샤이프 블로그
인공 지능 및 기계 학습 기술을 주도하는 최신 통찰력과 솔루션을 알아보십시오.
생성 AI를 통한 의료 역량 강화: 진단 및 치료 혁신
최근 몇 년 동안 인공지능(AI)은 다양한 산업 분야에서 큰 발전을 이루었으며, 헬스케어도 예외는 아닙니다. AI 중심의 하위 집합인 생성적 AI
의료 영상 주석: 정의, 응용, 사용 사례 및 유형
의료 영상 주석은 기계 학습 알고리즘과 AI 모델에 필요한 훈련 데이터를 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 과정은 다음과 같은 경우에 필수적입니다.
기계 학습 프로젝트를 위한 최고의 오픈 소스 의료 데이터 세트
글로벌 의료 시스템은 매일 방대한 양의 의료 데이터를 생성하며, 이는 기계 학습 애플리케이션에 활용될 가능성이 있습니다.
의료 진단에 대한 NLP의 영향
자연어 처리(NLP)는 우리가 기술과 상호 작용하는 방식을 변화시킵니다. 인간의 언어를 처리하여 방대한 정보 잠재력을 발휘합니다. 기술은 동일한 잠재력을 가지고 있습니다.
의료 데이터세트: 의료 AI에 도움이 됨
한때 SF에서 주로 등장했던 용어인 인공지능(AI)은 이제 다양한 산업의 성장을 촉진하는 현실이 됐다. Next Move 전략 컨설팅
임상 검증이란 무엇입니까? 모범 사례 및 프로세스에 대한 가이드
새로운 진단 도구가 개발되는 시나리오를 생각해 보십시오. 의사들은 그 잠재력에 대해 매우 기대하고 있습니다. 그러나 이를 일상적인 치료에 통합하기 전에
임상 데이터 추상화: 정의, 프로세스 등
병원과 진료소에서는 매년 수천 명의 환자를 만납니다. 이를 위해서는 수많은 전담 의사와 간호사가 필요합니다. 그들은 돌봄을 제공하기 위해 쉬지 않고 일합니다.
의료 분야의 합성 데이터: 정의, 이점 및 과제
연구자들이 신약을 개발하는 시나리오를 상상해 보세요. 테스트를 위해서는 광범위한 환자 데이터가 필요하지만 개인 정보 보호 및
비식별화에 대한 HIPAA 전문가 결정
HIPAA(건강 보험 이전 및 책임에 관한 법률)는 의료 분야에서 환자 데이터를 보호하기 위한 표준을 설정합니다. 이것의 중요한 측면은 보호 대상을 비식별화하는 것입니다.
NLP를 통한 선구적인 종양학 연구: Shaip의 혁신
사례 연구 다운로드 암을 정복하려면 데이터가 결단만큼 중요합니다. Shaip에서는 큰 도약을 가능하게 된 것을 자랑스럽게 생각합니다.
방사선학에서 자연어 처리(NLP)의 힘: 진단 및 효율성 향상
방사선학은 의료에서 중요한 역할을 합니다. CT 스캔, 엑스레이, MRI 등의 영상 기술을 사용하여 다양한 상태를 진단하고 치료합니다. 자연어
종양학에서 자연어 처리(NLP)의 역할
암은 전 세계적으로 심각한 건강 문제를 야기합니다. 이는 세포가 통제되지 않은 방식으로 성장하고 퍼질 때 발생합니다. 사망원인 XNUMX위입니다
데이터 익명화 가이드: 초보자가 알아야 할 모든 것(2024년)
디지털 혁신 시대에 의료 기관은 운영을 디지털 플랫폼으로 빠르게 전환하고 있습니다. 이는 효율성과 간소화된 프로세스를 제공하는 동시에
의료 분야의 생성적 AI: 애플리케이션, 장점, 과제 및 미래 동향
의료는 항상 혁신이 높이 평가되고 생명을 구하는 데 중요한 분야였습니다. 기술의 발전에도 불구하고 의료 산업은 여전히 해결해야 할 과제에 직면해 있습니다.
