Styrke diagnoser med generativ AI: The Future of
Helsevesenets intelligens

Øk pasientbehandling og diagnose ved å utnytte generativ kunstig intelligens til å sile gjennom intrikate helsedata.

Generative Ai Healthcare Ai

Utvalgte klienter

Gir teamene mulighet til å bygge verdensledende AI-produkter.

Amazon
Google
Microsoft
Cogknit

MedTech Solutions er i forkant med å tilby ekspansive, varierte datasett designet spesielt for å drive generative AI-applikasjoner i helsesektoren. Med et omfattende grep om de unike kravene til medisinsk AI, er vår oppgave å levere datarammeverk som fremmer presise, raske og banebrytende AI-drevne diagnoser og behandlinger.

Healthcare Generative AI Use Cases

1. Spørsmål og svar-par

Helsetjenester - Spørsmål &Amp; Svarer

Våre sertifiserte fagfolk gjennomgår helsedokumenter og litteratur for å kurere spørsmål-svar-par. Dette gjør det lettere å svare på spørsmål som å foreslå diagnostiske prosedyrer, anbefale behandlinger og hjelpe leger med å diagnostisere og gi innsikt ved å filtrere relevant informasjon. Våre helsespesialister produserer førsteklasses Q&A-sett som:

» Opprette spørringer på overflatenivå.
» Utforming av spørsmål på dypt nivå 
» Innramming av spørsmål og svar fra medisinske tabelldata.

For robuste spørsmål og svar-depoter er det viktig å fokusere på:

  • Kliniske retningslinjer og protokoller 
  • Pasient-leverandør interaksjonsdata
  • Medisinske forskningspapirer 
  • Farmasøytisk produktinformasjon
  • Forskriftsdokumenter for helsetjenester
  • Pasientuttalelser, anmeldelser, fora og fellesskap

2. Tekstoppsummering

Våre helsespesialister utmerker seg ved å destillere enorme mengder informasjon til klare og konsise oppsummeringer, f.eks. lege-pasientsamtale, EPJ eller forskningsartikler. Vi sikrer at fagfolk raskt kan forstå kjerneinnsikt uten å måtte sile gjennom hele innholdet. Våre tilbud inkludere:

  • Tekstbasert EPJ-oppsummering: Innkapsl pasientens medisinske historier, behandlinger, i lett fordøyelig format.
  • Lege-pasient samtaleoppsummering: Trekk ut nøkkelpunkter fra medisinske konsultasjoner
  • PDF-basert forskningsartikkel: Destiller komplekse medisinske forskningsartikler inn i deres grunnleggende funn
  • Sammendrag av medisinsk bildediagnostikk: Konverter intrikate radiologi- eller bilderapporter til forenklede sammendrag.
  • Oppsummering av data fra kliniske forsøk: Bryt ned omfattende kliniske utprøvingsresultater i de fleste avgjørende takeaways.

3. Syntetisk dataskaping

Syntetiske data er kritiske, spesielt i helsevesenet, for ulike formål som AI-modellopplæring, programvaretesting og mer, uten at det går på bekostning av pasientens personvern. Her er en oversikt over de listede syntetiske dataskapelsene:

3.1 Syntetiske data HPI og fremdriftsnotater

Generering av kunstige, men realistiske, pasientdata som etterligner formatet og innholdet i en pasients historie med nåværende sykdom (HPI) og fremdriftsnotater. Disse syntetiske dataene er verdifulle for å trene ML-algoritmer, teste helseprogramvare og utføre forskning uten å risikere pasientens personvern.

3.2 Syntetiske data Oppretting av EPJ-notater

Denne prosessen innebærer opprettelse av simulerte elektroniske helsejournalnotater (EPJ) som er strukturelt og kontekstuelt lik ekte EPJ-notater. Disse syntetiske notatene kan brukes til opplæring av helsepersonell, validering av EPJ-systemer og utvikling av AI-algoritmer for oppgaver som prediktiv modellering eller naturlig språkbehandling, samtidig som pasientens konfidensialitet opprettholdes.

Syntetiske data Ehr Note Creation

3.3 Syntetisk lege-pasient samtaleoppsummering i ulike domener

Dette innebærer å generere oppsummerte versjoner av simulerte lege-pasient-interaksjoner på tvers av ulike medisinske spesialiteter, som kardiologi eller dermatologi. Disse sammendragene, selv om de er basert på fiktive scenarier, ligner ekte samtaleoppsummeringer og kan brukes til medisinsk utdanning, AI-trening og programvaretesting uten å avsløre faktiske pasientsamtaler eller kompromittere personvernet.

Syntetisk lege-pasientsamtale

Kjernefunksjoner

chatbot

Omfattende AI-data

Vår enorme samling spenner over ulike kategorier, og tilbyr et omfattende utvalg for din unike modelltrening.

kvalitets~~POS=TRUNC

Vi følger strenge kvalitetssikringsprosedyrer for å sikre datanøyaktighet, validitet og relevans.

Ulike brukstilfeller

Fra tekst- og bildegenerering til musikksyntese, datasettene våre passer til ulike generative AI-applikasjoner.

Tilpassede dataløsninger

Våre skreddersydde dataløsninger imøtekommer dine unike behov ved å bygge et skreddersydd datasett for å møte dine spesifikke krav.

Sikkerhet og samsvar

Vi følger standardene for datasikkerhet og personvern. Vi overholder GDPR og HIPPA-forskrifter, og sikrer brukernes personvern.

Fordeler

Forbedre nøyaktigheten til generative AI-modeller

Spar tid og penger på datainnsamling

Akselerer tiden din
å markedsføre

Få en konkurransedyktig
kant

Bygg fortreffelighet i din generative AI med kvalitetsdatasett fra Shaip

Generativ AI refererer til en undergruppe av kunstig intelligens som fokuserer på å lage nytt innhold, som ofte ligner eller imiterer gitte data.

Generativ AI opererer gjennom algoritmer som Generative Adversarial Networks (GAN), der to nevrale nettverk (en generator og en diskriminator) konkurrerer og samarbeider for å produsere syntetiske data som ligner originalen.

Eksempler inkluderer å lage kunst, musikk og realistiske bilder, generere menneskelignende tekst, designe 3D-objekter og simulere tale- eller videoinnhold.

Generative AI-modeller kan bruke ulike datatyper, inkludert bilder, tekst, lyd, video og numeriske data.

Treningsdata gir grunnlaget for generativ AI. Modellen lærer mønstre, strukturer og nyanser fra disse dataene for å produsere nytt, lignende innhold.

Å sikre nøyaktighet innebærer å bruke varierte og høykvalitets treningsdata, raffinering av modellarkitekturer, kontinuerlig validering mot virkelige data og utnytte eksperttilbakemeldinger.

Kvaliteten påvirkes av volumet og mangfoldet av treningsdata, kompleksiteten til modellen, beregningsressurser og finjusteringen av modellparametere.