Ikke forvent å bli behandlet av en robotlege neste gang du besøker legekontoret. Datamaskiner og algoritmer kan fortelle oss hva vi skal se på, hva vi skal kjøpe og hvem vi skal legge til i våre sosiale nettverk, men forskning tyder på at AI i helsevesenet ikke vil erstatte menneskelige omsorgspersoner med det første.
Det kan imidlertid bidra til å erstatte forvirrende papirarbeid, lengre ventetider, feildiagnoser og andre uønskede elementer i helseopplevelsen med mer gunstige. AI kan også hjelpe menneskelige leger med å skalere sin praksis for å behandle flere pasienter og gi dem mulighet til å gi mer personlig og effektiv omsorg til individuelle pasienter.
Ja, selv i 2021 har samtaler om AI og automatisering i helsevesenet en tendens til å fokusere på potensial, løfter og muligheter. Tross alt er de fleste mulighetene for AI-drevne applikasjoner på dette området fortsatt foran oss – hovedsakelig fordi store hindringer fortsatt må overvinnes for å bane vei for bred adopsjon på dette området. Inntil det skjer, vil denne transformative teknologien fortsette å bli diskutert i form av hva som kan være (snarere enn hva som er).
Hos Shaip ønsker vi å endre samtalen ved å hjelpe AI-utviklingsteam med å overvinne disse hindringene. Vi elsker å snakke om hva fremtiden kan bringe for AI i helsevesenet, men vi elsker å skape den fremtiden enda mer. Før vi dykker ned i hvordan vi gjør det, la oss imidlertid ta et øyeblikk til å fokusere på nåtiden.
AI er ikke bare klar til å endre helsevesenet for alltid; det har den allerede. Mens den fortsatt er relativt ny, har teknologien gjennomsyret nesten alle aspekter av det moderne helsevesenet:
- I kliniske omgivelser bruker leger AI-assisterte bildeverktøy med avanserte mønstergjenkjenningsevner for å undersøke resultatene av CT-skanninger, MR-er og andre typer visuelle analyser, slik at de raskere og mer nøyaktig kan oppdage sykdom og diagnostisere skade.
- I klasserommet hjelper maskinlæringsverktøy elevene å få dypere innsikt om menneskekroppen enn noen gang før, og gir dem kraften til å bygge nye løsninger med applikasjoner fra den virkelige verden.
- I laboratoriet bruker forskere sofistikerte programmer for å kryssreferanser nye legemiddelformler med medisiner som allerede er kjent for å være trygge. De kan deretter replikere og iterere på disse for å utvikle motgift og vaksiner på rekordtid.
- Administratorer og ledere bruker AI-applikasjoner for å skape mer intuitive, effektive pasientopplevelser som samtidig genererer inntekter for leverandørene og sikrer behandling av høyere kvalitet for pasienter. Listen fortsetter og fortsetter.
Fordi du leser dette, er du sannsynligvis allerede klar over at AIs innvirkning på helsevesenet vårt har vært enorm – og den vil bare bli større. Gitt de utallige forskjellige aktørene som utgjør sektoren, er antallet utfordringer som AI-løsninger potensielt kan løse tilsynelatende uendelig.
Shaip er her for å hjelpe til med å bringe disse løsningene ut i livet. Tjenestene våre gjør det mulig for bedrifter og gründere å bygge transformative AI-teknologier i helsevesenet som kan løse virkelige problemer i stor skala ved å eliminere noen av de største hindringene i veien. Og for team som jobber i helsevesenet, er det mange av dem.
Veisperringer og røde flagg
Selv om løftet om kunstig intelligens i helsevesenet aldri har vært større, vil det å virkelig integrere teknologien i det monolittiske helsevesenet være en prosess fylt med hindringer. Kanskje er ingen viktigere enn de regulatoriske hindringene som skiller medisin fra andre bransjer der adopsjonen har skjedd raskere.
Det har gått nesten et kvart århundre siden Kongressen vedtok Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), men den samme lovgivningen styrer fortsatt hvordan leverandører håndterer pasientdata i 2021. Dessverre presenterer den i økende grad flere spørsmål enn svar for leger, pasienter og gründere som ønsker å bygge nye medisinske teknologier. Dessuten konvergerer HIPAA-mandater nå med nyere forskrifter om personlig identifiserbar informasjon (PII) som EUs personvernforordning (GDPR), Singapores personopplysningslov (PDPA) og California Consumer Privacy Act (CCPA), som representerer den første omfattende lovgivningen som regulerer databruk her i USA.
