ヘルスケアAI
データは、ヘルスケアAIに命を与えるパルスを提供します。
ヘルスケアのドメインエキスパートによる大規模なデータセットの収集、匿名化、および注釈付け
注目のクライアント
チームが世界をリードするAI製品を構築できるようにします。
ヘルスケアベースのイノベーションに対する需要が高まっており、AIは、人間の能力の範囲をはるかに超える大量のデータセットを処理することによって重要な役割を果たします。
すべての医療データの80％は構造化されておらず、さらに処理するためにアクセスできません。 これにより、使用可能なデータの量が制限され、医療機関の意思決定機能も制限されます。 あなたがシャイプに目を向けない限り。
私たちは、データの転記、匿名化、および注釈付けにおける長年の経験の結果として、その可能性を解き放つための医療用語を深く理解しています。 これに加えて、正確なものを提供することもできます 医療データ AIエンジンを改善する必要があります。
産業：
調査によると、 視聴者の３８%が 医療費の内、管理タスクに関連付けられています。 AIは、保険の事前承認、未払いの請求書のフォローアップ、記録の維持など、これらのタスクの一部を自動化して、作業負荷を軽減できます。
産業：
最近の研究によると、機械学習アルゴリズムは最大3Dスキャンを分析できます 1000 今日可能なものよりも何倍も速い。 リアルタイムの評価と重要な情報を外科医に提供して、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。
世界のヘルスケアAI市場規模は、予測期間中の年平均成長率（CAGR）3.64％で、2019年の33.42億米ドルから2026年までに46.21億米ドルに成長すると予想されています。
健康的な量のヘルスケアの専門知識
次に、症状、病気、アレルギー、および投薬に関するドメイン固有の洞察を提供する自然言語処理（NLP）を通じて、構造と目的を提供します。 現在、ヘルスケアコミュニティは、Shaip AIデータを通じて、より良い意思決定を行い、より良い患者の転帰をもたらす正しい洞察を持っています。
主な製品
データクレンジングとエンリッチメント
データのライセンスと収集
データの匿名化
データの注釈とラベリング
データクレンジングとエンリッチメント
- 手書きデータを構造化されたデジタル形式に変換する
- 非構造化デジタルデータを構造化フォーマットに変換する
- 患者記録、EHRデータなどのデータクリーニング。
データ収集/ライセンス
AI対応の企業は、ヘルスケア業界向けの最先端の機械学習アルゴリズムを開発できるように、トレーニングデータセットの作成を依頼しています。 全文を表示 ヘルスケアカタログ。
ケアの進歩から、患者の転帰を改善しながらコストを管理するソリューションを医療機関に提供するまで、適切なデータはAIとMLにShaipを通じてこれらの目標を達成する力を与えることができます。 結局のところ、より良いデータはより良い結果を意味します。
すぐに利用できるデータセット： 完全なカタログを表示
- 225時間以上の医師の口述音声と対応する文字起こし記録
- 31以上の専門分野神経学、放射線学、病理学など。
- 5万以上のEHRデータセット
データの匿名化
当社のPHI / PII匿名化機能には、個人を個人データに直接または間接的に接続する可能性のある名前や社会保障番号などの機密情報の削除が含まれます。 その患者にふさわしく、HIPAAが要求するものです。
当社独自の匿名化プラットフォームは、テキストコンテンツ内の機密データを非常に高い精度で匿名化できます。 APIは、テキストまたは画像データセットに存在するPHI / PIIエンティティを抽出し、それらのフィールドをマスク、削除、または隠蔽して、匿名化されたデータを提供します
データの注釈とラベリング
Shaipアノテーションサービスは、AIエンジンを強化するために非常に必要なパワーを追加できます。 X線、CTスキャン、MRI、およびその他の画像ベースのテストレポートは、さまざまな病気を予測するために簡単にスクリーニングできます。 AI MLモデルを開発するために、複雑な医療記録、つまりテキストや画像に注釈を付けるお手伝いをします。
あらゆる規模のプロジェクトを管理するために、数千人に拡張できます。 結果？ 時間枠と予算内でモデルを構築するためのより高速な医療画像注釈。
API
リアルタイムでデータが必要な場合は、APIに同じようにすばやくアクセスできるはずです。 これが、ShaipAPIが必要なレコードへのリアルタイムのオンデマンドアクセスを提供する理由です。 Shaip APIを使用すると、チームは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に高速かつスケーラブルにアクセスして、AIプロジェクトを最初から正しく完了することができます。
