利用生成式人工智能进行诊断：未来
医疗情报
利用生成式人工智能筛选复杂的健康数据，提升患者护理和诊断水平。
特色客户
赋能团队打造世界领先的人工智能产品。
MedTech Solutions 处于提供广泛、多样化数据集的前沿，这些数据集专为推动医疗保健领域的生成式人工智能应用而设计。 全面把握医疗人工智能的独特需求，我们的使命是提供数据框架，促进精准、快速、开创性的人工智能诊断和治疗。
医疗保健生成人工智能用例
1.问答对
我们的认证专业人员审查医疗保健文件和文献以策划问答对。 这有助于回答诸如建议诊断程序、推荐治疗以及通过过滤相关信息协助医生诊断和提供见解等问题。 我们的医疗保健专家制作顶级问答集，例如：
» 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。
对于强大的问答存储库，必须围绕以下内容：
- 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
我们的医疗保健专家擅长将大量信息提炼成清晰简洁的摘要，即医患对话、电子病历或研究文章，我们确保专业人员能够快速掌握核心见解，而无需筛选全部内容。我们的产品包括：
- 基于文本的 EHR 摘要： 将患者的病史、治疗方法封装成易于理解的格式。
- 医患对话总结： 提取医疗咨询要点
- 基于 PDF 的研究文章： 将复杂的医学研究论文提炼为基本发现
- 医学影像报告摘要： 将复杂的放射学或成像报告转换为简化的摘要。
- 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。
3. 综合数据创建
合成数据至关重要，尤其是在医疗保健领域，可用于人工智能模型训练、软件测试等各种目的，同时又不损害患者隐私。 以下是列出的合成数据创建的细分：
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。
核心功能
全面的人工智能数据
我们庞大的系列涵盖各种类别，为您独特的模型训练提供广泛的选择。
质量保证
我们遵循严格的质量保证程序，以确保数据的准确性、有效性和相关性。
多样化的用例
从文本和图像生成到音乐合成，我们的数据集可满足各种生成式 AI 应用的需求。
自定义数据解决方案
我们的定制数据解决方案通过构建定制数据集来满足您的独特需求，以满足您的特定要求。
安全与合规
我们遵守数据安全和隐私标准。 我们遵守 GDPR 和 HIPPA 法规，确保用户隐私。
产品特点
提高生成式 AI 模型的准确性
节省数据收集的时间和金钱
加速你的时间
市场
获得竞争力
边缘
利用 Shaip 的优质数据集打造卓越的生成式 AI
常见问题
生成式人工智能是指人工智能的一个子集，专注于创建新内容，通常类似于或模仿给定的数据。
生成式人工智能通过生成对抗网络 (GAN) 等算法进行操作，其中两个神经网络（生成器和鉴别器）竞争并协作以生成类似于原始数据的合成数据。
示例包括创建艺术、音乐和逼真图像、生成类人文本、设计 3D 对象以及模拟语音或视频内容。
生成式人工智能模型可以利用各种数据类型，包括图像、文本、音频、视频和数字数据。
训练数据为生成式人工智能提供了基础。 该模型从这些数据中学习模式、结构和细微差别，以生成新的相似内容。
确保准确性涉及使用多样化和高质量的训练数据、完善模型架构、针对真实数据的持续验证以及利用专家反馈。
质量受到训练数据的数量和多样性、模型的复杂性、计算资源以及模型参数的微调的影响。