의료 분야에서 임상 자연어 처리(NLP)의 잠재력 활용
자연어 처리(NLP)를 통해 컴퓨터는 인간의 언어를 이해할 수 있습니다. 알고리즘과 기계 학습을 사용하여 텍스트, 오디오 및 기타 미디어 형식을 해석합니다. 그만큼
의료 분야의 OCR: 사용 사례, 이점 및 단점에 대한 종합 가이드
의료 산업은 AI의 새로운 첨단 기술의 시작과 함께 워크플로우의 패러다임 변화에 직면해 있습니다. AI 도구와 기술을 활용하여
정신 건강 분야의 AI – 예, 이점 및 추세
오늘날 AI는 가장 중요한 기술 중 하나가 되어 모든 주요 산업을 혼란에 빠뜨리고 전 세계 산업 및 부문에 막대한 이점을 제공합니다. 활용하여
NLP를 사용하여 비정형 의료 데이터의 잠재력 활용
오늘날 의료 기관에 존재하는 방대한 데이터는 엄청나게 증가하고 있습니다. 데이터는 오늘날의 디지털 세계에서 가장 중요한 자산으로 간주되지만 의료는
제너레이티브 AI를 통한 의료 혁신: 주요 이점 및 애플리케이션
오늘날 의료 산업은 인공 지능(AI)과 기계 학습의 급속한 발전을 목격하고 있습니다. 이 기술은 개선된 환자를 위한 새로운 기회를 여는 데 도움이 되었습니다.
의료 분야에서 자연어 처리의 주요 사용 사례
세계 자연어 처리 시장은 1.8년 2021억 달러에서 4.3년 2026억 달러로 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다.
의료 데이터 라벨링 회사를 고용하기 전에 해야 할 5가지 질문
헬스케어 부문의 인공지능 글로벌 시장은 1.426년 2017억28.04만 달러에서 2025년 XNUMX달러로 성장할 것으로 추정된다.
의료 교육 데이터란 무엇이며 왜 중요한가요?
의료 교육 데이터가 의료 AI를 달로 이끄는 방법은 무엇입니까? 데이터 조달은 항상 조직의 우선 순위였습니다. 관련 데이터가 있을 때 더 그렇습니다.
의료 분야에서 머신 러닝의 실제 적용
의료 산업은 항상 기술 발전과 제품의 혜택을 받아 왔습니다. 심박 조율기 및 X-Ray에서 전자 CPR 등에 이르기까지 의료 서비스는
의료에서 AI의 역할: 혜택, 과제 및 그 사이의 모든 것
의료 분야에서 인공 지능의 시장 가치는 2020년 6.7억 달러로 새로운 최고치를 기록했습니다. 현장 전문가와 기술 베테랑도 밝힙니다.
전자 건강 기록 및 AI: A Match Made In Heaven
전자 건강 기록(EHR)은 효율적이고 환자에게 의료 서비스를 신속하게 제공하는 데 도움이 되어야 합니다. 그러나, 있는 것 같다
AI 훈련 데이터의 진정한 비용
인공지능(AI) 시스템을 개발하는 과정은 부담스럽습니다. 간단한 AI 모듈도 예측, 처리 또는 추천하는 데 수개월의 교육이 필요합니다.
의료 분야의 IoT 및 AI가 업계를 변화시킬 태세를 갖추는 방법
사물 인터넷(IoT)은 빠르게 확장되고 있으며 연결된 장치에서 생성되는 데이터의 양은 매일 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 그럴 수도 있지만
Shaip이 팀이 의료 AI 솔루션을 구축하도록 지원하는 방법
다음에 의사 사무실을 방문할 때 로봇 의사의 치료를 기대하지 마십시오. 컴퓨터와 알고리즘은 우리에게 무엇을 해야할지 알려줄 수 있습니다.
AI와 의료 서비스를 연결하기 위한 규정 준수 복잡성 탐색
풍부하고 저렴한 처리 능력과 끝없는 데이터 홍수에 힘입어 AI와 머신 러닝은 주변 조직을 위해 놀라운 일을 성취하고 있습니다.