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

醫療保健人工智能

特色客戶

賦能團隊打造世界領先的人工智能產品。

Amazon
谷歌
Microsoft微軟
針織

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, 30% OFF 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

支持人工智能的系統不會完全取代人類醫學專家。 但這項技術將通過自動化最容易出錯的重複活動來提高他們的能力和效率。 在 Shaip,我們相信數據可以對全球人口的健康產生積極影響。 這在我們的認知數據收集、去標識化和註釋服務中很明顯。 我們幫助組織解鎖在非結構化數據中發現的新的和關鍵的信息,例如醫生記錄、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。

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

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。

數據收集/許可

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

  • 超過 225 小時的醫生聽寫音頻和相應的轉錄記錄
  • 31+ 專科 神經病學、放射學、病理學等
  • 5 萬個以上 EHR 數據集
數據採集
數據去標識化

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。

資料註解

APIs

當您需要實時數據時,您應該能夠同樣快速地訪問 API。 這就是 Shaip API 提供對您需要的記錄的實時、按需訪問的原因。 借助 Shaip API,您的團隊現在可以快速且可擴展地訪問去識別化記錄和高質量的情境化醫療數據,從而在第一時間正確完成他們的 AI 項目。

去標識化API

患者數據對於開發可能的最佳醫療保健 AI 項目至關重要。 但保護他們的個人信息同樣重要。 Shaip 是數據去標識化、數據屏蔽和數據匿名化方面的知名行業領導者,可刪除所有 PHI/PII(個人健康/識別信息)。 去標識化 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。

  • 對 PHI、PII 和 PCI 的敏感數據進行去標識化、標記化和匿名化
  • 確認 HIPAA 和安全港指南
  • 編輯所有 18 個標識符並跨多個監管管轄區(即 GDPR、HIPAA 和安全港)擴展數據去標識化。
  • 去標識化質量專家認證審核
  • 遵循全面的 PHI 註釋指南以統一對 PHI 數據進行去標識化並遵守安全港指南
去標識化API
醫療神經

醫療NER

臨床命名實體識別 (NER) 是一項關鍵的 NLP 任務,可從臨床敘述中提取重要概念(命名實體)。 NER API 可以從非結構化電子健康記錄 (EHR) 中自動識別和分類臨床實體,例如診斷、程序、醫療設備、實驗室、藥物等。

Shaip API 提取的醫療 NER:

  • 實體識別和提取:識別關鍵概念或短語 
  • 通過將非結構化文本中存在的數據元素映射到結構化字段來提高臨床數據的完整性。
  • 將非結構化數據轉換為機器可讀和機器可處理的格式。
  • NER API 利用專有知識圖譜,擁有 20 萬多個關係和 1.7 萬多個臨床概念

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

時間框架-圖表-Convai

對話式人工智能

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

每個客戶指南對 30,000 多份文件進行去標識化和註釋

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

Shaip 的安全港去標識化
符合 Gdpr 的去標識化由 Shaip
通過 Shaip 進行 Hipaa 合規數據屏蔽

告訴我們我們如何為您的下一個 AI 計劃提供幫助。