醫療保健AI

Shaip 如何幫助團隊構建醫療保健 AI 解決方案

不要指望下次去醫生辦公室時會得到機器人醫生的治療。 計算機和算法可能會告訴我們該看什麼、買什麼以及將誰添加到我們的社交網絡中,但研究表明醫療保健 AI 不會 正在取代人類 護理人員 很快。

然而,它可能有助於用更有利的內容取代混亂的文書工作、延長的等待時間、錯誤的診斷以及醫療保健體驗中的其他不良元素。 人工智能還可以幫助人類醫生擴展他們的實踐以治療更多患者,並使他們能夠為個別患者提供更個性化、更有效的護理。

是的,即使在 2021 年,關於醫療保健領域的人工智能和自動化的討論也往往側重於潛力、前景和可能性。 畢竟,該領域人工智能應用的大部分機會仍在前方——主要是因為仍必須克服主要障礙,才能為該領域的廣泛採用掃清道路。 在此之前,這項變革性技術將繼續討論什麼 可以 是(而不是是什麼)。

在 Shaip,我們希望通過幫助 AI 開發團隊克服這些障礙來改變對話。 我們喜歡談論 是什麼URE 能堅持 醫療保健 AI,但我們更喜歡創造這樣的未來。 不過,在深入探討我們如何做到這一點之前,讓我們花點時間專注於現在。

人工智能不僅準備永遠改變醫療保健; 它已經有了。 雖然仍然相對較新,但該技術幾乎已經滲透到現代醫療保健系統的方方面面:

  • 在臨床環境中,醫生正在使用具有先進模式識別功能的 AI 輔助成像工具來檢查 CT 掃描、MRI 和其他類型的視覺分析的結果,使他們能夠更快、更準確地檢測疾病和診斷損傷。
  • 在課堂上,機器學習工具正在幫助學生比以往任何時候都更深入地了解人體,並賦予他們能力 構建新的解決方案 與現實世界的應用程序。
  • 在實驗室中,研究人員正在利用複雜的程序將新藥物配方與已知安全的藥物進行交叉參考。 然後,他們可以對這些進行複制和迭代,以在創紀錄的時間內開發解毒劑和疫苗。
  • 管理員和高管正在使用 AI 應用程序來創建更直觀、更高效的患者體驗,同時為提供者增加收入並確保為患者提供更高質量的護理。 這份清單不勝枚舉。

因為您正在閱讀本文,您可能已經意識到 AI 對我們的醫療保健的影響 系統已經很大了——而且只會變得更大。 鑑於該行業有無數不同的參與者,人工智能解決方案可能解決的挑戰數量似乎是無限的。

Shaip 在這裡幫助將這些解決方案變為現實。 我們的服務使企業和企業家能夠構建變革性的醫療保健人工智能技術,通過消除一些最大的障礙來大規模解決現實世界的問題。 對於在醫療保健領域工作的團隊來說,有很多這樣的。

路障和危險信號

雖然人工智能在醫療保健領域的前景從未如此大,但真正將技術整合到整體醫療保健系統中將是一個充滿障礙的過程。 也許沒有什麼比將醫學與其他採用速度更快的行業區分開來的監管障礙更重要了。

路障和紅旗

自國會頒布《健康保險流通與責任法案》(HIPAA) 以來已近四分之一個世紀,但同樣的立法仍將在 2021 年管轄提供商如何處理患者數據。不幸的是,它為醫生、患者和患者提出的問題越來越多,而不是答案。尋求建立新醫療技術的企業家。 此外,HIPAA 的要求現在正在與有關個人身份信息 (PII) 的最新規定相融合 像歐盟的一般數據保護條例 (GDPR)、新加坡的個人數據保護法 (PDPA) 和加州消費者隱私法 (CCPA),它們代表了美國第一部管理數據使用的綜合立法。

