ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI
ဒေတာသည် Healthcare AI အတွက်အသက်ပေးသောတွန်းအားကိုပေးသည်။
Healthcare ရှိ ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများ၏ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို စုဆောင်း၊ ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး မှတ်သားပါ။
Featured Clients များ
အဖွဲ့များကိုကမ္ဘာ့ ဦး ဆောင်သော AI ထုတ်ကုန်များတည်ဆောက်ရန်အားပေးခြင်း။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအခြေပြုဆန်းသစ်တီထွင်မှုအတွက်ဝယ်လိုအားပိုများလာသည်၊ AI သည်လူသားစွမ်းရည်၏အတိုင်းအတာထက်ကျော်လွန်နေသောကြီးမားသောဒေတာအစုံများကိုစီမံဆောင်ရွက်ခြင်းဖြင့်အရေးပါသောအခန်းကဏ္မှပါ ၀ င်သည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာအားလုံး၏ ၈၀% သည်ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံနှင့်ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ရန်အတွက်လက်လှမ်းမမှီပါ။ ၎င်းသည်အသုံးပြုနိုင်သောဒေတာပမာဏကိုကန့်သတ်ပြီးကျန်းမာရေးအဖွဲ့အစည်းတစ်ခု၏ဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်စွမ်းကိုလည်းကန့်သတ်ထားသည်။ Shaip ကိုမဖွင့်ထားရင်။
ဒေတာကူးယူခြင်း၊ အမည်သတ်မှတ်ခြင်းနှင့်မှတ်စုစာအုပ်တွင်နှစ်ပေါင်းများစွာအတွေ့အကြုံများကြောင့်၎င်း၏အလားအလာကိုသော့ဖွင့်ရန်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအသုံးအနှုန်းများကိုကျွန်ုပ်တို့နားလည်သည်။ ဒါကိုထပ်ဖြည့်ပြီးတော့ငါတို့လည်းအတိအကျပေးနိုင်တယ် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာ မင်းရဲ့ AI အင်ဂျင်ကိုမြှင့်ဖို့လိုတယ်။
စက်မှုဝန်ကြီးဌာန:
လေ့လာမှုတစ်ခုအရ 30% ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစရိတ်များသည်အုပ်ချုပ်ရေးတာဝန်များနှင့်ဆက်စပ်နေသည်။ AI သည်ကြိုတင်ခွင့်ပြုချက်ရထားသောအာမခံများ၊ မပေးချေရသေးသည့်ငွေတောင်းခံလွှာများကိုလိုက်ကြည့်ခြင်းနှင့်မှတ်တမ်းများထိန်းသိမ်းခြင်းကဲ့သို့သောအလုပ်အချို့ကိုအလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
စက်မှုဝန်ကြီးဌာန:
မကြာသေးမီကသုတေသနပြုချက်အရစက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာနည်းလမ်းများသည် 3D စကန်များအထိခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည် 1000 ယနေ့ဖြစ်နိုင်သမျှထက်အဆများစွာပိုမြန်သည်။ ပိုမိုတိကျသောဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုချနိုင်ရန်ခွဲစိတ်ဆရာဝန်အားအချိန်နှင့်တပြေးညီအကဲဖြတ်ခြင်းနှင့်ဝေဖန်ထောက်ပြခြင်းများကိုပေးနိုင်သည်။
ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI စျေးကွက်အရွယ်အစားသည်ခန့်မှန်းချက်ကာလအတွင်း ၄၆.၂၁% ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် ၂၀၁၉ တွင်ဒေါ်လာ ၃.၆၄ ဘီလီယံမှ ၂၀၃၆ တွင် ၃၃.၄၂ ဘီလျံအထိမြင့်တက်လာလိမ့်မည်ဟုခန့်မှန်းထားသည်။
ကျန်းမာသောကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကျွမ်းကျင်မှုပမာဏ
ထို့နောက်၎င်းသည်ရောဂါလက္ခဏာများ၊ ရောဂါများ၊ ဓာတ်မတည့်ခြင်းနှင့်ဆေးဝါးများအကြောင်းဒိုမိန်းအလိုက်တိကျသောထိုးထွင်းသိမြင်မှုကိုပေးသောသဘာဝဘာသာစကားပြုပြင်ခြင်း (NLP) မှတဆင့်ကျွန်ုပ်တို့၏ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံနှင့်ရည်ရွယ်ချက်ကိုပေးသည်။ ယခု Shaip AI ဒေတာမှတဆင့်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအသိုင်းအဝိုင်းသည်ပိုမိုကောင်းမွန်သောလူနာရလဒ်များအတွက်ပိုမိုကောင်းမွန်သောဆုံးဖြတ်ချက်များကိုချရန်မှန်ကန်သောထိုးထွင်းသိမြင်မှုများရှိသည်။
အဓိကကမ်းလှမ်းချက်များ
ဒေတာရှင်းလင်းခြင်းနှင့်မြှင့်တင်ခြင်း
ဒေတာလိုင်စင်နှင့်စုဆောင်းခြင်း
ဒေတာများကိုဖယ်ထုတ်ခြင်း
ဒေတာများကိုမှတ်စု & တံဆိပ်ကပ်ခြင်း
ဒေတာရှင်းလင်းခြင်းနှင့်မြှင့်တင်ခြင်း
- လက်ရေးဖြင့်ရေးထားသောအချက်အလက်များကိုဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသောဒစ်ဂျစ်တယ်ပုံစံသို့ပြောင်းသည်
- ဖွဲ့စည်းပုံမပါသောဒစ်ဂျစ်တယ်ဒေတာများကိုစနစ်ကျသောပုံစံသို့ပြောင်းသည်
- လူနာမှတ်တမ်းများ၊ EHR အချက်အလက်များ၊ ဒေတာများသန့်ရှင်းရေး
ဒေတာစုဆောင်းခြင်း / လိုင်စင်ချခြင်း
AI-enabled ကုမ္ပဏီများသည်သူတို့ကကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းအတွက်နောက်ဆုံးပေါ်စက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ algorithms များကိုဖန်တီးနိုင်စေရန်လေ့ကျင့်ရေးဒေတာများဖန်တီးရန်ကျွန်ုပ်တို့ထံလှည့်လာသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏အပြည့်အစုံကိုကြည့်ပါ ကျန်းမာရေးစာရင်း
စောင့်ရှောက်မှုတိုးတက်ခြင်းမှကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအဖွဲ့အစည်းများအားလူနာရလဒ်များတိုးတက်ကောင်းမွန်စေရန်ကုန်ကျစရိတ်များကိုထိန်းချုပ်ရန်အဖြေရှာခြင်းမှမှန်ကန်သောအချက်အလက်များသည် Shaip မှတဆင့်ဤရည်မှန်းချက်များကိုအောင်မြင်ရန် AI နှင့် ML တို့ကိုအားဖြည့်ပေးနိုင်သည်။ နောက်ဆုံးတော့ပိုကောင်းတဲ့ data တွေကပိုကောင်းတဲ့ရလဒ်တွေကိုဆိုလိုပါတယ်။
အလွယ်တကူရနိုင်သောဒေတာများ Catalog အပြည့်အစုံကိုကြည့်ပါ
- 225k+ နာရီသမားသတ်ပုံအသံနှင့်သက်ဆိုင်ရာမှတ်တမ်းတင်ထားသောမှတ်တမ်းများ
