ヘルスケアイノベーション

AIがヘルスケアイノベーションの次の波をどのように推進するか

他の多くのセクターと同様に、データがヘルスケアを変革する準備ができていることは間違いありませんが、支援が必要です。 今日、医療提供者は収集しています 数バイトの患者データ 病院、診療所、画像および病理学研究室などから。 このデータには人間の健康に関する豊富な洞察が含まれていますが、その構造の欠如と膨大な量は、それを解読する人間の能力の限界をはるかに超えていることを意味します。

幸いなことに、洗練されたAIと機械学習ソリューションは、革新のたいまつを運ぶことができます。

ヘルスケアでは、機械学習の価値は、人間の能力の範囲をはるかに超えた大量のデータセットを処理する能力です。 生の非構造化データが入力され、臨床的洞察が得られるため、医師は低コストでより良いケアを計画および提供できます。 機械学習のメリットとしては空が限界ですが、これらの複雑なアルゴリズムの構築には時間がかかります。 今後10年からXNUMX年の間に、医療専門家がこれらの分野でヘルスケアベースのイノベーションの恩恵を享受することを期待しています。

  1. 高度な画像分析

高度な画像分析 医療専門家は高度な訓練を受けており、彼らの仕事のいくつかは彼らの途方もない付加価値を反映しています。 ただし、専門家は画像分析などの反復的なタスクに時間を費やす必要があります。 たとえば、放射線科では、医師はCTスキャン、MRI、超音波、PETスキャン、マンモグラフィなどの画像を見ることに時間を費やしています。 AI支援の画像ソリューションは、テクノロジーの高度なパターン認識機能を使用して、画像の特徴を強調し、癌の早期予測因子を特定し、症例に優先順位を付け、正確な診断を実行するために必要な労力を削減します。 AIがますます多くのデータセットを処理するにつれて、このテクノロジーが人間の医師が病気の兆候をできるだけ早く発見する能力を凌駕することは避けられません。

今日は、AIトレーニングデータの要件について説明しましょう。

  1. 病気の検出

コストが高いため、ヘルスケアの画像診断は通常、診断を確認するためにのみ行われます。 これは効果的なソリューションですが、AIがひっくり返して置き換えることを約束しているソリューションです。 AIは、膨大な量の履歴データを詳細に分析することで、病気や病気の可能性を信じられないほど早い段階で予測できます。 たとえば、AIは、親戚の病歴に加えて、特定の個人の人口統計に厳密に一致する患者集団全体を調べることにより、医師が診断できる数年前に、患者が心臓病などの病気を発症する可能性が非常に高いと結論付けることができます。これまでに正確に診断を行います。

  1. 創薬

新たに発見された病気と闘うために効果的な薬やワクチンを設計し、製造することがいかに重要であるかを私たちは皆直接見てきました。 歴史的に、このプロセスには時間とお金の莫大な投資が必要であり、開発のタイムラインがXNUMX年以上に及ぶ場合もあります。 安全で効果的であることが知られている薬を相互参照し、処方の一部を複製して新しい反復を示唆するAIの機能は、画期的であり、無数の命を救い、次の世界的大流行を防ぐのに役立つ可能性があります。

  1. デジタル相談

デジタルコンサルティング パンデミックは間違いなく遠隔医療分野の革新に拍車をかけましたが、仮想訪問を診療所への物理的な訪問と同じくらい効果的にするために行くにはまだ長い道のりがあります。 AIは、さまざまな方法でそのギャップを埋めるのに役立ちます。 たとえば、機械学習と自然言語処理(NLP)は、患者の声だけを使用して症状の収集を容易にするのに役立ちます。 AIは、患者の電子健康記録の分析と組み合わせることで、医師が検討する可能性のある健康上の懸念を浮き彫りにすることができます。 AIは事前に情報を処理することで、医師が処理できる患者の数を増やし、仮想訪問の有効性を向上させ、結果として物理的な相互作用による感染のリスクを最小限に抑えます。

Shaipの目標は、AIイニシアチブで企業をサポートすることにより、ヘルスケアイノベーションのエキサイティングな未来を先導することです。 私たちは、画像、電子健康記録データ、さらには医師のスピーチで構成される10万を超える医療データセットの使用をライセンス供与することにより、組織がAIおよびNLPモデルを構築およびトレーニングするのを支援します。 私たちのデータは100%保護された健康情報がなく、正確に注釈が付けられ、60を超えるさまざまな地域から提供されているため、高品質の結果が保証されます。

また、AIをゼロから深く理解しているため、公平なコホートを選択する経験を積むことができます。 ヘルスケアデータの注釈、およびクライアントの成功を確実にするための半教師あり学習の要求。 Shaipが導入を支援できるソリューションの詳細については、お問い合わせください。 デモをリクエストする 今日。

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