الرعاية الصحية

توفر البيانات نبضًا ينبض بالحياة للذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية.

جمع مجموعات البيانات الكبيرة وإلغاء تحديدها والتعليق عليها بواسطة خبراء المجال في الرعاية الصحية

الرعاية الصحية بالذكاء الاصطناعي

عملاء متميزون

تمكين الفرق لبناء منتجات ذكاء اصطناعي رائدة عالميًا.

أمازون
جوجل
Microsoft
كوجنيت

هناك طلب متزايد على الابتكار القائم على الرعاية الصحية ، ويلعب الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا من خلال معالجة مجموعات البيانات الضخمة التي تتجاوز نطاق القدرة البشرية.

80٪ من جميع بيانات الرعاية الصحية غير منظمة ولا يمكن الوصول إليها لمزيد من المعالجة. هذا يحد من كمية البيانات القابلة للاستخدام ويحد أيضًا من قدرات اتخاذ القرار في مؤسسة الرعاية الصحية. ما لم تتحول إلى Shaip.

لدينا فهم عميق لمصطلحات الرعاية الصحية لإطلاق العنان لإمكاناتها نتيجة سنوات من الخبرة في نسخ البيانات وإلغاء تحديد الهوية والتعليق التوضيحي. أضف إلى ذلك يمكننا أيضًا تقديم بالضبط بيانات الرعاية الصحية تحتاج إلى تحسين محرك الذكاء الاصطناعي الخاص بك.

قطاع الصناعة:

وفقا لدراسة ، و ان آكثر من 30% من تكاليف الرعاية الصحية المرتبطة بالمهام الإدارية. يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة بعض هذه المهام ، مثل التفويض المسبق للتأمين ، ومتابعة الفواتير غير المدفوعة ، والاحتفاظ بالسجلات ، لتخفيف عبء العمل.

قطاع الصناعة:

وفقًا للأبحاث الحديثة ، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل عمليات المسح ثلاثية الأبعاد حتى 1000 مرات أسرع مما هو ممكن اليوم. يمكن أن يقدم تقييمًا في الوقت الفعلي ومدخلات مهمة للجراح لاتخاذ قرار أكثر استنارة.

من المتوقع أن ينمو حجم سوق الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية العالمية من 3.64 مليار دولار أمريكي في عام 2019 إلى 33.42 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2026 ، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يبلغ 46.21٪ خلال فترة التوقعات.

قدر كبير من الخبرة في مجال الرعاية الصحية

لن تحل الأنظمة التي تدعم الذكاء الاصطناعي محل الخبراء الطبيين بشكل كامل. لكن هذه التكنولوجيا ستعزز قدراتها وفعاليتها من خلال أتمتة الأنشطة الأكثر تكرارًا والمعرضة للأخطاء. في Shaip ، نعتقد أن البيانات يمكن أن تؤثر بشكل إيجابي على صحة سكان العالم. إنه واضح في خدمات جمع البيانات المعرفية وإلغاء تحديد الهوية والتعليقات التوضيحية. نحن نساعد المؤسسات على فتح المعلومات الجديدة والحاسمة الموجودة في عمق البيانات غير المهيكلة ، مثل ملاحظات الطبيب وملخصات التفريغ وتقارير علم الأمراض.

ثم نعطيها هيكلًا وهدفًا من خلال معالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي تقدم رؤى خاصة بالمجال حول الأعراض والأمراض والحساسية والأدوية. الآن مجتمع الرعاية الصحية ، من خلال بيانات Shaip AI ، لديه الرؤى الصحيحة لاتخاذ قرارات أفضل تؤدي إلى نتائج أفضل للمرضى.

