Sundhedspleje AI

Data giver en livgivende puls til Healthcare AI.

Saml, de-identificer og kommenter store datasæt af domæneeksperter i Healthcare

Sundhedsvæsen Ai

Fremhævede klienter

Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.

Amazon
google
microsoft
Cogknit

Der er et stigende behov for sundhedsbaseret innovation, og AI spiller en kritisk rolle ved at behandle massive datasæt, der ligger langt uden for menneskets evne. 

80% af alle sundhedsoplysninger er ustrukturerede og utilgængelige til videre behandling. Dette begrænser mængden af ​​anvendelige data og begrænser også en sundhedsorganisations beslutningsprocesser. Medmindre du henvender dig til Shaip.

Vi har en dyb forståelse af sundhedsterminologier for at frigøre dets potentiale som et resultat af mange års erfaring med datatransskription, de-identifikation og annotering. Tilføj til dette, vi kan også levere det nøjagtige sundhedsdata skal du forbedre din AI-motor.

Branche:

Ifølge en undersøgelse 30 % af sundhedsomkostninger er forbundet med administrative opgaver. AI kan automatisere nogle af disse opgaver, som f.eks. Forhåndsgodkendelsesforsikring, opfølgning på ubetalte regninger og vedligeholdelse af poster for at lette arbejdsbyrden.

Branche:

I henhold til nyere forskning kan maskinlæringsalgoritmer analysere 3D-scanninger op til 1000 gange hurtigere end hvad der er muligt i dag. Det kan tilbyde realtidsvurdering og kritiske input til en kirurg for at træffe en mere informeret beslutning.

Den globale størrelse på sundheds-AI-markedet forventes at vokse fra USD 3.64 mia. I 2019 til USD 33.42 mia. I 2026 med en sammensat årlig vækstrate (CAGR) på 46.21% i prognoseperioden.

En sund mængde sundhedsekspertise

AI-aktiverede systemer erstatter ikke menneskelige medicinske eksperter fuldstændigt. Men denne teknologi vil forbedre deres kapaciteter og effektivitet ved at automatisere de mest gentagne aktiviteter, der er tilbøjelige til fejl. Hos Shaip mener vi, at data kan påvirke sundheden for en global befolkning positivt. Det er tydeligt i vores kognitive dataindsamling, de-identifikation og annoteringstjenester. Vi hjælper organisationer med at låse op for ny og kritisk information, der findes dybt inde i ustrukturerede data, dvs. lægenotater, udskrivningsresuméer og patologirapporter.

Derefter giver vi det struktur og formål gennem naturlig sprogbehandling (NLP), der leverer domænespecifik indsigt i symptomer, sygdomme, allergier og medicin. Nu har sundhedssektoren gennem Shaip AI -data den rigtige indsigt til at træffe bedre beslutninger, der resulterer i bedre patientresultater.

Vigtigste tilbud

Ikon for dataudrensning

Datarensning og berigelse

Ikon for dataindsamling

Datalicensering og -indsamling

Data-identifikation

Ikon for dataanmærkning

Datanotering og mærkning

Datarensning

Datarensning og berigelse

  • Konvertering af håndskrevne data til struktureret digitalt format
  • Konvertering af ustrukturerede digitale data til et struktureret format
  • Datarengøring af patientjournaler, EPJ-data osv.

Dataindsamling / licensering

AI-aktiverede virksomheder henvender sig til os for at oprette træningsdatasæt, så de kan udvikle banebrydende maskinlæringsalgoritmer til sundhedsindustrien. Se vores fulde sundhedskatalog.

Fra fremme af pleje til at give sundhedsorganisationer en løsning til kontrol af omkostninger, samtidig med at patientresultater forbedres, kan de rigtige data styrke AI og ML til at nå disse mål gennem Shaip. Når alt kommer til alt betyder bedre data bedre resultater.

Let tilgængelige datasæt: Se hele kataloget

  • 225k + timers lyddiktatelyd og tilsvarende transskriberede poster
  • 31+ specialiteter Neurologi, radiologi, patologi osv.
  • 5M + EHR datasæt
Dataindsamling
Data-identifikation

Data-identifikation

Vores PHI / PII-identifikationsfunktioner inkluderer fjernelse af følsomme oplysninger såsom navne og personnumre, der direkte eller indirekte kan forbinde en person til deres personlige data. Det er, hvad patienter fortjener, og HIPAA kræver.

