शैप अब यूबिक्विटी इकोसिस्टम का हिस्सा हैं: वही टीम - अब व्यापक स्तर पर ग्राहकों को सहायता प्रदान करने के लिए विस्तारित संसाधनों द्वारा समर्थित है।
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हेल्थकेयर में डोमेन विशेषज्ञों द्वारा बड़े डेटासेट को एकत्रित, डी-आइडेंटिफाई और एनोटेट करें
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:
हालिया शोध के अनुसार, मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम 3D स्कैन का विश्लेषण कर सकते हैं 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।
एआई-सक्षम प्रणालियाँ मानव चिकित्सा विशेषज्ञों की जगह पूरी तरह से नहीं ले सकतीं। लेकिन यह तकनीक त्रुटियों से ग्रस्त सबसे अधिक दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करके उनकी क्षमताओं और प्रभावशीलता को बढ़ाएगी। शैप में, हमारा मानना है कि डेटा वैश्विक आबादी के स्वास्थ्य पर सकारात्मक प्रभाव डाल सकता है। यह हमारे संज्ञानात्मक डेटा संग्रह, डी-आइडेंटिफिकेशन और एनोटेशन सेवाओं में स्पष्ट है। हम संगठनों को असंरचित डेटा यानी चिकित्सक के नोट्स, डिस्चार्ज सारांश और पैथोलॉजी रिपोर्ट के भीतर पाई जाने वाली नई और महत्वपूर्ण जानकारी को अनलॉक करने में मदद करते हैं।
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।
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
हमारी PHI/PII पहचान हटाने की क्षमताओं में नाम और सामाजिक सुरक्षा नंबर जैसी संवेदनशील जानकारी को हटाना शामिल है जो किसी व्यक्ति को सीधे या परोक्ष रूप से उसके व्यक्तिगत डेटा से जोड़ सकती है। यह वही है जो मरीज़ चाहते हैं और HIPAA इसकी मांग करता है।
हमारा स्वामित्व प्राप्त डी-आइडेंटिफिकेशन प्लेटफॉर्म टेक्स्ट कंटेंट में मौजूद संवेदनशील डेटा को अत्यंत उच्च सटीकता के साथ अनाम बना सकता है। API टेक्स्ट या इमेज डेटासेट में मौजूद PHI/PII एंटिटीज को निकालते हैं और फिर उन फ़ील्ड्स को मास्क, डिलीट या अस्पष्ट करके डी-आइडेंटिफाइड डेटा प्रदान करते हैं।
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।
डेटा जो मेडिकल एआई को जीवन प्रदान करता है
शैप ने स्वास्थ्य सेवा में एआई मॉडल के लिए उच्च गुणवत्ता वाला डेटा उपलब्ध कराया, जिससे रोगी देखभाल में सुधार हुआ। उन्होंने सेफ हार्बर दिशानिर्देशों का पालन करते हुए 30,000 से अधिक पहचान रहित नैदानिक दस्तावेज़ प्रस्तुत किए। इन नैदानिक दस्तावेज़ों में 9 नैदानिक इकाइयों की जानकारी अंकित थी।
संबंधित क्षेत्र के विशेषज्ञों द्वारा प्राप्त नैदानिक दस्तावेजों की पहचान हटाकर उन पर टिप्पणी करें।
ग्राहक के दिशानिर्देशों के अनुसार 30,000 से अधिक दस्तावेजों को पहचान रहित करके उन पर टिप्पणी अंकित की गई।
ग्राहक के एनएलपी और स्वास्थ्य सेवा विकास के लिए स्वर्ण मानक नैदानिक डेटा।
GDPR सहित विभिन्न विनियामक क्षेत्राधिकारों में डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन को स्केल करें, HIPAA, और सेफ हार्बर के अनुसार।
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।
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।
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।
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।
