近年来，人工智能（AI）在各个行业取得了长足的进步，医疗保健也不例外。生成式人工智能是人工智能的一个子集，专注于根据现有数据创建新内容，正在彻底改变医疗保健专业人员进行诊断和治疗的方式。 Shaip 是人工智能解决方案的领先提供商，处于这一转型的最前沿，提供先进的医疗数据集，推动医疗保健领域的生成式人工智能应用。
Shaip 的使命是提供全面的数据框架，以实现精确、快速和开创性的人工智能驱动的诊断和治疗。 Shaip 深入了解医疗 AI 的独特要求，提供广泛的数据集，旨在为医疗保健领域的生成式 AI 应用提供动力。
1.问答对
Shaip 生成式人工智能解决方案擅长的关键领域之一是问答。通过从医疗保健文档和文献中整理问答对，Shaip 的认证专业人员促进了人工智能模型的开发，该模型可以建议诊断程序、推荐治疗方法，并通过过滤相关信息协助医生提供见解。该技术有可能简化诊断过程、减少错误并改善患者的治疗结果。
我们的医疗保健专家制作顶级问答集，其中包括：
- 创建表面级查询
- 设计深层次的问题
- 根据医学表格数据构建问答
问答集是使用各种来源创建的，例如：
- 临床指南和方案
- 患者与提供者互动数据
- 医学研究论文
- 药品信息
- 医疗保健监管文件
- 患者感言、评论、论坛和社区
2. 文本摘要
Shaip 生成式人工智能产品的另一个重要方面是文本摘要。医疗保健专业人员经常面临筛选大量信息的挑战，例如电子健康记录 (EHR)、研究文章和医患对话。 Shaip 的医疗保健专家擅长将这些信息提炼成清晰简洁的摘要，确保专业人员能够快速掌握核心见解，而无需花费数小时阅读冗长的文档。
我们的产品包括：
基于文本的 EHR 摘要： 将患者的病史、治疗和结果封装成易于理解的格式，使医疗保健提供者能够快速审查和了解患者的完整医疗历程。
医患对话总结： 从医疗咨询中提取关键点、关注点和行动项目，确保关键信息不被忽视，并促进医疗保健提供者和患者之间更好的沟通。
基于 PDF 的研究文章摘要： 将复杂的医学研究论文提炼为基本发现、结论和临床意义，使医疗保健专业人员能够及时了解其领域的最新发展，而无需花费过多时间进行文献综述。
医学影像报告摘要： 将复杂的放射学或影像报告转换为简化的摘要，突出显示最重要的发现和建议，从而使医疗团队能够更有效地做出明智的决策。
临床试验数据总结： 将广泛的临床试验结果分解为最重要的要点，包括功效、安全性和潜在应用，使医疗保健利益相关者能够快速评估新疗法或干预措施的影响。
通过利用 Shaip 的文本摘要专业知识，医疗保健组织可以简化信息处理、增强决策并最终改善患者护理。我们的医疗保健专家致力于提供高质量、准确且相关的摘要，以满足医疗保健行业的独特需求。
3. 综合数据创建
除了问答和文本摘要之外，Shaip 还专注于合成数据创建。合成数据在医疗保健领域对于各种目的至关重要，例如人工智能模型训练和软件测试，同时又不损害患者隐私。 Shaip 为各医学专业的现病史 (HPI) 和进展记录、EHR 记录以及医患对话摘要提供合成数据创建服务。
3.1 综合数据 HPI 和进度注释创建
生成人工但真实的患者数据，模仿患者现病史 (HPI) 和进展记录的格式和内容。这些合成数据对于训练机器学习算法、测试医疗保健软件和进行研究非常有价值，而且不会危及患者隐私。
3.2 综合数据 EHR 注释创建
此过程需要创建模拟电子健康记录 (EHR) 注释，其结构和上下文与真实 EHR 注释相似。这些合成笔记可用于培训医疗保健专业人员、验证 EHR 系统以及开发用于预测建模或自然语言处理等任务的 AI 算法，同时保持患者机密。
3.3 各领域医患对话综合总结
这涉及生成跨不同医学专业（例如心脏病学或皮肤病学）的模拟医患互动的汇总版本。这些摘要虽然基于虚构场景，但类似于真实的对话摘要，可用于医学教育、人工智能培训和软件测试，而不会暴露实际的患者对话或损害隐私。
结论
Shaip 的生成式人工智能解决方案由全面且多样化的数据集、严格的质量保证程序以及对数据安全和隐私的承诺提供支持。公司遵守 GDPR 和 HIPAA 法规，确保敏感患者信息的保护。
Shaip 的生成式人工智能解决方案在医疗保健领域的好处很多。通过利用这些技术，医疗保健专业人员可以提高诊断的准确性，节省数据收集的时间和金钱，加快新疗法的上市时间，并获得行业竞争优势。
随着医疗保健领域的不断发展，生成式人工智能将在塑造诊断和治疗的未来方面发挥越来越重要的作用。 Shaip 是这一变革的先锋，为医疗保健专业人员提供他们所需的工具和数据集，为全球患者提供更准确、个性化和高效的护理。
