다음에 의사의 진료실을 방문할 때 로봇 의사의 치료를 기대하지 마십시오. 컴퓨터와 알고리즘은 우리에게 무엇을 보고, 무엇을 사며, 소셜 네트워크에 추가해야 하는지 알려줄 수 있지만 연구에 따르면 의료 AI는 습관 인간을 대체하다 간병인 곧.
그러나 혼란스러운 서류 작업, 연장된 대기 시간, 잘못된 진단 및 기타 의료 경험의 바람직하지 않은 요소를 더 유리한 것으로 대체하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI는 또한 인간 의사가 진료를 확장하여 더 많은 환자를 치료하고 개별 환자에게 보다 개인화되고 효과적인 치료를 제공하도록 권한을 부여할 수 있습니다.
예, 2021년에도 의료 분야의 AI 및 자동화에 대한 대화는 잠재력, 약속 및 가능성에 초점을 맞추는 경향이 있습니다. 결국, 이 분야에서 AI 기반 애플리케이션을 위한 대부분의 기회는 여전히 앞서 있습니다. 주로 이 분야에서 널리 채택될 수 있는 길을 열기 위해서는 주요 장애물을 극복해야 하기 때문입니다. 그렇게 될 때까지 이 혁신적인 기술은 다음과 같은 측면에서 계속 논의될 것입니다. 수 (무엇이 아니라) 있다.
Shaip에서 우리는 AI 개발 팀이 이러한 장애물을 극복할 수 있도록 도와줌으로써 대화를 바꾸고 싶습니다. 우리는 이야기하는 것을 좋아합니다. 무엇 했다ure 잡을 수 있었다 의료 AI를 위한 것이지만 우리는 그 미래를 만드는 것을 더 좋아합니다. 하지만 그 방법에 대해 알아보기 전에 잠시 시간을 내어 현재에 집중해 보겠습니다.
AI는 의료 서비스를 영원히 바꿀 태세만 있는 것이 아닙니다. 그것은 이미 가지고 있습니다. 이 기술은 여전히 비교적 새롭지만 현대 의료 시스템의 거의 모든 측면에 침투했습니다.
- 임상 환경에서 의사는 고급 패턴 인식 기능을 갖춘 AI 지원 이미징 도구를 사용하여 CT 스캔, MRI 및 기타 유형의 시각적 분석 결과를 검사하여 질병을 보다 빠르고 정확하게 감지하고 부상을 진단할 수 있습니다.
- 교실에서 머신 러닝 도구는 학생들이 그 어느 때보다 인체에 대한 더 깊은 통찰력을 수집하도록 돕고 그들에게 새로운 솔루션 구축 실제 응용 프로그램과 함께.
- 실험실에서 연구원들은 이미 안전한 것으로 알려진 약물과 새로운 약물 공식을 상호 참조하는 정교한 프로그램을 활용하고 있습니다. 그런 다음 기록적인 시간에 해독제와 백신을 개발하기 위해 복제하고 반복할 수 있습니다.
- 관리자와 경영진은 AI 애플리케이션을 사용하여 제공자의 수익을 창출하고 환자를 위한 고품질 치료를 보장하는 동시에 보다 직관적이고 효율적인 환자 경험을 만들고 있습니다. 목록은 계속됩니다.
이 글을 읽고 있는 당신은 아마도 AI가 우리의 의료에 미치는 영향을 이미 알고 있을 것입니다. 시스템은 방대했고 점점 더 커질 것입니다. 이 부문을 구성하는 수많은 다양한 행위자를 고려할 때 AI 솔루션이 잠재적으로 해결할 수 있는 문제의 수는 무한해 보입니다.
Shaip은 이러한 솔루션을 실현할 수 있도록 도와드립니다. 당사의 서비스를 통해 기업과 기업가는 가장 큰 장애물을 제거하여 실제 문제를 대규모로 해결할 수 있는 혁신적인 의료 AI 기술을 구축할 수 있습니다. 그리고 의료 분야에서 일하는 팀의 경우에는 그런 것들이 많이 있습니다.