- အာရုံကြောအထူးကု၊ ဓာတ်မှန်ဗေဒ၊ ရောဂါဗေဒစသည် ၃၁+ ကျော်
- 5M+ EHR အချက်အလက်များ
ဒေတာများကိုဖယ်ထုတ်ခြင်း
ကျွန်ုပ်တို့၏ PHI/PII deidentification လုပ်နိုင်စွမ်းတွင်လူတစ် ဦး ချင်းစီအား၎င်းတို့၏ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာအချက်အလက်များသို့တိုက်ရိုက်ဖြစ်စေသွယ်ဝိုက်။ ဖြစ်စေသွယ်ဝိုက်။ ဖြစ်စေသွယ်ဝိုက်သောနည်းအချက်အလက်များဖယ်ရှားခြင်းတို့ပါဝင်သည်။ ၎င်းသည်လူနာများနှင့် HIPAA တောင်းဆိုချက်များနှင့်ထိုက်တန်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏မူပိုင် de-identification platform သည်အလွန်မြင့်မားသောတိကျမှုနှင့်အတူစာသားပါ ၀ င်သောအရေးကြီးအချက်အလက်များကိုအမည်ဝှက်နိုင်သည်။ API များသည်စာသား (သို့) ပုံဒေတာအချက်အလက်များတွင်ပါ ၀ င်သော PHI/PII entities များကိုထုတ်ယူပြီး de-ဖော်ထုတ်ထားသောဒေတာများကိုဖော်ထုတ်ရန်ထိုအကွက်များကိုဖျောက်ဖျက်ပါ။
ဒေတာများကိုမှတ်စု & တံဆိပ်ကပ်ခြင်း
Shaip annotation န်ဆောင်မှုများသည်သင်၏ AI အင်ဂျင်ကိုမြှင့်တင်ရန်အလွန်လိုအပ်သောစွမ်းအားကိုထည့်နိုင်သည်။ X-Ray, CT scan, MRI နှင့်အခြားပုံရိပ်အခြေပြုစမ်းသပ်အစီရင်ခံစာများသည်ရောဂါအမျိုးမျိုးကိုခန့်မှန်းရန်လွယ်ကူစွာစစ်ဆေးနိုင်သည်။ သင်၏ AI ML ပုံစံများကိုတိုးတက်စေရန်ရှုပ်ထွေးသောကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုမှတ်တမ်းများဥပမာအားစာသားနှင့်ပုံများရေးရန်ကျွန်ုပ်တို့ကူညီနိုင်သည်။
မည်သည့်အရွယ်အစားပရောဂျက်ကိုမဆိုစီမံရန်လူ ၁၀၀၀ ကိုစကေးချနိုင်သည်။ ရလဒ်လား? သင်၏စံနှုန်းများနှင့်ဘတ်ဂျက်အတွင်းသင်၏ပုံစံများကိုတည်ဆောက်ရန်ပိုမိုမြန်ဆန်သောကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုမှတ်စု
APIs များကို
အချိန်နှင့်တပြေးညီအချက်အလက်များကိုသင်လိုအပ်သည့်အခါ APIs များကိုလျှင်မြန်စွာရယူနိုင်ရမည်။ ထို့ကြောင့် Shaip APIs သည်သင်လိုအပ်သောမှတ်တမ်းများကိုအချိန်နှင့်တပြေးညီရယူနိုင်သည်။ Shaip APIs နှင့်သင်၏အဖွဲ့များသည်ပထမဆုံး A ချိန်တွင်သူတို့၏ AI စီမံကိန်းများကိုပြီးမြောက်စေရန်ဖော်ထုတ်ထားသည့်မှတ်တမ်းများနှင့်အရည်အသွေးပြည့်မီသည့်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကိုအမြန်။ အရွယ်အစားကြီးမားစွာကြည့်ရှုနိုင်ပြီဖြစ်သည်။
De-Identification API
