헬스 케어 AI

데이터는 Healthcare AI에 생명을 불어넣는 펄스를 제공합니다.

의료 분야의 도메인 전문가가 대규모 데이터 세트를 수집, 익명화 및 주석 처리

헬스케어 아이

주요 클라이언트

팀이 세계 최고의 AI 제품을 구축할 수 있도록 지원합니다.

아마존
구글
Microsoft
코그니트

의료 기반 혁신에 대한 수요가 증가하고 있으며 AI는 인간의 능력 범위를 훨씬 뛰어 넘는 방대한 데이터 세트를 처리하여 중요한 역할을 합니다.

모든 의료 데이터의 80%는 구조화되지 않고 추가 처리를 위해 액세스할 수 없습니다. 이는 사용 가능한 데이터의 양을 제한하고 의료 기관의 의사 결정 능력도 제한합니다. Shaip으로 향하지 않는 한.

우리는 데이터 전사, 비식별화 및 주석에 대한 다년간의 경험의 결과로 의료 용어의 잠재력을 발휘할 수 있도록 의료 용어에 대해 깊이 이해하고 있습니다. 여기에 추가하여 정확한 배송도 가능합니다. 건강 관리 데이터 AI 엔진을 개선해야 합니다.

업종 :

연구에 따르면 30% 의료 비용 중 관리 작업과 관련이 있습니다. AI는 보험 사전 승인, 미지급 청구서 후속 조치, 기록 유지와 같은 일부 작업을 자동화하여 워크로드를 완화할 수 있습니다.

업종 :

최근 연구에 따르면 머신 러닝 알고리즘은 최대 3D 스캔을 분석할 수 있습니다. 1000 오늘날 가능한 것보다 몇 배나 빠릅니다. 외과의에게 실시간 평가와 중요한 정보를 제공하여 보다 정확한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

글로벌 헬스케어 AI 시장 규모는 예측 기간 동안 3.64%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 2019년 33.42억 2026천만 달러에서 46.21년 XNUMX억 XNUMX천만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.

건강한 양의 의료 전문 지식

AI 지원 시스템이 인간 의료 전문가를 완전히 대체하지는 않을 것입니다. 그러나 이 기술은 오류가 발생하기 쉬운 가장 반복적인 활동을 자동화하여 기능과 효율성을 향상시킬 것입니다. Shaip은 데이터가 전 세계 인구의 건강에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다고 믿습니다. 우리의 인지 데이터 수집, 비식별화 및 주석 서비스에서 분명합니다. 우리는 조직이 비정형 데이터(예: 의사 기록, 퇴원 요약, 병리학 보고서)에서 발견되는 새롭고 중요한 정보를 잠금 해제하도록 돕습니다.

그런 다음 증상, 질병, 알레르기 및 약물에 대한 도메인별 통찰력을 제공하는 자연어 처리(NLP)를 통해 구조와 목적을 제공합니다. 이제 의료 커뮤니티는 Shaip AI 데이터를 통해 더 나은 환자 결과를 가져오는 더 나은 결정을 내릴 수 있는 올바른 통찰력을 갖게 되었습니다.

주요 오퍼링

데이터 정리 및 강화

데이터 라이선스 및 수집

데이터 익명화

데이터 주석 및 레이블 지정

데이터 정리

데이터 정리 및 강화

  • 손으로 쓴 데이터를 구조화된 디지털 형식으로 변환
  • 비정형 디지털 데이터를 정형 형식으로 변환
  • 환자 기록, EHR 데이터 등의 데이터 정리

데이터 수집/라이선스

AI 지원 기업은 의료 산업을 위한 최첨단 기계 학습 알고리즘을 개발할 수 있도록 교육 데이터 세트를 생성하기 위해 당사를 찾습니다. 전체 보기 의료 카탈로그.

의료 발전에서 의료 기관에 비용을 제어하는 ​​동시에 환자 결과를 개선하는 솔루션 제공에 이르기까지 올바른 데이터는 Shaip을 통해 AI 및 ML을 지원하여 이러한 목표를 달성할 수 있습니다. 결국 더 나은 데이터는 더 나은 결과를 의미합니다.

즉시 사용 가능한 데이터 세트: 전체 카탈로그 보기

  • 225시간 이상의 의사 받아쓰기 오디오 및 해당 필사 기록
  • 31개 이상의 전문 분야 신경과, 방사선과, 병리학 등
  • 5백만 개 이상의 EHR 데이터 세트
데이터 수집
데이터 익명화

데이터 익명화

당사의 PHI/PII 비식별화 기능에는 개인을 개인 데이터에 직간접적으로 연결할 수 있는 이름 및 주민등록번호와 같은 민감한 정보의 제거가 포함됩니다. 그것은 환자가 받을 자격이 있고 HIPAA가 요구하는 것입니다.