伴隨 COVID-19 大流行的遠程醫療需求激增僅 增加了更多的監管難題. 首先,許多患者通過不符合 HIPAA 標準的平台接受遠程治療,這可能使他們容易受到隱私威脅。 即使是合規的平台也會帶來風險,因為它們可能會洩露敏感的患者信息 for 利潤. 虛擬護理需求的增長催生了許多超出 HIPAA 最初範圍的數字服務,並迫使大型科技公司 Facebook、Alphabet、亞馬遜和微軟 冒險 加到 市場,帶來新的創新以及額外監督的需要。

對於監管機構來說,在這個複雜的授權體系中強制執行合規性越來越困難,因為數據正在以新的方式被使用,並且被越來越多的參與者使用。 同樣,對於希望在醫療保健領域構建和部署人工智能技術的團隊來說,確保這些工具符合現有標準需要監管專業知識,而這些專業知識很難找到。

還難找? 高質量的醫療數據。 監管可能會阻止一些新技術被廣泛採用,但如果沒有高質量的數據,人工智能驅動的工具甚至無法通過開發階段。

最近 研究 發表在《美國醫學會雜誌》上的研究發現,其數據用於訓練機器學習算法的患者的地理分佈主要限於少數幾個州,特別是加利福尼亞州、紐約州和馬薩諸塞州。 考慮到這些患者可能彼此共享但與該國其他地區不同的經濟、社會、行為和其他屬性,對這些數據進行訓練的算法可能很難概括。 這個問題可以通過更多樣化的數據集來解決,但同樣,數據很難獲取。 一旦獲得,也很難組織,這對機器學習技術的開發人員來說是另一個關鍵步驟。

許多公司投入大量資金為他們的算法尋找或創建數據,然後花費更多的付費註釋者來標記它。 與過於同質的數據集一樣,未正確標記和整理的數據會訓練 AI 程序生成有偏見和不准確的結果,從而產生難以解決的問題。 不幸的是,對於從事醫療保健 AI 技術的團隊來說,這些問題將繼續司空見慣。 Gartner 的研究表明,高達 85% of 人工智能項目會產生錯誤的結果 由於到 2022 年的數據管理偏差。

同樣,為醫療保健創建人工智能應用程序還有很多其他挑戰,包括已知的和未知的。 隨著越來越多的開發人員進入這個領域,越來越多的供應商面臨著是否要在他們的治療患者策略中添加基於人工智能的解決方案的決定,這些挑戰變得越來越大。 當您嘗試使用新技術構建有用的變革性工具時,障礙是不可避免的,但 Shaip 幫助團隊克服了該領域開發人員目前面臨的許多最大障礙。

讓我們今天討論一下您的 AI 訓練數據需求。

Shaip 如何推動醫療保健 AI 的進步

Shaip 提供了一套專為從事醫療保健 AI 應用程序的團隊設計的解決方案。 它們一起可以幫助您實現顯著的多方面投資回報,並構建對行業產生真正持久影響的可擴展產品。

完全託管的數據收集

為了構建真正對醫療保健組織有用的應用程序,團隊必須構建能夠始終如一地產生準確、無偏見的結果的解決方案。 當然,您可能聽說過 AI 技術可以準確檢測和診斷疾病,但這通常發生在使用人工約束來控制已知訓練限制(例如缺乏相關的高質量數據)的場景中。 如果您希望開發一種在實際臨床環境中得到廣泛採用的產品,它必須能夠在各種高風險環境下提供最佳結果。 換句話說,您將需要大量世界一流的可靠數據來訓練您的算法。

Shaip 的完全託管數據收集服務可確保您在需要時擁有所需的數據。 憑藉我們專有的移動應用程序、獲得專利的基於網絡的平台和經驗豐富的內部項目團隊,我們能夠從幾乎任何年齡組、人口統計和教育背景的組合中獲取數據。 我們的人在環收集流程結合了醫療保健領域的主題專家,以確保您收到的數據符合質量和可靠性的最高標準。 除了識別、分析和採購數據外,我們還負責數據清理和準備工作,讓您的團隊能夠專注於其他高影響力的活動。

