-
-
-
Etter industri
-
Etter brukstilfelle
-
-
Selskap
Lisensier, avidentifiser og kommenter helsedata på tvers av tekst, lyd, bilde og multimodale datasett – bygget for personvern, kvalitet og skala.
Over 80 % av helsedata er ustrukturerte – spredt over kliniske notater, elektroniske helsejournaler, medisinske diktater, bildediagnostikk og diagnostiske rapporter. Disse dataene er kraftige, men vanskelige å få tilgang til, dyre å utarbeide og strengt regulerte.
AI-team står overfor kritiske utfordringer:
Uten riktig datagrunnlag klarer ikke selv de mest avanserte algoritmene å levere effekt.
Shaip løser dette problemet ved å sette data først.
Shaip er en pålitelig partner for helsedata som hjelper organisasjoner med å bygge, trene og distribuere AI-modeller ved hjelp av etisk innhentede, kompatible helsedata fra den virkelige verden.
I motsetning til leverandører som kun fokuserer på annotering, støtter Shaip hele livssyklusen til AI-data for helsevesenet:
Denne enhetlige tilnærmingen reduserer risiko, forkorter tidslinjer og sikrer at modellene dine er trent på data som gjenspeiler reell klinisk kompleksitet.
Høykvalitets, kompatible data på tvers av tekst, lyd, bilder og multimodal AI.
Få tilgang til helsedata av høy kvalitet fra den virkelige verden – ferdige eller spesialinnsamlede – for å matche dine eksakte AI-behov.
Mulighetene inkluderer:
Fjern PHI/PII slik at dataene trygt kan brukes til AI-opplæring og -analyse.
Viktige funksjoner:
Gjør rådata fra helsevesenet om til modellklare opplæringsdatasett med ekspertmerking og kvalitetssikring.
Arbeidsflyter for annotering inkluderer:
Bruksklare, kompatible datasett for å akselerere utviklingen av AI innen helsevesenet.
Få tilgang til en kuratert katalog med avidentifiserte helsedatasett på tvers av klinisk tekst, elektroniske helsejournaler, medisinsk lyd, bildebehandling og multimodale data – tilgjengelig for rask lisensiering og umiddelbar AI-opplæring.
Fra klinisk tekst og elektroniske helsejournaler til lyd, bildebehandling og syntetiske samtaler – Shaip muliggjør kunstig intelligens på tvers av hele helsedatasyklusen.
Hent ut sykdommer, legemidler, symptomer, tester og andre kliniske enheter fra ustrukturert tekst for AI-opplæring og -analyse.
Avidentifiser og annoter onkologiske datasett for å akselerere kreftfokuserte NLP-modeller og klinisk forskning.
Konverter ustrukturerte elektroniske patientjournaler og kliniske notater til strukturerte signaler som tilstander, medisiner og laboratorieresultater.
Tren opp AI-modeller til å gjennomgå klinisk dokumentasjon raskere og forbedre godkjenningsnøyaktighet og samsvar.
Bygg kliniske tale-til-tekst- og dokumentasjonsrørledninger ved hjelp av legediktat, lyd og transkripsjoner.
Lag merkede bildedatasett for deteksjon, klassifisering og segmentering for å støtte diagnostisk AI.
Kombiner kliniske notater, EHR-data, medisinsk lyd og DICOM-bilder for å trene avanserte multimodale AI-modeller.
Generer realistiske lege-pasient-dialoger for å trene AI-modeller på medisinsk språk, kontekst og samtaleflyt.
Pålitelige helsedata – etisk innhentet, sikkert avidentifisert og levert med ekspertkvalitet i stor skala.
Fra sourcing og lisensiering til avidentifikasjon og merking – én partner gjennom hele helsevesenets AI-datasyklus.
Ekspertstøtte på tvers av klinisk tekst, elektroniske helsejournaler, medisinsk lyd, bildebehandling og multimodale datasett.
Helseutdannede spesialister – ikke generiske folkemengdearbeidere.
Samtykkedrevet innsamling med tydelig dataavstamning og reviderbarhet.