당사의 독점적인 비식별화 플랫폼은 텍스트 콘텐츠의 민감한 데이터를 매우 높은 정확도로 익명화할 수 있습니다. API는 텍스트 또는 이미지 데이터세트에 있는 PHI/PII 엔터티를 추출한 다음 해당 필드를 마스킹, 삭제 또는 모호하게 하여 익명화된 데이터를 제공합니다.

데이터 주석 및 레이블 지정

Shaip 주석 서비스는 AI 엔진을 향상시키는 데 꼭 필요한 기능을 추가할 수 있습니다. X-Ray, CT 스캔, MRI 및 기타 이미지 기반 테스트 보고서를 쉽게 스크리닝하여 다양한 질병을 예측할 수 있습니다. 복잡한 의료 기록(예: 텍스트 또는 이미지)에 주석을 달아 AI ML 모델을 개발하는 데 도움을 드릴 수 있습니다.

모든 규모의 프로젝트를 관리하기 위해 1000명으로 확장할 수 있습니다. 결과? 시간 프레임과 예산 내에서 모델을 구축하기 위한 더 빠른 의료 이미지 주석.

데이터 주석

아피스

실시간으로 데이터가 필요할 때 API에 빠르게 액세스할 수 있어야 합니다. 이것이 Shaip API가 필요한 레코드에 대한 실시간 온디맨드 액세스를 제공하는 이유입니다. Shaip API를 사용하면 이제 팀에서 비식별화된 기록과 상황에 맞는 고품질 의료 데이터에 빠르고 확장 가능한 액세스를 제공하여 AI 프로젝트를 처음부터 제대로 완료할 수 있습니다.

익명화 API

환자 데이터는 최상의 의료 AI 프로젝트를 개발하는 데 필수적입니다. 그러나 그들의 개인 정보를 보호하는 것도 마찬가지로 중요합니다. Shaip은 모든 PHI/PII(개인 건강/식별 정보)를 제거하기 위한 데이터 비식별화, 데이터 마스킹 및 데이터 익명화 분야의 알려진 업계 리더입니다. 비식별화 API는 텍스트 또는 이미지 데이터세트에 있는 PHI/PII 엔터티를 추출한 다음 해당 필드를 마스킹, 삭제 또는 모호하게 하여 비식별화된 데이터를 제공합니다.

  • PHI, PII 및 PCI에 대한 민감한 데이터의 익명화, 토큰화, 익명화
  • HIPAA 및 Safe Harbor 지침으로 확인
  • 18개의 모든 식별자를 수정하고 GDPR, HIPAA 및 Safe Harbor와 같은 여러 규제 관할 구역에서 데이터 익명화를 확장합니다.
  • 비식별화 품질 전문가 인증 및 감사
  • 포괄적인 PHI 주석 지침을 따라 PHI 데이터를 균일하게 비식별화하고 Safe Harbor 지침을 준수합니다.
비식별화 API
메디컬 네르

의료 NER

Clinical Named Entity Recognition(NER)은 임상 내러티브에서 중요한 개념(명명된 개체)을 추출하는 중요한 NLP 작업입니다. NER API는 구조화되지 않은 전자 건강 기록(EHR)에서 진단, 절차, 의료 기기, 실험실, 약물 등과 같은 임상 개체를 자동으로 식별하고 분류할 수 있습니다.

Shaip API에서 추출한 의료 NER:

  • 개체 인식 및 추출: 핵심 개념 또는 구문 식별 
  • 구조화되지 않은 텍스트에 있는 데이터 요소를 구조화된 필드에 매핑하여 임상 데이터 무결성을 개선합니다.
  • 비정형 데이터를 기계가 읽을 수 있고 기계가 처리할 수 있는 형식으로 변환합니다.
  • NER API는 20천만 개 이상의 관계 및 1.7만 개 이상의 임상 개념과 함께 독점 지식 그래프를 활용합니다.

실제 세계 솔루션

의료 AI에 생명을 불어넣는 데이터

Shaip은 고품질 데이터를 제공했습니다.
의료 분야의 AI 모델 개선을 위해
환자 돌봄. 30,000개 이상 배달됨
비식별화된 임상 문서 준수
세이프 하버 지침에 따릅니다. 이러한 임상
문서에는 9개의 임상
실재

타임프레임-그래프-컨바이

대화형 AI

문제

도메인 전문가의 임상 문서 익명화 및 주석 달기

솔루션

고객 가이드라인당 30,000개 이상의 문서 익명화 및 주석 추가

결과

고객의 NLP 및 Healthcare 개발을 위한 Gold Standard 임상 데이터

포괄적인 규정 준수 범위

GDPR, HIPAA, Safe Harbor에 따라 PII/PHI 손상 위험을 줄이는 비식별화

다음 AI 이니셔티브를 지원하는 방법을 알려주세요.