העצמת אבחונים עם AI גנרטיבי: העתיד של
מודיעין בתחום הבריאות

שפר את הטיפול והאבחון בחולים על ידי מינוף AI גנרטיבי לסינון נתונים בריאותיים מורכבים.

Generative ai healthcare ai

לקוחות מוצגים

העצמת צוותים לבנות מוצרי AI מובילים בעולם.

אמזון בעברית
Google
מיקרוסופט
קוגניט

MedTech Solutions נמצאת בחזית להציע מערכי נתונים רחבים ומגוונים שתוכננו במיוחד כדי לתדלק יישומי בינה מלאכותית מחוללת במגזר הבריאות. עם הבנה מקיפה של הדרישות הייחודיות של בינה מלאכותית רפואית, המשימה שלנו היא לספק מסגרות נתונים המקדמים אבחונים וטיפולים מדויקים, מהירים וחלוציים מונעי בינה מלאכותית.

מקרי שימוש בבינה מלאכותית של שירותי בריאות

1. צמדי שאלות ותשובות

Healthcare - question & answering

אנשי המקצוע המוסמכים שלנו סוקרים מסמכי בריאות וספרות כדי לאצור צמדי שאלות ותשובות. זה מקל על מענה על שאלות כמו הצעת נהלי אבחון, המלצה על טיפולים וסיוע לרופאים באבחון ומתן תובנות על ידי סינון מידע רלוונטי. מומחי הבריאות שלנו מייצרים ערכות שאלות ותשובות מהשורה הראשונה כמו:

» יצירת שאילתות ברמת פני השטח.
» עיצוב שאלות ברמה עמוקה 
» מסגור שאלות ותשובות ממידע טבלאי רפואי.

עבור מאגרי שאלות ותשובות חזקים, חובה לרכז סביב:

  • 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

מומחי הבריאות שלנו מצטיינים בזיקוק כמויות עצומות של מידע לסיכומים ברורים ותמציתיים, כלומר, שיחות רופא-מטופל, EHR או מאמרים מחקריים, אנו מבטיחים שאנשי מקצוע יוכלו להבין במהירות תובנות ליבה מבלי צורך לנפות את כל התוכן. ההצעות שלנו לִכלוֹל:

  • סיכום EHR מבוסס טקסט: הכנס היסטוריה רפואית של מטופל, טיפולים, לפורמט קל לעיכול.
  • סיכום שיחות רופא-מטופל: חלץ נקודות מפתח מייעוץ רפואי
  • מאמר מחקר מבוסס PDF: לזקק מאמרי מחקר רפואיים מורכבים לתוך הממצאים הבסיסיים שלהם
  • סיכום דוח הדמיה רפואית: המר דוחות רדיולוגיה או הדמיה מורכבים לסיכומים פשוטים.
  • סיכום נתוני ניסויים קליניים: חלקו את תוצאות הניסויים הקליניים הנרחבות לרוב הסעיפים החשובים ביותר.

3. יצירת נתונים סינתטיים

נתונים סינתטיים הם קריטיים, במיוחד בתחום הבריאות, למטרות שונות כמו אימון מודלים של AI, בדיקות תוכנה ועוד, מבלי לפגוע בפרטיות המטופל. להלן פירוט של יצירות הנתונים הסינתטיים המפורטים:

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 רישום בריאות אלקטרוני (EHR) הדומים מבחינה מבנית והקשרית להערות EHR אמיתיות. הערות סינתטיות אלו יכולות לשמש להכשרת אנשי מקצוע בתחום הבריאות, אימות מערכות EHR ופיתוח אלגוריתמי בינה מלאכותית למשימות כמו מודל חזוי או עיבוד שפה טבעית, כל זאת תוך שמירה על סודיות המטופל.

Synthetic data ehr note creation

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.

Synthetic doctor-patient conversation

תכונות הליבה

Chatbot conversationa ai

נתוני AI מקיפים

האוסף העצום שלנו משתרע על קטגוריות שונות, ומציע מבחר נרחב להכשרת הדגמים הייחודיים שלך.

איכות מובטחת

אנו מקפידים על נהלי אבטחת איכות מחמירים כדי להבטיח דיוק, תוקף ורלוונטיות של הנתונים.

מקרי שימוש מגוונים

מיצירת טקסט ותמונה ועד סינתזה של מוזיקה, מערכי הנתונים שלנו מספקים מגוון יישומי AI מחוללים.

פתרונות נתונים מותאמים אישית

פתרונות הנתונים המותאמים אישית שלנו נותנים מענה לצרכים הייחודיים שלך על ידי בניית מערך נתונים מותאם שיענה על הדרישות הספציפיות שלך.

אבטחה וציות

אנו מקפידים על תקני אבטחת מידע ופרטיות. אנו מצייתים לתקנות GDPR ו-HIPPA, ומבטיחים את פרטיות המשתמש.

הטבות

שפר את הדיוק של דגמי AI גנרטיביים

חסוך זמן וכסף באיסוף נתונים

האיץ את הזמן שלך
לשווק

להשיג תחרות
קצה

בנה מצוינות ב-AI הגנרטיבי שלך עם מערכי נתונים איכותיים של Shaip

AI גנרטיבי מתייחס לתת-קבוצה של בינה מלאכותית המתמקדת ביצירת תוכן חדש, לעתים קרובות דומה או מחקה נתונים נתונים.

בינה מלאכותית גנרית פועלת באמצעות אלגוריתמים כמו Generative Adversarial Networks (GANs), שבהם שתי רשתות עצביות (מחולל ומפלה) מתחרות ומשתפות פעולה כדי לייצר נתונים סינתטיים הדומים למקור.

דוגמאות כוללות יצירת אמנות, מוזיקה ותמונות ריאליסטיות, הפקת טקסט דמוי אדם, עיצוב אובייקטים תלת מימדיים והדמיית תוכן קולי או וידאו.

דגמי AI גנרטיביים יכולים להשתמש בסוגי נתונים שונים, כולל תמונות, טקסט, אודיו, וידאו ונתונים מספריים.

נתוני אימון מספקים את הבסיס לבינה מלאכותית גנרטיבית. המודל לומד את הדפוסים, המבנים והניואנסים מנתונים אלה כדי לייצר תוכן חדש ודומה.

הבטחת הדיוק כוללת שימוש בנתוני הדרכה מגוונים ואיכותיים, חידוד ארכיטקטורות מודלים, אימות מתמשך מול נתונים מהעולם האמיתי ומינוף משוב מומחים.

האיכות מושפעת מהנפח והמגוון של נתוני האימון, ממורכבות המודל, משאבי חישוב ומכוונן עדין של פרמטרי המודל.