Sjukvård AI

Data ger en livgivande puls till Healthcare AI.

Samla in, avidentifiera och kommentera stora datamängder av domänexperter inom hälsovård

Sjukvård Ai

Utvalda klienter

Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.

amason
Google
Microsoft
Cogknit

Det finns en ökande efterfrågan på vårdbaserad innovation och AI spelar en avgörande roll genom att bearbeta massiva datamängder som ligger långt utanför människans förmåga.

80% av all vårdinformation är ostrukturerad och oåtkomlig för vidare bearbetning. Detta begränsar mängden användbar data och begränsar också en vårdorganisations beslutsförmåga. Om du inte vänder dig till Shaip.

Vi har en djup förståelse för vårdterminologier för att låsa upp dess potential till följd av mångårig erfarenhet av datatranskription, avidentifiering och anteckning. Lägg till detta kan vi också leverera exakt vårddata du måste förbättra din AI-motor.

Bransch:

Enligt en studie 30% av vårdkostnaderna är förknippade med administrativa uppgifter. AI kan automatisera några av dessa uppgifter, som att förhandsautorisera försäkringar, följa upp obetalda räkningar och upprätthålla register för att underlätta arbetsbelastningen.

Bransch:

Enligt ny forskning kan maskininlärningsalgoritmer analysera 3D-skanningar upp till 1000 gånger snabbare än vad som är möjligt idag. Det kan erbjuda realtidsbedömning och kritiska ingångar till en kirurg för att fatta ett mer informerat beslut.

Den globala sjukvårdens AI-marknadsstorlek förväntas växa från 3.64 miljarder USD 2019 till 33.42 miljarder USD år 2026, med en sammansatt årlig tillväxttakt (CAGR) på 46.21% under prognosperioden.

En hälsosam mängd hälsoexpertis

AI-aktiverade system kommer inte att ersätta mänskliga medicinska experter helt. Men den här tekniken kommer att förbättra deras kapacitet och effektivitet genom att automatisera de mest repetitiva aktiviteter som är utsatta för fel. På Shaip tror vi att data kan påverka hälsan hos en global befolkning positivt. Det framgår av vår kognitiva datainsamling, avidentifiering och annoteringstjänster. Vi hjälper organisationer att låsa upp ny och kritisk information som finns djupt inom ostrukturerad data, dvs. läkaranteckningar, utskrivningssammanfattningar och patologiska rapporter.

Sedan ger vi det struktur och syfte genom naturlig språkbehandling (NLP) som ger domänspecifika insikter om symptom, sjukdomar, allergier och mediciner. Nu har sjukvårdssamhället, genom Shaip AI -data, rätt insikter för att fatta bättre beslut som resulterar i bättre patientresultat.

Viktiga erbjudanden

Datarengöring och anrikning

Datalicensiering och insamling

Avidentifiering av data

Dataanmärkning och märkning

Datarensning

Datarengöring och anrikning

  • Konvertera handskrivna data till strukturerat digitalt format
  • Konvertera ostrukturerad digital data till ett strukturerat format
  • Datarengöring av patientjournaler, EHR-data etc.

Datainsamling / licensiering

AI-aktiverade företag vänder sig till oss för att skapa utbildningsuppsättningar så att de kan utveckla avancerade maskininlärningsalgoritmer för vårdbranschen. Se vår fullständiga vårdkatalog.

Från avancerad vård till att ge vårdorganisationer en lösning för att kontrollera kostnader samtidigt som patientens resultat förbättras, kan rätt data driva AI och ML för att uppnå dessa mål genom Shaip. När allt kommer omkring betyder bättre data bättre resultat.

Lätt tillgängliga datauppsättningar: Visa hela katalogen

  • 225 k + timmar med läkardiktatljud och motsvarande transkriberade poster
  • 31+ specialiteter Neurologi, radiologi, patologi, etc.
  • 5M + EHR-datauppsättningar
Datainsamling
Avidentifiering av data

Avidentifiering av data

Våra avidentifieringsfunktioner för PHI / PII inkluderar borttagning av känslig information som namn och personnummer som direkt eller indirekt kan ansluta en individ till deras personuppgifter. Det är vad patienter förtjänar och HIPAA kräver.

