-
-
Firmanavn
Licensér, afidentificer og annoter sundhedsdata på tværs af tekst, lyd, billeddannelse og multimodale datasæt – bygget til privatliv, kvalitet og skala.
Over 80 % af sundhedsdata er ustrukturerede – spredt ud over kliniske notater, elektroniske patientjournaler, medicinske dikteringer, billeddiagnostiske rapporter og diagnostiske rapporter. Disse data er effektive, men vanskelige at få adgang til, dyre at udarbejde og stærkt regulerede.
AI-teams står over for kritiske udfordringer:
Uden det rette datagrundlag kan selv de mest avancerede algoritmer ikke levere effekt.
Shaip løser dette problem ved at prioritere data.
Shaip er en betroet partner inden for sundhedsdata, der hjælper organisationer med at opbygge, træne og implementere AI-modeller ved hjælp af etisk fremskaffede, kompatible sundhedsdata fra den virkelige verden.
I modsætning til leverandører, der kun fokuserer på annotering, understøtter Shaip hele AI-datalivscyklussen for sundhedsvæsenet :
Denne samlede tilgang reducerer risiko, forkorter tidslinjer og sikrer, at dine modeller er trænet på data, der afspejler den reelle kliniske kompleksitet.
Data af høj kvalitet, der er kompatible, på tværs af tekst, lyd, billeder og multimodal AI.
Få adgang til sundhedsdata af høj kvalitet fra den virkelige verden – enten færdiglavede eller specialindsamlede – der matcher dine præcise AI-behov.
Funktioner omfatter:
Fjern PHI/PII, så data kan bruges sikkert til AI-træning og -analyse.
Nøglefunktioner:
Omdan rå sundhedsdata til modelklare træningsdatasæt med ekspertmærkning og kvalitetssikring.
Annoteringsarbejdsgange omfatter:
Brugsklare, kompatible datasæt til at accelerere udviklingen af AI inden for sundhedsvæsenet.
Få adgang til et kurateret katalog af anonymiserede sundhedsdatasæt på tværs af klinisk tekst, elektroniske patientjournaler, medicinsk lyd, billeddannelse og multimodale data – tilgængelig til hurtig licensering og øjeblikkelig AI-træning.
Fra klinisk tekst og elektroniske patientjournaler til lyd, billeddannelse og syntetiske samtaler – Shaip muliggør kunstig intelligens på tværs af sundhedsdataenes livscyklus.
Udtræk sygdomme, lægemidler, symptomer, tests og andre kliniske enheder fra ustruktureret tekst til AI-træning og -analyse.
Afidentificer og annoter onkologiske datasæt for at accelerere kræftfokuserede NLP-modeller og klinisk forskning.
Konverter ustrukturerede elektroniske patientjournaler og kliniske notater til strukturerede signaler såsom tilstande, medicin og laboratoriedata.
Træn AI-modeller til at gennemgå klinisk dokumentation hurtigere og forbedre godkendelsesnøjagtigheden og overholdelsen af regler.
Byg kliniske tale-til-tekst- og dokumentationspipelines ved hjælp af lægers dikteringslyd og transskriptioner.
Opret mærkede billeddannelsesdatasæt til detektion, klassificering og segmentering for at understøtte diagnostisk AI.
Kombiner kliniske noter, EHR-data, medicinsk lyd og DICOM-billeder for at træne avancerede multimodale AI-modeller.
Generer realistiske læge-patientdialoger for at træne AI-modeller i medicinsk sprog, kontekst og samtaleflow.
Pålidelige sundhedsdata – etisk indkøbt, sikkert anonymiseret og leveret med ekspertkvalitet i stor skala.
Fra sourcing og licensering til anonymisering og mærkning – én partner på tværs af sundhedsvæsenets AI-datalivscyklus.
Ekspertsupport på tværs af klinisk tekst, elektroniske patientjournaler, medicinsk lyd, billeddannelse og multimodale datasæt.
Sundhedsuddannede specialister – ikke generiske crowdworkere.
Samtykkedrevet indsamling med tydelig dataafstamning og revisionsbarhed.
Stærke sikkerhedspraksisser, der beskytter følsomme sundhedsdata i hele arbejdsgangen.
