Nu vă așteptați să fiți tratați de un medic robotic data viitoare când mergeți la cabinetul medicului. Calculatoarele și algoritmii ne-ar putea spune ce să urmărim, ce să cumpărăm și pe cine să adăugăm la rețelele noastre sociale, dar cercetările sugerează că inteligența artificială din domeniul sănătății nu va înlocui prea curând îngrijitorii umani.
Totuși, ar putea ajuta la înlocuirea documentelor confuze, a timpilor de așteptare prelungiți, a diagnosticelor incorecte și a altor elemente nedorite ale experienței de asistență medicală cu altele mai favorabile. Inteligența artificială ar putea ajuta, de asemenea, medicii umani să-și extindă practicile pentru a trata mai mulți pacienți și pentru a le împuternici să ofere îngrijiri mai personalizate și mai eficiente pacienților individuali.
Da, chiar și în 2021, conversațiile despre inteligența artificială și automatizarea în domeniul sănătății tind să se concentreze pe potențial, promisiuni și posibilități. La urma urmei, majoritatea oportunităților pentru aplicațiile bazate pe inteligență artificială în acest domeniu sunt încă în desfășurare - în principal pentru că trebuie depășite obstacole majore pentru a deschide calea pentru o adoptare pe scară largă în acest domeniu. Până când se va întâmpla acest lucru, această tehnologie transformatoare va continua să fie discutată în termeni de ceea ce ar putea fi (mai degrabă decât de ceea ce este).
La Shaip, dorim să schimbăm conversația ajutând echipele de dezvoltare a inteligenței artificiale să depășească aceste obstacole. Ne place să vorbim despre ce ar putea rezerva viitorul pentru inteligența artificială în domeniul sănătății, dar ne place și mai mult să creăm acel viitor. Înainte de a aprofunda modul în care facem asta, să ne concentrăm puțin asupra prezentului.
Inteligența artificială nu este doar pregătită să schimbe pentru totdeauna asistența medicală; are deja. Deși este încă relativ nouă, tehnologia a pătruns aproape fiecare aspect al sistemului modern de asistență medicală:
- În medii clinice, medicii folosesc instrumente de imagistică asistate de inteligență artificială cu capabilități avansate de recunoaștere a modelelor pentru a examina rezultatele scanărilor CT, RMN și alte tipuri de analize vizuale, permițându-le să detecteze mai rapid și mai precis boala și să diagnosticheze leziunile.
- În sala de clasă, instrumentele de învățare automată îi ajută pe elevi să adune perspective mai profunde despre corpul uman decât oricând și le oferă puterea de a construiți noi soluții cu aplicații din lumea reală.
- În laborator, cercetătorii folosesc programe sofisticate pentru a face referințe încrucișate la noi formule de medicamente cu medicamente despre care se știe deja că sunt sigure. Ei pot apoi replica și repeta pe acestea pentru a dezvolta antidoturi și vaccinuri în timp record.
- Administratorii și directorii folosesc aplicații AI pentru a crea experiențe mai intuitive și mai eficiente pentru pacienți, care generează simultan venituri pentru furnizori și asigură îngrijiri de calitate superioară pentru pacienți. Lista continuă și continuă.
Pentru că citești asta, probabil că deja realizezi că impactul inteligenței artificiale asupra sistemului nostru de sănătate a fost masiv - și va continua să crească. Având în vedere nenumărații actori diverși care alcătuiesc sectorul, numărul de provocări pe care soluțiile de inteligență artificială le pot aborda pare infinit.
Shaip este aici pentru a ajuta la aducerea acestor soluții la viață. Serviciile noastre permit companiilor și antreprenorilor să construiască tehnologii AI de asistență medicală transformatoare care pot rezolva problemele din lumea reală la scară, eliminând unele dintre cele mai mari obstacole în calea lor. Și pentru echipele care lucrează în domeniul sănătății, există o mulțime de acestea.