多種數據格式

我們可以提供包括圖像、視頻、音頻和文本在內的多樣化數據集,以支持各種 AI 模型。

  • 文本:

    Shaip 擁有數百名經驗豐富的專業人員,可以對幾乎任何類型的文本數據(從醫生筆記到保險索賠)進行數據註釋,讓您能夠發現原本隱藏在非結構化數據集中的見解。 此外,我們直觀、可定制的雲平台使您能夠為高度特定的用例定制註釋,並獲得特定領域的洞察力來為技術開發提供信息。

  • 音頻:

    Shaip 在構建和優化功能強大的對話式 AI、聊天機器人和語音機器人方面有著良好的記錄。 感謝我們的全球合格語言學家網絡和一個能夠收集和註釋大量音頻數據的團隊——包括醫生和患者之間的無腳本對話、話語和喚醒詞、獨白和其他類型的語音——我們可以幫助您訓練語音- 快速有效地啟用應用程序。

  • 圖片:

    我們的圖像訓練數據集使用外科精確的手動流程和最先進的技術相結合,用於依賴複雜的計算機視覺和模式識別功能的應用程序進行分析。 我們不僅提供數據; 我們還可以幫助您開發世界一流的機器學習算法,為可以識別人臉、食物、文檔、醫學實驗室圖像、地理空間圖像和其他視覺信息的解決方案提供支持。

  • 視頻:

    我們的人員、經驗和技術使我們能夠滿足幾乎所有的視頻註釋要求。 我們最擅長的是對象跟踪:逐幀註釋視頻,教計算機通過機器學習識別特定對象。 無論您是構建支持 AI 的機器人設備來協助臨床環境中的醫生,還是構建在遠程醫療預約期間增強患者和護士之間互動的應用程序,我們都可以提供幫助。

合規保證

合規保證 保護患者信息對於開發可行的 AI 醫療保健應用程序至關重要。 然而,收集足夠數量的數據需要時間,而去識別這些信息則需要更多時間。 當您的目標是構建、測試和部署新技術時,時間緊迫。

Shaip 提供 獲得許可的醫療保健數據 減輕團隊開發 AI 模型的負擔,這些模型分析基於文本的患者病歷、CT 掃描圖像、X 射線(和其他視覺診斷)、醫生記錄和數十種其他數據類型。 使用 Shaip API,您可以按需訪問這個不斷增長的去識別化記錄和高質量情境化醫療數據庫(包括來自全球 10 多個不同地點的超過 60 萬個數據集),滿足所有 HIPAA 和安全港要求標準(包括修訂這些指南中涵蓋的所有 18 個標識符)。 對於需要更全面服務的團隊,我們可以跨多個監管轄區擴展數據去標識化。

作為數據去標識化、數據屏蔽和數據匿名化領域的行業領導者,患者隱私是我們解決方案的核心。 我們提供去標識化質量的專家認證和審核,並遵守符合安全港標準的綜合個人健康信息 (PHI) 註釋指南。 同樣,ShaipCloud 平台允許您在安全的環境中訪問您的數據,從而進一步降低違規風險。

讓我們一起前行

在 Shaip,我們了解人工智能在改善現有醫療保健系統幾乎所有方面的巨大潛力,我們很高興將我們的專業知識提供給致力於釋放這種潛力的組織。 我們也非常熟悉這些組織面臨的獨特挑戰,我們所有的服務都在設計時考慮到了這些挑戰。

如果您是團隊中的一員 由人工智能和機器學習技術提供支持的醫療保健解決方案,我們很樂意幫助您推進您的計劃。 我們的經驗跨越了整個 AI 開發生命週期,我們參與過幾乎所有範圍的項目——我們還沒有遇到過太大或太小的項目。 如果您需要更多信息,請立即聯繫。

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