בשנים האחרונות, הבינה המלאכותית (AI) עשתה צעדים משמעותיים בתעשיות שונות, ושירותי הבריאות אינם יוצאי דופן. AI Generative, תת-קבוצה של AI המתמקדת ביצירת תוכן חדש המבוסס על נתונים קיימים, מחוללת מהפכה בדרך שבה אנשי מקצוע בתחום הבריאות ניגשים לאבחון ולטיפול. שייפ, ספקית מובילה של פתרונות בינה מלאכותית, נמצאת בחזית השינוי הזה, ומציעה מערכי נתונים רפואיים מתקדמים המתדלקים יישומי בינה מלאכותית מחוללת במגזר הבריאות.
המשימה של שייפ היא לספק מסגרות נתונים מקיפות המאפשרות אבחונים וטיפולים מדויקים, מהירים וחלוציים מונעי בינה מלאכותית. עם הבנה עמוקה של הדרישות הייחודיות של בינה מלאכותית רפואית, Shaip מציעה מגוון רחב של מערכי נתונים שנועדו להפעיל יישומי בינה מלאכותית מחוללת בתחום הבריאות.
1. צמדי שאלות ותשובות
אחד התחומים המרכזיים שבהם מצטיינים פתרונות הבינה המלאכותית הגנרטיבית של שייפ הוא במענה לשאלות. על ידי איסוף צמדי שאלות ותשובות ממסמכי בריאות וספרות, אנשי המקצוע המוסמכים של שייפ מקלים על פיתוח מודלים של AI שיכולים להציע תהליכי אבחון, להמליץ על טיפולים ולסייע לרופאים במתן תובנות על ידי סינון מידע רלוונטי. לטכנולוגיה זו יש פוטנציאל לייעל את תהליך האבחון, לצמצם שגיאות ולשפר את תוצאות המטופל.
מומחי הבריאות שלנו מייצרים ערכות שאלות ותשובות מהשורה הראשונה, הכוללות:
- יצירת שאילתות ברמת פני השטח
- עיצוב שאלות ברמה עמוקה
- מסגור שאלות ותשובות מ- Medical Tabular Data
ערכות השאלות והתשובות נוצרות באמצעות מקורות שונים, כגון:
- הנחיות ופרוטוקולים קליניים
- נתוני אינטראקציות בין מטופל לספק
- מאמרי מחקר רפואיים
- מידע על מוצר פרמצבטי
- מסמכי תקינה של שירותי בריאות
- המלצות מטופלים, ביקורות, פורומים וקהילות
2. סיכום טקסט
היבט מכריע נוסף בהיצע הבינה המלאכותית הגנרטיבית של שייפ הוא סיכום טקסט. אנשי מקצוע בתחום הבריאות מתמודדים לעתים קרובות עם האתגר של סינון כמויות עצומות של מידע, כגון רשומות בריאות אלקטרוניות (EHRs), מאמרי מחקר ושיחות רופא-מטופל. מומחי הבריאות של שייפ מצטיינים בזיקוק המידע הזה לסיכומים ברורים ותמציתיים, ומבטיחים שאנשי מקצוע יכולים להבין במהירות תובנות הליבה מבלי להקדיש שעות לקריאת מסמכים ארוכים.
ההיצע שלנו כולל:
סיכום EHR מבוסס טקסט: עטפו את ההיסטוריה הרפואית של המטופל, טיפולים ותוצאות לפורמט קל לעיכול, המאפשר לספקי שירותי בריאות לסקור ולהבין במהירות את המסע הרפואי המלא של המטופל.
סיכום שיחות רופא-מטופל: חלץ נקודות מפתח, חששות ופריטי פעולה מהתייעצויות רפואיות, כדי להבטיח שלא תתעלם ממידע קריטי ומאפשר תקשורת טובה יותר בין ספקי שירותי בריאות ומטופלים.
סיכום מאמר מחקר מבוסס PDF: לזקק מאמרי מחקר רפואיים מורכבים לתוך הממצאים הבסיסיים, המסקנות וההשלכות הקליניות שלהם, ולאפשר לאנשי מקצוע בתחום הבריאות להישאר מעודכנים בהתפתחויות האחרונות בתחומם מבלי לבזבז זמן מופרז על סקירות ספרות.
סיכום דוח הדמיה רפואית: המר דוחות רדיולוגיה או הדמיה מורכבים לסיכומים פשוטים, תוך הדגשת הממצאים וההמלצות המשמעותיים ביותר, ובכך לאפשר לצוותי הבריאות לקבל החלטות מושכלות יותר ביעילות.