匿名化API
患者データは、可能な限り最高のヘルスケアAIプロジェクトを開発するために不可欠です。 しかし、彼らの個人情報を保護することも同様に不可欠です。 Shaipは、すべてのPHI / PII（個人の健康/識別情報）を削除するためのデータの匿名化、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知られています。
- PHI、PII、およびPCIの機密データの匿名化、トークン化、および匿名化
- HIPAAおよびセーフハーバーガイドラインで確認する
- HIPAAおよびセーフハーバーガイドラインでカバーされている18個の識別子すべてを編集します。
- 匿名化品質の専門家による認証と監査
- 包括的なPHI注釈ガイドラインに従って、PHIデータを一律に匿名化し、セーフハーバーガイドラインを順守します
包括的なコンプライアンスカバレッジ
GDPR、HIPAA、セーフハーバーなど、複数の規制管轄区域にわたるデータの匿名化をスケーリングします。
医療NER
臨床の名前付きエンティティ認識（NER）は、臨床の物語から重要な概念（名前付きエンティティ）を抽出するための重要な自然言語処理（NLP）タスクです。 NER APIを使用すると、開発者は、電子カルテ（EHR）の非構造化データから、診断、手順、医療機器、ラボ、投薬などの臨床エンティティを簡単に抽出できます。 開発者は、これらのAPIを使用して、SNOMED-CTおよびRxNormで抽出されたエンティティを体系化することもできます。
Shaip APIによって抽出された医療NER：
- エンティティの認識と抽出：ソース資料に存在する重要な概念またはフレーズを特定します
- 非構造化テキストに存在するデータ要素を構造化フィールドにマッピングすることにより、臨床データの整合性を向上させます。
- 非構造化データを機械可読および機械処理可能な形式に変換します。
- NER APIは、20万以上の関係と1.7万以上の臨床概念を備えた独自の知識グラフを活用します
実世界のソリューション
力を与えるデータが医療AIに命を吹き込む
Shaipは高品質のデータを提供しました
ヘルスケアのAIモデルを改善するために
患者のケア。 30,000以上を配信
匿名化された臨床文書が付着している
セーフハーバーガイドラインへ。 これらの臨床
文書には9つの臨床的注釈が付けられました
エンティティ
問題
ドメインの専門家からの臨床文書の匿名化と注釈付け
ソリューション
クライアントのガイドラインごとに 30,000 件以上のドキュメントを匿名化し、注釈を付ける
結果
クライアントのNLPとヘルスケアを開発するためのゴールドスタンダードの臨床データ
包括的なコンプライアンスカバレッジ
GDPRを含むさまざまな規制管轄区域にわたるデータの匿名化をスケーリングします。 HIPAA、およびセーフハーバーに従って、PII / PHIの侵害のリスクを軽減する匿名化
推奨リソース
ブログ
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 億ドルで最高値を記録しました。 この分野の専門家と技術のベテランは、業界が 8.6 年までに約 2025 億ドルに評価されることも明らかにしています。
ブログ
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？
データの調達は常に組織の優先事項です。 関連するデータセットを使用して、自律的な自己学習セットアップをトレーニングする場合はなおさらです。
データカタログ
高品質のライセンス
ヘルスケア/医療データ
AIおよびMLモデル用
当社の医療データ カタログ データセットは膨大であるだけでなく、ゴールド スタンダードの品質のデータを含んでいます。 使用するデータは安全で、匿名化されているのでご安心ください。
次のAIイニシアチブをどのように支援できるか教えてください。
よくある質問（FAQ）
ヘルスケアにおける AI には、診断、治療、患者管理を支援するために人工知能テクノロジーを使用することが含まれます。
AI は、医療画像からの病気の診断、個別化された治療の推奨、医薬品研究の迅速化、医療記録の管理、予測分析、手術支援、仮想健康支援の提供に活用されています。
AI は診断の精度を高め、効率を高め、コストを節約し、個別化された治療を可能にし、予測的な洞察を提供し、医療へのアクセスを高めます。
アプリケーションには、医療画像分析、ゲノム研究、創薬、治療の最適化、遠隔健康監視、患者の質問に対するチャットボット、病院業務の改善などが含まれます。
AI は膨大な医療データを管理し、病気の早期発見を促進し、リソース割り当てを最適化し、エラーを減らし、研究を加速し、患者エクスペリエンスを向上させます。