Blocaje rutiere și steaguri roșii
Deși promisiunea AI în domeniul sănătății nu a fost niciodată mai mare, integrarea cu adevărat a tehnologiei în sistemul monolitic de asistență medicală va fi un proces plin de obstacole. Poate că niciuna nu este mai semnificativă decât obstacolele de reglementare care disting medicina de alte industrii în care adoptarea a avut loc mai rapid.
A trecut aproape un sfert de secol de când Congresul a adoptat Legea privind portabilitatea și responsabilitatea asigurărilor de sănătate (HIPAA), dar aceeași legislație încă guvernează modul în care furnizorii gestionează datele pacienților în 2021. Din păcate, aceasta prezintă din ce în ce mai multe întrebări decât răspunsuri pentru medici, pacienți și antreprenorii care doresc să dezvolte noi tehnologii medicale. Mai mult, mandatele HIPAA converg acum cu reglementări mai recente privind informațiile de identificare personală (PII), cum ar fi Regulamentul general privind protecția datelor (GDPR) al Uniunii Europene, Legea privind protecția datelor cu caracter personal (PDPA) din Singapore și Legea privind confidențialitatea consumatorilor din California (CCPA), care reprezintă prima legislație cuprinzătoare care guvernează utilizarea datelor aici, în Statele Unite.
Creșterea cerințelor de telesănătate care a însoțit pandemia de COVID-19 nu a făcut decât să adauge și mai multe dificultăți de ordin normativ . Pentru început, mulți pacienți primesc tratament la distanță prin intermediul unor platforme care nu îndeplinesc standardele HIPAA, ceea ce i-ar putea face vulnerabili la amenințări la adresa vieții private. Chiar și platformele care respectă standardele prezintă riscuri, deoarece ar putea divulga informații sensibile ale pacienților în scop lucrativ . Creșterea cererii de îngrijire virtuală a dat naștere la numeroase servicii digitale care nu se încadrează în domeniul de aplicare inițial al HIPAA și a obligat marile companii de tehnologie Facebook, Alphabet, Amazon și Microsoft să se aventureze pe piață , aducând noi inovații , precum și necesitatea unei supravegheri suplimentare.
Pentru autoritățile de reglementare, impunerea conformității în cadrul acestui sistem complex de mandate este din ce în ce mai dificilă, deoarece datele sunt utilizate în moduri noi și de un număr tot mai mare de actori. De asemenea, pentru echipele care speră să construiască și să implementeze tehnologii bazate pe inteligență artificială în spațiul de asistență medicală, asigurarea faptului că aceste instrumente îndeplinesc standardele existente necesită o expertiză de reglementare care este pur și simplu greu de găsit.
De asemenea, greu de găsit? Date medicale de înaltă calitate. Reglementarea ar putea împiedica unele tehnologii noi să ajungă la adoptarea pe scară largă, dar fără date de calitate, instrumentele bazate pe inteligență artificială nici măcar nu vor trece de etapa de dezvoltare.
Un studiu recent publicat în Journal of the American Medical Association a constatat că distribuția geografică a pacienților ale căror date sunt utilizate pentru antrenarea algoritmilor de învățare automată este limitată în mare parte la câteva state, în special California, New York și Massachusetts. Având în vedere atributele economice, sociale, comportamentale și de altă natură pe care acești pacienți le-ar putea împărtăși între ei, dar nu și cu restul țării, algoritmii antrenați pe baza acestor date ar putea generaliza prost. Această problemă ar putea fi rezolvată cu seturi de date mai diverse, dar, din nou, datele sunt greu de obținut. Odată obținute, sunt și greu de organizat, ceea ce reprezintă un alt pas critic pentru dezvoltatorii de tehnologii de învățare automată.
