गोपनीयता, गुणवत्ता और व्यापकता को ध्यान में रखते हुए बनाए गए टेक्स्ट, ऑडियो, इमेजिंग और मल्टीमॉडल डेटासेट में स्वास्थ्य सेवा डेटा को लाइसेंस दें, उसकी पहचान छिपाएं और उस पर एनोटेशन लगाएं।
स्वास्थ्य सेवा संबंधी 80% से अधिक डेटा असंरचित है—जो क्लिनिकल नोट्स, ईएचआर, मेडिकल डिक्टेशन, इमेजिंग और डायग्नोस्टिक रिपोर्ट में फैला हुआ है। यह डेटा शक्तिशाली है, लेकिन इस तक पहुंचना कठिन है, इसे तैयार करना महंगा है और यह अत्यधिक विनियमित है।
एआई टीमों को गंभीर चुनौतियों का सामना करना पड़ता है:
सही डेटा आधार के बिना, सबसे उन्नत एल्गोरिदम भी प्रभावी परिणाम देने में विफल रहते हैं।
शैप डेटा को प्राथमिकता देकर इस समस्या का समाधान करता है।
Shaip एक विश्वसनीय हेल्थकेयर डेटा पार्टनर है जो संगठनों को AI मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने में मदद करता है। नैतिक रूप से प्राप्त, अनुपालन योग्य, वास्तविक दुनिया के स्वास्थ्य सेवा डेटा.
केवल एनोटेशन पर ध्यान केंद्रित करने वाले विक्रेताओं के विपरीत, Shaip निम्नलिखित का समर्थन करता है: संपूर्ण स्वास्थ्य सेवा एआई डेटा जीवनचक्र:
यह एकीकृत दृष्टिकोण जोखिम को कम करता है, समयसीमा को छोटा करता है, और यह सुनिश्चित करता है कि आपके मॉडल ऐसे डेटा पर प्रशिक्षित हों जो वास्तविक नैदानिक जटिलता को दर्शाता हो।
टेक्स्ट, ऑडियो, इमेजिंग और मल्टीमॉडल एआई में उच्च गुणवत्ता वाला, अनुरूप डेटा।
अपनी सटीक एआई आवश्यकताओं के अनुरूप उच्च-गुणवत्ता वाले, वास्तविक दुनिया के स्वास्थ्य सेवा डेटा तक पहुंच प्राप्त करें—चाहे वह पहले से उपलब्ध हो या विशेष रूप से एकत्रित किया गया हो।
क्षमताओं में शामिल हैं:
PHI/PII को हटा दें ताकि डेटा का उपयोग AI प्रशिक्षण और विश्लेषण के लिए सुरक्षित रूप से किया जा सके।
मुख्य विशेषताएं:
विशेषज्ञ लेबलिंग और QA के साथ कच्चे स्वास्थ्य सेवा डेटा को मॉडल-तैयार प्रशिक्षण डेटासेट में बदलें।
एनोटेशन वर्कफ़्लो में निम्नलिखित शामिल हैं:
स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में एआई के विकास को गति देने के लिए तैयार, अनुपालन योग्य डेटासेट।
नैदानिक पाठ, ईएचआर, मेडिकल ऑडियो, इमेजिंग और मल्टीमॉडल डेटा सहित पहचान रहित स्वास्थ्य सेवा डेटासेट की एक क्यूरेटेड कैटलॉग तक पहुंच प्राप्त करें—जो त्वरित लाइसेंसिंग और तत्काल एआई प्रशिक्षण के लिए उपलब्ध है।
क्लिनिकल टेक्स्ट और ईएचआर से लेकर ऑडियो, इमेजिंग और कृत्रिम वार्तालाप तक—शाइप स्वास्थ्य सेवा डेटा जीवनचक्र में एआई को सक्षम बनाता है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रशिक्षण और विश्लेषण के लिए असंरचित पाठ से रोगों, दवाओं, लक्षणों, परीक्षणों और अन्य नैदानिक संस्थाओं को निकालना।
कैंसर-केंद्रित एनएलपी मॉडल और नैदानिक अनुसंधान को गति देने के लिए ऑन्कोलॉजी डेटासेट को डी-आइडेंटिफाई और एनोटेट करें।
असंरचित ईएचआर और नैदानिक नोट्स को संरचित संकेतों जैसे कि स्थितियों, दवाओं और प्रयोगशाला परिणामों में परिवर्तित करें।
नैदानिक दस्तावेज़ों की समीक्षा में तेजी लाने और अनुमोदन की सटीकता और अनुपालन में सुधार करने के लिए एआई मॉडल को प्रशिक्षित करें।
चिकित्सक के श्रुतलेख ऑडियो और प्रतिलेखों का उपयोग करके नैदानिक भाषण-से-पाठ और दस्तावेज़ीकरण पाइपलाइन विकसित करें।