Flerlags QA og human-in-the-loop validering for konsistente og nøjagtige datasæt.
Pålidelig til at levere store, komplekse sundhedsdatasæt til virksomheders AI-programmer.
HIPAA Safe Harbor, ekspertbestemmelse og GDPR-tilpasset anonymisering by design.
Anonymiserede kliniske data udarbejdet i stor skala for at understøtte GenAI-modeller til prædiktiv indsigt i sundhedsvæsenet.
Problem: GenAI-træning havde brug for store, kompatible kliniske datasæt, men dataadgang, kvalitet og privatliv var store hindringer.
Løsning: Shaip kuraterede og afidentificerede kliniske data med ekspertvalidering for at sikre nøjagtighed, sikkerhed og modelberedskab.
Resultat: Hurtigere GenAI-modeludvikling med privatlivssikre data og pålidelige prædiktive indsigter i et reguleret miljø.
Syntetisk klinisk lyd + transkripter leveret til at træne talemodeller uden at eksponere følsomme optagelser fra den virkelige verden.
Problem: Krævede store mængder af forskellige kliniske taledata, men privatlivsbegrænsninger og begrænset tilgængelighed bremsede fremskridtene.
Løsning: Shaip genererede realistisk syntetisk klinisk lyd og leverede transskriptioner af høj kvalitet til træning og evaluering.
Resultat: Accelereret træning i tale-AI med privatlivssikre data og forbedret modelydelse på tværs af kliniske sprogscenarier.
Skalér dataafidentifikation på tværs af forskellige lovgivningsmæssige jurisdiktioner, herunder GDPR, HIPAA og i henhold til Safe Harbor.
Vidste du, at AI-modeller, der fusionerer forskellige medicinske data, kan forbedre den forudsigelige nøjagtighed for kritiske plejeresultater med 12 % eller mere i forhold til enkeltmodalitetstilgange?
Tænk på sidste gang du var hos lægen. Bag enhver diagnose, recept eller anbefaling ligger data – dine vitale tegn, dine laboratorieresultater, din sygehistorie.
Hvorfor har vi - som menneskelig civilisation - brug for at pleje videnskabelige kompetencer og fremme forskning og udviklingsdrevet innovation? Kan konventionelle teknikker og tilgange ikke følges for evigt?
Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.
Fra dataindsamling til annotering, licensering og validering – vi hjælper dig med at komme hurtigere på markedet med data, du kan stole på.
Kontakt osAI i sundhedsvæsenet bruger kunstig intelligens til at forbedre medicinske tjenester som diagnose, behandling og patienthåndtering ved at analysere sundhedsdata.
AI forbedrer diagnosens nøjagtighed, reducerer omkostninger, automatiserer opgaver og leverer personlig behandling, hvilket fører til bedre patientpleje og resultater.
AI bruges i medicinsk billeddannelse, sygdomsdiagnose, lægemiddelforskning, fjernovervågning af patienter, virtuelle sundhedsassistenter og hospitalsledelse.
AI tilbyder personlige behandlingsplaner, tidlig sygdomsdetektering og fjernovervågning i realtid, hvilket muliggør rettidige interventioner og bedre resultater.
Shaip afidentificerer følsomme data og fjerner personlige oplysninger for at overholde regler som HIPAA og GDPR, hvilket sikrer sikker og etisk databrug.
NLP udtrækker indsigt fra ustrukturerede medicinske data som lægejournaler og identificerer symptomer, sygdomme og behandlinger for bedre beslutningstagning.
Ja, vi kan tilpasse datasæt baseret på demografiske oplysninger som alder, køn eller etnicitet samt geografiske regioner, så de matcher dit projekts specifikke behov.
Leveringstider afhænger af kompleksiteten og mængden af de ønskede data. Vi arbejder effektivt for at levere data af høj kvalitet inden for den aftalte tidsramme.
Vi tilbyder eksempeldatasæt eller pilotprojekter, så du kan evaluere dataenes kvalitet og relevans, før du forpligter dig til et større køb.
Prisen afhænger af faktorer som datatype, volumen, tilpasning og leveringstid. Kontakt os for et detaljeret tilbud, der er skræddersyet til dit projekt.
