हेल्थकेयर ए.आई.
डेटा हेल्थकेयर एआई को जीवनदायिनी नब्ज प्रदान करता है।
हेल्थकेयर में डोमेन विशेषज्ञों द्वारा बड़े डेटासेट को एकत्रित, डी-आइडेंटिफाई और एनोटेट करें
फीचर्ड ग्राहक
विश्व-अग्रणी एआई उत्पादों के निर्माण के लिए टीमों को सशक्त बनाना।
स्वास्थ्य-आधारित नवाचार की बढ़ती मांग है, और एआई बड़े पैमाने पर डेटा सेट को संसाधित करके एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है जो मानव क्षमता के दायरे से बहुत दूर है।
सभी स्वास्थ्य देखभाल डेटा का 80% असंरचित है और आगे की प्रक्रिया के लिए दुर्गम 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 रुख नहीं करते।
डेटा ट्रांसक्रिप्शन, डी-आइडेंटिफिकेशन और एनोटेशन में वर्षों के अनुभव के परिणामस्वरूप इसकी क्षमता को अनलॉक करने के लिए हमें स्वास्थ्य सेवा शब्दावली की गहरी समझ है। इसमें जोड़ें हम सटीक भी वितरित कर 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 है। AI इनमें से कुछ कार्यों को स्वचालित कर सकता है, जैसे बीमा को पूर्व-प्राधिकृत करना, भुगतान न किए गए बिलों पर अनुवर्ती कार्रवाई, और कार्यभार को कम करने के लिए रिकॉर्ड बनाए रखना।
उद्योग:
हाल के शोध के अनुसार मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम 3D स्कैन का विश्लेषण कर सकते हैं 1000 आज जो संभव है उससे कई गुना तेज। यह एक सर्जन को अधिक सूचित निर्णय लेने के लिए रीयल-टाइम मूल्यांकन और महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान कर सकता है।
पूर्वानुमान अवधि के दौरान 3.64% की चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर (CAGR) पर वैश्विक स्वास्थ्य AI बाजार का आकार 2019 में 33.42 बिलियन अमरीकी डॉलर से बढ़कर 2026 तक 46.21 बिलियन अमरीकी डॉलर होने की उम्मीद है।
स्वास्थ्य देखभाल विशेषज्ञता की एक स्वस्थ राशि
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 स्वास्थ्य सेवा समुदाय, शैप एआई डेटा के माध्यम से, बेहतर निर्णय लेने के लिए सही अंतर्दृष्टि रखता है जिसके परिणामस्वरूप बेहतर रोगी परिणाम मिलते हैं।
प्रमुख पेशकश
डेटा सफाई और संवर्धन
डेटा लाइसेंसिंग और संग्रह
डेटा डी-पहचान
डेटा एनोटेशन और लेबलिंग
डेटा सफाई और संवर्धन
- हस्तलिखित डेटा को संरचित डिजिटल प्रारूप में परिवर्तित करना
- असंरचित डिजिटल डेटा को संरचित प्रारूप में परिवर्तित करना
- रोगी के रिकॉर्ड, ईएचआर डेटा आदि की डेटा सफाई।
डेटा संग्रह / लाइसेंसिंग
एआई-सक्षम कंपनियां प्रशिक्षण डेटा सेट बनाने के लिए हमारे पास आती हैं ताकि वे स्वास्थ्य उद्योग के लिए अत्याधुनिक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विकसित कर सकें। हमारा पूरा देखें हेल्थकेयर कैटलॉग।
