Împuternicirea diagnosticelor cu IA generativă: viitorul
Inteligență medicală

Creșteți îngrijirea și diagnosticarea pacientului prin valorificarea AI generativă pentru a verifica datele complexe de sănătate.

Generative Ai Healthcare Ai

Clienți prezentați

Împuternicirea echipelor să construiască produse AI de top la nivel mondial.

Amazon
Google
Microsoft
Cogknit

MedTech Solutions este în fruntea oferirii de seturi de date extinse și variate, concepute special pentru a alimenta aplicațiile AI generative în sectorul sănătății. Cu o înțelegere cuprinzătoare a cerințelor unice ale inteligenței artificiale medicale, misiunea noastră este să furnizăm cadre de date care promovează diagnostice și tratamente precise, rapide și de pionierat bazate pe inteligența artificială.

Cazuri de utilizare a IA generativă în domeniul sănătății

1. Perechi de întrebări și răspunsuri

Asistență medicală - Întrebare &Amp; Răspunzând

Profesioniștii noștri certificați examinează documentele și literatura de asistență medicală pentru a crea perechi Întrebare-Răspuns. Acest lucru facilitează răspunsul la întrebări precum sugerarea procedurilor de diagnosticare, recomandarea de tratamente și asistarea medicilor în diagnosticarea și furnizarea de informații prin filtrarea informațiilor relevante. Specialiștii noștri în domeniul sănătății produc seturi de întrebări și răspunsuri de top, cum ar fi:

» Crearea de interogări la nivel de suprafață.
» Crearea de întrebări de nivel profund 
» Încadrarea întrebărilor și răspunsurilor din datele tabelare medicale.

Pentru depozite robuste de întrebări și răspunsuri, este imperativ să vă concentrați pe:

  • Ghiduri și protocoale clinice 
  • Date privind interacțiunile pacient-furnizor
  • Lucrări de cercetare medicală 
  • Informații despre produse farmaceutice
  • Documente de reglementare în domeniul sănătății
  • Mărturii ale pacienților, recenzii, forumuri și comunități

2. Rezumat text

Specialiștii noștri în domeniul sănătății excelează în a distila cantități mari de informații în rezumate clare și concise, de exemplu, conversații medic-pacient, EHR sau articole de cercetare, ne asigurăm că profesioniștii pot înțelege rapid informațiile de bază fără a fi nevoie să parcurgă întregul conținut. Ofertele noastre include:

  • Rezumat EHR bazat pe text: Încapsulați istoricul medical al pacientului, tratamentele, într-un format ușor de digerat.
  • Rezumatul conversației medic-pacient: Extrageți punctele cheie din consultațiile medicale
  • Articol de cercetare bazat pe PDF: Distilați lucrări complexe de cercetare medicală în constatările lor fundamentale
  • Rezumatul raportului de imagistică medicală: Transformați rapoarte complicate de radiologie sau imagistică în rezumate simplificate.
  • Rezumatul datelor din studiile clinice: Descompuneți rezultatele studiilor clinice extinse în cele mai importante concluzii.

3. Crearea de date sintetice

Datele sintetice sunt esențiale, în special în domeniul asistenței medicale, pentru diverse scopuri, cum ar fi instruirea modelelor AI, testarea software-ului și multe altele, fără a compromite confidențialitatea pacientului. Iată o detaliere a creațiilor de date sintetice enumerate:

3.1 Crearea de date sintetice HPI și note de progres

Generarea de date artificiale, dar realiste, despre pacient, care imită formatul și conținutul istoricului bolii prezente (HPI) a pacientului și a notelor de progres. Aceste date sintetice sunt valoroase pentru antrenarea algoritmilor ML, testarea software-ului de asistență medicală și efectuarea cercetărilor fără a risca confidențialitatea pacientului.

3.2 Crearea notei EHR de date sintetice

Acest proces implică crearea unor note simulate de Evidență electronică de sănătate (EHR) care sunt similare structural și contextual cu notele EHR reale. Aceste note sintetice pot fi folosite pentru formarea profesioniștilor din domeniul sănătății, validarea sistemelor EHR și dezvoltarea algoritmilor AI pentru sarcini precum modelarea predictivă sau procesarea limbajului natural, toate păstrând confidențialitatea pacientului.

Date sintetice Ehr Note Creare

3.3 Rezumatul sintetic al conversației medic-pacient în diverse domenii

Aceasta implică generarea de versiuni rezumate ale interacțiunilor simulate medic-pacient în diferite specialități medicale, cum ar fi cardiologie sau dermatologie. Aceste rezumate, deși se bazează pe scenarii fictive, seamănă cu rezumatele conversațiilor reale și pot fi utilizate pentru educația medicală, instruirea AI și testarea software-ului fără a expune conversațiile reale ale pacienților sau a compromite confidențialitatea.

Conversație sintetică medic-pacient

Caracteristici de baza

chatbot

Date AI cuprinzătoare

Colecția noastră vastă cuprinde diverse categorii, oferind o selecție extinsă pentru antrenamentul dumneavoastră unic pentru modele.

Calitate asigurată

Urmăm proceduri stricte de asigurare a calității pentru a asigura acuratețea, validitatea și relevanța datelor.

Cazuri de utilizare diverse

De la generarea de text și imagini până la sinteza muzicii, seturile noastre de date se adresează diferitelor aplicații AI generative.

Soluții personalizate de date

Soluțiile noastre de date personalizate răspund nevoilor dumneavoastră unice prin construirea unui set de date personalizat pentru a satisface cerințele dumneavoastră specifice.

Securitate și conformitate

Respectăm standardele de securitate și confidențialitate a datelor. Respectăm reglementările GDPR și HIPPA, asigurând confidențialitatea utilizatorilor.

Beneficii

Îmbunătățiți acuratețea modelelor AI generative

Economisiți timp și bani la colectarea datelor

Accelerează-ți timpul
a face piață

Câștigă o competiție
margine

Construiți excelență în IA dvs. generativă cu seturi de date de calitate de la Shaip

Inteligența artificială generativă se referă la un subset de inteligență artificială concentrată pe crearea de conținut nou, adesea asemănător sau imitând datele date.

Generative AI operează prin algoritmi precum Generative Adversarial Networks (GAN), unde două rețele neuronale (un generator și un discriminator) concurează și colaborează pentru a produce date sintetice asemănătoare cu originalul.

Exemplele includ crearea de artă, muzică și imagini realiste, generarea de text asemănător omului, proiectarea de obiecte 3D și simularea conținutului vocal sau video.

Modelele AI generative pot utiliza diferite tipuri de date, inclusiv imagini, text, audio, video și date numerice.

Datele de antrenament oferă fundația pentru IA generativă. Modelul învață modelele, structurile și nuanțele din aceste date pentru a produce conținut nou, similar.

Asigurarea acurateței implică utilizarea datelor de instruire diverse și de înaltă calitate, rafinarea arhitecturii modelelor, validarea continuă față de datele din lumea reală și valorificarea feedback-ului experților.

Calitatea este influențată de volumul și diversitatea datelor de antrenament, de complexitatea modelului, de resursele de calcul și de reglarea fină a parametrilor modelului.