Sundhedspleje AI

Hvordan Shaip hjælper hold med at opbygge AI-løsninger inden for sundhedspleje

Forvent ikke at blive behandlet af en robotlæge næste gang du besøger lægens kontor. Computere og algoritmer fortæller os måske, hvad vi skal se, hvad vi skal købe, og hvem vi skal føje til vores sociale netværk, men forskning tyder på, at AI i sundhedssektoren vil ikke erstatte menneske plejepersonale lige om lidt.

Det kan dog hjælpe med at erstatte forvirrende papirarbejde, forlængede ventetider, forkerte diagnoser og andre uønskede elementer i sundhedsoplevelsen med mere gunstige. AI kan også hjælpe menneskelige læger med at skalere deres praksis for at behandle flere patienter og give dem mulighed for at give mere personlig, effektiv pleje til individuelle patienter.

Ja, selv i 2021 har samtaler om AI og automatisering i sundhedsvæsenet tendens til at fokusere på potentiale, løfte og muligheder. Når alt kommer til alt er de fleste af mulighederne for AI-drevne applikationer i rummet stadig forude - hovedsageligt fordi store forhindringer stadig skal overvindes for at rydde vejen for udbredt anvendelse i rummet. Indtil det sker, vil denne transformative teknologi fortsat blive diskuteret med hensyn til hvad kunne være (snarere end hvad der er).

Hos Shaip vil vi ændre samtalen ved at hjælpe AI-udviklingsteams med at overvinde disse forhindringer. Vi elsker at tale om hvad varure kunne holde til sundheds-AI, men vi elsker at skabe den fremtid endnu mere. Før vi dykker ind i, hvordan vi gør det, skal vi dog tage et øjeblik til at fokusere på nutiden.

AI er ikke bare klar til at ændre sundhedsydelser for evigt; det har det allerede. Selvom den stadig er relativt ny, har teknologien gennemsyret næsten alle aspekter af det moderne sundhedssystem:

  • I kliniske indstillinger bruger læger AI-assisterede billedbehandlingsværktøjer med avancerede mønstergenkendelsesfunktioner til at undersøge resultaterne af CT-scanninger, MRI'er og andre typer visuelle analyser, så de hurtigere og mere nøjagtigt kan opdage sygdom og diagnosticere skade.
  • I klasseværelset hjælper maskinindlæringsværktøjer eleverne med at samle dybere indsigt i menneskekroppen end nogensinde før og giver dem magt til bygge nye løsninger med virkelige applikationer.
  • I laboratoriet udnytter forskerne sofistikerede programmer til at krydshenvise nye lægemiddelformler med medicin, der allerede vides at være sikre. De kan derefter replikere og gentage disse for at udvikle modgift og vacciner på rekordtid.
  • Administratorer og ledere bruger AI-applikationer til at skabe mere intuitive, effektive patientoplevelser, der samtidigt skaber indtægter for udbydere og sikrer patienter af højere kvalitet. Listen fortsætter og fortsætter.

Fordi du læser dette, er du sandsynligvis allerede klar over, at AI's indvirkning på vores sundhedsydelser systemet har været massivt - og det bliver kun større. I betragtning af de utallige forskellige aktører, der udgør sektoren, er antallet af udfordringer, som AI-løsninger potentielt kan tackle, uendelig.

Shaip er her for at hjælpe med at bringe disse løsninger til liv. Vores tjenester gør det muligt for virksomheder og iværksættere at opbygge transformative AI-teknologier inden for sundhedsvæsenet, der kan løse problemer i den virkelige verden ved at fjerne nogle af de største forhindringer på deres måde. Og for hold, der arbejder i sundhedsområdet, er der masser af dem.

Vejspærringer og røde flag

Mens løftet om AI i sundhedsvæsenet aldrig har været større, vil virkelig integration af teknologien i det monolitiske sundhedssystem være en proces fyldt med forhindringer. Måske er ingen mere vigtige end de lovgivningsmæssige hindringer, der adskiller medicin fra andre industrier, hvor adoption er sket hurtigere.

Spærringer og røde flag

Det har været næsten et kvart århundrede siden Kongressen vedtog Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), men den samme lovgivning regulerer stadig, hvordan udbydere håndterer patientdata i 2021. Desværre præsenterer den i stigende grad flere spørgsmål end svar til læger, patienter og iværksættere, der søger at opbygge nye medicinske teknologier. Desuden er HIPAA-mandaterne nu i overensstemmelse med nyere regler om personligt identificerbar information (PII) som Den Europæiske Unions generelle databeskyttelsesforordning (GDPR), Singapores persondatabeskyttelseslov (PDPA) og California Consumer Privacy Act (CCPA), der repræsenterer den første omfattende lovgivning, der regulerer databrug her i USA.