Multe companii fac investiții semnificative pentru a găsi sau crea date pentru algoritmii lor și apoi cheltuiesc și mai mult plătind adnotatori pentru a le eticheta. Ca și în cazul seturilor de date prea omogene, datele care nu sunt etichetate și gestionate corespunzător vor antrena programele de inteligență artificială să genereze rezultate părtinitoare și inexacte, creând probleme care nu pot fi ușor remediate. Din păcate, aceste probleme vor continua să fie frecvente pentru echipele care lucrează la tehnologia inteligenței artificiale în domeniul sănătății. Un studiu realizat de Gartner arată că până la 8,5 % din proiectele de inteligență artificială vor genera rezultate eronate ca urmare a prejudecăților în gestionarea datelor până în 2022.
Din nou, există o mulțime de alte provocări pentru crearea de aplicații AI pentru asistența medicală, atât cunoscute, cât și necunoscute. Pe măsură ce mai mulți dezvoltatori intră în spațiu și mai mulți furnizori se confruntă cu decizii cu privire la adăugarea de soluții bazate pe inteligență artificială la strategiile lor de tratare a pacienților, aceste provocări sunt mari. În timp ce obstacolele sunt inevitabile atunci când încercați să construiți instrumente utile și transformatoare folosind noile tehnologii, Shaip ajută echipele să depășească multe dintre cele mai mari obstacole cu care se confruntă dezvoltatorii din spațiu.
Cum Shaip stimulează progresul AI în domeniul sănătății
Shaip oferă o suită de soluții concepute special pentru echipele care lucrează pe aplicații AI pentru sănătate. Împreună, vă pot ajuta să realizați o rentabilitate semnificativă și cu mai multe fațete a investiției și să construiți produse scalabile care au un impact cu adevărat de durată asupra industriei.
Colectare de date complet gestionată
Pentru a construi aplicații care pot fi cu adevărat utile organizațiilor din domeniul sănătății, echipele trebuie să construiască soluții care să genereze în mod constant rezultate precise și imparțiale. Sigur, s-ar putea să auziți despre tehnologiile AI care detectează și diagnostichează cu acuratețe bolile, dar acest lucru se întâmplă de obicei în scenariile în care constrângerile artificiale sunt folosite pentru a controla limitările de antrenament cunoscute, cum ar fi lipsa datelor relevante și de calitate. Dacă sperați să dezvoltați un produs care să obțină o adoptare pe scară largă în medii clinice reale, acesta trebuie să fie capabil să ofere rezultate optime într-o gamă largă de circumstanțe cu mize mari. Cu alte cuvinte, veți avea nevoie de o mulțime de date fiabile de clasă mondială pentru a vă antrena algoritmii.
Serviciile de colectare de date complet gestionate de la Shaip vă asigură că aveți datele de care aveți nevoie atunci când aveți nevoie. Cu aplicația noastră mobilă proprietară, platforma web patentată și echipele de proiect interne cu experiență, suntem capabili să obținem date din aproape orice combinație de grupe de vârstă, demografice și medii educaționale. Procesul nostru de colectare „humans-in-the-loop” încorporează experți în domeniu din domeniul sănătății pentru a se asigura că datele pe care le primiți îndeplinesc cele mai înalte standarde de calitate și fiabilitate. Pe lângă identificarea, crearea de profiluri și aprovizionarea datelor, ne ocupăm și de curățarea și pregătirea datelor, permițând echipei dvs. să se concentreze asupra altor activități cu impact ridicat.
Formate multiple de date
Putem livra un set divers de date care include imagini, video, audio și text pentru a alimenta o gamă largă de modele AI.
Text:
Shaip are sute de profesioniști cu experiență disponibili pentru a efectua adnotări de date pe aproape orice tip de date text, de la note medicului până la cereri de asigurare, oferindu-vă posibilitatea de a descoperi informații care altfel ar rămâne ascunse în seturi de date nestructurate. În plus, platforma noastră cloud intuitivă și personalizabilă vă permite să personalizați adnotările pentru cazuri de utilizare foarte specifice și să obțineți informații specifice domeniului pentru a informa dezvoltarea tehnologiei.