סיכום נתוני ניסויים קליניים: חלקו את תוצאות הניסויים הקליניים הנרחבים לשיטות החיוניות ביותר, כולל יעילות, בטיחות ויישומים פוטנציאליים, מה שמעצים את בעלי העניין בתחום הבריאות להעריך את ההשפעה של טיפולים או התערבויות חדשות במהירות.
על ידי מינוף המומחיות של שייפ לסיכום טקסטים, ארגוני בריאות יכולים לייעל את עיבוד המידע שלהם, לשפר את קבלת ההחלטות, ובסופו של דבר לשפר את הטיפול בחולים. מומחי הבריאות שלנו מחויבים לספק סיכומים איכותיים, מדויקים ורלוונטיים הנותנים מענה לצרכים הייחודיים של תעשיית הבריאות.
3. יצירת נתונים סינתטיים
בנוסף למענה על שאלות וסיכום טקסט, שייפ מתמקדת גם ביצירת נתונים סינתטיים. נתונים סינתטיים הם קריטיים בתחום הבריאות למטרות שונות, כגון אימון מודלים של AI ובדיקות תוכנה, מבלי לפגוע בפרטיות המטופל. שייפ מציעה שירותי יצירת נתונים סינתטיים להיסטוריה של מחלות נוכחיות (HPI) והתקדמות, הערות EHR וסיכומי שיחות רופא-מטופל על פני התמחויות רפואיות שונות.
3.1 נתונים סינתטיים HPI ויצירת הערות התקדמות
יצירת נתוני מטופל מלאכותיים, אך מציאותיים, המחקים את הפורמט והתוכן של ההיסטוריה של המטופל של מחלה נוכחית (HPI) והערות התקדמות. נתונים סינתטיים אלה הם בעלי ערך עבור אימון אלגוריתמי ML, בדיקת תוכנות בריאות וביצוע מחקר מבלי לסכן את פרטיות המטופל.
3.2 נתונים סינתטיים יצירת הערות EHR
תהליך זה כרוך ביצירת הערות סימולציות של רשומות בריאות אלקטרוניות (EHR) הדומות מבחינה מבנית והקשרית לרשימות EHR אמיתיות. הערות סינתטיות אלו יכולות לשמש להכשרת אנשי מקצוע בתחום הבריאות, אימות מערכות EHR ופיתוח אלגוריתמי AI עבור משימות כגון מודל חזוי או עיבוד שפה טבעית, כל זאת תוך שמירה על סודיות המטופל.
3.3 סיכום שיחות רופא-מטופל סינטטי בתחומים שונים
זה כרוך ביצירת גרסאות מסכמות של אינטראקציות מדומה בין רופא למטופל על פני התמחויות רפואיות שונות, כגון קרדיולוגיה או דרמטולוגיה. סיכומים אלו, למרות שהם מבוססים על תרחישים בדיוניים, דומים לסיכומי שיחה אמיתיים וניתן להשתמש בהם לחינוך רפואי, הכשרה בינה מלאכותית ובדיקות תוכנה מבלי לחשוף שיחות מטופלים בפועל או לפגוע בפרטיות.
סיכום
פתרונות הבינה המלאכותית הגנרטיבית של שייפ מופעלים על ידי מערכי נתונים מקיפים ומגוונים, נהלי אבטחת איכות מחמירים ומחויבות לאבטחת מידע ופרטיות. החברה מקפידה על תקנות GDPR ו-HIPAA, ומבטיחה הגנה על מידע רגיש של המטופלים.
היתרונות של פתרונות הבינה המלאכותית הגנרטיבית של שייפ בתחום הבריאות הם רבים. על ידי מינוף טכנולוגיות אלו, אנשי מקצוע בתחום הבריאות יכולים לשפר את הדיוק של האבחונים, לחסוך זמן וכסף באיסוף נתונים, להאיץ את זמן היציאה לשוק עבור טיפולים חדשים, ולהשיג יתרון תחרותי בתעשייה.
ככל שנוף שירותי הבריאות ממשיך להתפתח, AI גנרטיבי ימלא תפקיד חיוני יותר ויותר בעיצוב עתיד האבחון והטיפול. שייפ נמצאת בחזית הטרנספורמציה הזו, ומעצימה אנשי מקצוע בתחום הבריאות עם הכלים ומערכי הנתונים הדרושים להם כדי לספק טיפול מדויק, מותאם אישית ויעיל יותר למטופלים ברחבי העולם.
