जनरेटिव एआई के साथ निदान को सशक्त बनाना: भविष्य
हेल्थकेयर इंटेलिजेंस

जटिल स्वास्थ्य डेटा के माध्यम से जेनेरिक एआई का लाभ उठाकर रोगी की देखभाल और निदान को बेहतर बनाएं।

जनरेटिव एआई हेल्थकेयर एआई

विशेष रुप से प्रदर्शित ग्राहक

विश्व-अग्रणी एआई उत्पाद बनाने के लिए टीमों को सशक्त बनाना।

वीरांगना
गूगल
माइक्रोसॉफ्ट
कॉगनाइट

मेडटेक सॉल्यूशंस स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में जेनेरिक एआई अनुप्रयोगों को बढ़ावा देने के लिए विशेष रूप से डिजाइन किए गए विस्तृत, विविध डेटासेट की पेशकश करने में सबसे आगे है। मेडिकल एआई की अनूठी मांगों की व्यापक समझ के साथ, हमारा मिशन डेटा फ्रेमवर्क की आपूर्ति करना है जो सटीक, तेज और अग्रणी एआई-संचालित निदान और उपचार को बढ़ावा देता है।

हेल्थकेयर जनरेटिव एआई उपयोग के मामले

1. प्रश्न एवं उत्तर युग्म

स्वास्थ्य सेवा - प्रश्न एवं उत्तर उत्तर देना

हमारे प्रमाणित पेशेवर प्रश्न-उत्तर जोड़ियों को व्यवस्थित करने के लिए स्वास्थ्य देखभाल दस्तावेजों और साहित्य की समीक्षा करते हैं। यह नैदानिक ​​प्रक्रियाओं का सुझाव देने, उपचार की सिफारिश करने और प्रासंगिक जानकारी को फ़िल्टर करके निदान और अंतर्दृष्टि प्रदान करने में डॉक्टरों की सहायता करने जैसे सवालों के जवाब देने की सुविधा प्रदान करता है। हमारे स्वास्थ्य देखभाल विशेषज्ञ शीर्ष स्तरीय प्रश्नोत्तर सेट तैयार करते हैं जैसे:

»सतह-स्तरीय प्रश्न बनाना।
»गहरे स्तर के प्रश्न डिजाइन करना 
» मेडिकल सारणीबद्ध डेटा से प्रश्नोत्तर तैयार करना।

मजबूत Q&A रिपॉजिटरी के लिए निम्नलिखित पर केन्द्रित होना अनिवार्य है:

  • नैदानिक ​​​​दिशानिर्देश और प्रोटोकॉल 
  • रोगी-प्रदाता इंटरैक्शन डेटा
  • चिकित्सा अनुसंधान पत्र 
  • फार्मास्युटिकल उत्पाद जानकारी
  • स्वास्थ्य सेवा विनियामक दस्तावेज़
  • रोगी प्रशंसापत्र, समीक्षाएं, मंच और समुदाय

2. पाठ सारांश

हमारे स्वास्थ्य देखभाल विशेषज्ञ बड़ी मात्रा में जानकारी को स्पष्ट और संक्षिप्त सारांश यानी डॉक्टर-रोगी की बातचीत, ईएचआर, या शोध लेखों में वितरित करने में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं, हम यह सुनिश्चित करते हैं कि पेशेवर संपूर्ण सामग्री को छांटने के बिना मुख्य अंतर्दृष्टि को जल्दी से समझ सकें। हमारी पेशकश शामिल करना:

  • पाठ-आधारित ईएचआर सारांश: रोगी के चिकित्सीय इतिहास, उपचार को आसानी से पचने योग्य प्रारूप में संगृहीत करें।
  • डॉक्टर-रोगी वार्तालाप सारांश: चिकित्सीय परामर्श से मुख्य बिंदु निकालें
  • पीडीएफ-आधारित शोध आलेख: जटिल चिकित्सा अनुसंधान पत्रों को उनके मौलिक निष्कर्षों में विस्तारित करें
  • मेडिकल इमेजिंग रिपोर्ट सारांश: जटिल रेडियोलॉजी या इमेजिंग रिपोर्ट को सरलीकृत सारांश में बदलें।
  • क्लिनिकल परीक्षण डेटा सारांश: व्यापक नैदानिक ​​परीक्षण परिणामों को सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्षों में विभाजित करें।

3. सिंथेटिक डेटा निर्माण

सिंथेटिक डेटा महत्वपूर्ण है, विशेष रूप से स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में, रोगी की गोपनीयता से समझौता किए बिना, एआई मॉडल प्रशिक्षण, सॉफ्टवेयर परीक्षण और अधिक जैसे विभिन्न उद्देश्यों के लिए। यहां सूचीबद्ध सिंथेटिक डेटा निर्माण का विवरण दिया गया है:

3.1 सिंथेटिक डेटा एचपीआई और प्रगति नोट्स निर्माण

कृत्रिम, लेकिन यथार्थवादी, रोगी डेटा की पीढ़ी जो रोगी की वर्तमान बीमारी के इतिहास (एचपीआई) और प्रगति नोट्स के प्रारूप और सामग्री की नकल करती है। यह सिंथेटिक डेटा एमएल एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने, स्वास्थ्य सेवा सॉफ्टवेयर का परीक्षण करने और रोगी की गोपनीयता को जोखिम में डाले बिना अनुसंधान करने के लिए मूल्यवान है।

