医疗保健AI

数据为医疗保健 AI 提供了生命的脉搏。

由医疗保健领域的专家收集、去识别和注释大型数据集

特色客户

赋能团队打造世界领先的人工智能产品。

对基于医疗保健的创新的需求不断增加，人工智能通过处理远远超出人类能力范围的海量数据集发挥着关键作用。

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%。

大量的医疗保健专业知识

支持人工智能的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最容易出错的重复活动来提高他们的能力和效率。在 Shaip，我们相信数据可以对全球人口的健康产生积极影响。这在我们的认知数据收集、去标识化和注释服务中很明显。我们帮助组织解锁在非结构化数据中发现的新的和关键的信息，例如医生记录、出院总结和病理报告。

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。

主要产品

数据清理和丰富

数据许可和收集

数据去识别

数据注释和标签

数据清理和丰富

将手写数据转换为结构化数字格式
将非结构化数字数据转换为结构化格式
病历、EHR数据等数据清洗

数据收集/许可

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

超过 225 小时的医生听写音频和相应的转录记录
31+ 专科神经病学、放射学、病理学等
5 万个以上 EHR 数据集

数据去标识化

我们的 PHI/PII 去识别化功能包括删除敏感信息，例如姓名和社会保险号，这些信息可能直接或间接地将个人与其个人数据联系起来。这是患者应得的和 HIPAA 要求的。

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

数据注释和标签

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。

APIs

当您需要实时数据时，您应该能够同样快速地访问 API。这就是 Shaip API 提供对您需要的记录的实时、按需访问的原因。借助 Shaip API，您的团队现在可以快速且可扩展地访问去识别化记录和高质量的情境化医疗数据，从而在第一时间正确完成他们的 AI 项目。

去标识化API

患者数据对于开发可能的最佳医疗保健 AI 项目至关重要。但保护他们的个人信息同样重要。 Shaip 是数据去标识化、数据屏蔽和数据匿名化方面的知名行业领导者，可删除所有 PHI/PII（个人健康/识别信息）。去标识化 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。

对 PHI、PII 和 PCI 的敏感数据进行去标识化、标记化和匿名化
确认 HIPAA 和安全港指南
编辑所有 18 个标识符并跨多个监管管辖区（即 GDPR、HIPAA 和安全港）扩展数据去标识化。
去标识化质量专家认证审核
遵循全面的 PHI 注释指南以统一对 PHI 数据进行去标识化并遵守安全港指南

医疗NER

临床命名实体识别 (NER) 是一项关键的 NLP 任务，可从临床叙述中提取重要概念（命名实体）。 NER API 可以从非结构化电子健康记录 (EHR) 中自动识别和分类临床实体，例如诊断、程序、医疗设备、实验室、药物等。

Shaip API 提取的医疗 NER：

实体识别和提取：识别关键概念或短语
通过将非结构化文本中存在的数据元素映射到结构化字段来提高临床数据的完整性。
将非结构化数据转换为机器可读和机器可处理的格式。
NER API 利用专有知识图谱，拥有 20 万多个关系和 1.7 万多个临床概念

真实世界的解决方案

数据赋能医疗人工智能

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

市场问题

对领域专家的临床文档进行去标识化和注释

解决方案

根据客户指南对 30,000 多份文件进行去识别化和注释

结果

黄金标准临床数据，用于开发客户的 NLP 和医疗保健

全面的合规范围

跨不同监管辖区（包括 GDPR、 HIPAA，并且根据安全港，去标识化可降低 PII/PHI 泄露的风险

推荐资源

博客

人工智能在医疗保健中的作用：好处、挑战以及介于两者之间的一切

人工智能在医疗保健领域的市值在 2020 年创下 6.7 亿美元的新高。该领域的专家和技术资深人士还透露，到 8.6 年，该行业的价值将达到 2025 亿美元左右。

博客

什么是医疗保健培训数据，为什么它很重要？

数据采购一直是组织的优先事项。当相关数据集用于训练自主、自学设置时更是如此。

资料目录

许可证高质量
医疗保健/医疗数据
用于 AI 和 ML 模型

我们的医疗数据目录数据集不仅海量，而且具有黄金标准的质量数据。请放心，您使用的数据是安全的、去识别化的。

创建临床 NLP 是一项关键任务，需要大量的领域专业知识来解决。我可以清楚地看到你在这方面领先谷歌几年。我想和你一起工作并扩大你的规模。

Google，Inc. 总裁

在开发医疗保健语音 API 期间，我的工程团队与 Shaip 的团队合作了 2 年以上。他们在特定于医疗保健的 NLP 方面所做的工作以及他们能够使用复杂数据集实现的目标给我们留下了深刻的印象。

Google，Inc. 工程主管

告诉我们我们如何为您的下一个 AI 计划提供帮助。