في السنوات الأخيرة، حقق الذكاء الاصطناعي خطوات كبيرة في مختلف الصناعات، والرعاية الصحية ليست استثناءً. يُحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي، وهو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي يركز على إنشاء محتوى جديد يعتمد على البيانات الموجودة، ثورة في الطريقة التي يتعامل بها متخصصو الرعاية الصحية مع التشخيص والعلاج. تعتبر شايب، الشركة الرائدة في مجال توفير حلول الذكاء الاصطناعي، في طليعة هذا التحول، حيث تقدم مجموعات بيانات طبية متقدمة تغذي تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية في قطاع الرعاية الصحية.
تتمثل مهمة Shaip في توفير أطر بيانات شاملة تتيح تشخيصات وعلاجات دقيقة وسريعة ورائدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي. من خلال الفهم العميق للمتطلبات الفريدة للذكاء الاصطناعي الطبي، تقدم Shaip مجموعة واسعة من مجموعات البيانات المصممة لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية في الرعاية الصحية.
1. أزواج الأسئلة والأجوبة
أحد المجالات الرئيسية التي تتفوق فيها حلول الذكاء الاصطناعي التوليدية من Shaip هو الإجابة على الأسئلة. من خلال تنظيم أزواج الأسئلة والأجوبة من وثائق وأدبيات الرعاية الصحية، يقوم المتخصصون المعتمدون في شايب بتسهيل تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التي يمكنها اقتراح إجراءات تشخيصية، والتوصية بالعلاجات، ومساعدة الأطباء في تقديم رؤى عن طريق تصفية المعلومات ذات الصلة. تتمتع هذه التقنية بالقدرة على تبسيط عملية التشخيص وتقليل الأخطاء وتحسين نتائج المرضى.
يقوم متخصصو الرعاية الصحية لدينا بإنتاج مجموعات أسئلة وأجوبة من الدرجة الأولى، والتي تشمل:
- إنشاء استعلامات على مستوى السطح
- تصميم أسئلة ذات مستوى عميق
- صياغة الأسئلة والأجوبة من البيانات الجدولية الطبية
يتم إنشاء مجموعات الأسئلة والأجوبة باستخدام مصادر مختلفة، مثل:
- الإرشادات والبروتوكولات السريرية
- بيانات التفاعلات بين المريض ومقدم الخدمة
- أوراق بحثية طبية
- معلومات المنتجات الصيدلانية
- وثائق تنظيم الرعاية الصحية
- شهادات المرضى والمراجعات والمنتديات والمجتمعات
2. تلخيص النص
جانب آخر مهم من عروض الذكاء الاصطناعي التوليدية التي تقدمها Shaip هو تلخيص النص. غالبًا ما يواجه متخصصو الرعاية الصحية التحدي المتمثل في غربلة كميات هائلة من المعلومات، مثل السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs)، والمقالات البحثية، والمحادثات بين الطبيب والمريض. يتفوق متخصصو الرعاية الصحية في شايب في استخلاص هذه المعلومات إلى ملخصات واضحة وموجزة، مما يضمن أن المتخصصين يمكنهم فهم الأفكار الأساسية بسرعة دون الحاجة إلى قضاء ساعات في قراءة المستندات الطويلة.
تشمل عروضنا ما يلي:
تلخيص السجلات الصحية الإلكترونية المستندة إلى النص: قم بتغليف التاريخ الطبي للمريض وعلاجاته ونتائجه في تنسيق سهل الهضم، مما يمكّن مقدمي الرعاية الصحية من مراجعة وفهم الرحلة الطبية الكاملة للمريض بسرعة.
تلخيص محادثة الطبيب والمريض: استخلاص النقاط الرئيسية والمخاوف وعناصر العمل من الاستشارات الطبية، مما يضمن عدم التغاضي عن المعلومات الهامة وتسهيل التواصل بشكل أفضل بين مقدمي الرعاية الصحية والمرضى.
تلخيص المقالة البحثية المستندة إلى PDF: قم بتجميع الأوراق البحثية الطبية المعقدة في نتائجها الأساسية واستنتاجاتها وآثارها السريرية، مما يسمح لمتخصصي الرعاية الصحية بالبقاء على اطلاع بأحدث التطورات في مجالهم دون قضاء وقت مفرط في مراجعة الأدبيات.
تلخيص تقرير التصوير الطبي: قم بتحويل تقارير الأشعة أو التصوير المعقدة إلى ملخصات مبسطة، مع تسليط الضوء على أهم النتائج والتوصيات، وبالتالي تمكين فرق الرعاية الصحية من اتخاذ قرارات مستنيرة بشكل أكثر كفاءة.
