratibu, kifaa cha matibabu, maabara, dawa, na mengi zaidi kutoka kwa Rekodi ya Afya ya Elektroniki isiyo na muundo (EHR).

NER ya Matibabu imetolewa na API za Shaip:

  • Utambuzi wa shirika na uchimbaji: Tambua dhana muhimu au misemo 
  • Kuboresha uadilifu wa data ya kliniki kwa kuchora ramani za data zilizopo katika maandishi yasiyo na muundo kwa uwanja uliopangwa.
  • Badilisha data isiyo na muundo kuwa fomati inayoweza kusomeka na inayoweza kusindika mashine.
  • NER APIs hupata graph ya ujuzi wa wamiliki, na uhusiano wa 20M + na 1.7M + dhana za kliniki

Suluhisho la Ulimwenguni

Takwimu ambazo nguvu huleta AI ya Matibabu maishani

Shaip ilitoa data ya hali ya juu
kwa mifano ya AI katika huduma ya afya kuboresha
huduma ya mgonjwa. Imetolewa 30,000+
hati zilizotambuliwa za kliniki zinazofuatilia
kwa Miongozo ya Bandari Salama. Kliniki hizi
hati zilifafanuliwa na kliniki 9
chombo

Muda wa muda-Grafu-Convai

Ai ya Mazungumzo

Tatizo

Tambua na fafanua hati za kliniki kutoka kwa wataalam wa kikoa

Suluhisho

Kutambuliwa na kutambuliwa hati 30,000+ kwa mwongozo wa mteja

Matokeo yake

Dhahabu ya kiwango cha data ya kliniki ili kukuza NLP ya Mteja na Huduma ya Afya

Ufikiaji kamili wa Utekelezaji

Kupunguza utambulisho wa data katika maeneo tofauti ya udhibiti ikiwa ni pamoja na GDPR, HIPAA, na kulingana na Bandari Salama, De-kitambulisho ambacho kinapunguza hatari za maelewano ya PII / PHI

Kutambulishwa kwa Bandari Salama na Shaip
Utambuzi wa Ufuataji wa Gdpr Kwa Shaip
Hipaa Ufuataji wa data Kuficha na Shaip

Tuambie ni jinsi gani tunaweza kusaidia na mpango wako unaofuata wa AI.