Shaipブログ
人工知能と機械学習テクノロジーを推進する最新の洞察とソリューションを理解します。
生成 AI による医療の強化: 診断と治療に革命を起こす
近年、人工知能（AI）はさまざまな業界で大きな進歩を遂げており、ヘルスケアも例外ではありません。生成 AI、AI に焦点を当てたサブセット
医用画像アノテーション: 定義、アプリケーション、ユースケース、タイプ
医療画像のアノテーションは、機械学習アルゴリズムと AI モデルに必要なトレーニング データを提供する上で重要な役割を果たします。このプロセスは、
機械学習プロジェクトに最適なオープンソースのヘルスケア データセット
世界的な医療システムでは毎日膨大な量の医療データが生成されており、機械学習アプリケーションに利用される可能性があります。
NLP が医療診断に及ぼす影響
自然言語処理 (NLP) は、テクノロジーとの対話方法を変革します。人間の言語を処理して、膨大な情報の可能性を解き放ちます。このテクノロジーには同じ可能性が秘められています
ヘルスケア データセット: ヘルスケア AI の恩恵
人工知能は、かつては主に SF の世界で使われていた用語ですが、現在では現実となり、さまざまな産業の成長を促進しています。次の一手戦略コンサルティング
臨床検証とは何ですか?ベストプラクティスとプロセスのガイド
新しい診断ツールが開発されるシナリオを考えてみましょう。医師たちはその可能性に興奮しています。しかし、それを日常のケアに組み込む前に、
AI 医療記録の要約: 定義、課題、ベスト プラクティス
ヘルスケア業界における医療記録の増加は、課題であると同時にチャンスでもあります。あらゆる細部が調和する世界を想像してみてください。
臨床データの抽象化: 定義、プロセスなど
病院や診療所では毎年何千人もの患者が来院します。そのためには膨大な数の専任の医師と看護師が必要です。彼らはケアを提供するために精力的に働いています
医療における合成データ: 定義、利点、および課題
研究者が新薬を開発しているシナリオを想像してみてください。検査には広範な患者データが必要ですが、プライバシーとプライバシーに関する重大な懸念があります。
匿名化に関する HIPAA 専門家の決定
医療保険の相互運用性と責任に関する法律 (HIPAA) は、医療における患者データの保護の基準を定めています。この重要な側面は、Protected の匿名化です。
NLP による先駆的な腫瘍学研究: Shaip の画期的な進歩
ケーススタディをダウンロード がんを克服するという探求においては、データは決意と同じくらい重要です。 Shaip では、大きな飛躍を可能にしたことを誇りに思っています
放射線科における自然言語処理 (NLP) の力: 診断と効率の向上
放射線医学は医療において重要な役割を果たしています。 CTスキャン、X線、MRIなどの画像技術を使用して、さまざまな状態を診断および治療します。 自然言語
腫瘍学における自然言語処理 (NLP) の役割
がんは世界的に重大な健康上の課題を引き起こしています。 これは、細胞が制御されずに増殖および拡散するときに発生します。 死因の第XNUMX位です
データ匿名化ガイド: 初心者が知っておくべきことすべて (2024 年)
デジタル変革の時代において、医療機関は業務をデジタル プラットフォームに急速に移行しています。 これによりプロセスの効率化と合理化がもたらされますが、
ヘルスケアにおける生成 AI: 応用、利点、課題、将来の傾向
ヘルスケアは常にイノベーションが評価され、命を救うために重要な分野です。 技術の進歩にもかかわらず、医療業界は依然として長引く課題に直面しています。
医療における臨床自然言語処理 (NLP) の可能性を解き放つ
自然言語処理 (NLP) により、コンピューターは人間の言語を理解できるようになります。 アルゴリズムと機械学習を使用して、テキスト、オーディオ、その他のメディア形式を解釈します。 の
医療における OCR: ユースケース、利点、欠点に関する包括的なガイド
ヘルスケア業界は、AI における新しい先進テクノロジーの導入により、ワークフローのパラダイムシフトに直面しています。 AIツールやテクノロジーを活用し、
メンタルヘルスにおける AI – 例、利点、トレンド
今日の AI は最も重要なテクノロジーの XNUMX つとなり、すべての主要産業を破壊し、世界の産業や分野に多大な利益をもたらしています。 活用することで
NLP を使用して非構造化医療データの可能性を解き放つ
今日の医療機関に存在する膨大なデータは、途方もなく増大しています。 データは今日のデジタル世界で最も重要な資産と考えられていますが、ヘルスケア
ジェネレーティブ AI による医療の変革: 主なメリットとアプリケーション
今日、ヘルスケア業界では、人工知能 (AI) と機械学習の急速な進歩が見られます。 テクノロジーは、患者を改善するための新しい機会を切り開くのに役立ちました
ヘルスケアデータラベリング会社を雇う前に尋ねるべき5つの質問
ヘルスケアセクターにおける人工知能の世界市場は、1.426年の2017億28.04万ドルから2025年にはXNUMXドルに上昇すると推定されています。
ヘルスケアトレーニングデータとは何ですか？なぜそれが重要なのですか？
ヘルスケア トレーニング データはどのようにしてヘルスケア AI を月まで推進しているのでしょうか? データの調達は常に組織の優先事項です。 関連するデータであればなおさらです。
ヘルスケアにおける機械学習の実際のアプリケーション
ヘルスケア業界は常に技術の進歩とそのサービスの恩恵を受けてきました。 ペースメーカーや X 線から電子 CPR などに至るまで、医療はこれまでにさまざまな機能を提供してきました。
ヘルスケアにおけるAIの役割：メリット、課題、およびその間のすべて
ヘルスケアにおける人工知能の市場価値は、2020 年に 6.7 億ドルと新たな最高額を記録しました。 分野の専門家や技術系のベテランも明かす
AIトレーニングデータの真のコスト
人工知能 (AI) システムの開発プロセスは骨の折れる作業です。 単純な AI モジュールであっても、予測、処理、推奨するには数か月のトレーニングが必要です
ヘルスケアにおけるIoTとAIが業界を変革する態勢を整えている方法
モノのインターネット (IoT) は急速に拡大しており、接続されたデバイスによって生成されるデータの量は毎日急激に増加しています。 そうかもしれないが
ShaipがチームのヘルスケアAIソリューションの構築をどのように支援するか
次回診察室を訪れたときにロボット医師による治療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が私たちに何をすべきかを教えてくれるかもしれない
AIとヘルスケアを橋渡しするためのコンプライアンスの複雑さのナビゲート
豊富な安価な処理能力と終わりのないデータの洪水を原動力として、AI と機械学習は世界中の組織で驚くべき成果を達成しています。