醫療保健AI
數據為醫療保健人工智能提供了生命的脈搏。
由醫療保健領域專家收集、去識別和註釋大型數據集
特色客戶
賦能團隊打造世界領先的人工智能產品。
對基於醫療保健的創新的需求不斷增加，人工智能通過處理遠遠超出人類能力範圍的海量數據集發揮著關鍵作用。
80% 的醫療保健數據是非結構化的，無法進一步處理。 這限制了可用數據的數量，也限制了醫療機構的決策能力。 除非你轉向Shaip。
由於在數據轉錄、去標識化和註釋方面多年的經驗，我們對醫療保健術語有著深刻的理解，以釋放其潛力。 除此之外，我們還可以提供準確的 醫療數據 你需要改進你的人工智能引擎。
行業：
根據一項研究， 企業排放佔全球 30% 的醫療保健費用與行政任務有關。 AI 可以自動執行其中一些任務，例如預先授權保險、跟進未付賬單和維護記錄，以減輕工作量。
行業：
根據最近的研究，機器學習算法可以分析高達 1000 比今天可能的速度快幾倍。 它可以為外科醫生提供實時評估和關鍵輸入，以做出更明智的決定。
全球醫療保健人工智能市場規模預計將從 3.64 年的 2019 億美元增長到 33.42 年的 2026 億美元，預測期內復合年增長率 (CAGR) 為 46.21%。
大量的醫療保健專業知識
然後，我們通過自然語言處理 (NLP) 賦予它結構和目的，提供有關症狀、疾病、過敏和藥物的特定領域見解。 現在，通過 Shaip AI 數據，醫療保健社區擁有正確的見解，可以做出更好的決策，從而改善患者的治療效果。
主要產品
數據清理和豐富
數據許可和收集
數據去標識化
數據註釋和標籤
數據清理和豐富
- 將手寫數據轉換為結構化數字格式
- 將非結構化數字數據轉換為結構化格式
- 患者病歷、EHR數據等數據清洗。
數據去標識化
我們的 PHI/PII 去識別化功能包括刪除敏感信息，例如姓名和社會保險號，這些信息可能直接或間接地將個人與其個人數據聯繫起來。 這是患者應得的和 HIPAA 要求的。
我們專有的去標識化平台可以以極高的準確性匿名化文本內容中的敏感數據。 API 提取文本或圖像數據集中存在的 PHI/PII 實體，然後屏蔽、刪除或模糊這些字段以提供去標識化數據
數據註釋和標籤
Shaip 註釋服務可以添加急需的功能來提升您的 AI 引擎。 可以輕鬆篩選 X 射線、CT 掃描、MRI 和其他基於圖像的測試報告，以預測各種疾病。 我們可以幫助您註釋複雜的醫療記錄，即文本或圖像，以開發您的 AI ML 模型。
我們可以擴展到 1000 人來管理任何規模的項目。 結果？ 更快的醫療保健圖像註釋，可在您的時間範圍和預算內構建模型。
真實世界的解決方案
數據賦能醫療人工智能
Shaip提供高質量數據
用於改善醫療保健領域的人工智能模型
病人護理。 已交付 30,000+
去標識化的臨床文件
安全港指南。 這些臨床
文件註釋了 9 個臨床
實體
問題
對領域專家的臨床文檔進行去標識化和註釋
解決方案
根據客戶指南對 30,000 多份文件進行去識別化和註釋
結果
黃金標準臨床數據，用於開發客戶的 NLP 和醫療保健
全面的合規範圍
跨不同監管轄區（包括 GDPR、 HIPAA，並且根據安全港，去標識化可降低 PII/PHI 洩露的風險
告訴我們我們如何為您的下一個 AI 計劃提供幫助。
常見問題
醫療保健中的人工智能涉及使用人工智能技術來協助診斷、治療和患者管理。
人工智能用於根據醫學圖像進行疾病診斷、個性化治療建議、加快藥物研究、管理醫療記錄、預測分析、協助手術以及提供虛擬健康援助。
人工智能提高了診斷的準確性，提高了效率，節省了成本，實現了個性化治療，提供了預測性見解，並增加了醫療保健的可及性。
應用包括醫學成像分析、基因組研究、藥物發現、優化治療、遠程健康監測、患者查詢聊天機器人以及改善醫院運營。
人工智能管理大量醫療數據，促進早期疾病檢測，優化資源分配，減少錯誤，加速研究並改善患者體驗。