장애물 및 위험 신호
의료 분야에서 AI의 가능성은 그 어느 때보다 크지만 이 기술을 모놀리식 의료 시스템에 진정으로 통합하는 것은 장애물로 가득 찬 프로세스가 될 것입니다. 아마도 채택이 더 빨리 이루어진 다른 산업과 의학을 구별하는 규제 장애물보다 더 중요한 것은 없을 것입니다.
의회가 HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act)를 제정한 지 거의 2021년이 지났지만 동일한 법안이 XNUMX년에도 의료 제공자가 환자 데이터를 처리하는 방식을 계속 관장합니다. 불행히도, 의사, 환자 및 새로운 의료 기술을 구축하고자 하는 기업가. 또한 HIPAA 규정은 이제 개인 식별 정보(PII)에 대한 보다 최근의 규정으로 수렴되고 있습니다. 유럽 연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR), 싱가포르의 개인 데이터 보호법(PDPA) 및 미국에서 데이터 사용을 규율하는 최초의 포괄적인 법률을 나타내는 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법(CCPA)과 같습니다.
COVID-19 전염병을 동반한 원격 의료 요구 사항의 급증은 더 많은 규제 문제 추가. 우선 많은 환자가 HIPAA 표준을 충족하지 않는 플랫폼을 통해 원격 치료를 받으므로 개인 정보 위협에 취약할 수 있습니다. 규정을 준수하는 플랫폼이라도 민감한 환자 정보를 공개할 수 있으므로 위험이 있습니다. for 이익. 가상 치료에 대한 수요의 증가로 인해 HIPAA의 원래 범위를 벗어나는 많은 디지털 서비스가 발생했으며, 이로 인해 대형 기술 회사인 Facebook, Alphabet, Amazon 및 Microsoft는 벤처 기업 으로 전에, 시장, 새로운 혁신을 가져오고 추가 감독이 필요합니다.
규제 기관의 경우 데이터가 새로운 방식으로 점점 더 많은 행위자들에 의해 사용됨에 따라 이 복잡한 의무 시스템 내에서 규정 준수를 시행하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 마찬가지로 의료 분야에서 AI 기반 기술을 구축 및 배포하려는 팀의 경우 이러한 도구가 기존 표준을 충족하도록 하려면 찾기가 매우 어려운 규제 전문 지식이 필요합니다.
또한 찾기 어렵습니까? 고품질 의료 데이터. 규제로 인해 일부 신기술이 널리 채택되는 것을 막을 수 있지만 양질의 데이터가 없으면 AI 기반 도구는 개발 단계를 통과하지 못할 것입니다.
A 최근 공부 미국 의학 협회 저널(Journal of the American Medical Association)에 발표된 연구에 따르면 머신 러닝 알고리즘을 훈련하는 데 데이터를 사용하는 환자의 지리적 분포는 주로 캘리포니아, 뉴욕, 매사추세츠와 같은 몇몇 주에 국한되어 있습니다. 이 환자들이 공유할 수 있지만 다른 국가에서는 공유할 수 없는 경제적, 사회적, 행동적 및 기타 속성을 감안할 때 이 데이터에 대해 훈련된 알고리즘은 제대로 일반화되지 않을 수 있습니다. 이 문제는 더 다양한 데이터 세트로 해결할 수 있지만 다시 데이터를 얻기가 어렵습니다. 한 번 획득하면 정리하기도 어렵습니다. 이는 머신 러닝 기술 개발자에게 또 다른 중요한 단계입니다.
많은 회사는 알고리즘을 위한 데이터를 찾거나 생성하기 위해 상당한 투자를 한 다음 레이블을 지정하는 데 더 많은 비용을 지불하는 주석가를 사용합니다. 지나치게 동질적인 데이터 세트와 마찬가지로 적절하게 레이블이 지정되고 선별되지 않은 데이터는 AI 프로그램이 편향되고 부정확한 결과를 생성하도록 훈련시켜 쉽게 수정할 수 없는 문제를 생성합니다. 불행히도 이러한 문제는 의료 AI 기술을 연구하는 팀에서 계속해서 발생합니다. Gartner의 연구에 따르면 최대 85% of AI 프로젝트는 잘못된 결과를 낳을 것입니다 2022년까지 데이터 관리 편향의 결과입니다.