تلخيص بيانات التجارب السريرية: قم بتقسيم نتائج التجارب السريرية الشاملة إلى أهم النقاط، بما في ذلك الفعالية والسلامة والتطبيقات المحتملة، وتمكين أصحاب المصلحة في الرعاية الصحية من تقييم تأثير العلاجات أو التدخلات الجديدة بسرعة.
من خلال الاستفادة من خبرة Shaip في تلخيص النصوص، يمكن لمؤسسات الرعاية الصحية تبسيط عملية معالجة المعلومات الخاصة بها، وتعزيز عملية صنع القرار، وتحسين رعاية المرضى في نهاية المطاف. متخصصو الرعاية الصحية لدينا ملتزمون بتقديم ملخصات عالية الجودة ودقيقة وذات صلة تلبي الاحتياجات الفريدة لقطاع الرعاية الصحية.
3. إنشاء البيانات التركيبية
بالإضافة إلى الإجابة على الأسئلة وتلخيص النص، يركز Shaip أيضًا على إنشاء البيانات الاصطناعية. تعد البيانات الاصطناعية أمرًا بالغ الأهمية في مجال الرعاية الصحية لأغراض مختلفة، مثل التدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي واختبار البرامج، دون المساس بخصوصية المريض. تقدم Shaip خدمات إنشاء البيانات الاصطناعية لتاريخ المرض الحالي (HPI) وملاحظات التقدم وملاحظات السجل الصحي الإلكتروني وملخصات المحادثة بين الطبيب والمريض عبر مختلف التخصصات الطبية.
3.1 إنشاء بيانات HPI الاصطناعية وملاحظات التقدم
إنشاء بيانات مصطنعة، ولكن واقعية، للمريض تحاكي شكل ومحتوى تاريخ المريض من المرض الحالي (HPI) وملاحظات التقدم. تعتبر هذه البيانات الاصطناعية ذات قيمة لتدريب خوارزميات تعلم الآلة واختبار برامج الرعاية الصحية وإجراء الأبحاث دون المخاطرة بخصوصية المريض.
3.2 إنشاء بيانات السجلات الصحية الإلكترونية التركيبية
تستلزم هذه العملية إنشاء ملاحظات السجل الصحي الإلكتروني (EHR) المحاكاة التي تشبه من الناحية الهيكلية والسياقية ملاحظات السجل الصحي الإلكتروني الحقيقية. يمكن استخدام هذه الملاحظات الاصطناعية لتدريب المتخصصين في الرعاية الصحية، والتحقق من صحة أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية، وتطوير خوارزميات الذكاء الاصطناعي لمهام مثل النمذجة التنبؤية أو معالجة اللغة الطبيعية، كل ذلك مع الحفاظ على سرية المريض.
3.3 تلخيص اصطناعي لمحادثات الطبيب والمريض في مختلف المجالات
يتضمن ذلك إنشاء نسخ مختصرة من محاكاة التفاعلات بين الطبيب والمريض عبر التخصصات الطبية المختلفة، مثل أمراض القلب أو الأمراض الجلدية. تشبه هذه الملخصات، على الرغم من أنها مبنية على سيناريوهات خيالية، ملخصات محادثات حقيقية ويمكن استخدامها للتعليم الطبي وتدريب الذكاء الاصطناعي واختبار البرامج دون الكشف عن محادثات المرضى الفعلية أو المساس بالخصوصية.
وفي الختام
يتم تشغيل حلول الذكاء الاصطناعي التوليدية من Shaip بواسطة مجموعات بيانات شاملة ومتنوعة وإجراءات صارمة لضمان الجودة والالتزام بأمن البيانات والخصوصية. تلتزم الشركة بلوائح اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون HIPAA، مما يضمن حماية معلومات المريض الحساسة.
إن فوائد حلول الذكاء الاصطناعي التوليدية من Shaip في مجال الرعاية الصحية عديدة. ومن خلال الاستفادة من هذه التقنيات، يمكن لمتخصصي الرعاية الصحية تحسين دقة التشخيص، وتوفير الوقت والمال في جمع البيانات، وتسريع وقت طرح العلاجات الجديدة في السوق، واكتساب ميزة تنافسية في الصناعة.
مع استمرار تطور مشهد الرعاية الصحية، سيلعب الذكاء الاصطناعي دورًا حيويًا متزايدًا في تشكيل مستقبل التشخيص والعلاج. Shaip هي في طليعة هذا التحول، حيث تعمل على تمكين المتخصصين في الرعاية الصحية بالأدوات ومجموعات البيانات التي يحتاجونها لتقديم رعاية أكثر دقة وشخصية وكفاءة للمرضى في جميع أنحاء العالم.
