Bemyndigelse af diagnoser med generativ AI: The Future of
Healthcare Intelligence

Løft patientpleje og diagnose ved at udnytte generativ AI til at gennemsøge indviklede sundhedsdata.

Generative Ai Healthcare Ai

Fremhævede klienter

Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.

Amazon
Google
microsoft
Cogknit

MedTech Solutions er på forkant med at tilbyde ekspansive, varierede datasæt designet specifikt til at give næring til generative AI-applikationer i sundhedssektoren. Med en omfattende forståelse af de unikke krav til medicinsk AI er vores mission at levere datarammer, der fremmer præcise, hurtige og banebrydende AI-drevne diagnoser og behandlinger.

Healthcare Generative AI Use Cases

1. Spørgsmål & svar-par

Sundhedspleje - Spørgsmål &Amp; Svarer

Vores certificerede fagfolk gennemgår sundhedsdokumenter og -litteratur for at sammensætte spørgsmål-svar-par. Dette letter besvarelsen af ​​spørgsmål som at foreslå diagnostiske procedurer, anbefale behandlinger og hjælpe læger med at diagnosticere og give indsigt ved at filtrere relevant information. Vores sundhedsspecialister producerer top-tier Q&A-sæt som:

» Oprettelse af forespørgsler på overfladeniveau.
» Design af spørgsmål på dybt niveau 
» Indramning af spørgsmål og svar fra medicinske tabeldata.

For robuste Q&A-lagre er det bydende nødvendigt at centrere sig omkring:

  • Kliniske retningslinjer og protokoller 
  • Patient-udbyder interaktionsdata
  • Medicinske forskningsartikler 
  • Farmaceutisk produktinformation
  • Sundhedsregulative dokumenter
  • Patientudtalelser, anmeldelser, fora og fællesskaber

2. Tekstopsummering

Vores sundhedsspecialister udmærker sig ved at destillere enorme mængder af information til klare og præcise opsummeringer, f.eks. læge-patient-samtale, EPJ eller forskningsartikler. Vi sikrer, at fagfolk hurtigt kan fatte kerneindsigt uden at skulle gennemsøge hele indholdet. Vores tilbud omfatte:

  • Tekstbaseret EPJ opsummering: Indkapsl patientens sygehistorier, behandlinger i et let fordøjeligt format.
  • Læge-patient samtale opsummering: Uddrag nøglepunkter fra lægekonsultationer
  • PDF-baseret forskningsartikel: Destiller komplekse medicinske forskningsartikler ind i deres grundlæggende resultater
  • Sammenfatning af medicinsk billeddiagnostik: Konverter komplicerede røntgen- eller billeddiagnostiske rapporter til forenklede opsummeringer.
  • Opsummering af data fra kliniske forsøg: Neddel omfattende kliniske forsøgsresultater i de fleste afgørende takeaways.

3. Syntetisk dataoprettelse

Syntetiske data er kritiske, især inden for sundhedsområdet, til forskellige formål, såsom AI-modeltræning, softwaretest og mere, uden at kompromittere patientens privatliv. Her er en oversigt over de listede syntetiske datakreationer:

3.1 Syntetiske data Oprettelse af HPI og fremskridtsnoter

Generering af kunstige, men realistiske patientdata, der efterligner formatet og indholdet af en patients historie med nuværende sygdom (HPI) og fremskridtsnotater. Disse syntetiske data er værdifulde til træning af ML-algoritmer, test af sundhedssoftware og udførelse af forskning uden at risikere patientens privatliv.

3.2 Syntetiske data Oprettelse af EPJ-noter

Denne proces indebærer oprettelse af simulerede elektroniske sundhedsjournaler (EPJ), der strukturelt og kontekstuelt ligner rigtige EPJ-notater. Disse syntetiske noter kan bruges til at træne sundhedspersonale, validere EPJ-systemer og udvikle AI-algoritmer til opgaver såsom prædiktiv modellering eller naturlig sprogbehandling, alt imens patientens fortrolighed bevares.

Syntetiske data Ehr Note Creation

3.3 Syntetisk læge-patient samtale opsummering i forskellige domæner

Dette involverer generering af opsummerede versioner af simulerede læge-patient-interaktioner på tværs af forskellige medicinske specialer, såsom kardiologi eller dermatologi. Disse resuméer, selvom de er baseret på fiktive scenarier, ligner rigtige samtaleresuméer og kan bruges til medicinsk uddannelse, AI-træning og softwaretest uden at afsløre egentlige patientsamtaler eller kompromittere privatlivets fred.

Syntetisk læge-patient samtale

Kernefunktioner

chatbot

Omfattende AI-data

Vores store kollektion spænder over forskellige kategorier og tilbyder et omfattende udvalg til din unikke modeltræning.

kvalitetssikret

Vi følger strenge kvalitetssikringsprocedurer for at sikre data nøjagtighed, validitet og relevans.

Forskellige brugssager

Fra tekst- og billedgenerering til musiksyntese henvender vores datasæt sig til forskellige generative AI-applikationer.

Tilpassede dataløsninger

Vores skræddersyede dataløsninger imødekommer dine unikke behov ved at bygge et skræddersyet datasæt, der opfylder dine specifikke krav.

Sikkerhed og Compliance

Vi overholder standarderne for datasikkerhed og privatliv. Vi overholder GDPR & HIPPA-reglerne, hvilket sikrer brugernes privatliv.

Fordele

Forbedre nøjagtigheden af ​​generative AI-modeller

Spar tid og penge på dataindsamling

Fremskynd din tid
til markedet

Få en konkurrencedygtig
kant

Byg ekspertise i din Generative AI med kvalitetsdatasæt fra Shaip

Generativ AI refererer til en undergruppe af kunstig intelligens, der fokuserer på at skabe nyt indhold, der ofte ligner eller efterligner givne data.

Generativ AI fungerer gennem algoritmer som Generative Adversarial Networks (GAN'er), hvor to neurale netværk (en generator og en diskriminator) konkurrerer og samarbejder om at producere syntetiske data, der ligner originalen.

Eksempler inkluderer at skabe kunst, musik og realistiske billeder, generere menneskelignende tekst, designe 3D-objekter og simulere stemme- eller videoindhold.

Generative AI-modeller kan bruge forskellige datatyper, herunder billeder, tekst, lyd, video og numeriske data.

Træningsdata danner grundlaget for generativ AI. Modellen lærer mønstrene, strukturerne og nuancerne fra disse data for at producere nyt, lignende indhold.

At sikre nøjagtighed indebærer brug af forskelligartede og højkvalitets træningsdata, raffinering af modelarkitekturer, kontinuerlig validering mod virkelige data og udnyttelse af ekspertfeedback.

Kvaliteten er påvirket af mængden og mangfoldigheden af ​​træningsdata, modellens kompleksitet, beregningsressourcer og finjusteringen af ​​modelparametre.