Vår patenterade avidentifieringsplattform kan anonymisera känslig information i textinnehåll med extremt hög noggrannhet. API: er extraherar PHI / PII-enheter som finns i text- eller bilddatauppsättningar och maskerar, tar bort eller döljer dessa fält för att tillhandahålla avidentifierad data

Dataanmärkning och märkning

Shaip-annoteringstjänster kan lägga till den välbehövliga kraften för att öka din AI-motor. Röntgen, CT-skanningar, MR och andra bildbaserade testrapporter kan enkelt screenas för att förutsäga olika sjukdomar. Vi kan hjälpa dig att kommentera komplexa sjukvårdsposter, t.ex. text eller bilder för att utveckla dina AI ML-modeller.

Vi kan skala till 1000-tal människor för att hantera alla storlekar. Resultatet? Snabbare bildkommentarer för vården för att bygga dina modeller inom din tidsram och budget.

Dataanmärkning

API: er

När du behöver data i realtid bör du kunna komma åt API: er lika snabbt. Detta är anledningen till att Shaip API: er ger tillgång till on-demand i realtid till de poster du behöver. Med Shaip API: er har dina team nu snabb och skalbar tillgång till avidentifierade register och kvalitetskontextualiserad medicinsk information för att slutföra sina AI-projekt direkt för första gången.

Avidentifierings-API

Patientdata är avgörande för att utveckla bästa möjliga AI-projekt inom sjukvården. Men att skydda deras personliga information är lika viktigt. Shaip är en känd branschledare inom avidentifiering av data, datamaskering och anonymisering av data för att ta bort all PHI / PII (personlig hälsa / identifierande information). Avidentifierings-API: er extraherar PHI / PII-enheter som finns i text- eller bilddatauppsättningar och maskerar, raderar eller döljer sedan dessa fält för att tillhandahålla avidentifierad data.

  • Avidentifiera, tokenisera, anonymisera känslig data för PHI, PII och PCI
  • Bekräfta med HIPAA och Safe Harbor riktlinjer
  • Redigera alla 18 identifierare och skala avidentifiering av data i flera reglerande jurisdiktioner, t.ex. GDPR, HIPAA och Safe Harbor.
  • Expertcertifiering och granskning av avidentifieringskvalitet
  • Följ omfattande PHI-anteckningsriktlinjer för att avidentifiera PHI-data på ett enhetligt sätt och följ Safe Harbor-riktlinjerna
Avidentifiering Api
Medicinsk Ner

Medicinsk NER

Clinical Named Entity Recognition (NER) är en kritisk NLP-uppgift för att extrahera viktiga begrepp (namngivna enheter) från kliniska berättelser. NER-API: er kan automatiskt identifiera och klassificera kliniska enheter som diagnos, procedur, medicinsk utrustning, laboratorier, medicinering och mycket mer från ustrukturerad Electronic Health Record (EHR).

Medicinsk NER extraherad av Shaip API: er:

  • Enhetsigenkänning och utvinning: Identifiera nyckelbegrepp eller fraser 
  • Förbättra klinisk dataintegritet genom att mappa dataelement som finns i ostrukturerad text till strukturerade fält.
  • Konvertera ostrukturerad data till maskinläsbart och maskinbehandlingsbart format.
  • NER API: er utnyttjar egenutvecklad kunskapsgraf med 20 M + förhållanden och 1.7 M + kliniska koncept

Verklig världslösning

Data som driver ger medicinsk AI liv

Shaip tillhandahöll högkvalitativa data
för att AI-modeller inom sjukvården ska förbättras
patientvård. Levereras 30,000+
avidentifierade kliniska dokument som följer
till riktlinjerna för säker hamn. Dessa kliniska
dokument antecknades med 9 kliniska
enhet

Tidsram-diagram-Convai

Conversational Ai

Problem

Avidentifiera och kommentera kliniska dokument från domenexperter

Lösning

Avidentifierat och kommenterat 30,000 XNUMX+ dokument per klientriktlinje

Resultat

Gold Standard kliniska data för att utveckla kundens NLP och Healthcare

Omfattande täckning för efterlevnad

Skala avidentifiering av data över olika reglerande jurisdiktioner inklusive GDPR, HIPAA, och enligt Safe Harbor, Avidentifiering som minskar riskerna för kompromiss med PII / PHI

Avidentifiering av Safe Harbor av Shaip
Godprecifik avidentifiering av Shaip
Hipaa Compliant Data Masking av Shaip

Berätta hur vi kan hjälpa till med ditt nästa AI-initiativ.