देखभाल को आगे बढ़ाने से लेकर स्वास्थ्य सेवा संगठनों को मरीजों के परिणामों में सुधार करते हुए लागत को नियंत्रित करने के लिए एक समाधान प्रदान करने तक, सही डेटा एआई और एमएल को शैप के माध्यम से इन लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए शक्ति प्रदान कर सकता है। आखिरकार, बेहतर डेटा का मतलब बेहतर परिणाम है।
आसानी से उपलब्ध डेटासेट: पूरा कैटलॉग देखें
- 225k+ घंटे के चिकित्सक श्रुतलेख ऑडियो और संबंधित लिखित रिकॉर्ड
- 31+ विशेषता न्यूरोलॉजी, रेडियोलॉजी, पैथोलॉजी, आदि।
- 5M+ EHR डेटासेट
डेटा डी-पहचान
हमारी PHI/PII पहचान क्षमताओं में नाम और सामाजिक सुरक्षा नंबर जैसी संवेदनशील जानकारी को हटाना शामिल है जो किसी व्यक्ति को उनके व्यक्तिगत डेटा से प्रत्यक्ष या अप्रत्यक्ष रूप से जोड़ सकती हैं। यह रोगियों के लायक है और HIPAA की मांग है।
हमारा मालिकाना डी-आइडेंटिफिकेशन प्लेटफॉर्म बेहद उच्च सटीकता के साथ टेक्स्ट कंटेंट में संवेदनशील डेटा को गुमनाम कर सकता है। एपीआई टेक्स्ट या इमेज डेटासेट में मौजूद PHI/PII इकाइयों को एक्सट्रेक्ट करते हैं और फिर उन फ़ील्ड को डी-आइडेंटिफाइड डेटा प्रदान करने के लिए मास्क, डिलीट या अस्पष्ट करते हैं
डेटा एनोटेशन और लेबलिंग
शैप एनोटेशन सेवाएं आपके एआई इंजन को बढ़ावा देने के लिए बहुत जरूरी शक्ति जोड़ सकती हैं। विभिन्न बीमारियों की भविष्यवाणी करने के लिए एक्स-रे, सीटी स्कैन, एमआरआई और अन्य छवि-आधारित परीक्षण रिपोर्टों की आसानी से जांच की जा सकती है। हम आपके AI ML मॉडल को विकसित करने के लिए जटिल हेल्थकेयर रिकॉर्ड यानी टेक्स्ट या इमेज को एनोटेट करने में आपकी मदद कर सकते हैं।
हम किसी भी आकार की परियोजना का प्रबंधन करने के लिए हजारों लोगों को स्केल कर सकते हैं। नतीजा? अपनी समय सीमा और बजट के भीतर अपने मॉडल बनाने के लिए तेज़ स्वास्थ्य देखभाल छवि एनोटेशन।
एपीआई
जब आपको रीयल-टाइम में डेटा की आवश्यकता होती है, तो आपको एपीआई को जल्दी से जल्दी एक्सेस करने में सक्षम होना चाहिए। यही कारण है कि शैप एपीआई आपको आवश्यक रिकॉर्ड के लिए वास्तविक समय, ऑन-डिमांड पहुंच प्रदान करते हैं। शैप एपीआई के साथ आपकी टीमों के पास अब अपनी एआई परियोजनाओं को पहली बार पूरा करने के लिए गैर-पहचाने गए रिकॉर्ड और गुणवत्ता प्रासंगिक चिकित्सा डेटा तक तेज और स्केलेबल पहुंच है।
डी-आइडेंटिफिकेशन एपीआई
सर्वोत्तम संभव स्वास्थ्य देखभाल एआई परियोजनाओं को विकसित करने के लिए रोगी डेटा आवश्यक है। लेकिन उनकी व्यक्तिगत जानकारी की सुरक्षा करना उतना ही आवश्यक है। शैप सभी PHI/PII (व्यक्तिगत स्वास्थ्य/पहचान करने वाली जानकारी) को हटाने के लिए डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन, डेटा मास्किंग और डेटा एनोनिमाइज़ेशन में एक प्रसिद्ध उद्योग नेता है।
- PHI, PII और PCI के लिए संवेदनशील डेटा को पहचानना, टोकन देना और अनाम बनाना
- HIPAA और सेफ हार्बर दिशानिर्देशों की पुष्टि करें
