רישיון, ביטול זיהוי והוספת הערות לנתוני בריאות במערכי נתונים של טקסט, אודיו, הדמיה ורב-מודאלים - שנבנו למען פרטיות, איכות וקנה מידה.
מעל 80% מנתוני הבריאות אינם מובנים - מפוזרים על פני רישומים קליניים, רישומי EHR, הכתבות רפואיות, הדמיה ודוחות אבחון. נתונים אלה רבי עוצמה, אך קשים לגישה, יקרים להכנה ומוסדרים בקפדנות.
צוותי בינה מלאכותית עומדים בפני אתגרים קריטיים:
ללא בסיס נתונים נכון, אפילו האלגוריתמים המתקדמים ביותר לא מצליחים לספק השפעה.
שייפ פותר את הבעיה הזו על ידי הצבת הנתונים במקום הראשון.
שייפ היא שותפה אמינה בתחום נתוני הבריאות, המסייעת לארגונים לבנות, לאמן ולפרוס מודלים של בינה מלאכותית באמצעות נתוני בריאות מהעולם האמיתי, המקור שלהם הוא אתי, תואם לתקנות.
בניגוד לספקים המתמקדים רק בביאורים, שייפ תומך ב- מחזור החיים של כל נתוני הבינה המלאכותית בתחום הבריאות:
גישה מאוחדת זו מפחיתה סיכונים, מקצרת לוחות זמנים ומבטיחה שהמודלים שלכם מאומנים על נתונים המשקפים מורכבות קלינית אמיתית.
נתונים איכותיים ותואמים לתקנות בטקסט, אודיו, תמונות ובינה מלאכותית רב-מודאלית.
גישה לנתוני בריאות איכותיים מהעולם האמיתי - מוכנים לשימוש או שנאספו בהתאמה אישית - כדי להתאים בדיוק לדרישות הבינה המלאכותית שלכם.
היכולות כוללות:
הסר מידע חיוני/פרטי זיהוי (PHI/PII) כדי שניתן יהיה להשתמש בנתונים בבטחה לצורך אימון וניתוח של בינה מלאכותית.
תכונות עיקריות:
הפכו נתוני בריאות גולמיים למערכי נתונים של הדרכה מוכנים למודל בעזרת תיוג ואבטחת איכות של מומחים.
זרימות עבודה של ביאור כוללות:
מערכי נתונים מוכנים לשימוש ותואמים להאצת פיתוח בינה מלאכותית בתחום הבריאות.
גישה לקטלוג מאורגן של מערכי נתונים רפואיים לא מזוהים הכוללים טקסט קליני, רישומי EHR, אודיו רפואי, הדמיה ונתונים רב-מודאליים - זמינים לרישוי מהיר והדרכה מיידית בתחום הבינה המלאכותית.
מטקסט קליני ורישומי EHR ועד אודיו, הדמיה ושיחות סינתטיות - Shaip מאפשרת בינה מלאכותית לאורך מחזור חיי נתוני הבריאות.
חילוץ מחלות, תרופות, תסמינים, בדיקות וישויות קליניות אחרות מטקסט לא מובנה לצורך אימון וניתוח של בינה מלאכותית.
ביטול זיהוי והסרה של מערכי נתונים אונקולוגיים כדי להאיץ מודלים של NLP המתמקדים בסרטן ומחקר קליני.
המר רישומי EHR לא מובנים ורישומים קליניים לאותות מובנים כגון מצבים, תרופות ומעבדות.
לאמן מודלים של בינה מלאכותית לסקירת תיעוד קליני מהר יותר ולשיפור דיוק האישורים והתאימות.
בנה צינורות של תיעוד ודיבור קליני באמצעות אודיו ותמלילים של הכתבה רפואית.
צור מערכי נתונים של הדמיה מתויגים לגילוי, סיווג ופילוח לתמיכה בבינה מלאכותית אבחונית.
שלבו רישומים קליניים, נתוני EHR, אודיו רפואי ותמונות DICOM כדי לאמן מודלים מתקדמים של בינה מלאכותית רב-מודאלית.
צור דיאלוגים מציאותיים בין רופא למטופל כדי לאמן מודלים של בינה מלאכותית על שפה רפואית, הקשר וזרימת שיחה.
נתוני בריאות מהימנים - מקורם האתי, מודגש ומאובטח, ומסופקים באיכות מקצועית ובקנה מידה גדול.
ממקורות ורישוי ועד להסרת זיהוי ותיוג - שותף אחד לכל מחזור החיים של נתוני הבינה המלאכותית בתחום הבריאות.
תמיכה מקצועית בטקסט קליני, רישומי EHR, אודיו רפואי, הדמיה ומערכי נתונים רב-מודאליים.
מומחים שהוכשרו בתחום הבריאות - לא עובדי קהל גנריים.
איסוף נתונים מונחה הסכמה עם שושלת נתונים ברורה ואפשרות ביקורת.
נהלי אבטחה חזקים המגנים על נתוני בריאות רגישים לאורך כל תהליך העבודה.
