Shaip博客

了解推動人工智能和機器學習技術的最新見解和解決方案。

生成式人工智能

利用生成式人工智慧賦能醫療保健：徹底改變診斷與治療

近年來，人工智慧（AI）在各行業取得了長足的進步，醫療保健也不例外。生成式人工智慧，專注於人工智慧的一個子集

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2024 年 4 月 23 日

醫學影像標註

醫學影像註釋：定義、應用、用例和類型

醫學影像註釋在為機器學習演算法和人工智慧模型提供必要的訓練資料方面發揮著至關重要的作用。這個過程對於

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2024 年 4 月 19 日

醫療保健數據集

適用於機器學習專案的最佳開源醫療保健資料集

全球醫療保健系統每天都會產生大量醫療數據，這些數據有可能用於機器學習應用程式。

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2024 年 3 月 26 日

Nlp 在醫療保健領域的應用

NLP 對醫療診斷的影響

自然語言處理 (NLP) 改變了我們與科技互動的方式。它處理人類語言以釋放巨大的資訊潛力。該技術具有相同的潛力

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2024 年 3 月 5 日

醫療保健數據集

醫療保健資料集：醫療保健人工智慧的福音

人工智慧這個曾經主要出現在科幻小說中的術語現在已經成為現實，推動了各個行業的發展。下一步策略諮詢

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2024 年 2 月 20 日

臨床驗證

什麼是臨床驗證？最佳實務和流程指南

想像一個開發新診斷工具的場景。醫生們對其潛力感到興奮。然而，在將其納入日常護理之前，他們

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2024 年 1 月 30 日

病歷匯總

AI 病歷摘要：定義、挑戰與最佳實踐

醫療保健產業病歷的成長既是挑戰也是機會。想像一個世界，其中的每一個細節

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2024 年 1 月 16 日

臨床數據抽象

臨床資料抽象：定義、過程等

醫院和診所每年都會接待數千名患者。這需要大量敬業的醫生和護士。他們孜孜不倦地工作以提供護理

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2024 年 1 月 10 日

醫療保健中的綜合數據

醫療保健中的綜合數據：定義、優勢和挑戰

想像研究人員正在開發一種新藥的場景。他們需要大量的患者資料進行測試，但人們對隱私和隱私有嚴重擔憂

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2024 年 1 月 2 日

Hipaa 專家測定

HIPAA 去識別化專家裁決

《健康保險流通與責任法案》(HIPAA) 制定了保護醫療保健中病患資料的標準。其中一個重要面向是去辨識受保護的

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2023 年 12 月 26 日

腫瘤學nlp

NLP 開創性腫瘤學研究：Shaip 突破

下載案例研究在戰勝癌症的過程中，數據與決心同樣重要。在 Shaip，我們很自豪能夠實現重大飛躍

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2023 年 12 月 19 日

NLP

放射學中自然語言處理 (NLP) 的力量：增強診斷和效率

放射學在醫療保健中發揮著至關重要的作用。它使用 CT 掃描、X 光和 MRI 等影像技術來診斷和治療各種疾病。自然語言

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2023 年 12 月 12 日

NLP在腫瘤學的應用

自然語言處理 (NLP) 在腫瘤學中的作用

癌症對全球健康構成重大挑戰。當細胞以不受控制的方式生長和擴散時就會發生這種情況。這是第二大死因

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2023 年 12 月 5 日

數據去標識化

資料去識別化指南：初學者需要了解的一切（2024 年）

在數位轉型時代，醫療保健組織正迅速將其營運轉移到數位平台。雖然這帶來了效率和簡化的流程，但它也

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2023 年 11 月 7 日

生成式人工智能

醫療保健中的生成式人工智慧：應用、優勢、挑戰和未來趨勢

醫療保健一直是重視創新並對拯救生命至關重要的領域。儘管技術不斷進步，醫療保健產業仍面臨揮之不去的挑戰。

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2023 年 10 月 31 日

臨床自然語言處理

釋放臨床自然語言處理 (NLP) 在醫療保健領域的潛力

自然語言處理（NLP）使計算機能夠理解人類語言。它使用算法和機器學習來解釋文本、音頻和其他媒體格式。這

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2023 年 8 月 1 日

OCR 在醫療保健領域的應用

醫療保健中的 OCR：使用案例、優勢和劣勢的綜合指南

隨著人工智能新技術和先進技術的興起，醫療保健行業面臨著工作流程的範式轉變。利用人工智能工具和技術，

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2023 年 5 月 30 日

醫療保健對話人工智慧

醫療保健中的對話式 AI 指南

醫療保健中的人工智能是一項相對較新的技術，但在過去幾年中獲得了發展勢頭。它已被用於各種任務，從