- एचआईपीएए और सेफ हार्बर दिशानिर्देशों में शामिल सभी 18 पहचानकर्ताओं को फिर से तैयार करें।
- डी-आइडेंटिफिकेशन क्वालिटी का एक्सपर्ट सर्टिफिकेशन और ऑडिटिंग
- PHI डेटा को समान रूप से पहचानने और सुरक्षित हार्बर दिशानिर्देशों का पालन करने के लिए व्यापक PHI एनोटेशन दिशानिर्देशों का पालन करें
व्यापक अनुपालन कवरेज
जीडीपीआर, एचआईपीएए, और सेफ हार्बर सहित कई नियामक न्यायालयों में स्केल डेटा डी-पहचान।
चिकित्सा एनईआर
क्लिनिकल नेम्ड एंटिटी रिकॉग्निशन (एनईआर) एक महत्वपूर्ण प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) कार्य है जो नैदानिक कथाओं से महत्वपूर्ण अवधारणाओं (नामित संस्थाओं) को निकालने के लिए है। एनईआर एपीआई डेवलपर्स को इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड (ईएचआर) असंरचित डेटा से नैदानिक संस्थाओं जैसे निदान, प्रक्रिया, चिकित्सा उपकरण, लैब, दवा, और बहुत कुछ आसानी से निकालने के लिए सशक्त बनाता है। डेवलपर्स इन एपीआई का उपयोग SNOMED-CT और RxNorm में निकाले गए निकायों को संहिताबद्ध करने के लिए भी कर सकते हैं।
शैप एपीआई द्वारा निकाला गया मेडिकल एनईआर:
- इकाई की पहचान और निष्कर्षण: स्रोत सामग्री में मौजूद प्रमुख अवधारणाओं या वाक्यांशों की पहचान करें
- असंरचित पाठ में मौजूद डेटा तत्वों को संरचित क्षेत्रों में मैप करके नैदानिक डेटा अखंडता में सुधार करें।
- असंरचित डेटा को मशीन-पठनीय और मशीन-संसाधित प्रारूप में परिवर्तित करें।
- एनईआर एपीआई 20M+ संबंधों और 1.7M+ नैदानिक अवधारणाओं के साथ मालिकाना ज्ञान ग्राफ का लाभ उठाते हैं
वास्तविक दुनिया समाधान
डेटा जो शक्ति मेडिकल एआई को जीवन में लाता है
शैप ने उच्च गुणवत्ता वाला डेटा प्रदान किया
स्वास्थ्य सेवा में एआई मॉडल में सुधार के लिए
रोगी की देखभाल। वितरित 30,000+
डी-पहचान नैदानिक दस्तावेजों का पालन
सुरक्षित हार्बर दिशानिर्देशों के लिए। ये नैदानिक
दस्तावेजों को 9 नैदानिक के साथ एनोटेट किया गया था
सत्ता
मुसीबत
डोमेन विशेषज्ञों से नैदानिक दस्तावेजों को पहचानना और उनकी व्याख्या करना
उपाय
प्रति क्लाइंट दिशानिर्देश 30,000+ दस्तावेज़ों की पहचान और एनोटेट किया गया
परिणाम
क्लाइंट के एनएलपी और हेल्थकेयर को विकसित करने के लिए गोल्ड स्टैंडर्ड क्लिनिकल डेटा
व्यापक अनुपालन कवरेज
जीडीपीआर सहित विभिन्न नियामक न्यायालयों में स्केल डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन, HIPAA, और सेफ हार्बर के अनुसार, डी-आइडेंटिफिकेशन जो पीआईआई/पीएचआई से समझौता करने के जोखिम को कम करता है
अनुशंसित संसाधन
ब्लॉग
स्वास्थ्य सेवा में एआई की भूमिका: लाभ, चुनौतियाँ और बीच में 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 ट्रेनिंग 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 AI पहल में कैसे मदद कर सकते हैं।