Økningen i telehelsekrav som fulgte med COVID-19-pandemien har bare ført til flere regulatoriske problemer . For det første mottar mange pasienter fjernbehandling via plattformer som ikke oppfyller HIPAA-standarder, noe som kan gjøre dem sårbare for personverntrusler. Selv plattformer som er kompatible, utgjør en risiko, ettersom de kan avsløre sensitiv pasientinformasjon for profitt . Veksten i etterspørselen etter virtuell behandling har gitt opphav til mange digitale tjenester som faller utenfor HIPAAs opprinnelige omfang, og det har tvunget store teknologiselskaper Facebook, Alphabet, Amazon og Microsoft til å våge seg inn i markedet , noe som bringer med seg ny innovasjon samt behovet for ytterligere tilsyn.
For regulatorer er det stadig vanskeligere å håndheve overholdelse innenfor dette komplekse systemet med mandater, ettersom data brukes på nye måter og av et økende antall aktører. På samme måte, for team som håper å bygge og distribuere AI-drevne teknologier i helsevesenet, krever det regulatorisk ekspertise som ganske enkelt er vanskelig å finne for å sikre at disse verktøyene oppfyller eksisterende standarder.
Også vanskelig å finne? Medisinske data av høy kvalitet. Regulering kan hindre noen nye teknologier fra å oppnå utbredt bruk, men uten kvalitetsdata vil AI-drevne verktøy ikke engang komme forbi utviklingsstadiet.
En fersk studie publisert i Journal of the American Medical Association fant at den geografiske fordelingen av pasienter hvis data brukes til å trene maskinlæringsalgoritmer stort sett er begrenset til noen få stater, nærmere bestemt California, New York og Massachusetts. Gitt de økonomiske, sosiale, atferdsmessige og andre egenskapene som disse pasientene kan dele med hverandre, men ikke resten av landet, kan algoritmer trent på disse dataene generalisere dårlig. Dette problemet kan løses med mer mangfoldige datasett, men igjen, data er vanskelig å innhente. Når de først er innhentet, er de også vanskelige å organisere, noe som er et annet kritisk trinn for utviklere av maskinlæringsteknologier.
Mange selskaper foretar betydelige investeringer for å finne eller lage data for algoritmene sine, og bruker deretter enda mer penger på å betale annotatorer for å merke dem. Som med altfor homogene datasett, vil data som ikke er riktig merket og kuratert trene AI-programmer til å generere partiske og unøyaktige resultater, noe som skaper problemer som ikke lett kan løses. Dessverre vil disse problemene fortsette å være vanlige for team som jobber med AI-teknologi innen helsevesenet. Forskning fra Gartner viser at opptil 85 % av AI-prosjekter vil gi feilaktige resultater som følge av skjevhet i datahåndteringen frem til 2022.
Igjen, det er mange andre utfordringer med å lage AI-applikasjoner for helsetjenester, både kjente og ukjente. Etter hvert som flere utviklere kommer inn i området og flere leverandører blir konfrontert med beslutninger om hvorvidt de skal legge til AI-drevne løsninger til sine strategier for behandling av pasienter, er disse utfordringene store. Selv om hindringer er uunngåelige når du prøver å bygge nyttige, transformative verktøy ved hjelp av nye teknologier, hjelper Shaip team med å overvinne mange av de største hindringene som utviklere i verdensrommet står overfor.
Hvordan Shaip driver Healthcare AI-fremgang
Shaip tilbyr en pakke med løsninger designet spesielt for team som jobber med AI-applikasjoner for helsetjenester. Sammen kan de hjelpe deg med å oppnå en betydelig og mangefasettert avkastning på investeringen din og bygge skalerbare produkter som har en virkelig varig innvirkning på bransjen.
Fullt administrert datainnsamling
For å bygge applikasjoner som virkelig kan være nyttige for helseorganisasjoner, må team bygge løsninger som konsekvent genererer nøyaktige, objektive resultater. Jada, du kan kanskje høre om AI-teknologier som nøyaktig oppdager og diagnostiserer sykdommer, men dette skjer vanligvis i scenarier der kunstige begrensninger brukes til å kontrollere kjente treningsbegrensninger, for eksempel mangel på relevante kvalitetsdata. Hvis du håper å utvikle et produkt som oppnår utbredt bruk i reelle kliniske omgivelser, må det være i stand til å levere optimale resultater under et bredt spekter av omstendigheter med høy innsats. Med andre ord, du trenger mye pålitelige data i verdensklasse for å trene algoritmene dine.
Shaips fullstendig administrerte datainnsamlingstjenester sikrer at du har dataene du trenger når du trenger det. Med vår proprietære mobilapp, patenterte nettbaserte plattform og erfarne interne prosjektteam, er vi i stand til å hente data fra nesten alle kombinasjoner av aldersgrupper, demografi og utdanningsbakgrunn. Vår human-in-the-loop-innsamlingsprosess inkluderer fageksperter fra helsevesenet for å sikre at dataene du mottar oppfyller de høyeste standardene for kvalitet og pålitelighet. I tillegg til å identifisere, profilere og innhente data, tar vi oss også av datarensing og forberedelse, slik at teamet ditt kan fokusere på andre aktiviteter med høy effekt.