Sterke sikkerhetsrutiner som beskytter sensitive helsedata gjennom hele arbeidsflyten.
Flerlags kvalitetssikring og validering basert på menneskelig innhold for konsistente og nøyaktige datasett.
Pålitelig for å levere store, komplekse helsedatasett for bedrifters AI-programmer.
HIPAA Safe Harbor, ekspertbestemmelse og GDPR-tilpasset avidentifikasjon by design.
Avidentifiserte kliniske data utarbeidet i stor skala for å drive GenAI-modeller for prediktiv helseinnsikt.
problem: Trengte store, kompatible kliniske datasett for GenAI-opplæring, men datatilgang, kvalitet og personvern var store hindringer.
Løsning: Shaip kuraterte og avidentifiserte kliniske data med ekspertvalidering for å sikre nøyaktighet, sikkerhet og modellberedskap.
Resultat: Raskere GenAI-modellutvikling med personvernsikre data og pålitelig prediktiv innsikt i et regulert miljø.
Syntetisk klinisk lyd + transkripsjoner levert for å trene talemodeller uten å eksponere sensitive opptak fra den virkelige verden.
problem: Krevde store mengder forskjellige kliniske taledata, men personvernbegrensninger og begrenset tilgjengelighet bremset fremdriften.
Løsning: Shaip genererte realistisk syntetisk klinisk lyd og leverte transkripsjoner av høy kvalitet for opplæring og evaluering.
Resultat: Akselerert tale-AI-trening med personvernsikre data og forbedret modellytelse på tvers av kliniske språkscenarioer.
Skaler avidentifikasjon av data på tvers av ulike regulatoriske jurisdiksjoner, inkludert GDPR, HIPAA, og i henhold til Safe Harbor.
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?
Tenk på sist du var hos legen. Bak hver diagnose, resept eller anbefaling ligger det data – dine vitale verdier, dine laboratorieresultater, din sykehistorie.
Hvorfor trenger vi – som en menneskelig sivilisasjon – å pleie vitenskapelig kompetanse og fremme FoU-drevet innovasjon? Kan ikke konvensjonelle teknikker og tilnærminger følges i evighet?
Gir teamene mulighet til å bygge verdensledende AI-produkter.
Fra datainnsamling til annotering, lisensiering og validering – vi hjelper deg med å komme raskere ut på markedet, med data du kan stole på.
Kontakt ossHelsevesenets KI bruker kunstig intelligens for å forbedre medisinske tjenester som diagnose, behandling og pasienthåndtering ved å analysere helsedata.
AI forbedrer diagnosens nøyaktighet, reduserer kostnader, automatiserer oppgaver og tilbyr personlig tilpassede behandlinger, noe som fører til bedre pasientbehandling og resultater.
AI brukes i medisinsk avbildning, sykdomsdiagnose, legemiddelutvikling, fjernovervåking av pasienter, virtuelle helseassistenter og sykehusadministrasjon.
AI tilbyr personlige behandlingsplaner, tidlig sykdomsdeteksjon og fjernovervåking i sanntid, noe som muliggjør rettidige intervensjoner og bedre resultater.
Shaip avidentifiserer sensitive data og fjerner personopplysninger for å overholde forskrifter som HIPAA og GDPR, og sikrer dermed sikker og etisk databruk.
NLP henter ut innsikt fra ustrukturerte medisinske data som legejournaler, og identifiserer symptomer, sykdommer og behandlinger for bedre beslutningstaking.
Ja, vi kan tilpasse datasett basert på demografi som alder, kjønn eller etnisitet, og geografiske regioner for å matche prosjektets spesifikke behov.
Leveringstidene avhenger av kompleksiteten og volumet av dataene som etterspørres. Vi jobber effektivt for å levere data av høy kvalitet innenfor den avtalte tidsrammen.
Vi tilbyr eksempeldatasett eller pilotprosjekter, slik at du kan evaluere kvaliteten og relevansen av dataene før du forplikter deg til et større kjøp.
Prisen avhenger av faktorer som datatype, volum, tilpasning og leveringstid. Kontakt oss for et detaljert tilbud skreddersydd for prosjektet ditt.
