次回診療所を訪れたときに、ロボットの医師による治療を受けることを期待しないでください。 コンピューターとアルゴリズムは、何を監視し、何を購入し、誰をソーシャルネットワークに追加するかを教えてくれるかもしれませんが、調査によると、ヘルスケアAIは しません 人間に取って代わる 介護者 近いうちに。
ただし、混乱を招く事務処理、待ち時間の延長、誤った診断、および医療体験の他の望ましくない要素をより好ましいものに置き換えるのに役立つ可能性があります。 AIはまた、人間の医師がより多くの患者を治療するために診療を拡大し、個々の患者により個別化された効果的なケアを提供できるようにするのに役立つ可能性があります。
はい、2021年でも、医療におけるAIと自動化についての会話は、可能性、約束、可能性に焦点を当てる傾向があります。 結局のところ、宇宙でのAIを活用したアプリケーションの機会のほとんどは、まだ先を行っています。これは主に、宇宙で広く採用される道を切り開くために、主要なハードルを克服する必要があるためです。 それが起こるまで、この革新的なテクノロジーは、何の観点から議論され続けます 可能性 （何であるかではなく）あります。
Shaipでは、AI開発チームがこれらのハードルを克服できるよう支援することで、会話を変えたいと考えています。 私たちは話すのが大好きです 何 たURE 保持することができます ヘルスケアAIの場合ですが、私たちはその未来をさらに創造することが大好きです。 ただし、その方法に飛び込む前に、少し時間を取って現在に焦点を当てましょう。
AIは、ヘルスケアを永遠に変える準備ができているだけではありません。 すでに持っています。 まだ比較的新しいものですが、このテクノロジーは現代の医療システムのほぼすべての側面に浸透しています。
- 臨床現場では、医師は高度なパターン認識機能を備えたAI支援画像ツールを使用して、CTスキャン、MRI、およびその他のタイプの視覚分析の結果を調べ、病気をより迅速かつ正確に検出して傷害を診断できるようにしています。
- 教室では、機械学習ツールにより、生徒はこれまで以上に人体に関する深い洞察を収集し、生徒に力を与えることができます。 新しいソリューションを構築する 実際のアプリケーションで。
- 研究室では、研究者は洗練されたプログラムを利用して、新薬の処方と、すでに安全であることがわかっている薬とを相互参照しています。 その後、これらを複製および反復して、記録的な速さで解毒剤とワクチンを開発できます。
- 管理者と経営幹部は、AIアプリケーションを使用して、より直感的で効率的な患者体験を作成し、同時にプロバイダーの収益を促進し、患者のより質の高いケアを保証しています。 リストはどんどん増えていきます。
これを読んでいるので、AIが私たちのヘルスケアに与える影響をすでに理解しているでしょう システムは大規模でした—そしてそれは大きくなるだけです。 セクターを構成する無数の多様な関係者を考えると、AIソリューションが潜在的に対処できる課題の数は無限にあるように見えます。
Shaipは、これらのソリューションを実現するためにここにいます。 当社のサービスにより、企業や起業家は、障害となる最大のハードルのいくつかを排除することで、現実世界の問題を大規模に解決できる革新的なヘルスケアAIテクノロジーを構築できます。 そして、ヘルスケア分野で働くチームにとって、それらはたくさんあります。
障害物と危険信号
ヘルスケアにおけるAIの可能性はかつてないほど大きくなっていますが、テクノロジーをモノリシックヘルスケアシステムに真に統合することは、ハードルに満ちたプロセスになるでしょう。 おそらく、採用がより早く行われた他の業界から医学を区別する規制上の障害ほど重要なものはありません。
議会が医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA）を制定してから、ほぼ四半世紀が経ちましたが、2021年に医療提供者が患者データを処理する方法については、同じ法律が依然として適用されています。残念ながら、医師、患者、および新しい医療技術を構築しようとしている起業家。 さらに、HIPAAの義務は現在、個人を特定できる情報（PII）に関する最近の規制に収斂しています。 欧州連合の一般データ保護規則（GDPR）、シンガポールの個人データ保護法（PDPA）、およびここ米国でのデータ使用を管理する最初の包括的な法律を表すカリフォルニア消費者プライバシー法（CCPA）のようなものです。
