プライバシー、品質、規模を考慮して構築された、テキスト、音声、画像、マルチモーダル データセット全体の医療データのライセンス付与、匿名化、注釈付けを行います。
医療データの80%以上は非構造化されており、臨床記録、電子医療記録、医療口述、画像、診断レポートなどに散在しています。これらのデータは有用ですが、アクセスが困難で、準備に費用がかかり、規制も厳しいという問題があります。
AI チームは重大な課題に直面しています。
適切なデータ基盤がなければ、最も高度なアルゴリズムでも効果を発揮することはできません。
Shaip はデータを最優先することでこの問題を解決します。
Shaipは、組織がAIモデルを構築、トレーニング、展開するのを支援する信頼できるヘルスケアデータパートナーです。 倫理的に調達され、コンプライアンスに準拠した、現実世界の医療データ.
注釈のみに焦点を当てたベンダーとは異なり、Shaipは ヘルスケアAIデータのライフサイクル全体:
この統一されたアプローチにより、リスクが軽減され、タイムラインが短縮され、実際の臨床の複雑さを反映したデータでモデルがトレーニングされることが保証されます。
テキスト、音声、画像、マルチモーダル AI にわたる高品質で準拠したデータ。
すぐに利用できるものやカスタム収集したものなど、高品質な実際の医療データにアクセスし、AI 要件に正確に一致させることができます。
機能は次のとおりです。
PHI/PII を削除して、データを AI のトレーニングと分析に安全に使用できるようにします。
主な特徴：
専門家によるラベル付けと品質保証により、生の医療データをモデル対応のトレーニング データセットに変換します。
注釈ワークフローには次のものが含まれます。
すぐに使用できる、規格に準拠したデータセットで、医療AI開発を加速させます。
臨床テキスト、電子カルテ、医療音声、画像、マルチモーダルデータなど、匿名化された医療データセットの厳選されたカタログにアクセスできます。迅速なライセンス取得と即時のAIトレーニングが可能です。
臨床テキストや電子カルテから、音声、画像、合成会話に至るまで、Shaipは医療データライフサイクル全体にわたってAIを実現します。
AIのトレーニングと分析のために、非構造化テキストから疾患、薬剤、症状、検査、その他の臨床情報を抽出します。
がん関連のデータセットを匿名化および注釈付けすることで、がんに特化した自然言語処理モデルと臨床研究を加速させる。
構造化されていない電子カルテや臨床記録を、病状、投薬、検査結果などの構造化された情報に変換する。
臨床文書の審査を迅速化し、承認の正確性とコンプライアンスを向上させるために、AIモデルを訓練する。
医師の音声入力音声と文字起こしデータを使用して、臨床音声認識および文書作成パイプラインを構築する。
診断AIを支援するために、検出、分類、およびセグメンテーション用のラベル付き画像データセットを作成する。
臨床記録、電子カルテデータ、医療音声、DICOM画像を組み合わせて、高度なマルチモーダルAIモデルをトレーニングします。
医療用語、文脈、会話の流れについてAIモデルを訓練するために、現実的な医師と患者の対話を生成する。
倫理的に収集され、安全に匿名化された、信頼できる医療データ。専門家レベルの品質で大規模に提供されます。
調達やライセンス取得から、匿名化やラベル付けまで、ヘルスケアAIデータのライフサイクル全体を通して、ワンストップのパートナーを提供します。
臨床テキスト、電子カルテ、医療音声、画像、マルチモーダルデータセットなど、あらゆる分野における専門家によるサポート。
医療従事者としての訓練を受けた専門家であって、一般的なクラウドワーカーではない。
同意に基づくデータ収集であり、明確なデータ来歴と監査可能性を備えている。
ワークフロー全体を通して機密性の高い医療データを保護する、強力なセキュリティ対策。
一貫性のある正確なデータセットを実現するための、多層的な品質保証と人間による検証。
企業向けAIプログラムに必要な、大規模かつ複雑な医療データセットを提供する信頼できる企業です。
HIPAAセーフハーバー、専門家による判断、およびGDPRに準拠した設計段階からの匿名化。
予測的な医療知見を得るためのGenAIモデルを強化するために、匿名化された臨床データを大規模に準備する。
問題点： GenAIのトレーニングには、大規模で準拠した臨床データセットが必要だったが、データへのアクセス、品質、プライバシーが大きな障害となっていた。
解決策： Shaipは、正確性、安全性、およびモデルの準備状況を確保するために、専門家による検証を経て、臨床データを精査し、匿名化しました。
結果： 規制環境下において、プライバシーが保護されたデータと信頼性の高い予測分析に基づき、より迅速なGenAIモデル開発を実現します。
合成された臨床音声と文字起こしデータを提供し、機密性の高い実際の録音データを公開することなく、音声モデルのトレーニングに使用します。
問題点： 多様で膨大な量の臨床音声データが必要だったが、プライバシー上の制約と入手可能性の制限により、進捗が遅れた。
解決策： Shaipは、リアルな合成臨床音声を生成し、トレーニングや評価のための高品質な文字起こしを提供した。
結果： プライバシーに配慮したデータを用いた音声AIトレーニングの高速化と、臨床言語シナリオにおけるモデル性能の向上。
GDPRを含むさまざまな規制管轄区域にわたってデータ匿名化を拡大する HIPAAおよびセーフハーバーに従います。
多様な医療データを統合する AI モデルにより、単一モダリティのアプローチに比べて、集中治療の結果の予測精度が 12% 以上向上することをご存知ですか?
最後に医者に行った時のことを思い出してみてください。あらゆる診断、処方、勧告の背後には、あなたのバイタルサイン、検査結果、病歴といったデータがあります。
なぜ人類文明として、科学的能力を養い、研究開発主導のイノベーションを促進する必要があるのでしょうか? 従来の技術やアプローチを永遠に続けることはできないのでしょうか?
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 AI は人工知能を使用してヘルスケア データを分析することで、診断、治療、患者管理などの医療サービスを改善します。
AI は診断の精度を向上させ、コストを削減し、タスクを自動化し、パーソナライズされた治療を提供することで、患者のケアと治療結果の向上につながります。
AI は、医用画像、病気の診断、新薬の発見、遠隔患者モニタリング、仮想健康アシスタント、病院管理などに使用されています。
AI は、パーソナライズされた治療計画、病気の早期発見、リアルタイムのリモート モニタリングを提供し、タイムリーな介入とより良い結果を可能にします。
Shaip は機密データを匿名化し、HIPAA や GDPR などの規制に準拠するために個人情報を削除して、安全で倫理的なデータの使用を保証します。
NLP は、医師の記録などの非構造化医療データから洞察を抽出し、症状、病気、治療法を特定して、より適切な意思決定を行います。
はい、プロジェクトの特定のニーズに合わせて、年齢、性別、民族などの人口統計や地理的地域に基づいてデータセットをカスタマイズできます。
納品スケジュールは、ご依頼いただいたデータの複雑さと量によって異なります。当社は、合意された期限内に高品質なデータをお届けできるよう、効率的に作業を進めております。
大規模な購入を行う前にデータの品質と関連性を評価できるように、サンプル データセットまたはパイロット プロジェクトを提供しています。
料金はデータの種類、量、カスタマイズ、納期などの要素によって異なります。プロジェクトに合わせた詳細なお見積もりについては、お問い合わせください。
