През последните години изкуственият интелект (AI) направи значителни крачки в различни индустрии и здравеопазването не прави изключение. Generative AI, подмножество от AI, фокусирано върху създаването на ново съдържание въз основа на съществуващи данни, революционизира начина, по който здравните специалисти подхождат към диагнозата и лечението. Shaip, водещ доставчик на AI решения, е в челните редици на тази трансформация, предлагайки усъвършенствани набори от медицински данни, които подхранват генеративни AI приложения в сектора на здравеопазването.
Мисията на Shaip е да предостави изчерпателни рамки за данни, които позволяват прецизни, бързи и пионерски диагностики и лечения, управлявани от AI. С дълбоко разбиране на уникалните изисквания на медицинския AI, Shaip предлага широка гама от набори от данни, предназначени да захранват генеративни AI приложения в здравеопазването.
1. Двойки въпроси и отговори
Една от ключовите области, в които генеративните AI решения на Shaip превъзхождат, е отговорът на въпроси. Подбирайки двойки въпроси-отговори от здравни документи и литература, сертифицираните професионалисти на Shaip улесняват разработването на AI модели, които могат да предложат диагностични процедури, да препоръчат лечения и да помогнат на лекарите да предоставят прозрения чрез филтриране на съответната информация. Тази технология има потенциала да рационализира диагностичния процес, да намали грешките и да подобри резултатите за пациентите.
Нашите специалисти по здравеопазване произвеждат набори от най-високо ниво за въпроси и отговори, които включват:
- Създаване на заявки на повърхностно ниво
- Проектиране на въпроси на дълбоко ниво
- Рамкиране на въпроси и отговори от медицински таблични данни
Наборите с въпроси и отговори се създават с помощта на различни източници, като например:
- Клинични насоки и протоколи
- Данни за взаимодействията пациент-доставчик
- Доклади за медицински изследвания
- Информация за фармацевтични продукти
- Здравни нормативни документи
- Отзиви на пациенти, отзиви, форуми и общности
2. Резюмиране на текст
Друг важен аспект от генеративните AI предложения на Shaip е обобщаването на текст. Здравните специалисти често са изправени пред предизвикателството да пресяват огромни количества информация, като например електронни здравни досиета (EHR), научни статии и разговори между лекар и пациент. Специалистите по здравеопазване на Shaip превъзхождат в дестилирането на тази информация в ясни и кратки обобщения, като гарантират, че професионалистите могат бързо да схванат основните прозрения, без да се налага да прекарват часове в четене на дълги документи.
Нашите предложения включват:
Текстово базирано обобщение на EHR: Капсулирайте медицинските истории на пациентите, леченията и резултатите в лесно смилаем формат, позволявайки на доставчиците на здравни услуги бързо да прегледат и разберат пълното медицинско пътуване на пациента.
Обобщение на разговора лекар-пациент: Извлечете ключови точки, опасения и елементи за действие от медицинските консултации, като гарантирате, че критичната информация не се пренебрегва и улеснявате по-добрата комуникация между доставчиците на здравни услуги и пациентите.
Обобщение на изследователска статия, базирано на PDF: Дестилирайте сложни медицински научни статии в техните фундаментални констатации, заключения и клинични последици, позволявайки на здравните специалисти да бъдат в крак с най-новите разработки в своята област, без да отделят излишно време за преглед на литература.
Обобщение на доклада за медицински изображения: Преобразувайте сложни радиологични или образни доклади в опростени резюмета, подчертавайки най-значимите констатации и препоръки, като по този начин позволявате на здравните екипи да вземат информирани решения по-ефективно.
Обобщение на данните от клиничните изпитвания: Разбийте резултатите от обширните клинични изпитвания на най-важните изводи, включително ефикасност, безопасност и потенциални приложения, давайки възможност на заинтересованите страни в здравеопазването да оценят бързо въздействието на новите лечения или интервенции.
Използвайки опита на Shaip за обобщаване на текстове, здравните организации могат да рационализират своята обработка на информация, да подобрят вземането на решения и в крайна сметка да подобрят грижите за пациентите. Нашите специалисти по здравеопазване са посветени на предоставянето на висококачествени, точни и подходящи обобщения, които отговарят на уникалните нужди на здравната индустрия.
3. Създаване на синтетични данни
В допълнение към отговорите на въпроси и обобщението на текста, Shaip се фокусира и върху създаването на синтетични данни. Синтетичните данни са от решаващо значение в сферата на здравеопазването за различни цели, като обучение на AI модели и тестване на софтуер, без да се компрометира поверителността на пациентите. Shaip предлага услуги за създаване на синтетични данни за историята на настоящите заболявания (HPI) и бележки за напредъка, бележки в EHR и резюмета на разговор между лекар и пациент в различни медицински специалности.
3.1 Създаване на HPI на синтетични данни и бележки за напредъка
Генериране на изкуствени, но реалистични данни за пациенти, които имитират формата и съдържанието на историята на настоящите заболявания на пациента (HPI) и бележките за напредъка. Тези синтетични данни са ценни за обучение на ML алгоритми, тестване на здравен софтуер и провеждане на изследвания, без да се рискува поверителността на пациентите.
3.2 Създаване на бележка за ЕЗД със синтетични данни
Този процес включва създаването на симулирани бележки в електронно здравно досие (EHR), които са структурно и контекстуално подобни на реалните бележки в EHR. Тези синтетични бележки могат да се използват за обучение на здравни специалисти, валидиране на EHR системи и разработване на AI алгоритми за задачи като предсказуемо моделиране или обработка на естествен език, като същевременно се запазва поверителността на пациента.
3.3 Синтетично обобщение на разговор между лекар и пациент в различни области
Това включва генериране на обобщени версии на симулирани взаимодействия лекар-пациент в различни медицински специалности, като кардиология или дерматология. Тези резюмета, макар и базирани на измислени сценарии, наподобяват резюмета на реални разговори и могат да се използват за медицинско образование, обучение за изкуствен интелект и тестване на софтуер, без да се излагат на показ действителни разговори на пациенти или да се компрометира поверителността.
Заключение
Генеративните AI решения на Shaip се захранват от изчерпателни и разнообразни набори от данни, строги процедури за осигуряване на качеството и ангажимент за сигурност и поверителност на данните. Компанията се придържа към разпоредбите на GDPR и HIPAA, като гарантира защитата на чувствителната информация за пациентите.
Ползите от генеративните AI решения на Shaip в здравеопазването са многобройни. Чрез използването на тези технологии здравните специалисти могат да подобрят точността на диагнозите, да спестят време и пари за събиране на данни, да ускорят времето за пускане на пазара на нови лечения и да получат конкурентно предимство в индустрията.
Тъй като пейзажът на здравеопазването продължава да се развива, генеративният ИИ ще играе все по-важна роля в оформянето на бъдещето на диагностиката и лечението. Shaip е в авангарда на тази трансформация, като дава възможност на здравните специалисти с инструментите и наборите от данни, от които се нуждаят, за да предоставят по-точни, персонализирани и ефективни грижи на пациентите по целия свят.
