超过80%的医疗保健数据是非结构化的，分散在临床记录、电子病历、医疗听写、影像资料和诊断报告中。这些数据虽然价值巨大，但获取困难、准备成本高昂且受到严格监管。
人工智能团队面临严峻挑战：
如果没有正确的数据基础，即使是最先进的算法也无法发挥作用。
Shaip 通过把数据放在首位来解决这个问题。
Shaip是一家值得信赖的医疗保健数据合作伙伴，帮助组织使用以下技术构建、训练和部署AI模型： 符合伦理规范、合规且真实的医疗保健数据.
与只专注于标注的供应商不同，Shaip 支持 整个医疗保健人工智能数据生命周期:
这种统一的方法可以降低风险、缩短时间，并确保您的模型是基于反映真实临床复杂性的数据进行训练的。
高质量、合规的文本、音频、图像和多模态人工智能数据。
获取高质量的真实世界医疗保健数据——现成的或定制收集的——以满足您的确切人工智能需求。
我们可以帮您：
移除PHI/PII，以便数据可以安全地用于人工智能训练和分析。
主要特点：
利用专家标注和质量保证，将原始医疗保健数据转化为可用于模型训练的数据集。
标注工作流程包括：
即用型、合规的数据集，加速医疗保健人工智能的开发。
访问精心整理的去标识化医疗保健数据集目录，涵盖临床文本、电子病历、医学音频、影像和多模态数据——可快速获得许可并立即进行人工智能训练。
从临床文本和电子病历到音频、图像和合成对话——Shaip 使人工智能能够应用于医疗保健数据生命周期的各个阶段。
从非结构化文本中提取疾病、药物、症状、检查和其他临床实体，用于人工智能训练和分析。
对肿瘤数据集进行去标识化和标注，以加速以癌症为中心的自然语言处理模型和临床研究。
将非结构化的电子病历和临床笔记转换为结构化信号，例如病情、药物和实验室检查结果。
训练人工智能模型以更快地审核临床文档，提高审批准确性和合规性。
利用医生口述音频和转录文本构建临床语音转文本和文档流程。
创建用于检测、分类和分割的带标签图像数据集，以支持诊断人工智能。
结合临床笔记、电子病历数据、医学音频和 DICOM 图像，训练高级多模态人工智能模型。
生成逼真的医患对话，以训练人工智能模型掌握医学语言、上下文和对话流程。
值得信赖的医疗保健数据——以合乎道德的方式获取，安全地进行去标识化处理，并以专家级质量大规模交付。
从数据来源和许可到去标识化和标记——贯穿医疗保健人工智能数据生命周期的单一合作伙伴。
提供临床文本、电子病历、医学音频、影像和多模态数据集方面的专家支持。
受过医疗专业培训的专家——而不是普通的众包工作者。
以同意为导向的数据收集，具有清晰的数据沿袭性和可审计性。
强大的安全措施，可在整个工作流程中保护敏感的医疗保健数据。
多层质量保证和人机交互验证，以确保数据集的一致性和准确性。
值得信赖，能够为企业人工智能程序提供大型、复杂的医疗保健数据集。
通过设计实现符合 HIPAA 安全港、专家鉴定和 GDPR 标准的去标识化。
大规模制备去标识化的临床数据，以支持 GenAI 模型进行预测性医疗保健洞察。
问题： GenAI 训练需要大量符合规范的临床数据集，但数据访问、质量和隐私是主要障碍。
解决方案： Shaip 对临床数据进行整理和匿名化处理，并经过专家验证，以确保准确性、安全性和模型适用性。
结果： 在受监管的环境下，利用隐私安全的数据和可靠的预测见解，更快地开发 GenAI 模型。
提供合成临床音频和转录文本，用于训练语音模型，而不会泄露敏感的真实世界录音。
问题： 需要大量的各种临床语音数据，但隐私限制和数据可用性有限，导致进展缓慢。
解决方案： Shaip 生成逼真的合成临床音频，并提供高质量的转录文本，用于培训和评估。
结果： 利用隐私安全数据加速语音人工智能训练，并在临床语言场景中提高模型性能。
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。
赋能团队打造世界领先的人工智能产品。
医疗保健 AI 通过分析医疗保健数据，利用人工智能来改善诊断、治疗和患者管理等医疗服务。
人工智能提高了诊断准确性、降低了成本、实现了任务自动化并提供个性化治疗，从而为患者提供了更好的护理和治疗结果。
人工智能应用于医学成像、疾病诊断、药物发现、远程病人监控、虚拟健康助理和医院管理。
人工智能提供个性化的治疗方案、早期疾病检测和实时远程监控，从而实现及时干预并获得更好的结果。
Shaip 对敏感数据进行去识别化，删除个人信息以遵守 HIPAA 和 GDPR 等法规，确保数据使用安全和合乎道德。
NLP 从非结构化医疗数据（如医生笔记）中提取见解，识别症状、疾病和治疗方法，以便做出更好的决策。
是的，我们可以根据年龄、性别、种族等人口统计数据以及地理区域定制数据集，以满足您项目的特定需求。
交付时间取决于所需数据的复杂性和数量。我们高效工作，确保在约定的时间内交付高质量的数据。
我们提供样本数据集或试点项目，以便您在进行大宗购买之前评估数据的质量和相关性。
定价取决于数据类型、数据量、定制化程度和交付时间等因素。请联系我们，获取针对您项目定制的详细报价。
