由医疗保健领域的专家收集、去识别和注释大型数据集
赋能团队打造世界领先的人工智能产品。
80% 的医疗保健数据是非结构化的，无法进一步处理。 这限制了可用数据的数量，也限制了医疗机构的决策能力。 除非你转向Shaip。
由于在数据转录、去标识化和注释方面多年的经验，我们对医疗保健术语有着深刻的理解，以释放其潜力。 除此之外，我们还可以提供准确的 医疗数据 你需要改进你的人工智能引擎。
行业：
根据一项研究， 30% 的医疗保健费用与行政任务有关。 AI 可以自动执行其中一些任务，例如预先授权保险、跟进未付账单和维护记录，以减轻工作量。
行业：
根据最近的研究，机器学习算法可以分析高达 1000 比今天可能的速度快几倍。 它可以为外科医生提供实时评估和关键输入，以做出更明智的决定。
全球医疗保健人工智能市场规模预计将从 3.64 年的 2019 亿美元增长到 33.42 年的 2026 亿美元，预测期内复合年增长率 (CAGR) 为 46.21%。
人工智能系统不会完全取代人类医学专家。但这项技术将通过自动化那些最重复、最容易出错的工作来提升他们的能力和效率。在Shaip，我们相信数据能够对全球人口的健康产生积极的影响。这在我们的认知数据收集、去身份识别和注释服务中得到了充分体现。我们帮助机构从非结构化数据（例如医生记录、出院总结和病理报告）中挖掘出新的关键信息。
然后，我们通过自然语言处理 (NLP) 赋予它结构和目的，提供有关症状、疾病、过敏和药物的特定领域见解。 现在，通过 Shaip AI 数据，医疗保健社区拥有正确的洞察力，可以做出更好的决策，从而带来更好的患者治疗效果。
支持 AI 的公司求助于我们创建训练数据集，以便他们能够为医疗保健行业开发尖端的机器学习算法。 查看我们的完整 医疗保健目录。
从推进护理到为医疗保健组织提供控制成本同时改善患者结果的解决方案，正确的数据可以支持 AI 和 ML 通过 Shaip 实现这些目标。 毕竟，更好的数据意味着更好的结果。
随时可用的数据集： 查看完整目录
我们的 PHI/PII 去识别功能包括删除姓名和社会安全号码等敏感信息，这些信息可能会直接或间接地将个人与其个人数据联系起来。这是患者应得的，也是 HIPAA 的要求。
我们专有的去标识化平台可以以极高的准确性匿名化文本内容中的敏感数据。 API 提取文本或图像数据集中存在的 PHI/PII 实体，然后屏蔽、删除或模糊这些字段以提供去标识化数据
Shaip 注释服务可以添加急需的功能来提升您的 AI 引擎。 可以轻松筛选 X 射线、CT 扫描、MRI 和其他基于图像的测试报告，以预测各种疾病。 我们可以帮助您注释复杂的医疗记录，即文本或图像，以开发您的 AI ML 模型。
我们可以扩展到 1000 人来管理任何规模的项目。 结果？ 更快的医疗保健图像注释，可在您的时间范围和预算内构建模型。
数据助力医疗 AI 焕发活力
Shaip提供高质量数据
用于医疗保健领域的 AI 模型的改进
病人护理。 已交付 30,000+
去标识化的临床文件
安全港指南。 这些临床
文件注释了 9 个临床
实体。
对领域专家的临床文档进行去标识化和注释
根据客户指南对 30,000 多份文件进行去识别化和注释
黄金标准临床数据，用于开发客户的 NLP 和医疗保健
跨不同监管管辖区扩展数据去识别化，包括 GDPR， HIPAA，并按照安全港规定。
告诉我们我们如何为您的下一个 AI 计划提供帮助。
医疗保健中的人工智能涉及使用人工智能技术来协助诊断、治疗和患者管理。
人工智能用于根据医学图像进行疾病诊断、个性化治疗建议、加快药物研究、管理医疗记录、预测分析、协助手术以及提供虚拟健康援助。
人工智能提高了诊断的准确性，提高了效率，节省了成本，实现了个性化治疗，提供了预测性见解，并增加了医疗保健的可及性。
应用包括医学成像分析、基因组研究、药物发现、优化治疗、远程健康监测、患者查询聊天机器人以及改善医院运营。
人工智能管理大量医疗数据，促进早期疾病检测，优化资源分配，减少错误，加速研究并改善患者体验。