다시 말하지만, 알려지거나 알려지지 않은 의료용 AI 애플리케이션을 만드는 데는 다른 많은 과제가 있습니다. 더 많은 개발자가 이 분야에 진출하고 더 많은 제공자가 환자 치료 전략에 AI 기반 솔루션을 추가할지 여부에 대한 결정에 직면함에 따라 이러한 과제는 크게 부각됩니다. 새로운 기술을 사용하여 유용하고 혁신적인 도구를 구축하려고 할 때 장애물이 불가피하지만 Shaip은 팀이 이 분야의 개발자가 현재 직면하고 있는 가장 큰 장애물을 극복하도록 돕습니다.
Shaip이 의료 AI 발전을 지원하는 방법
Shaip은 의료 AI 애플리케이션을 작업하는 팀을 위해 특별히 설계된 솔루션 제품군을 제공합니다. 함께, 투자에 대한 중요하고 다면적인 수익을 실현하고 업계에 진정으로 지속적인 영향을 미치는 확장 가능한 제품을 구축하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
완전 관리형 데이터 수집
의료 조직에 진정으로 유용할 수 있는 애플리케이션을 구축하기 위해 팀은 정확하고 편향되지 않은 결과를 일관되게 생성하는 솔루션을 구축해야 합니다. 물론 AI 기술이 질병을 정확하게 감지하고 진단한다는 이야기를 듣게 될 수도 있지만, 이는 일반적으로 관련 품질 데이터의 부족과 같이 알려진 훈련 제한 사항을 제어하기 위해 인공 제약을 사용하는 시나리오에서 발생합니다. 실제 임상 환경에서 널리 채택되는 제품을 개발하려면 다양한 위험 상황에서 최적의 결과를 제공할 수 있어야 합니다. 다시 말해, 알고리즘을 훈련시키려면 세계 정상급의 신뢰할 수 있는 데이터가 많이 필요합니다.
Shaip의 완전 관리형 데이터 수집 서비스는 필요할 때 필요한 데이터를 가질 수 있도록 합니다. 독점적인 모바일 앱, 특허 받은 웹 기반 플랫폼 및 경험 많은 사내 프로젝트 팀을 통해 연령 그룹, 인구 통계 및 교육 배경의 거의 모든 조합에서 데이터를 소싱할 수 있습니다. 당사의 Human-in-Loop 수집 프로세스는 의료 분야의 주제 전문가를 통합하여 귀하가 수신하는 데이터가 품질 및 신뢰성에 대한 최고 기준을 충족하는지 확인합니다. 데이터를 식별, 프로파일링 및 소싱하는 것 외에도 데이터 정리 및 준비를 처리하여 팀이 영향력이 큰 다른 활동에 집중할 수 있도록 합니다.
여러 데이터 형식
다양한 AI 모델을 지원하기 위해 이미지, 비디오, 오디오 및 텍스트를 포함하는 다양한 데이터 세트를 제공할 수 있습니다.
텍스트 :
Shaip은 의사 기록에서 보험 청구에 이르기까지 거의 모든 유형의 텍스트 데이터에 대해 데이터 주석을 수행할 수 있는 수백 명의 숙련된 전문가를 보유하고 있으므로 구조화되지 않은 데이터 세트에 숨겨져 있는 통찰력을 발견할 수 있습니다. 또한 직관적이고 사용자 지정 가능한 클라우드 플랫폼을 사용하면 매우 구체적인 사용 사례에 맞게 주석을 맞춤화하고 도메인별 통찰력을 얻어 기술 개발을 알릴 수 있습니다.
오디오 :
Shaip은 고기능 대화형 AI, 챗봇 및 음성 봇을 구축하고 최적화한 입증된 실적을 보유하고 있습니다. 자격을 갖춘 언어학자로 구성된 전 세계 네트워크와 의사와 환자 간의 대본 없는 대화, 발화 및 깨우침 단어, 독백 및 기타 유형의 연설을 포함하여 방대한 양의 오디오 데이터를 수집하고 주석을 달 수 있는 팀 덕분에 우리는 귀하의 연설 훈련을 도울 수 있습니다. - 애플리케이션을 빠르고 효과적으로 지원합니다.