COVID-19パンデミックに伴う遠隔医療要件の急増は 規制上の問題がさらに追加されました。 手始めに、多くの患者はHIPAA基準を満たしていないプラットフォームを介して遠隔治療を受け、プライバシーの脅威に対して脆弱なままになる可能性があります。 準拠しているプラットフォームでさえ、患者の機密情報を開示する可能性があるため、リスクをもたらします for 利益。 バーチャルケアの需要の高まりにより、HIPAAの当初の範囲外の多くのデジタルサービスが発生し、Facebook、Alphabet、Amazon、Microsoftの大手テクノロジー企業に ベンチャー に 市場、新しいイノベーションと追加の監視の必要性をもたらします。
規制当局にとって、データが新しい方法で、ますます多くの関係者によって使用されているため、この複雑な委任システム内でコンプライアンスを実施することはますます困難になっています。 同様に、ヘルスケア分野でAIを活用したテクノロジーを構築して展開することを望んでいるチームにとって、これらのツールが既存の基準を満たしていることを確認するには、非常に簡単に見つけるのが難しい規制の専門知識が必要です。
また見つけるのは難しいですか？ 高品質の医療データ。 規制により、一部の新しいテクノロジーが広く採用されるのを妨げる可能性がありますが、高品質のデータがなければ、AIを活用したツールは開発段階を通過することすらできません。
A 最近 研究 Journal of the American Medical Associationに掲載された、機械学習アルゴリズムのトレーニングにデータが使用される患者の地理的分布は、ほとんどの場合、カリフォルニア、ニューヨーク、マサチューセッツなどのいくつかの州に限定されていることがわかりました。 これらの患者が互いに共有する可能性があるが、国の他の地域では共有しない可能性がある経済的、社会的、行動的およびその他の属性を考えると、このデータでトレーニングされたアルゴリズムは一般化が不十分である可能性があります。 この問題は、より多様なデータセットで解決できますが、データを取得するのは困難です。 一度取得すると、整理するのも難しくなります。これは、機械学習テクノロジーの開発者にとってもうXNUMXつの重要なステップです。
多くの企業は、アルゴリズムのデータを検索または作成するために多額の投資を行い、さらに多くの費用をかけてアノテーターにラベルを付けています。 過度に均質なデータセットと同様に、適切にラベル付けおよびキュレートされていないデータは、AIプログラムをトレーニングして、偏った不正確な結果を生成し、簡単に修正できない問題を作成します。 残念ながら、これらの問題は、ヘルスケアAIテクノロジーに取り組んでいるチームにとっては一般的なものであり続けます。 ガートナーの調査によると、 85% of AIプロジェクトは誤った結果をもたらします 2022年までのデータ管理バイアスの結果として。
繰り返しになりますが、ヘルスケア向けのAIアプリケーションを作成するには、既知と未知の両方で、他にも多くの課題があります。 より多くの開発者がこの分野に参入し、より多くのプロバイダーが、患者を治療するための戦略にAIを活用したソリューションを追加するかどうかの決定に直面するにつれて、これらの課題は大きく迫っています。 新しいテクノロジーを使用して有用で革新的なツールを構築しようとすると、障害は避けられませんが、Shaipは、チームがこの分野の開発者が現在直面している最大のハードルの多くを克服するのに役立ちます。
ShaipがヘルスケアAIの進歩にどのように力を与えるか
Shaipは、ヘルスケアAIアプリケーションに取り組むチーム向けに特別に設計された一連のソリューションを提供します。 これらを組み合わせることで、投資に対する重要で多面的な利益を実現し、業界に真に永続的な影響を与えるスケーラブルな製品を構築することができます。
フルマネージドデータ収集
医療機関にとって真に役立つアプリケーションを構築するために、チームは、正確で偏りのない結果を一貫して生成するソリューションを構築する必要があります。 確かに、AIテクノロジーが病気を正確に検出して診断することについて耳にするかもしれませんが、これは通常、関連する質の高いデータの欠如など、既知のトレーニング制限を制御するために人工的な制約が使用されるシナリオで発生します。 実際の臨床現場で広く採用される製品を開発したいのであれば、幅広いハイステークス環境下で最適な結果を提供できなければなりません。 つまり、アルゴリズムをトレーニングするには、ワールドクラスの信頼できるデータがたくさん必要になります。
Shaipのフルマネージドデータ収集サービスにより、必要なときに必要なデータを確実に入手できます。 独自のモバイルアプリ、特許取得済みのWebベースのプラットフォーム、経験豊富な社内プロジェクトチームにより、年齢層、人口統計、学歴のほぼすべての組み合わせからデータを取得できます。 当社のヒューマンインザループ収集プロセスには、医療分野の専門家が組み込まれており、受信するデータが品質と信頼性の最高水準を満たしていることを確認します。 データの識別、プロファイリング、およびソーシングに加えて、データのクレンジングと準備も行い、チームが他の影響の大きいアクティビティに集中できるようにします。