Stigningen i telesundhedskrav, der fulgte med COVID-19-pandemien, har kun tilføjet flere lovgivningsmæssige hovedpine. Til at begynde med modtager mange patienter fjernbehandling via platforme, der ikke opfylder HIPAA-standarder, hvilket kan efterlade dem sårbare over for privatlivstrusler. Selv platforme, der er kompatible, udgør risici, da de kan videregive følsomme patientoplysninger for profit. Væksten i efterspørgsel efter virtuel pleje har givet anledning til mange digitale tjenester, der falder uden for HIPAAs oprindelige anvendelsesområde, og det har tvunget store teknologivirksomheder Facebook, Alphabet, Amazon og Microsoft til at venture ind og marked, der bringer ny innovation såvel som behovet for yderligere tilsyn.

For tilsynsmyndighederne er det stadig vanskeligere at håndhæve overholdelse inden for dette komplekse mandatsystem, da data bruges på nye måder og af et voksende antal aktører. Ligeledes kræver teams, der håber at opbygge og implementere AI-drevne teknologier i sundhedsområdet, at sikre, at disse værktøjer lever op til eksisterende standarder, regulatorisk ekspertise, der ganske enkelt er svært at finde.

Også svært at finde? Højkvalitets medicinske data. Regulering kan forhindre, at nogle nye teknologier opnår bred vedtagelse, men uden kvalitetsdata vil AI-drevne værktøjer ikke engang komme forbi udviklingsstadiet.

nylige studere offentliggjort i Journal of the American Medical Association fandt, at den geografiske fordeling af patienter, hvis data bruges til at træne maskinlæringsalgoritmer, for det meste er begrænset til nogle få stater, specifikt Californien, New York og Massachusetts. I betragtning af de økonomiske, sociale, adfærdsmæssige og andre egenskaber, som disse patienter kan dele med hinanden, men ikke resten af ​​landet, kan algoritmer, der er trænet i disse data, generalisere dårligt. Dette problem kunne løses med mere forskellige datasæt, men igen, data er svære at erhverve. Når det er erhvervet, er det også svært at organisere, hvilket er et andet vigtigt skridt for udviklere af maskinlæringsteknologier.

Mange virksomheder foretager betydelige investeringer for at finde eller oprette data til deres algoritmer og derefter bruge endnu flere betalende annotatorer til at mærke det. Som med alt for homogene datasæt, vil data, der ikke er korrekt mærket og kurateret, træne AI-programmer til at generere partiske og unøjagtige resultater og skabe problemer, der ikke let kan løses. Desværre vil disse problemer fortsat være almindelige for teams, der arbejder med AI-teknologi inden for sundhedssektoren. Forskning fra Gartner afslører, at op til 85% of AI-projekter vil give fejlagtige resultater som et resultat af datastyringsforstyrrelse gennem 2022.

Igen er der masser af andre udfordringer ved at skabe AI-applikationer til sundhedsydelser, både kendte og ukendte. Da flere udviklere kommer ind i rummet, og flere udbydere konfronteres med beslutninger om, hvorvidt de vil tilføje AI-drevne løsninger til deres strategier til behandling af patienter, vækker disse udfordringer store. Mens forhindringer er uundgåelige, når du forsøger at oprette nyttige, transformerende værktøjer ved hjælp af nye teknologier, hjælper Shaip holdene med at overvinde mange af de største forhindringer, som udviklere i rummet i øjeblikket står over for.

Lad os diskutere dit krav til AI -træningsdata i dag.

Hvordan Shaip styrker Healthcare AI-fremskridt

Shaip tilbyder en række løsninger designet specielt til teams, der arbejder med AI-applikationer inden for sundhedssektoren. Sammen kan de hjælpe dig med at realisere et betydeligt og mangesidet afkast på din investering og opbygge skalerbare produkter, der har en virkelig varig indvirkning på branchen.

Fuldt administreret dataindsamling

For at opbygge applikationer, der virkelig kan være nyttige for sundhedsorganisationer, skal hold bygge løsninger, der konsekvent genererer nøjagtige, upartiske resultater. Sikker på, du hører muligvis om AI-teknologier, der nøjagtigt opdager og diagnosticerer sygdomme, men dette sker typisk i scenarier, hvor kunstige begrænsninger bruges til at kontrollere kendte træningsbegrænsninger, såsom mangel på relevante kvalitetsdata. Hvis du håber at udvikle et produkt, der opnår udbredt anvendelse i ægte kliniske omgivelser, skal det være i stand til at levere optimale resultater under en lang række forhold med høj indsats. Med andre ord har du brug for mange pålidelige data i verdensklasse til at træne dine algoritmer.

Shaips fuldt administrerede dataindsamlingstjenester sikrer, at du har de data, du har brug for, når du har brug for det. Med vores proprietære mobilapp, patenterede webbaserede platform og erfarne interne projektteams er vi i stand til at hente data fra næsten enhver kombination af aldersgrupper, demografi og uddannelsesmæssige baggrunde. Vores mennesker-i-løkke-indsamlingsproces inkorporerer emneeksperter inden for sundhedsområdet for at sikre, at de data, du modtager, lever op til de højeste standarder for kvalitet og pålidelighed. Ud over at identificere, profilere og indkøbe data, tager vi os også af datarensning og forberedelse, så dit team kan fokusere på andre aktiviteter med stor effekt.

