हेल्थकेयर एआई
डेटा हेल्थकेयर एआई को जीवनदायी गति प्रदान करता है।
हेल्थकेयर में डोमेन विशेषज्ञों द्वारा बड़े डेटासेट को एकत्रित, डी-आइडेंटिफाई और एनोटेट करें
विशेष रुप से प्रदर्शित ग्राहक
विश्व-अग्रणी एआई उत्पाद बनाने के लिए टीमों को सशक्त बनाना।
स्वास्थ्य देखभाल-आधारित नवाचार की मांग बढ़ रही है, और एआई बड़े पैमाने पर डेटा सेट को संसाधित करके एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है जो मानव क्षमता के दायरे से बहुत परे है।
सभी स्वास्थ्य देखभाल डेटा का 80% असंरचित है और आगे की प्रक्रिया के लिए पहुंच योग्य नहीं है। यह प्रयोग करने योग्य डेटा की मात्रा को सीमित करता है और स्वास्थ्य सेवा संगठन की निर्णय लेने की क्षमताओं को भी सीमित करता है। जब तक आप शैप की ओर नहीं मुड़ते।
डेटा ट्रांसक्रिप्शन, डी-आइडेंटिफिकेशन और एनोटेशन में वर्षों के अनुभव के परिणामस्वरूप इसकी क्षमता को अनलॉक करने के लिए हमारे पास स्वास्थ्य देखभाल शब्दावली की गहरी समझ है। इसे जोड़कर हम सटीक जानकारी भी दे सकते हैं स्वास्थ्य संबंधी आंकड़े आपको अपने AI इंजन में सुधार करने की आवश्यकता है।
उद्योग:
एक अध्ययन के अनुसार, 30% तक स्वास्थ्य देखभाल की लागत प्रशासनिक कार्यों से जुड़ी होती है। कार्यभार को कम करने के लिए एआई इनमें से कुछ कार्यों को स्वचालित कर सकता है, जैसे बीमा को पूर्व-प्राधिकृत करना, अवैतनिक बिलों पर नज़र रखना और रिकॉर्ड बनाए रखना।
उद्योग:
हाल के शोध के अनुसार मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम 3डी स्कैन तक का विश्लेषण कर सकता है 1000 आज जो संभव है उससे कई गुना तेज। यह अधिक जानकारीपूर्ण निर्णय लेने के लिए सर्जन को वास्तविक समय मूल्यांकन और महत्वपूर्ण इनपुट प्रदान कर सकता है।
अनुमानित अवधि के दौरान 3.64% की चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर (CAGR) पर वैश्विक स्वास्थ्य देखभाल AI बाजार का आकार 2019 में 33.42 बिलियन अमेरिकी डॉलर से बढ़कर 2026 तक 46.21 बिलियन अमेरिकी डॉलर होने की उम्मीद है।
स्वास्थ्य देखभाल विशेषज्ञता की एक स्वस्थ मात्रा
फिर हम इसे प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के माध्यम से संरचना और उद्देश्य देते हैं जो लक्षणों, बीमारियों, एलर्जी और दवाओं पर डोमेन-विशिष्ट अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। अब शेप एआई डेटा के माध्यम से स्वास्थ्य सेवा समुदाय के पास बेहतर निर्णय लेने के लिए सही अंतर्दृष्टि है जिसके परिणामस्वरूप रोगी को बेहतर परिणाम मिलते हैं।
प्रमुख पेशकश
डेटा सफ़ाई और संवर्धन
डेटा लाइसेंसिंग एवं संग्रहण
डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन
डेटा एनोटेशन और लेबलिंग
डेटा संग्रहण/लाइसेंसिंग
एआई-सक्षम कंपनियां प्रशिक्षण डेटा सेट बनाने के लिए हमारी ओर रुख करती हैं ताकि वे स्वास्थ्य सेवा उद्योग के लिए अत्याधुनिक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विकसित कर सकें। हमारा पूरा देखें स्वास्थ्य देखभाल सूची।