複数のデータ形式
画像、ビデオ、オーディオ、テキストを含む多様なデータセットを提供して、さまざまなAIモデルを強化できます。
テキスト：
Shaipには、医師のメモから保険金請求まで、事実上すべてのタイプのテキストデータにデータ注釈を付けることができる何百人もの経験豊富な専門家がいます。これにより、非構造化データセットに隠されたままの洞察を明らかにすることができます。 さらに、直感的でカスタマイズ可能なクラウドプラットフォームを使用すると、非常に具体的なユースケースに合わせて注釈を調整し、ドメイン固有の洞察を得て、テクノロジー開発に情報を提供できます。
録音：
Shaipは、高機能の会話型AI、チャットボット、音声ボットを構築および最適化した確かな実績があります。 資格のある言語学者の世界的なネットワークと、医師と患者の間の台本なしの会話、発話と目覚めの言葉、独白、その他の種類のスピーチなど、大量の音声データを収集して注釈を付けることができるチームのおかげで、スピーチのトレーニングを支援できます-有効なアプリケーションを迅速かつ効果的に。
イメージ：
当社の画像トレーニングデータセットは、高度なコンピュータービジョンおよびパターン認識機能に依存するアプリケーション向けに、外科的に正確な手動プロセスと最先端のテクノロジーを組み合わせて分析されます。 また、データを提供するだけではありません。 また、人間の顔、食べ物、ドキュメント、医療ラボの画像、地理空間画像、その他の視覚情報を認識できるソリューションを強化するための世界クラスの機械学習アルゴリズムの開発を支援します。
動画：
私たちの人材、経験、技術により、事実上すべてのビデオ注釈要件を満たすことができます。 私たちが最も得意とするのは、オブジェクトトラッキングです。フレームごとにビデオに注釈を付けて、機械学習を通じて特定のオブジェクトを認識するようにコンピューターに教えます。 AI対応のロボット機器を構築して、臨床現場で医師を支援する場合でも、遠隔医療の予約時に患者と看護師の間のやり取りを強化するアプリケーションを構築する場合でも、私たちがお手伝いします。
コンプライアンスの保証
患者情報を保護することは、実行可能なAIヘルスケアアプリケーションを開発するために重要です。 ただし、十分な量のデータを収集するには時間がかかり、その情報の匿名化にはさらに時間がかかります。 新しいテクノロジーを構築、テスト、および展開することが目標である場合、時間が不足しています。
Shaipは提供しています ライセンスされた医療データ テキストベースの患者の医療記録、CTスキャンからの画像、X線（およびその他の視覚的診断）、医師の記録、およびその他の数十のデータタイプを分析するAIモデルを開発するチームのこの負担を軽減するため。 Shaip APIを使用すると、すべてのHIPAAとセーフハーバーに対応する、匿名化されたレコードと高品質のコンテキスト化された医療データ（世界中の10を超えるさまざまな場所から提供された60万を超えるデータセットを含む）のこの増え続けるライブラリにオンデマンドでアクセスできます。標準（これらのガイドラインでカバーされている18の識別子すべての編集を含む）。 より包括的なサービスを必要とするチームの場合、複数の規制管轄区域にわたってデータの匿名化を拡張できます。
データの匿名化、データのマスキング、およびデータの匿名化の業界リーダーとして、患者のプライバシーは当社のソリューションの中核です。 私たちは、匿名化の品質に関する専門家の認証と監査を提供し、セーフハーバー基準に準拠した包括的な個人健康情報（PHI）注釈ガイドラインを順守します。 同様に、ShaipCloudプラットフォームを使用すると、安全な環境でデータにアクセスできるため、コンプライアンス違反のリスクがさらに軽減されます。
一緒に前進しましょう
Shaipでは、既存の医療システムのほぼすべての側面を改善するAIの計り知れない可能性を理解しており、その可能性を解き放つために活動している組織に専門知識を提供できることを嬉しく思います。 また、これらの組織が直面する固有の課題にも精通しており、すべてのサービスはこれらの課題を念頭に置いて設計されています。
あなたが取り組んでいるチームの一員である場合 AIと機械学習テクノロジーを活用したヘルスケアソリューション、私たちはあなたがあなたのイニシアチブを前進させるのを手伝いたいです。 私たちの経験はAI開発ライフサイクル全体に及び、ほぼすべての範囲のプロジェクトに取り組んできました。大きすぎたり小さすぎたりするプロジェクトにはまだ遭遇していません。 さらに詳しい情報が必要な場合は、今すぐご連絡ください。
