不要指望下次去医生办公室时会得到机器人医生的治疗。 计算机和算法可能会告诉我们该看什么、买什么以及将谁添加到我们的社交网络中，但研究表明医疗保健 AI 不会 正在取代人类 护理人员 很快。
然而，它可能有助于用更有利的内容取代混乱的文书工作、延长的等待时间、错误的诊断以及医疗保健体验中的其他不良元素。 人工智能还可以帮助人类医生扩展他们的实践以治疗更多的患者，并使他们能够为个别患者提供更个性化、更有效的护理。
是的，即使在 2021 年，关于医疗保健领域的人工智能和自动化的讨论也往往侧重于潜力、前景和可能性。 毕竟，该领域人工智能应用的大部分机会仍在前方——主要是因为仍必须克服主要障碍，才能为该领域的广泛采用扫清道路。 在此之前，这项变革性技术将继续讨论什么 可以 是（而不是是什么）。
在 Shaip，我们希望通过帮助 AI 开发团队克服这些障碍来改变对话。 我们喜欢谈论 是什么 为URE 能坚持 对于医疗保健 AI，但我们更喜欢创造这样的未来。 不过，在深入探讨我们如何做到这一点之前，让我们花点时间专注于现在。
人工智能不仅准备永远改变医疗保健； 它已经有了。 虽然仍然相对较新，但该技术几乎已经渗透到现代医疗保健系统的方方面面：
- 在临床环境中，医生正在使用具有先进模式识别功能的 AI 辅助成像工具来检查 CT 扫描、MRI 和其他类型的视觉分析的结果，使他们能够更快、更准确地检测疾病和诊断损伤。
- 在课堂上，机器学习工具正在帮助学生比以往任何时候都更深入地了解人体，并赋予他们能力 构建新的解决方案 与现实世界的应用程序。
- 在实验室中，研究人员正在利用复杂的程序将新药物配方与已知安全的药物进行交叉参考。 然后，他们可以对这些进行复制和迭代，以在创纪录的时间内开发解毒剂和疫苗。
- 管理员和高管正在使用 AI 应用程序来创建更直观、更高效的患者体验，同时为提供者增加收入并确保为患者提供更高质量的护理。 这份清单不胜枚举。
因为您正在阅读本文，您可能已经意识到 AI 对我们的医疗保健的影响 系统已经很大了——而且只会变得更大。 鉴于构成该行业的众多不同参与者，人工智能解决方案可能解决的挑战数量似乎是无限的。
Shaip 在这里帮助将这些解决方案变为现实。 我们的服务使企业和企业家能够构建变革性的医疗保健人工智能技术，通过消除一些最大的障碍来大规模解决现实世界的问题。 对于在医疗保健领域工作的团队来说，有很多这样的。
路障和危险信号
虽然人工智能在医疗保健领域的前景从未如此大，但真正将技术整合到整体医疗保健系统中将是一个充满障碍的过程。 也许没有什么比将医学与其他采用速度更快的行业区分开来的监管障碍更重要了。
自国会颁布《健康保险流通与责任法案》(HIPAA) 以来已近四分之一个世纪，但同样的立法仍将在 2021 年管辖提供商如何处理患者数据。不幸的是，它为医生、患者和患者提出的问题越来越多，而不是答案。寻求建立新医疗技术的企业家。 此外，HIPAA 的要求现在正在与有关个人身份信息 (PII) 的最新规定相融合 像欧盟的一般数据保护条例 (GDPR)、新加坡的个人数据保护法 (PDPA) 和加州消费者隐私法 (CCPA)，它们代表了美国第一部管理数据使用的综合立法。
伴随 COVID-19 大流行的远程医疗需求激增仅 增加了更多的监管难题. 首先，许多患者通过不符合 HIPAA 标准的平台接受远程治疗，这可能使他们容易受到隐私威胁。 即使是合规的平台也会带来风险，因为它们可能会泄露敏感的患者信息 for 利润. 虚拟护理需求的增长催生了许多超出 HIPAA 最初范围的数字服务，并迫使大型科技公司 Facebook、Alphabet、亚马逊和微软 冒险 成 此 市场，带来新的创新以及额外监督的需要。
对于监管机构来说，在这个复杂的授权体系中强制执行合规性越来越困难，因为数据正在以新的方式被使用，并且被越来越多的参与者使用。 同样，对于希望在医疗保健领域构建和部署人工智能技术的团队来说，确保这些工具符合现有标准需要监管专业知识，而这些专业知识很难找到。
还难找？ 高质量的医疗数据。 监管可能会阻止一些新技术被广泛采用，但如果没有高质量的数据，人工智能驱动的工具甚至无法通过开发阶段。
A 最近 根据一项研究， 发表在《美国医学会杂志》上的研究发现，其数据用于训练机器学习算法的患者的地理分布主要限于少数几个州，特别是加利福尼亚州、纽约州和马萨诸塞州。 考虑到这些患者可能彼此共享但与该国其他地区不同的经济、社会、行为和其他属性，对这些数据进行训练的算法可能无法泛化。 这个问题可以通过更多样化的数据集来解决，但同样，数据很难获取。 一旦获得，也很难组织，这对机器学习技术的开发人员来说是另一个关键步骤。
许多公司投入大量资金为他们的算法寻找或创建数据，然后花费更多的付费注释者来标记它。 与过于同质的数据集一样，未正确标记和整理的数据会训练 AI 程序生成有偏见和不准确的结果，从而产生无法轻易修复的问题。 不幸的是，对于从事医疗保健 AI 技术的团队来说，这些问题将继续司空见惯。 Gartner 的研究表明，高达 85% of 人工智能项目会产生错误的结果 由于到 2022 年的数据管理偏差。