देखभाल को आगे बढ़ाने से लेकर स्वास्थ्य देखभाल संगठनों को रोगी के परिणामों में सुधार करते हुए लागत को नियंत्रित करने के लिए समाधान प्रदान करने तक, सही डेटा एआई और एमएल को शेप के माध्यम से इन लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए शक्ति प्रदान कर सकता है। आख़िरकार, बेहतर डेटा का मतलब बेहतर परिणाम है।
आसानी से उपलब्ध डेटासेट: पूर्ण कैटलॉग देखें
- 225k+ घंटे का चिकित्सक श्रुतलेख ऑडियो और संबंधित लिखित रिकॉर्ड
- 31+ विशेषताएँ न्यूरोलॉजी, रेडियोलॉजी, पैथोलॉजी, आदि।
- 5एम+ ईएचआर डेटासेट
डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन
हमारी PHI/PII डिआइडेंटिफिकेशन क्षमताओं में नाम और सामाजिक सुरक्षा नंबर जैसी संवेदनशील जानकारी को हटाना शामिल है जो किसी व्यक्ति को प्रत्यक्ष या अप्रत्यक्ष रूप से उनके व्यक्तिगत डेटा से जोड़ सकता है। मरीज़ इसके हक़दार हैं और HIPAA इसकी मांग करता है।
हमारा मालिकाना पहचान-पहचान प्लेटफ़ॉर्म अत्यंत उच्च सटीकता के साथ पाठ्य सामग्री में संवेदनशील डेटा को गुमनाम कर सकता है। एपीआई टेक्स्ट या छवि डेटासेट में मौजूद पीएचआई/पीआईआई इकाइयों को निकालते हैं और फिर पहचान रहित डेटा प्रदान करने के लिए उन फ़ील्ड को छिपाते हैं, हटाते हैं या अस्पष्ट करते हैं।
डेटा एनोटेशन और लेबलिंग
शेप एनोटेशन सेवाएं आपके एआई इंजन को बढ़ावा देने के लिए बहुत आवश्यक शक्ति जोड़ सकती हैं। विभिन्न बीमारियों की भविष्यवाणी करने के लिए एक्स-रे, सीटी स्कैन, एमआरआई और अन्य छवि-आधारित परीक्षण रिपोर्ट की आसानी से जांच की जा सकती है। हम आपके एआई एमएल मॉडल विकसित करने के लिए जटिल स्वास्थ्य देखभाल रिकॉर्ड यानी टेक्स्ट या छवियों को एनोटेट करने में आपकी सहायता कर सकते हैं।
हम किसी भी आकार की परियोजना को प्रबंधित करने के लिए हजारों लोगों को शामिल कर सकते हैं। ये परिणाम? अपने समय सीमा और बजट के भीतर अपने मॉडल बनाने के लिए तेज़ स्वास्थ्य देखभाल छवि एनोटेशन।
एपीआई
जब आपको वास्तविक समय में डेटा की आवश्यकता हो तो आपको एपीआई तक उतनी ही तेजी से पहुंचने में सक्षम होना चाहिए। यही कारण है कि Shaip API आपके आवश्यक रिकॉर्ड तक वास्तविक समय, ऑन-डिमांड पहुंच प्रदान करता है। शेप एपीआई के साथ आपकी टीमों के पास अब अपने एआई प्रोजेक्ट्स को पहली बार में पूरा करने के लिए डी-आइडेंटिफाइड रिकॉर्ड और गुणवत्तापूर्ण प्रासंगिक मेडिकल डेटा तक तेज और स्केलेबल पहुंच है।
तेज़, सरल परिणामों के लिए शक्तिशाली क्लिनिकल एनएलपी एपीआई।
वास्तविक विश्व समाधान
डेटा जो शक्तियाँ मेडिकल एआई को जीवन में लाता है
शेप ने उच्च गुणवत्ता वाला डेटा प्रदान किया
स्वास्थ्य देखभाल में एआई मॉडल में सुधार के लिए
रोगी की देखभाल। 30,000+ वितरित
पहचान रहित नैदानिक दस्तावेज़ों का पालन करना
सुरक्षित बंदरगाह दिशानिर्देशों के लिए। ये क्लिनिकल