Flere dataformater
Vi kan levere et mangfoldig datasett som inkluderer bilder, video, lyd og tekst for å drive et bredt spekter av AI-modeller.
tekst:
Shaip har hundrevis av erfarne fagfolk tilgjengelig for å utføre datakommentarer på praktisk talt alle typer tekstdata, fra legenotater til forsikringskrav, noe som gir deg muligheten til å avdekke innsikt som ellers ville forbli skjult i ustrukturerte datasett. I tillegg gjør vår intuitive, tilpassbare skyplattform deg i stand til å skreddersy merknader for svært spesifikke brukstilfeller og få domenespesifikk innsikt for å informere om teknologiutvikling.
Audio:
Shaip har en dokumentert merittliste med å bygge og optimalisere svært funksjonell samtale-AI, chatbots og voice-bots. Takket være vårt verdensomspennende nettverk av kvalifiserte lingvister og et team som er i stand til å samle inn og kommentere volumer av lyddata – inkludert uskriptede samtaler mellom leger og pasienter, ytringer og vekkeord, monologer og andre typer tale – kan vi hjelpe deg med å trene opp tale -aktiverte applikasjoner raskt og effektivt.
Bilde:
Våre bildetreningsdatasett analyseres ved hjelp av en kombinasjon av kirurgisk presise manuelle prosesser og toppmoderne teknologi for applikasjoner som er avhengige av sofistikert datasyn og mønstergjenkjenning. Og vi gir ikke bare dataene; vi kan også hjelpe deg med å utvikle maskinlæringsalgoritmer i verdensklasse for å drive løsninger som kan gjenkjenne menneskelige ansikter, mat, dokumenter, medisinske laboratoriebilder, geospatiale bilder og annen visuell informasjon.
Video:
Våre folk, erfaring og teknologi gjør at vi kan oppfylle praktisk talt alle krav til videokommentarer. Det vi gjør best er objektsporing: Annotering av videoer bilde for bilde for å lære datamaskiner å gjenkjenne spesifikke objekter gjennom maskinlæring. Enten du bygger AI-aktivert robotutstyr for å hjelpe leger i kliniske omgivelser eller applikasjoner som forbedrer interaksjoner mellom pasienter og sykepleiere under telehelseavtaler, kan vi hjelpe.
Forsikring om samsvar
Shaip tilbyr lisensierte helsedata for å lette denne byrden for team som utvikler AI-modeller som analyserer tekstbaserte pasientjournaler, bilder fra CT-skanninger, røntgenbilder (og annen visuell diagnostikk), legeopptak og dusinvis av andre datatyper. Med Shaip API-er får du tilgang til dette voksende biblioteket med avidentifiserte journaler og kontekstualiserte medisinske data av høy kvalitet (inkludert mer enn 10 millioner datasett hentet fra mer enn 60 forskjellige steder rundt om i verden) som oppfyller alle HIPAA- og Safe Harbor-standarder (inkludert redigering av alle 18 identifikatorer som dekkes i disse retningslinjene). For team som trenger mer omfattende tjenester, kan vi skalere avidentifisering av data på tvers av flere regulatoriske jurisdiksjoner.
Som en bransjeleder innen dataavidentifikasjon, datamaskering og dataanonymisering, er pasientens personvern kjernen i våre løsninger. Vi tilbyr ekspertsertifisering og revisjon av avidentifikasjonskvalitet og følger omfattende retningslinjer for annotering av personlig helseinformasjon (PHI) i samsvar med Safe Harbor-standarder. På samme måte lar ShaipCloud-plattformen deg få tilgang til dataene dine i et sikkert miljø, noe som ytterligere reduserer risikoen for manglende overholdelse.
La oss gå videre sammen
Hos Shaip forstår vi AIs enorme potensial for å forbedre praktisk talt alle aspekter av det eksisterende helsevesenet, og vi er glade for å gi vår ekspertise til organisasjonene som jobber for å frigjøre dette potensialet. Vi er også dypt kjent med de unike utfordringene disse organisasjonene står overfor, og alle våre tjenester er designet med disse utfordringene i tankene.
Hvis du er en del av et team som jobber med helseløsninger drevet av AI og maskinlæringsteknologier , vil vi gjerne hjelpe deg med å videreutvikle initiativet ditt. Vår erfaring spenner over hele AI-utviklingssyklusen, og vi har jobbet med prosjekter av nesten alle omfang – vi har ennå ikke møtt et som har vært for stort eller for lite. Hvis du trenger mer informasjon, ta kontakt i dag.