नैदानिक एआई को समर्थन देने के लिए पहचान, वर्गीकरण और विभाजन हेतु लेबलयुक्त इमेजिंग डेटासेट बनाएं।
उन्नत मल्टीमॉडल एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए क्लिनिकल नोट्स, ईएचआर डेटा, मेडिकल ऑडियो और डीआईकॉम छवियों को संयोजित करें।
चिकित्सा भाषा, संदर्भ और वार्तालाप प्रवाह पर एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए यथार्थवादी चिकित्सक-रोगी संवाद उत्पन्न करें।
विश्वसनीय स्वास्थ्य सेवा डेटा—नैतिक रूप से प्राप्त किया गया, सुरक्षित रूप से पहचान रहित किया गया, और विशेषज्ञ गुणवत्ता के साथ बड़े पैमाने पर वितरित किया गया।
स्रोत निर्धारण और लाइसेंसिंग से लेकर पहचान छिपाने और लेबलिंग तक—स्वास्थ्य सेवा एआई डेटा जीवनचक्र में एक ही भागीदार।
क्लिनिकल टेक्स्ट, ईएचआर, मेडिकल ऑडियो, इमेजिंग और मल्टीमॉडल डेटासेट में विशेषज्ञ सहायता।
स्वास्थ्य सेवा में प्रशिक्षित विशेषज्ञ—सामान्य भीड़ कार्यकर्ताओं की जगह।
स्पष्ट डेटा वंशावली और लेखापरीक्षा योग्यता के साथ सहमति-आधारित संग्रह।
मजबूत सुरक्षा पद्धतियां जो कार्यप्रणाली के दौरान संवेदनशील स्वास्थ्य संबंधी डेटा की सुरक्षा करती हैं।
सुसंगत और सटीक डेटासेट के लिए बहुस्तरीय QA और मानव-सहभागी सत्यापन।
एंटरप्राइज एआई प्रोग्रामों के लिए बड़े, जटिल स्वास्थ्य सेवा डेटासेट प्रदान करने के लिए विश्वसनीय।
HIPAA सेफ हार्बर, विशेषज्ञ निर्धारण और GDPR के अनुरूप डिज़ाइन द्वारा ही पहचान छिपाने की प्रक्रिया।
भविष्यसूचक स्वास्थ्य सेवा संबंधी जानकारियों के लिए GenAI मॉडल को शक्ति प्रदान करने हेतु बड़े पैमाने पर तैयार किया गया पहचान रहित नैदानिक डेटा।
समस्या: GenAI प्रशिक्षण के लिए बड़े, अनुरूप नैदानिक डेटासेट की आवश्यकता थी, लेकिन डेटा तक पहुंच, गुणवत्ता और गोपनीयता प्रमुख बाधाएं थीं।
उपाय: शैप ने सटीकता, सुरक्षा और मॉडल की तैयारी सुनिश्चित करने के लिए विशेषज्ञ सत्यापन के साथ नैदानिक डेटा को संकलित और अनाम किया।
रिजल्ट: नियंत्रित वातावरण में गोपनीयता-सुरक्षित डेटा और विश्वसनीय पूर्वानुमान संबंधी जानकारियों के साथ तीव्र GenAI मॉडल विकास।
संवेदनशील वास्तविक रिकॉर्डिंग को उजागर किए बिना, स्पीच मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए कृत्रिम नैदानिक ऑडियो और प्रतिलेख प्रदान किए जाते हैं।
समस्या: विविध प्रकार के नैदानिक भाषण डेटा की बड़ी मात्रा की आवश्यकता थी, लेकिन गोपनीयता संबंधी बाधाओं और सीमित उपलब्धता ने प्रगति को धीमा कर दिया।
उपाय: शैप ने यथार्थवादी कृत्रिम नैदानिक ऑडियो तैयार किया और प्रशिक्षण और मूल्यांकन के लिए उच्च गुणवत्ता वाले प्रतिलेख प्रदान किए।
रिजल्ट: गोपनीयता-सुरक्षित डेटा के साथ त्वरित स्पीच एआई प्रशिक्षण और नैदानिक भाषा परिदृश्यों में बेहतर मॉडल प्रदर्शन।
GDPR सहित विभिन्न विनियामक क्षेत्राधिकारों में डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन को स्केल करें, HIPAA, और सेफ हार्बर के अनुसार।
क्या आप जानते हैं कि विविध चिकित्सा डेटा को एकीकृत करने वाले एआई मॉडल, एकल-मोडैलिटी दृष्टिकोणों की तुलना में महत्वपूर्ण देखभाल परिणामों के लिए पूर्वानुमान सटीकता को 12% या उससे अधिक बढ़ा सकते हैं?