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2023 年 5 月 23 日

艾心理健康

人工智能在心理健康方面的應用——示例、優勢和趨勢

如今，人工智能已成為最重要的技術之一，顛覆了所有主要行業，並為全球各行各業帶來了巨大利益。通過利用

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2023 年 5 月 16 日

醫療保健自然語言處理

使用 NLP 釋放非結構化醫療保健數據的潛力

當今醫療機構中存在的海量數據正在急劇增長。儘管數據被認為是當今數字世界中最重要的資產，但醫療保健

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2023 年 5 月 9 日

使用生成式 AI 轉變醫療保健：主要優勢和應用

如今，醫療行業見證了人工智能 (AI) 和機器學習的快速發展。這些技術幫助釋放了改善患者的新機會

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2023 年 3 月 28 日

醫療保健創新

AI 的力量改變醫療保健的未來

人工智能正在為每個行業提供動力，醫療保健行業也不例外。醫療保健行業正在收穫變革性數據和触發的好處

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2023 年 2 月 2 日

醫療保健語音助手

基於人工智能的語音助手在提高醫療保健質量方面的興起

提供口頭指示無疑是一種便利，而不必輸入或從下拉菜單中選擇正確的項目。

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2022 年 10 月 6 日

醫療保健中的自然語言處理

醫療保健中自然語言處理的熱門用例

全球自然語言處理市場預計將從 1.8 年的 2021 億美元增長到 4.3 年的 2026 億美元，複合年增長率為

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2022 年 7 月 19 日

醫療數據標籤

僱用醫療數據標籤公司之前要問的 5 個問題

全球醫療保健領域的人工智能市場預計將從 1.426 年的 2017 億美元增長到 28.04 年的 2025 美元。

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2022 年 3 月 29 日

醫療保健培訓數據

什麼是醫療保健培訓數據，為什麼它很重要？

醫療保健培訓數據如何將醫療保健人工智能推向月球？數據採購一直是組織的優先事項。當相關數據更是如此

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2021 年 11 月 16 日

醫療保健中的機器學習

機器學習在醫療保健領域的實際應用

醫療保健行業始終受益於技術進步及其產品。從起搏器和 X 射線到電子心肺復蘇術等，醫療保健已經能夠

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2021 年 9 月 28 日

人工智慧在醫療保健領域的應用

人工智能在醫療保健中的作用：好處、挑戰以及介於兩者之間的一切

2020年醫療保健人工智能市場價值再創新高，達到6.7億美元。該領域的專家和技術資深人士也透露

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2021 年 9 月 21 日

電子健康記錄

電子健康記錄和人工智能：天作之合

電子健康記錄 (EHR) 應該是高效的，有助於向患者快速提供醫療服務。不過，似乎有

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2021 年 9 月 14 日

數據收集和註釋在醫療保健中的作用

如果我們告訴您，下次您自拍時，您的智能手機會預測您可能會長痤瘡，結果會怎樣？

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2021 年 9 月 1 日

人工智慧醫療

4 個獨特的數據挑戰人工智能在醫療保健領域的應用

這句話已經被說過很多次了，但事實證明，人工智能是醫療保健行業的遊戲規則改變者。從單純的被動參與者

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2021 年 8 月 24 日

人工智能在醫療保健領域的潛力

老實說，我們生活在幾年前我們都夢想的未來。如果準確預測發生或事件是其中之一

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2021 年 8 月 17 日

人工智慧訓練數據

AI 訓練數據的真實成本

開發人工智能 (AI) 系統的過程非常繁重。即使是一個簡單的人工智能模塊也需要數月的訓練才能預測、處理或推薦

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2021 年 6 月 8 日

物聯網

醫療保健中的物聯網和人工智能如何改變行業

物聯網 (IoT) 正在快速擴展，連接設備生成的數據量每天都呈指數級增長。雖然可能是

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2021 年 4 月 8 日

醫療保健人工智慧

Shaip 如何幫助團隊構建醫療保健 AI 解決方案

不要指望下次你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做什麼

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2021 年 3 月 30 日

醫療資料去識別化

駕馭合規複雜性以橋接 AI 和醫療保健

在豐富的廉價處理能力和永無休止的海量數據的推動下，人工智能和機器學習正在為周圍的組織取得驚人的成就

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2020 年 12 月 17 日