Vores beskyttede identifikationsplatform kan anonymisere følsomme data i tekstindhold med ekstrem høj nøjagtighed. API'er udpakker PHI / PII-enhederne, der er til stede i tekst- eller billeddatasæt, og maskerer, sletter eller tilslører disse felter for at levere afidentificerede data

Datanotering og mærkning

Shaip-annoteringstjenester kan tilføje den meget nødvendige strøm til at øge din AI-motor. Røntgen, CT-scanninger, MR og andre billedbaserede testrapporter kan let screenes for at forudsige forskellige lidelser. Vi kan hjælpe dig med at kommentere komplekse sundhedsoptegnelser, dvs. tekst eller billeder, til at udvikle dine AI ML-modeller.

Vi kan skalere til 1000'ere af mennesker til at styre ethvert størrelsesprojekt. Resultatet? Hurtigere billedkommentar til sundhedsvæsenet for at opbygge dine modeller inden for din tidsramme og dit budget.

Datanotering

API'er

Når du har brug for data i realtid, skal du have adgang til API'er lige så hurtigt. Dette er grunden til, at Shaip API'er giver on-demand adgang i realtid til de poster, du har brug for. Med Shaip API'er har dine teams nu hurtig og skalerbar adgang til de-identificerede poster og kvalitetskontekstualiserede medicinske data for at fuldføre deres AI-projekter lige første gang.

Af-identifikations-API

Patientdata er vigtige for at udvikle de bedst mulige sundheds-AI-projekter. Men det er lige så vigtigt at beskytte deres personlige oplysninger. Shaip er en kendt brancheleder inden for data-identifikation, datamaskering og anonymisering af data for at fjerne al PHI / PII (personlig sundhed / identificerende information). Afidentifikations-API'er udpakker PHI / PII-enhederne, der er til stede i tekst- eller billeddatasæt, og maskerer, sletter eller tilslører disse felter for at levere de-identificerede data.

  • De-identificere, tokenize, anonymisere følsomme data til PHI, PII og PCI
  • Bekræft med HIPAA og Safe Harbor retningslinjer
  • Rediger alle 18 identifikatorer og skalér data-identifikation på tværs af flere lovgivningsmæssige jurisdiktioner, dvs. GDPR, HIPAA og Safe Harbor.
  • Ekspertcertificering og revision af de-identifikationskvalitet
  • Følg omfattende PHI-annoteringsretningslinjer for ensartet at identificere PHI-data og overholde retningslinjerne for Safe Harbor
Af-identifikation Api
Medicinsk Ner

Medicinsk NER

Clinical Named Entity Recognition (NER) er en kritisk NLP-opgave for at udtrække vigtige begreber (navngivne enheder) fra kliniske fortællinger. NER API'er kan automatisk identificere og klassificere kliniske enheder såsom diagnose, procedure, medicinsk udstyr, laboratorier, medicin og meget mere fra ustruktureret Electronic Health Record (EHR).

Medicinsk NER ekstraheret af Shaip API'er:

  • Enhedsgenkendelse og udvinding: Identificer nøglebegreber eller sætninger 
  • Forbedre klinisk dataintegritet ved at kortlægge dataelementer til stede i ustruktureret tekst til strukturerede felter.
  • Konverter ustrukturerede data til maskinlæsbart og maskinbehandlingsformat.
  • NER API'er udnytter proprietær videngraf med 20M + forhold og 1.7M + kliniske koncepter

Virkelig verdens løsning

Data, der styrker, bringer medicinsk AI til live

Shaip leverede data af høj kvalitet
for at AI-modeller i sundhedsvæsenet kan forbedres
patientpleje. Leveret 30,000+
de-identificerede kliniske dokumenter overholdes
til retningslinjer for Safe Harbor. Disse kliniske
dokumenter blev kommenteret med 9 kliniske
enhed

Tidsramme-Graph-Convai

Samtaler Ai

Problem

Afidentificere og kommentere kliniske dokumenter fra domæneeksperter

Løsning

De-identificeret og kommenteret 30,000+ dokumenter pr. Klientretningslinje

Resultat

Gold Standard kliniske data til udvikling af klientens NLP og Healthcare

Omfattende dækning af overholdelse

Skaler data-identifikation på tværs af forskellige lovgivningsmæssige jurisdiktioner, herunder GDPR, HIPAA, og ifølge Safe Harbor, De-identifikation, der reducerer risikoen for kompromis med PII / PHI

Safe Harbor-identifikation af Shaip
Gdpr Compliant De-Identification By Shaip
Hipaa Compliant Data Masking af Shaip

Fortæl os, hvordan vi kan hjælpe med dit næste AI-initiativ.