由醫療保健領域專家收集、去識別和註釋大型數據集
賦能團隊打造世界領先的人工智能產品。
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， 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，機器學習演算法可以分析高達 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%。
人工智慧系統不會完全取代人類醫學專家。但這項技術將透過自動化最容易出錯的重複活動來增強他們的能力和效率。在 Shaip，我們相信數據可以對全球人口的健康產生正面影響。這在我們的認知資料收集、去識別和註釋服務中顯而易見。我們幫助組織解鎖非結構化資料深處的新的關鍵訊息，例如醫生筆記、出院總結和病理報告。
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。
支持 AI 的公司求助於我們創建訓練數據集，以便他們能夠為醫療保健行業開發尖端的機器學習算法。 查看我們的完整 醫療保健目錄。
從推進護理到為醫療保健組織提供控製成本同時改善患者結果的解決方案，正確的數據可以支持 AI 和 ML 通過 Shaip 實現這些目標。 畢竟，更好的數據意味著更好的結果。
隨時可用的數據集： 查看完整目錄
我們的 PHI/PII 去識別功能包括刪除可能直接或間接將個人與其個人資料聯繫起來的敏感訊息，例如姓名和社會安全號碼。這是病人應得的，也是 HIPAA 的要求。
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
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。
數據助力醫療 AI 煥發活力
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。
對領域專家的臨床文檔進行去標識化和註釋
根據客戶指南對 30,000 多份文件進行去識別化和註釋
黃金標準臨床數據，用於開發客戶的 NLP 和醫療保健
跨不同監管管轄區擴展資料去識別化，包括 GDPR， HIPAA，並依安全港規定。
告訴我們我們如何為您的下一個 AI 計劃提供幫助。
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。