이미지 :
우리의 이미지 훈련 데이터 세트는 정교한 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 기능에 의존하는 응용 프로그램을 위해 외과적으로 정밀한 수동 프로세스와 최첨단 기술의 조합을 사용하여 분석됩니다. 그리고 우리는 단순히 데이터를 제공하는 것이 아닙니다. 우리는 또한 사람의 얼굴, 음식, 문서, 의료 연구실 이미지, 지리 공간 이미지 및 기타 시각적 정보를 인식할 수 있는 솔루션을 강화하기 위해 세계적 수준의 기계 학습 알고리즘을 개발하는 데 도움을 드릴 수 있습니다.
동영상 :
우리의 인력, 경험 및 기술을 통해 거의 모든 비디오 주석 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 우리가 가장 잘하는 것은 물체 추적입니다. 비디오 프레임에 주석을 달아 컴퓨터가 기계 학습을 통해 특정 물체를 인식하도록 가르칩니다. 임상 환경에서 의사를 지원하기 위해 AI 지원 로봇 장비를 구축하거나 원격 의료 예약 중에 환자와 간호사 간의 상호 작용을 향상시키는 애플리케이션을 구축할 때 도움을 드릴 수 있습니다.
규정 준수 보장
환자 정보를 보호하는 것은 실행 가능한 AI 의료 애플리케이션을 개발하는 데 중요합니다. 그러나 충분한 양의 데이터를 수집하는 데는 시간이 걸리며 해당 정보를 비식별화하려면 훨씬 더 많은 시간이 소요됩니다. 새로운 기술을 구축, 테스트 및 배포하는 것이 목표라면 시간이 부족합니다.
샤이프 제공 라이선스 의료 데이터 텍스트 기반 환자 의료 기록, CT 스캔의 이미지, X선(및 기타 시각적 진단), 의사 기록 및 기타 수십 가지 데이터 유형을 분석하는 AI 모델을 개발하는 팀의 이러한 부담을 덜어줍니다. Shaip API를 사용하면 모든 HIPAA 및 Safe Harbor를 충족하는 이 증가하는 비식별화된 기록 및 상황별 의료 데이터(전 세계 10개 이상의 다양한 위치에서 제공되는 60천만 개 이상의 데이터 세트 포함) 라이브러리에 대한 주문형 액세스를 얻을 수 있습니다. 표준(이 가이드라인에서 다루는 모든 18개 식별자의 수정 포함). 보다 포괄적인 서비스가 필요한 팀의 경우 여러 규제 관할 구역에서 데이터 익명화를 확장할 수 있습니다.
데이터 비식별화, 데이터 마스킹 및 데이터 익명화 분야의 업계 리더인 환자 개인정보 보호는 당사 솔루션의 핵심입니다. 우리는 비식별화 품질에 대한 전문가 인증 및 감사를 제공하고 Safe Harbor 표준을 준수하는 포괄적인 개인 건강 정보(PHI) 주석 지침을 준수합니다. 마찬가지로 ShaipCloud 플랫폼을 사용하면 보안 환경에서 데이터에 액세스할 수 있으므로 규정 미준수 위험을 더욱 줄일 수 있습니다.
함께 앞으로 나아가자
Shaip에서는 기존 의료 시스템의 거의 모든 측면을 개선할 수 있는 AI의 엄청난 잠재력을 이해하고 있으며 이러한 잠재력을 실현하기 위해 노력하는 조직에 우리의 전문 지식을 제공하게 된 것을 기쁘게 생각합니다. 우리는 또한 이러한 조직이 직면한 고유한 문제에 대해 잘 알고 있으며 모든 서비스는 이러한 문제를 염두에 두고 설계되었습니다.
작업 중인 팀의 일원인 경우 AI 및 머신 러닝 기술로 구동되는 의료 솔루션, 이니셔티브를 추진하는 데 도움이 되었으면 합니다. 우리의 경험은 전체 AI 개발 수명 주기에 걸쳐 있으며 거의 모든 범위의 프로젝트에서 작업했습니다. 너무 크거나 너무 작은 프로젝트는 아직 발생하지 않았습니다. 더 많은 정보가 필요하시면 오늘 연락하십시오.