Flere dataformater

Vi kan levere et forskelligt datasæt, der inkluderer billeder, video, lyd og tekst til at drive en bred vifte af AI-modeller.

  • Tekst:

    Shaip har hundredvis af erfarne fagfolk til rådighed til at foretage datanotering på praktisk talt enhver form for tekstdata, fra lægehjælp til forsikringskrav, hvilket giver dig muligheden for at afdække indsigt, der ellers ville forblive skjult i ustrukturerede datasæt. Derudover giver vores intuitive, tilpasselige cloudplatform dig mulighed for at skræddersy annoteringer til meget specifikke brugssager og få domænespecifik indsigt til at informere teknologiudvikling.

  • Lyd:

    Shaip har en dokumenteret track record for at opbygge og optimere meget funktionel samtale AI, chatbots og voice-bots. Takket være vores verdensomspændende netværk af kvalificerede lingvister og et team, der er i stand til at indsamle og kommentere mængder af lyddata-herunder uskrevne samtaler mellem læger og patienter, ytringer og vækkeord, monologer og andre former for tale-kan vi hjælpe dig med at træne tale -aktiverede applikationer hurtigt og effektivt.

  • Billede:

    Vores datasæt til billedtræning analyseres ved hjælp af en kombination af kirurgisk nøjagtige manuelle processer og avanceret teknologi til applikationer, der er afhængige af sofistikerede computersyn- og mønstergenkendelsesfunktioner. Og vi leverer ikke kun dataene; Vi kan også hjælpe dig med at udvikle verdensklasse maskinindlæringsalgoritmer til magtløsninger, der kan genkende menneskelige ansigter, mad, dokumenter, medicinske laboratoriebilleder, geospatiale billeder og anden visuel information.

  • Video:

    Vores medarbejdere, vores erfaring og teknologi giver os mulighed for at opfylde stort set ethvert krav til videomærkning. Det vi gør bedst er objektsporing: Annotering af videoer ramme for ramme for at lære computere at genkende bestemte objekter gennem maskinlæring. Uanset om du bygger AI-aktiveret robotudstyr til at hjælpe læger i kliniske omgivelser eller applikationer, der forbedrer interaktioner mellem patienter og sygeplejersker under telehealth-aftaler, kan vi hjælpe.

Sikring af overholdelse

Sikkerhed for overholdelse Beskyttelse af patientinformation er afgørende for udvikling af levedygtige AI-sundhedsapplikationer. At indsamle en tilstrækkelig mængde data tager dog tid, og det tager endnu mere at fjerne identifikationen af ​​disse oplysninger. Når dit mål er at opbygge, teste og implementere ny teknologi, er der mangel på tid.

Shaip tilbyder licenserede sundhedsdata for at lette denne byrde for hold, der udvikler AI-modeller, der analyserer tekstbaserede patientjournaler, billeder fra CT-scanninger, røntgenbilleder (og anden visuel diagnostik), lægeoptagelser og snesevis af andre datatyper. Med Shaip API'er får du on-demand adgang til dette voksende bibliotek med de-identificerede optegnelser og kvalitetskontekstualiserede medicinske data (inklusive mere end 10 millioner datasæt hentet fra mere end 60 forskellige steder over hele kloden), der opfylder alle HIPAA og Safe Harbor standarder (inklusive redaktion af alle 18 identifikatorer, der er omfattet af disse retningslinjer). For hold, der har brug for mere omfattende tjenester, kan vi skalere data-identifikation på tværs af flere lovgivningsmæssige jurisdiktioner.

Som førende inden for branchen inden for data-identifikation, datamaskering og anonymisering af data er patienters privatliv kernen i vores løsninger. Vi leverer ekspertcertificering og revision af de-identifikationskvalitet og overholder omfattende retningslinjer for personlig sundhedsinformation (PHI) om kommentarer i overensstemmelse med Safe Harbor-standarder. På samme måde giver ShaipCloud-platformen dig adgang til dine data i et sikkert miljø, hvilket yderligere reducerer risikoen for manglende overholdelse.

Lad os bevæge os fremad sammen

Hos Shaip forstår vi AIs enorme potentiale til at forbedre stort set alle aspekter af det eksisterende sundhedssystem, og vi er glade for at give vores ekspertise til de organisationer, der arbejder for at frigøre dette potentiale. Vi er også dybt fortrolige med de unikke udfordringer, disse organisationer står over for, og alle vores tjenester er designet med disse udfordringer i tankerne.

Hvis du er en del af et team, der arbejder på sundhedsløsninger drevet af AI og machine learning-teknologier, vi vil meget gerne hjælpe dig med at komme dit initiativ videre. Vores erfaring spænder over hele AI-udviklingslivscyklussen, og vi har arbejdet på projekter af næsten alle omfang - vi har endnu ikke stødt på en, der var for stor eller for lille. Hvis du har brug for flere oplysninger, skal du kontakte i dag.

Social Share

Du vil måske også kunne lide