Audio:
Shaip are o experiență dovedită în construirea și optimizarea AI conversaționale extrem de funcționale, chatboți și roboți vocali. Datorită rețelei noastre mondiale de lingviști calificați și unei echipe capabile să colecteze și să adnoteze volume de date audio — inclusiv conversații fără scenariu între medici și pacienți, enunțuri și cuvinte de trezire, monologuri și alte tipuri de vorbire — vă putem ajuta să antrenați vorbirea -aplicații activate rapid și eficient.
Imagine:
Seturile noastre de date de formare a imaginilor sunt analizate folosind o combinație de procese manuale precise chirurgical și tehnologie de ultimă oră pentru aplicații care depind de capabilități sofisticate de viziune computerizată și de recunoaștere a modelelor. Și nu furnizăm doar datele; De asemenea, vă putem ajuta să dezvoltați algoritmi de învățare automată de clasă mondială pentru a alimenta soluții care pot recunoaște fețe umane, alimente, documente, imagini de laborator medical, imagini geospațiale și alte informații vizuale.
Video:
Oamenii, experiența și tehnologia noastră ne permit să îndeplinim practic orice cerință de adnotare video. Ceea ce facem cel mai bine este urmărirea obiectelor: adnotarea videoclipurilor cadru cu cadru pentru a învăța computerele să recunoască anumite obiecte prin învățarea automată. Indiferent dacă construiți echipamente robotizate AI pentru a ajuta medicii în setări clinice sau aplicații care îmbunătățesc interacțiunile dintre pacienți și asistente în timpul programărilor de telesănătate, vă putem ajuta.
Asigurarea conformității
Shaip oferă date medicale licențiate pentru a ușura această povară pentru echipele care dezvoltă modele de inteligență artificială ce analizează dosarele medicale ale pacienților bazate pe text, imagini de la scanări CT, radiografii (și alte diagnostice vizuale), înregistrări medicale și zeci de alte tipuri de date. Cu API-urile Shaip, beneficiați de acces la cerere la această bibliotecă în creștere de înregistrări anonimizate și date medicale contextualizate de calitate (inclusiv peste 10 milioane de seturi de date provenite din peste 60 de locații diverse din întreaga lume) care îndeplinesc toate standardele HIPAA și Safe Harbor (inclusiv redactarea tuturor celor 18 identificatori acoperiți de aceste ghiduri). Pentru echipele care au nevoie de servicii mai cuprinzătoare, putem scala anonimizarea datelor în mai multe jurisdicții de reglementare.
În calitate de lider al industriei în deidentificarea datelor, mascarea datelor și anonimizarea datelor, confidențialitatea pacienților se află în centrul soluțiilor noastre. Oferim certificare de experți și auditare a calității de identificare și respectăm liniile directoare cuprinzătoare de adnotare a informațiilor personale de sănătate (PHI), în conformitate cu standardele Safe Harbor. În mod similar, platforma ShaipCloud vă permite să vă accesați datele într-un mediu securizat, reducând și mai mult riscul de neconformitate.
Să mergem înainte împreună
La Shaip, înțelegem potențialul imens al AI de a îmbunătăți practic fiecare aspect al sistemului de asistență medicală existent și suntem încântați să împrumutăm expertiza noastră organizațiilor care lucrează pentru a debloca acest potențial. De asemenea, suntem profund familiarizați cu provocările unice cu care se confruntă aceste organizații și toate serviciile noastre sunt concepute ținând cont de aceste provocări.
Dacă faci parte dintr-o echipă care lucrează la soluții medicale bazate pe tehnologii de inteligență artificială și învățare automată , ne-ar plăcea să te ajutăm să-ți duci inițiativa mai departe. Experiența noastră acoperă întregul ciclu de dezvoltare a inteligenței artificiale și am lucrat la proiecte de aproape toate domeniile — încă nu am întâlnit niciunul care să fie prea mare sau prea mic. Dacă ai nevoie de mai multe informații, contactează-ne astăzi.
