De siste årene har kunstig intelligens (AI) gjort betydelige fremskritt i ulike bransjer, og helsevesenet er intet unntak. Generativ kunstig intelligens, en undergruppe av kunstig intelligens som fokuserer på å skape nytt innhold basert på eksisterende data, revolusjonerer måten helsepersonell nærmer seg diagnose og behandling. Shaip, en ledende leverandør av AI-løsninger, er i forkant av denne transformasjonen, og tilbyr avanserte medisinske datasett som driver generative AI-applikasjoner i helsesektoren.
Shaips oppdrag er å tilby omfattende datarammeverk som muliggjør presise, raske og banebrytende AI-drevne diagnoser og behandlinger. Med en dyp forståelse av de unike kravene til medisinsk AI, tilbyr Shaip et omfattende utvalg av datasett designet for å drive generative AI-applikasjoner i helsevesenet.
1. Spørsmål og svar-par
Et av nøkkelområdene der Shaips generative AI-løsninger utmerker seg, er spørsmålssvar. Ved å kurere spørsmål-svar-par fra helsedokumenter og litteratur, letter Shaips sertifiserte fagfolk utviklingen av AI-modeller som kan foreslå diagnostiske prosedyrer, anbefale behandlinger og hjelpe leger med å gi innsikt ved å filtrere relevant informasjon. Denne teknologien har potensial til å strømlinjeforme den diagnostiske prosessen, redusere feil og forbedre pasientresultatene.
Våre helsespesialister produserer førsteklasses Q&A-sett, som inkluderer:
- Opprette spørringer på overflatenivå
- Utforming av spørsmål på dypt nivå
- Innramming av spørsmål og svar fra medisinske tabelldata
Spørsmål og svar-settene lages ved hjelp av forskjellige kilder, for eksempel:
- Kliniske retningslinjer og protokoller
- Pasient-leverandør interaksjonsdata
- Medisinske forskningspapirer
- Farmasøytisk produktinformasjon
- Forskriftsdokumenter for helsetjenester
- Pasientuttalelser, anmeldelser, fora og fellesskap
2. Tekstoppsummering
Et annet viktig aspekt ved Shaips generative AI-tilbud er tekstoppsummering. Helsepersonell står ofte overfor utfordringen med å sile gjennom enorme mengder informasjon, som elektroniske helsejournaler (EPJ), forskningsartikler og samtaler mellom lege og pasient. Shaips helsespesialister utmerker seg i å destillere denne informasjonen til klare og konsise sammendrag, og sikrer at fagfolk raskt kan forstå kjerneinnsikten uten å måtte bruke timer på å lese gjennom lange dokumenter.
Våre tilbud inkluderer:
Tekstbasert EPJ-oppsummering: Innkapsl pasientens medisinske historie, behandlinger og utfall i et lett fordøyelig format, slik at helsepersonell raskt kan gjennomgå og forstå en pasients komplette medisinske reise.
Lege-pasient samtaleoppsummering: Trekk ut nøkkelpunkter, bekymringer og handlingspunkter fra medisinske konsultasjoner, for å sikre at kritisk informasjon ikke overses og tilrettelegge for bedre kommunikasjon mellom helsepersonell og pasienter.
PDF-basert forskningsartikkeloppsummering: Destiller komplekse medisinske forskningsartikler inn i deres grunnleggende funn, konklusjoner og kliniske implikasjoner, slik at helsepersonell kan holde seg oppdatert med den siste utviklingen innen sitt felt uten å bruke for mye tid på litteraturgjennomganger.
Sammendrag av medisinsk bildediagnostikk: Konverter intrikate røntgen- eller bilderapporter til forenklede oppsummeringer, fremhev de viktigste funnene og anbefalingene, og gjør dermed helsepersonell i stand til å ta informerte beslutninger mer effektivt.
Oppsummering av data fra kliniske forsøk: Bryt ned omfattende kliniske utprøvingsresultater i de mest avgjørende alternativene, inkludert effekt, sikkerhet og potensielle bruksområder, slik at interessenter i helsevesenet kan evaluere virkningen av nye behandlinger eller intervensjoner raskt.
Ved å utnytte Shaips tekstoppsummeringsekspertise kan helseorganisasjoner strømlinjeforme informasjonsbehandlingen sin, forbedre beslutningstaking og til slutt forbedre pasientbehandlingen. Våre helsespesialister er dedikert til å levere høykvalitets, nøyaktige og relevante sammendrag som imøtekommer de unike behovene til helsesektoren.
3. Syntetisk dataskaping
I tillegg til spørsmålssvar og tekstoppsummering, fokuserer Shaip også på syntetisk dataskaping. Syntetiske data er kritiske i helsevesenet for ulike formål, som for eksempel AI-modellopplæring og programvaretesting, uten at det går på bekostning av pasientens personvern. Shaip tilbyr syntetiske dataopprettingstjenester for historien om nåværende sykdom (HPI) og fremdriftsnotater, EPJ-notater og lege-pasientsamtalesammendrag på tvers av ulike medisinske spesialiteter.
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.
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.
konklusjonen
Shaips generative AI-løsninger er drevet av omfattende og mangfoldige datasett, strenge kvalitetssikringsprosedyrer og en forpliktelse til datasikkerhet og personvern. Selskapet følger GDPR- og HIPAA-regelverket, og sikrer beskyttelse av sensitiv pasientinformasjon.
Fordelene med Shaips generative AI-løsninger i helsevesenet er mange. Ved å utnytte disse teknologiene kan helsepersonell forbedre nøyaktigheten av diagnoser, spare tid og penger på datainnsamling, akselerere time-to-market for nye behandlinger og få et konkurransefortrinn i bransjen.
Ettersom helselandskapet fortsetter å utvikle seg, vil generativ AI spille en stadig viktigere rolle i å forme fremtiden for diagnose og behandling. Shaip er i forkant av denne transformasjonen, og gir helsepersonell verktøyene og datasettene de trenger for å levere mer nøyaktig, personlig og effektiv behandling til pasienter over hele verden.