3.2 सिंथेटिक डेटा ईएचआर नोट निर्माण

इस प्रक्रिया में सिम्युलेटेड इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड (ईएचआर) नोट्स का निर्माण शामिल है जो संरचनात्मक और प्रासंगिक रूप से वास्तविक ईएचआर नोट्स के समान हैं। इन सिंथेटिक नोट्स का उपयोग स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों को प्रशिक्षित करने, ईएचआर सिस्टम को मान्य करने और रोगी की गोपनीयता बनाए रखते हुए पूर्वानुमानित मॉडलिंग या प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे कार्यों के लिए एआई एल्गोरिदम विकसित करने के लिए किया जा सकता है।

सिंथेटिक डेटा एहर नोट निर्माण

3.3 विभिन्न डोमेन में सिंथेटिक डॉक्टर-रोगी वार्तालाप सारांश

इसमें कार्डियोलॉजी या त्वचाविज्ञान जैसी विभिन्न चिकित्सा विशिष्टताओं में सिम्युलेटेड डॉक्टर-रोगी इंटरैक्शन के सारांशित संस्करण तैयार करना शामिल है। ये सारांश, हालांकि काल्पनिक परिदृश्यों पर आधारित हैं, वास्तविक वार्तालाप सारांशों से मिलते जुलते हैं और वास्तविक रोगी वार्तालापों को उजागर किए बिना या गोपनीयता से समझौता किए बिना चिकित्सा शिक्षा, एआई प्रशिक्षण और सॉफ्टवेयर परीक्षण के लिए उपयोग किए जा सकते हैं।

सिंथेटिक डॉक्टर-रोगी वार्तालाप

सब से महत्वपूर्ण विशेषता

chatbot

व्यापक एआई डेटा

हमारा विशाल संग्रह विभिन्न श्रेणियों में फैला हुआ है, जो आपके अद्वितीय मॉडल प्रशिक्षण के लिए व्यापक चयन की पेशकश करता है।

गुणवत्ता आश्वासन

हम डेटा सटीकता, वैधता और प्रासंगिकता सुनिश्चित करने के लिए कड़े गुणवत्ता आश्वासन प्रक्रियाओं का पालन करते हैं।

विविध उपयोग के मामले

पाठ और छवि निर्माण से लेकर संगीत संश्लेषण तक, हमारे डेटा सेट विभिन्न जनरेटिव एआई अनुप्रयोगों को पूरा करते हैं।

कस्टम डेटा समाधान

हमारे पूर्वनिर्धारित डेटा समाधान आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए एक अनुरूप डेटासेट बनाकर आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करते हैं।

सुरक्षा और अनुपालन

हम डेटा सुरक्षा और गोपनीयता मानकों का पालन करते हैं। हम उपयोगकर्ता की गोपनीयता सुनिश्चित करते हुए GDPR और HIPPA नियमों का पालन करते हैं।

लाभ

जनरेटिव एआई मॉडल की सटीकता में सुधार करें

डेटा संग्रह पर समय और पैसा बचाएं

अपने समय में तेजी लाएं
बाजार के लिए

एक प्रतिस्पर्धी हासिल करें
धार

शैप के गुणवत्ता डेटासेट के साथ अपने जेनरेटिव एआई में उत्कृष्टता बनाएं

जेनरेटिव एआई कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एक उपसमूह को संदर्भित करता है जो नई सामग्री बनाने पर केंद्रित होता है, जो अक्सर दिए गए डेटा से मिलता-जुलता या उसकी नकल करता है।

जेनरेटिव एआई जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (जीएएन) जैसे एल्गोरिदम के माध्यम से संचालित होता है, जहां दो न्यूरल नेटवर्क (एक जेनरेटर और एक डिस्क्रिमिनेटर) मूल से मिलते-जुलते सिंथेटिक डेटा का उत्पादन करने के लिए प्रतिस्पर्धा और सहयोग करते हैं।

उदाहरणों में कला, संगीत और यथार्थवादी छवियां बनाना, मानव जैसा पाठ तैयार करना, 3डी ऑब्जेक्ट डिजाइन करना और आवाज या वीडियो सामग्री का अनुकरण करना शामिल है।

जेनरेटिव एआई मॉडल चित्र, पाठ, ऑडियो, वीडियो और संख्यात्मक डेटा सहित विभिन्न डेटा प्रकारों का उपयोग कर सकते हैं।

प्रशिक्षण डेटा जेनरेटिव एआई के लिए आधार प्रदान करता है। मॉडल नई, समान सामग्री तैयार करने के लिए इस डेटा से पैटर्न, संरचना और बारीकियां सीखता है।

सटीकता सुनिश्चित करने में विविध और उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करना, मॉडल आर्किटेक्चर को परिष्कृत करना, वास्तविक दुनिया के डेटा के खिलाफ निरंतर सत्यापन और विशेषज्ञ प्रतिक्रिया का लाभ उठाना शामिल है।

गुणवत्ता प्रशिक्षण डेटा की मात्रा और विविधता, मॉडल की जटिलता, कम्प्यूटेशनल संसाधनों और मॉडल मापदंडों की फाइन-ट्यूनिंग से प्रभावित होती है।