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。生成式人工智慧是人工智慧的一個子集，專注於根據現有數據創建新內容，正在徹底改變醫療保健專業人員進行診斷和治療的方式。 Shaip 是人工智慧解決方案的領先供應商，處於這項轉型的最前沿，提供先進的醫療資料集，推動醫療保健領域的生成式人工智慧應用。
Shaip 的使命是提供全面的數據框架，以實現精確、快速和開創性的人工智慧驅動的診斷和治療。 Shaip 深入了解醫療 AI 的獨特要求，提供廣泛的數據集，旨在為醫療保健領域的生成式 AI 應用提供動力。
1.問答對
Shaip 生成式人工智慧解決方案擅長的關鍵領域之一是問答。透過從醫療保健文件和文獻中整理問答對，Shaip 的認證專業人員促進了人工智慧模型的開發，該模型可以建議診斷程序、推薦治療方法，並透過過濾相關資訊協助醫生提供見解。該技術有可能簡化診斷過程、減少錯誤並改善患者的治療結果。
我們的醫療保健專家製作頂級問答集，其中包括：
- 建立表面級查詢
- 設計深層的問題
- 根據醫療表格數據建立問答
問答集是使用各種來源建立的，例如：
- 臨床指南和方案
- 患者與提供者互動數據
- 醫學研究論文
- 藥品信息
- 醫療保健監管文件
- 患者感言、評論、論壇和社區
2. 文本摘要
Shaip 生成式人工智慧產品的另一個重要方面是文字摘要。醫療保健專業人員經常面臨篩選大量資訊的挑戰，例如電子健康記錄 (EHR)、研究文章和醫病對話。 Shaip 的醫療保健專家擅長將這些資訊提煉成清晰簡潔的摘要，確保專業人員能夠快速掌握核心見解，而無需花費數小時閱讀冗長的文件。
我們的產品包括：
基於文本的 EHR 摘要： 將患者的病史、治療和結果封裝成易於理解的格式，使醫療保健提供者能夠快速審查和了解患者的完整醫療歷程。
醫患對話總結： 從醫療諮詢中提取關鍵點、關注點和行動項目，確保關鍵訊息不被忽視，並促進醫療保健提供者和患者之間更好的溝通。
基於 PDF 的研究文章摘要： 將複雜的醫學研究論文提煉為基本發現、結論和臨床意義，使醫療保健專業人員能夠及時了解其領域的最新發展，而無需花費過多時間進行文獻綜述。
醫學影像報告摘要： 將複雜的放射學或影像報告轉換為簡化的摘要，突出顯示最重要的發現和建議，使醫療團隊能夠更有效地做出明智的決策。
臨床試驗數據總結： 將廣泛的臨床試驗結果分解為最重要的要點，包括效能、安全性和潛在應用，使醫療保健利益相關者能夠快速評估新療法或乾預措施的影響。
透過利用 Shaip 的文本摘要專業知識，醫療保健組織可以簡化資訊處理、增強決策並最終改善患者護理。我們的醫療保健專家致力於提供高品質、準確且相關的摘要，以滿足醫療保健行業的獨特需求。
3. 綜合數據創建
除了問答和文字摘要之外，Shaip 還專注於合成資料建立。合成資料在醫療保健領域對於各種目的至關重要，例如人工智慧模型訓練和軟體測試，同時又不損害病患隱私。 Shaip 為各醫學專業的現病史 (HPI) 和進度記錄、EHR 記錄以及醫病對話摘要提供合成資料建立服務。
3.1 綜合數據 HPI 和進度註釋創建
產生人工但真實的患者數據，模仿患者現病史 (HPI) 和進展記錄的格式和內容。這些合成資料對於訓練機器學習演算法、測試醫療保健軟體和進行研究非常有價值，而且不會危及病患隱私。
3.2 綜合數據 EHR 註釋創建
此過程需要建立模擬電子健康記錄 (EHR) 註釋，其結構和上下文與真實 EHR 註釋相似。這些合成筆記可用於培訓醫療保健專業人員、驗證 EHR 系統以及開發用於預測建模或自然語言處理等任務的 AI 演算法，同時保持患者機密。
3.3 各領域醫患對話綜合總結
這涉及產生跨不同醫學專業（例如心臟病學或皮膚病學）的模擬醫患互動的總結版本。這些摘要雖然基於虛構場景，但類似於真實的對話摘要，可用於醫學教育、人工智慧培訓和軟體測試，而不會暴露實際的患者對話或損害隱私。
結論
Shaip 的生成式人工智慧解決方案由全面且多樣化的資料集、嚴格的品質保證程序以及對資料安全和隱私的承諾提供支援。本公司遵守 GDPR 和 HIPAA 法規，確保敏感病患資訊的保護。
Shaip 的生成式人工智慧解決方案在醫療保健領域的好處很多。透過利用這些技術，醫療保健專業人員可以提高診斷的準確性，節省數據收集的時間和金錢，加快新療法的上市時間，並獲得行業競爭優勢。
隨著醫療保健領域的不斷發展，生成式人工智慧將在塑造診斷和治療的未來方面發揮越來越重要的作用。 Shaip 是這項變革的先鋒，為醫療保健專業人員提供所需的工具和資料集，為全球患者提供更準確、個人化和高效的護理。