पिछली बार जब आप डॉक्टर के पास गए थे, उसके बारे में सोचें। हर निदान, नुस्खे या सलाह के पीछे डेटा होता है—आपके महत्वपूर्ण स्वास्थ्य संकेत, आपके प्रयोगशाला परिणाम, आपका चिकित्सीय इतिहास।
हमें - एक मानव सभ्यता के रूप में - वैज्ञानिक क्षमताओं को पोषित करने और अनुसंधान एवं विकास-संचालित नवाचार को बढ़ावा देने की आवश्यकता क्यों है? क्या पारंपरिक तकनीकों और तरीकों का हमेशा पालन नहीं किया जा सकता है?
विश्व-अग्रणी एआई उत्पाद बनाने के लिए टीमों को सशक्त बनाना।
हेल्थकेयर एआई स्वास्थ्य सेवा डेटा का विश्लेषण करके निदान, उपचार और रोगी प्रबंधन जैसी चिकित्सा सेवाओं को बेहतर बनाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करता है।
एआई निदान की सटीकता में सुधार करता है, लागत कम करता है, कार्यों को स्वचालित करता है, और व्यक्तिगत उपचार प्रदान करता है, जिससे रोगी की देखभाल और परिणाम बेहतर होते हैं।
एआई का उपयोग चिकित्सा इमेजिंग, रोग निदान, दवा की खोज, दूरस्थ रोगी निगरानी, आभासी स्वास्थ्य सहायकों और अस्पताल प्रबंधन में किया जाता है।
एआई व्यक्तिगत उपचार योजनाएं, रोग का शीघ्र पता लगाना और वास्तविक समय पर दूरस्थ निगरानी प्रदान करता है, जिससे समय पर हस्तक्षेप और बेहतर परिणाम संभव होते हैं।
शैप संवेदनशील डेटा की पहचान हटाता है, HIPAA और GDPR जैसे नियमों का पालन करने के लिए व्यक्तिगत जानकारी को हटाता है, जिससे सुरक्षित और नैतिक डेटा उपयोग सुनिश्चित होता है।
एनएलपी चिकित्सक के नोट्स जैसे असंरचित चिकित्सा डेटा से जानकारी निकालता है, तथा बेहतर निर्णय लेने के लिए लक्षणों, रोगों और उपचारों की पहचान करता है।
हां, हम आपकी परियोजना की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप आयु, लिंग या जातीयता और भौगोलिक क्षेत्रों जैसे जनसांख्यिकी के आधार पर डेटासेट को अनुकूलित कर सकते हैं।
डिलीवरी की समयसीमा अनुरोधित डेटा की जटिलता और मात्रा पर निर्भर करती है। हम सहमत समय सीमा के भीतर उच्च गुणवत्ता वाला डेटा देने के लिए कुशलतापूर्वक काम करते हैं।
हम नमूना डेटासेट या पायलट परियोजनाएं प्रदान करते हैं ताकि आप बड़ी खरीदारी करने से पहले डेटा की गुणवत्ता और प्रासंगिकता का मूल्यांकन कर सकें।
मूल्य निर्धारण डेटा प्रकार, वॉल्यूम, अनुकूलन और डिलीवरी समयरेखा जैसे कारकों पर निर्भर करता है। अपने प्रोजेक्ट के अनुरूप विस्तृत उद्धरण के लिए हमसे संपर्क करें।