दस्तावेज़ों को 9 क्लिनिकल के साथ एनोटेट किया गया था
सत्ता
मुसीबत
डोमेन विशेषज्ञों से नैदानिक दस्तावेज़ों की पहचान रद्द करें और उन पर टिप्पणी करें
उपाय
प्रति क्लाइंट दिशानिर्देश 30,000+ दस्तावेज़ों की पहचान और एनोटेट किया गया
परिणाम
ग्राहक के एनएलपी और हेल्थकेयर को विकसित करने के लिए गोल्ड स्टैंडर्ड क्लिनिकल डेटा
व्यापक अनुपालन कवरेज
जीडीपीआर सहित विभिन्न नियामक न्यायक्षेत्रों में स्केल डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन, HIPAA, और सेफ हार्बर के अनुसार, डी-आइडेंटिफिकेशन जो पीआईआई/पीएचआई के समझौते के जोखिम को कम करता है
अनुशंसित संसाधन
ब्लॉग
स्वास्थ्य देखभाल में एआई की भूमिका: लाभ, चुनौतियाँ और इनके बीच सब कुछ
हेल्थकेयर में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का बाजार मूल्य 2020 में 6.7 बिलियन डॉलर के नए उच्च स्तर पर पहुंच गया। क्षेत्र के विशेषज्ञ और तकनीकी दिग्गज भी बताते हैं कि वर्ष 8.6 तक उद्योग का मूल्य लगभग 2025 बिलियन डॉलर हो जाएगा।
ब्लॉग
हेल्थकेयर प्रशिक्षण डेटा क्या है और यह महत्वपूर्ण क्यों है?
डेटा खरीद हमेशा एक संगठनात्मक प्राथमिकता रही है। अधिक तब जब संबंधित डेटा सेट का उपयोग स्वायत्त, स्व-शिक्षण सेटअप को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है।
डेटा कैटलॉग
लाइसेंस उच्च गुणवत्ता
हेल्थकेयर/मेडिकल डेटा
एआई और एमएल मॉडल के लिए
हमारे मेडिकल डेटा कैटलॉग डेटासेट न केवल बड़े पैमाने पर हैं, बल्कि उनमें स्वर्ण-मानक गुणवत्ता वाले डेटा हैं। निश्चिंत रहें कि आपके द्वारा उपयोग किया जाने वाला डेटा सुरक्षित है, डी-आइडेंटिफाइड है।
हमें बताएं कि हम आपकी अगली एआई पहल में कैसे मदद कर सकते हैं।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
स्वास्थ्य देखभाल में एआई में निदान, उपचार और रोगी प्रबंधन में सहायता के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों का उपयोग शामिल है।
एआई का उपयोग चिकित्सा छवियों से रोग निदान, व्यक्तिगत उपचार सिफारिशें, दवा अनुसंधान में तेजी लाने, चिकित्सा रिकॉर्ड प्रबंधित करने, पूर्वानुमानित विश्लेषण, सर्जरी में सहायता और आभासी स्वास्थ्य सहायता प्रदान करने के लिए किया जाता है।
एआई निदान में सटीकता बढ़ाता है, दक्षता बढ़ाता है, लागत बचाता है, वैयक्तिकृत उपचार सक्षम बनाता है, पूर्वानुमानित अंतर्दृष्टि प्रदान करता है और स्वास्थ्य देखभाल पहुंच बढ़ाता है।
अनुप्रयोगों में चिकित्सा इमेजिंग विश्लेषण, जीनोमिक अनुसंधान, दवा की खोज, उपचार का अनुकूलन, दूरस्थ स्वास्थ्य निगरानी, रोगी प्रश्नों के लिए चैटबॉट और अस्पताल के संचालन में सुधार शामिल हैं।
एआई विशाल चिकित्सा डेटा का प्रबंधन करता है, रोग का शीघ्र पता लगाने की सुविधा देता है, संसाधन आवंटन को अनुकूलित करता है, त्रुटियों को कम करता है, अनुसंधान में तेजी लाता है और रोगी के अनुभव में सुधार करता है।