同样，为医疗保健创建人工智能应用程序还有很多其他挑战，包括已知的和未知的。 随着越来越多的开发人员进入该领域，越来越多的供应商面临是否要在其治疗患者的策略中添加基于人工智能的解决方案的决定，这些挑战变得越来越大。 当您尝试使用新技术构建有用的变革性工具时，障碍是不可避免的，但 Shaip 帮助团队克服了该领域开发人员目前面临的许多最大障碍。
Shaip 如何推动医疗保健 AI 的进步
Shaip 提供了一套专为从事医疗保健 AI 应用程序的团队设计的解决方案。 它们一起可以帮助您实现显着的多方面投资回报，并构建对行业产生真正持久影响的可扩展产品。
完全托管的数据收集
为了构建真正对医疗保健组织有用的应用程序，团队必须构建能够始终如一地产生准确、无偏见的结果的解决方案。 当然，您可能听说过 AI 技术可以准确检测和诊断疾病，但这通常发生在使用人工约束来控制已知训练限制（例如缺乏相关的高质量数据）的场景中。 如果您希望开发一种在实际临床环境中得到广泛采用的产品，它必须能够在各种高风险环境下提供最佳结果。 换句话说，您将需要大量世界一流的可靠数据来训练您的算法。
Shaip 的完全托管数据收集服务可确保您在需要时拥有所需的数据。 凭借我们专有的移动应用程序、获得专利的基于网络的平台和经验丰富的内部项目团队，我们能够从几乎任何年龄组、人口统计和教育背景的组合中获取数据。 我们的人在环收集流程结合了医疗保健领域的主题专家，以确保您收到的数据符合质量和可靠性的最高标准。 除了识别、分析和采购数据外，我们还负责数据清理和准备工作，让您的团队能够专注于其他影响较大的活动。
多种数据格式
我们可以提供包括图像、视频、音频和文本在内的多样化数据集，以支持各种 AI 模型。
文本：
Shaip 拥有数百名经验丰富的专业人员，可以对几乎任何类型的文本数据（从医生笔记到保险索赔）进行数据注释，让您能够发现原本隐藏在非结构化数据集中的见解。 此外，我们直观、可定制的云平台使您能够为高度特定的用例定制注释，并获得特定领域的洞察力来为技术开发提供信息。
音频：
Shaip 在构建和优化功能强大的对话式 AI、聊天机器人和语音机器人方面有着良好的记录。 得益于我们遍布全球的合格语言学家网络和一支能够收集和注释大量音频数据的团队——包括医生和患者之间的无脚本对话、话语和唤醒词、独白和其他类型的语音——我们可以帮助您训练语音- 快速有效地启用应用程序。
图片：
我们的图像训练数据集使用外科精确的手动过程和最先进的技术相结合，用于依赖复杂的计算机视觉和模式识别功能的应用程序进行分析。 我们不仅提供数据； 我们还可以帮助您开发世界一流的机器学习算法，为可以识别人脸、食物、文档、医学实验室图像、地理空间图像和其他视觉信息的解决方案提供支持。
视频：
我们的人员、经验和技术使我们能够满足几乎所有的视频注释要求。 我们最擅长的是对象跟踪：逐帧注释视频，教计算机通过机器学习识别特定对象。 无论您是构建支持 AI 的机器人设备来协助临床环境中的医生，还是构建在远程医疗预约期间增强患者和护士之间互动的应用程序，我们都可以提供帮助。
合规保证
保护患者信息对于开发可行的 AI 医疗保健应用程序至关重要。 然而，收集足够数量的数据需要时间，而去识别这些信息则需要更多时间。 当您的目标是构建、测试和部署新技术时，时间紧迫。
Shaip 提供 获得许可的医疗保健数据 减轻团队开发 AI 模型的负担，这些模型分析基于文本的患者病历、CT 扫描图像、X 射线（和其他视觉诊断）、医生记录和数十种其他数据类型。 使用 Shaip API，您可以按需访问这个不断增长的去识别化记录和高质量情境化医疗数据库（包括来自全球 10 多个不同地点的超过 60 万个数据集），满足所有 HIPAA 和安全港要求标准（包括修订这些指南中涵盖的所有 18 个标识符）。 对于需要更全面服务的团队，我们可以跨多个监管辖区扩展数据去标识化。
作为数据去标识化、数据屏蔽和数据匿名化领域的行业领导者，患者隐私是我们解决方案的核心。 我们提供去标识化质量的专家认证和审核，并遵守符合安全港标准的综合个人健康信息 (PHI) 注释指南。 同样，ShaipCloud 平台允许您在安全的环境中访问您的数据，从而进一步降低违规风险。
让我们一起前行
在 Shaip，我们了解人工智能在改善现有医疗保健系统几乎所有方面的巨大潜力，我们很高兴将我们的专业知识提供给致力于释放这种潜力的组织。 我们也非常熟悉这些组织面临的独特挑战，我们所有的服务都在设计时考虑到了这些挑战。
如果您是团队的一员 由人工智能和机器学习技术提供支持的医疗保健解决方案，我们很乐意帮助您推进您的计划。 我们的经验跨越了整个 AI 开发生命周期，我们参与过几乎所有范围的项目——我们还没有遇到过太大或太小的项目。 如果您需要更多信息，请立即联系。