العروض الرئيسية

تنقية وإثراء البيانات

جمع تراخيص البيانات وجمعها

إزالة تعريف البيانات

شرح البيانات ووضع العلامات

تنظيف البيانات

تنقية وإثراء البيانات

  • تحويل البيانات المكتوبة بخط اليد إلى تنسيق رقمي منظم
  • تحويل البيانات الرقمية غير المهيكلة إلى تنسيق منظم
  • تنظيف بيانات سجلات المرضى وبيانات السجلات الصحية الإلكترونية وما إلى ذلك.

جمع / ترخيص البيانات

تلجأ الشركات التي تدعم الذكاء الاصطناعي إلينا لإنشاء مجموعات بيانات تدريبية حتى تتمكن من تطوير خوارزميات التعلم الآلي المتطورة لصناعة الرعاية الصحية. عرض كامل كتالوج الرعاية الصحية.

من تطوير الرعاية إلى تزويد مؤسسات الرعاية الصحية بحل للتحكم في التكاليف مع تحسين نتائج المرضى ، يمكن للبيانات الصحيحة أن تدعم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحقيق هذه الأهداف من خلال Shaip. بعد كل شيء ، تعني البيانات الأفضل نتائج أفضل.

مجموعات البيانات المتاحة بسهولة: عرض الكتالوج الكامل

  • 225 ألف + ساعة من صوت إملاء الطبيب والسجلات المكتوبة المقابلة
  • 31+ تخصص علم الأعصاب ، الأشعة ، علم الأمراض ، إلخ.
  • مجموعات بيانات 5M + EHR
جمع البيانات
إزالة تعريف البيانات

إلغاء تعريف البيانات

تتضمن إمكانياتنا لتحديد هوية PHI / PII إزالة المعلومات الحساسة مثل الأسماء وأرقام الضمان الاجتماعي التي قد تربط الفرد بشكل مباشر أو غير مباشر ببياناته الشخصية. إنه ما يستحقه المرضى ومتطلبات HIPAA.

يمكن لمنصة إزالة الهوية الخاصة بنا إخفاء هوية البيانات الحساسة في محتوى نصي بدقة عالية للغاية. تستخرج واجهات برمجة التطبيقات كيانات PHI / PII الموجودة في مجموعات بيانات نصية أو صورية ثم تخفي هذه الحقول أو تحذفها أو تخفيها لتوفير بيانات غير محددة الهوية

شرح البيانات ووضع العلامات

يمكن أن تضيف خدمات التعليقات التوضيحية بالشكل القوة التي تشتد الحاجة إليها لتعزيز محرك AI الخاص بك. يمكن فحص تقارير الأشعة السينية والتصوير المقطعي المحوسب والتصوير بالرنين المغناطيسي وتقارير الاختبارات الأخرى القائمة على الصور بسهولة للتنبؤ بالأمراض المختلفة. يمكننا مساعدتك في إضافة تعليقات توضيحية إلى سجلات الرعاية الصحية المعقدة مثل النصوص أو الصور لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي ML الخاصة بك.

يمكننا التوسع إلى آلاف الأشخاص لإدارة مشروع بأي حجم. النتيجة؟ تعليق توضيحي لصورة الرعاية الصحية بشكل أسرع لإنشاء نماذجك ضمن الإطار الزمني والميزانية.

شرح البيانات

واجهات برمجة التطبيقات

عندما تحتاج إلى بيانات في الوقت الفعلي ، يجب أن تكون قادرًا على الوصول إلى واجهات برمجة التطبيقات بنفس السرعة. هذا هو السبب في أن واجهات برمجة تطبيقات Shaip توفر وصولاً في الوقت الفعلي وعند الطلب إلى السجلات التي تحتاجها. باستخدام Shaip APIs ، تتمتع فرقك الآن بوصول سريع وقابل للتطوير إلى السجلات غير المحددة والبيانات الطبية السياقية عالية الجودة لإكمال مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم في المرة الأولى.

