Shaip blogg
Kjenn til den nyeste innsikten og løsningene som driver kunstig intelligens og maskinlæringsteknologier.
Datanoteringsteknikker for de vanligste AI -bruksområdene i helsevesenet
Rollen til dataannotering i helsevesenets AI er avgjørende. Datamerking og annotering av høy kvalitet påvirker direkte nøyaktigheten til AI-treningsdata og
Dataannotering gjort riktig: En veiledning til nøyaktighet og leverandørvalg
En robust AI-basert løsning er bygget på data – ikke bare hvilken som helst data, men høykvalitets, nøyaktig annoterte data. Bare de beste og mest raffinerte dataene
Ambient Scribes i helsevesenet: Fremvekst med AI
Transformering av klinisk dokumentasjon gjennom intelligent, AI-drevet Scribe-teknologi! Medisinsk og helsevesenet omfavner raskt digital transformasjon, med kunstig intelligens i forkant.

Konversasjonsbasert AI-datainnsamling og beste praksis for forretningsvekst
Konversasjonsbasert AI, drevet av avanserte teknologier som naturlig språkbehandling (NLP) og maskinlæring (ML), har revolusjonert hvordan bedrifter samhandler med kunder. Fra chatboter og
Avidentifikasjon i helsevesenet: Oppfyller HIPAA-standarder i 2025
I dagens digitale helselandskap er beskyttelse av sensitiv pasientinformasjon ikke lenger bare et regulatorisk krav – det er en moralsk forpliktelse. Helsedata blir ryggraden
Store språkmodeller i helsevesenet: gjennombrudd og utfordringer
Hvorfor trenger vi – som en menneskelig sivilisasjon – å pleie vitenskapelig kompetanse og fremme FoU-drevet innovasjon? Kan ikke konvensjonelle teknikker og tilnærminger følges

Forvandle helsevesenet med generativ kunstig intelligens: viktige fordeler og applikasjoner
Helsevesenet har alltid vært i forkant av teknologisk innovasjon, fra oppfinnelsen av pacemakere og røntgenstråler til bruk av elektronisk helsevesen.
Hvordan tale-til-tekst forvandler medisinsk transkripsjon
AI-drevet tale-til-tekst omdefinerer helsedokumentasjon med sanntidsnøyaktighet og automatisering. Medisinsk transkripsjon har utviklet seg betydelig – fra håndskrevne notater til automatisert, stemmeaktivert dokumentasjon. Implementeringen av
Hvordan Human-in-the-Loop-systemer forbedrer AI-nøyaktighet, rettferdighet og tillit
Kunstig intelligens (AI) fortsetter å transformere bransjer med sin hastighet, relevans og nøyaktighet. Til tross for imponerende evner står imidlertid AI-systemer ofte overfor en kritisk utfordring kjent
Bygge inkluderende AI for India: Shaips rolle i Project Vaani
I et land som er så kulturelt mangfoldig og språklig rikt som India, begynner bygging av inkluderende AI med å samle inn representative datasett av høy kvalitet. Det er visjonen bak Project
AI-drevet telemedisin: Bruksområder, fordeler og utfordringer i den virkelige verden
Vi lever ikke lenger i en tid hvor vi måtte besøke leger for grunnleggende kontroller og kontinuerlig overvåking, alt takket være AI. Mens
Gyldne datasett: Grunnlaget for pålitelige AI-systemer
De gylne datasettene i AI refererer til de reneste og høyeste kvalitetsdatasettene du kan få for å trene AI-systemet ditt. Å være den høyeste
Hva er stemmegjenkjenning: hvorfor du trenger det, bruksområder, eksempler og fordeler
Markedsstørrelse: På mindre enn 20 år har stemmegjenkjenningsteknologien vokst fenomenalt. Men hva bringer fremtiden? I 2020, den globale stemmegjenkjenningsteknologien
Viktigheten av lege-pasientsamtaler i helsevesenet
Vi vet at riktig kommunikasjon mellom en lege og en pasient kan redusere diagnoseforsinkelser med 30 % og forbedre behandlingsoverholdelsesraten med opptil
6 nøkkelstrategier for å forenkle AI-datainnsamling og optimalisere modellytelse
Det utviklende AI-markedet gir enorme muligheter for bedrifter som er ivrige etter å utvikle AI-drevne applikasjoner. Å bygge vellykkede AI-modeller krever imidlertid komplekse algoritmer som er trent på høy kvalitet
Hva er AI-bildegjenkjenning? Hvordan det fungerer og eksempler
Mennesker har den medfødte evnen til å skille og nøyaktig identifisere objekter, mennesker, dyr og steder fra fotografier. Imidlertid kommer ikke datamaskiner med muligheten
Hva er syntetiske data i AI? Fordeler, brukstilfeller, utfordringer og applikasjoner
I den utviklende verden av kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML), fungerer data som drivstoffet som driver innovasjonen. Imidlertid kan det å skaffe høykvalitets data fra den virkelige verden
Hva heter Entity Recognition (NER) – Eksempel, brukstilfeller, fordeler og utfordringer
Hver gang vi hører et ord eller leser en tekst, har vi den naturlige evnen til å identifisere og kategorisere ordet i personer, sted, plassering,
Hva er NLP? Hvordan det fungerer, fordeler, utfordringer, eksempler
Oppdag vår NLP-infografikk: Finn ut hvordan det fungerer, utforsk fordeler, utfordringer, markedsvekst, brukstilfeller og fremtidige trender innen naturlig språkbehandling.
Rollen til multimodale medisinske datasett i å fremme AI-forskning
Visste du at AI-modeller som slår sammen ulike medisinske data kan forbedre prediktiv nøyaktighet for kritiske omsorgsutfall med 12 % eller mer i forhold til enkeltmodalitetstilnærminger?
AI i helsevesenet: Forstå fordelene og utfordringene
Markedsverdien av kunstig intelligens i helsevesenet nådde et nytt høydepunkt i 2020 på 6.7 milliarder dollar. Eksperter på feltet og teknologiveteraner avslører også
The True Cost of AI Training Data: Hvordan budsjettere effektivt for datasett av høy kvalitet
Å utvikle kunstig intelligens (AI)-systemer er en kompleks og ressurskrevende prosess. Fra innhenting av data til treningsmodeller innebærer reisen en rekke utfordringer som kan betydelig
Off-the-Shelf AI Training Data: Hva det er og hvordan velge riktig leverandør
Å bygge løsninger for AI og maskinlæring (ML) krever ofte enorme mengder opplæringsdatasett av høy kvalitet. Men å lage disse datasettene fra bunnen av krever betydelig tid, innsats,
Hvorfor flerspråklige AI-tekstdata er avgjørende for opplæring av avanserte AI-modeller
Verden er et levende billedvev av kulturer og språk. Mens forskjeller i geografi, språk og ideologier eksisterer, forbinder delte følelser oss. Å virkelig utnytte
Fortell oss hvordan vi kan hjelpe med ditt neste AI -initiativ.