אבטחת איכות רב-שכבתית ואימות תוך כדי תנועה (Human-In-the-Loop) לקבלת מערכי נתונים עקביים ומדויקים.
מספקים ביטחון לאספקת מערכי נתונים גדולים ומורכבים בתחום הבריאות עבור תוכניות בינה מלאכותית ארגוניות.
HIPAA Safe Harbor, מומחים לקביעת מדיניות, וזיהוי עצמי המותאם ל-GDPR.
נתונים קליניים ללא זיהוי שהוכנו בקנה מידה גדול כדי להפעיל מודלים של GenAI לתובנות בריאות ניבוייות.
בעיה: נדרשו מערכי נתונים קליניים גדולים ותואמים עבור הכשרת GenAI, אך גישה לנתונים, איכותם ופרטיותם היוו חסמים עיקריים.
פתרון: שייפ איצר ונטלה את זהותו של אדם בנתונים קליניים באמצעות אימות מומחה כדי להבטיח דיוק, בטיחות ומוכנות למודל.
התוצאה: פיתוח מודל GenAI מהיר יותר עם נתונים המוגנים בפרטיות ותובנות ניבוי אמינות בסביבה מוסדרת.
אודיו קליני סינתטי + תמלולים המועברים לאימון מודלי דיבור מבלי לחשוף הקלטות רגישות מהעולם האמיתי.
בעיה: נדרשו כמויות גדולות של נתוני דיבור קליניים מגוונים, אך אילוצי פרטיות וזמינות מוגבלת האטו את ההתקדמות.
פתרון: שייפ יצר אודיו קליני סינתטי ריאליסטי וסיפק תמלולים באיכות גבוהה לצורך אימון והערכה.
התוצאה: אימון מואץ של בינה מלאכותית בדיבור עם נתונים המוגנים מפני פרטיות ושיפור ביצועי המודל בתרחישי שפה קליניים.
קנה מידה של ביטול זיהוי נתונים על פני תחומי שיפוט רגולטוריים שונים, כולל GDPR, HIPAA, ולפי Safe Harbor.
האם ידעת שמודלים של בינה מלאכותית הממזגים נתונים רפואיים מגוונים יכולים לשפר את דיוק הניבוי עבור תוצאות טיפול קריטי ב-12% או יותר על פני גישות חד-מודאליות?
חשבו על הפעם האחרונה שביקרתם אצל רופא. מאחורי כל אבחנה, מרשם או המלצה מסתתרים נתונים - הנתונים החיוניים שלכם, תוצאות המעבדה שלכם, ההיסטוריה הרפואית שלכם.
מדוע אנו - כציוויליזציה אנושית - צריכים לטפח כישורים מדעיים ולטפח חדשנות מונעת מו"פ? האם לא ניתן לעקוב אחר טכניקות וגישות קונבנציונליות לנצח?
העצמת צוותים לבנות מוצרי AI מובילים בעולם.
בינה מלאכותית בתחום הבריאות משתמשת בבינה מלאכותית כדי לשפר שירותים רפואיים כמו אבחון, טיפול וניהול מטופלים על ידי ניתוח נתוני בריאות.
בינה מלאכותית משפרת את דיוק האבחון, מפחיתה עלויות, הופכת משימות לאוטומטיות ומספקת טיפולים מותאמים אישית, מה שמוביל לטיפול טוב יותר בחולים ולתוצאות טובות יותר.
בינה מלאכותית משמשת בתחומי הדמיה רפואית, אבחון מחלות, גילוי תרופות, ניטור חולים מרחוק, עוזרי בריאות וירטואליים וניהול בתי חולים.
בינה מלאכותית מציעה תוכניות טיפול מותאמות אישית, גילוי מוקדם של מחלות וניטור מרחוק בזמן אמת, מה שמאפשר התערבויות בזמן ותוצאות טובות יותר.
Shaip מסירה מידע אישי על מנת לעמוד בתקנות כמו HIPAA ו-GDPR, ומבטיחה שימוש מאובטח ואתי בנתונים.
NLP מחלץ תובנות מנתונים רפואיים לא מובנים כמו רישומי רופא, מזהה תסמינים, מחלות וטיפולים לקבלת החלטות טובות יותר.
כן, אנו יכולים להתאים אישית מערכי נתונים על סמך נתונים דמוגרפיים כמו גיל, מין או מוצא אתני, ואזורים גיאוגרפיים כדי להתאים לצרכים הספציפיים של הפרויקט שלכם.
לוחות הזמנים של האספקה תלויים במורכבות ובנפח הנתונים המבוקשים. אנו פועלים ביעילות כדי לספק נתונים באיכות גבוהה במסגרת הזמן שסוכמה.
אנו מציעים מערכי נתונים לדוגמה או פרויקטים פיילוט כדי שתוכלו להעריך את האיכות והרלוונטיות של הנתונים לפני שתתחייבו לרכישה גדולה יותר.
התמחור תלוי בגורמים כמו סוג נתונים, נפח, התאמה אישית ולוח זמנים של אספקה. צרו קשר לקבלת הצעת מחיר מפורטת המותאמת לפרויקט שלכם.