واجهة برمجة تطبيقات إزالة الهوية

بيانات المريض ضرورية لتطوير أفضل مشاريع الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية الممكنة. لكن حماية معلوماتهم الشخصية لا تقل أهمية عن ذلك. Shaip هي شركة رائدة معروفة في مجال إزالة تعريف البيانات وإخفاء البيانات وإخفاء هوية البيانات لإزالة جميع معلومات الصحة الشخصية / معلومات التعريف الشخصية (PHI / PII). تقوم واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بإزالة الهوية باستخراج كيانات PHI / PII الموجودة في مجموعات بيانات نصية أو صورية ثم تقوم بإخفاء هذه الحقول أو حذفها أو حجبها لتوفير بيانات غير محددة الهوية.

  • إلغاء تعريف البيانات الحساسة وترميزها وإخفاء مصدرها لـ PHI و PII و PCI
  • تأكد من إرشادات HIPAA و Safe Harbor
  • قم بتنقيح جميع المعرفات الـ 18 وقياس إلغاء تعريف البيانات عبر العديد من السلطات التنظيمية ، مثل GDPR و HIPAA و Safe Harbor.
  • شهادة خبير ومراجعة جودة إزالة الهوية
  • اتبع إرشادات التعليقات التوضيحية PHI الشاملة لإلغاء تحديد بيانات PHI بشكل موحد والالتزام بإرشادات Safe Harbor
De-Identification Api
نير الطبية

NER الطبية

يعد التعرف على الكيانات المسماة (NER) مهمة حاسمة في البرمجة اللغوية العصبية لاستخراج المفاهيم المهمة (الكيانات المسماة) من الروايات السريرية. يمكن لواجهات برمجة تطبيقات NER التعرف التلقائي على الكيانات السريرية وتصنيفها مثل التشخيص والإجراءات والأجهزة الطبية والمختبرات والأدوية وغير ذلك الكثير من السجل الصحي الإلكتروني غير المنظم (EHR).

معدل NER الطبي المستخرج بواسطة Shaip APIs:

  • التعرف على الكيانات واستخراجها: تحديد المفاهيم أو العبارات الأساسية 
  • تحسين تكامل البيانات السريرية عن طريق تعيين عناصر البيانات الموجودة في نص غير منظم إلى الحقول المنظمة.
  • تحويل البيانات غير المهيكلة إلى تنسيق يمكن قراءته آليًا ومعالجته آليًا.
  • تستفيد واجهات برمجة تطبيقات NER من الرسم البياني للمعرفة الخاصة ، مع 20 مليون + علاقات و 1.7 مليون + مفاهيم إكلينيكية

حل العالم الحقيقي

البيانات التي تعمل بالطاقة تجعل الذكاء الاصطناعي الطبي ينبض بالحياة

قدم Shaip بيانات عالية الجودة
لنماذج الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية لتحسينها
رعاية المريض. سلمت 30,000،XNUMX+
الالتزام بالوثائق السريرية غير المحددة
إلى إرشادات الملاذ الآمن. هذه السريرية
تم شرح الوثائق مع 9 السريرية
كيان

الإطار الزمني - الرسم البياني - التحويل

Ai للمحادثة

المشكلة

قم بإلغاء تحديد المستندات السريرية وتعليقها من خبراء المجال

حل

تم إلغاء تحديد الهوية والتعليق عليها أكثر من 30,000 مستند لكل دليل إرشادي للعميل

نتيجة

بيانات إكلينيكية Gold Standard لتطوير معالجة البرمجة اللغوية العصبية الخاصة بالعميل والرعاية الصحية

تغطية الامتثال الشاملة

توسيع نطاق إلغاء تعريف البيانات عبر السلطات التنظيمية المختلفة بما في ذلك القانون العام لحماية البيانات (GDPR) ، (HIPAA)، ووفقًا للملاذ الآمن ، إلغاء تحديد الهوية الذي يقلل من مخاطر اختراق PII / PHI

أخبرنا كيف يمكننا مساعدتك في مبادرتك التالية للذكاء الاصطناعي.