လူနာအချက်အလက်သည်အကောင်းဆုံးကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI စီမံကိန်းများကိုပြုလုပ်ရန်မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည်။ သို့သော်သူတို့၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များကိုကာကွယ်ရန်မှာလည်းမရှိမဖြစ်လိုအပ်သည်။ Shaip သည် PHI / PII (ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကျန်းမာရေး / ခွဲခြားသတ်မှတ်သည့်အချက်အလက်များ) အားလုံးကိုဖယ်ရှားရန်အတွက်အချက်အလက်များကိုဖယ်ရှားခြင်း၊ အချက်အလက်ဖုံးကွယ်ခြင်းနှင့်အချက်အလက်အမည်ဝှက်ခြင်းတို့တွင်ထင်ရှားသောစက်မှုလုပ်ငန်းခေါင်းဆောင်ဖြစ်သည်။
- PHI, PII, နှင့် PCI အတွက်အရေးကြီးအချက်အလက်များကိုအမည်မဖေါ်ထုတ်ပါ၊ တိုကင်လုပ်ပါ
- HIPAA နှင့် Safe Harbor လမ်းညွှန်ချက်များနှင့်အတည်ပြုပါ
- HIPAA နှင့် Safe Harbor လမ်းညွှန်ချက်များတွင်ဖော်ပြထားသည့်အမှတ်အသား ၁၈ ခုကိုတည်းဖြတ်ပါ။
- ကျွမ်းကျင်မှုဆိုင်ရာအသိအမှတ်ပြုလက်မှတ်နှင့်ဖယ်ထုတ်မှုအရည်အသွေးစစ်ဆေးခြင်း
- PHI ၏အချက်အလက်များကိုတူညီစွာဖယ်ရှားရန်နှင့် Safe Harbor လမ်းညွှန်ချက်များကိုလိုက်နာရန်ပြည့်စုံသော PHI မှတ်ချက်များလမ်းညွှန်ချက်များကိုလိုက်နာပါ
ပြည့်စုံသောလိုက်နာမှုလွှမ်းခြုံမှု
GDPR၊ HIPAA နှင့် Safe Harbor အပါအ ၀ င်စည်းမျဉ်းဥပဒေများအကြားအချက်အလက်များကိုဖယ်ရှားခြင်း။
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ NER
လက်တွေ့ Named Entity အသိအမှတ်ပြုခြင်း (NER) သည်အရေးကြီးသောသဘာဝဘာသာစကားအပြောင်းအလဲ (NLP) လုပ်ငန်းတာဝန်ဖြစ်ပြီးလက်တွေ့ဇာတ်ကြောင်းများမှအရေးကြီးသောအယူအဆများ (အမည်ခံအဖွဲ့အစည်းများ) ကိုထုတ်ယူရန်ဖြစ်သည်။ အီလက်ထရောနစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်း (EHR) မှဖွဲ့စည်းထားခြင်းမရှိသောအချက်အလက်များမှရောဂါရှာဖွေခြင်း၊ လုပ်ထုံးလုပ်နည်း၊ ဆေးပစ္စည်း၊ ဓာတ်ခွဲခန်းများ၊ ဆေးဝါးများနှင့်အခြားအရာများစသည်တို့ကိုအလွယ်တကူထုတ်ယူနိုင်သည့် APER NER သည်တီထွင်သူများအားအားပေးသည်။ developer များအနေဖြင့်၎င်း APIs များကို SNOMED-CT နှင့် RxNorm ရှိထုတ်ယူထားသောအရာများကိုပြုပြင်ရန်အတွက်အသုံးပြုနိုင်သည်။
Shaip APIs မှထုတ်ယူသောဆေးဘက်ဆိုင်ရာ NER:
- Entity အသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့်ထုတ်ယူခြင်း - အရင်းအမြစ်တွင်ပါ ၀ င်သောအဓိကသဘောတရားများသို့မဟုတ်စကားစုများကိုဖော်ထုတ်ပါ
- ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသောဖွဲ့စည်းပုံမရှိသောစာသားတွင်ပါရှိသောအချက်အလက်များကိုမြေပုံဆွဲခြင်းဖြင့်လက်တွေ့အချက်အလက်သမာဓိကိုတိုးတက်စေပါ။
- ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသောဒေတာများကိုစက်ဖြင့်ဖတ်နိုင်သောစက်နှင့်ဖြစ်စဉ်စက်ပုံစံသို့ပြောင်းပါ။
- NER API များသည် ၂၀ သန်းကျော်ဆက်ဆံရေးနှင့် ၁.၇ သန်း+ လက်တွေ့သဘောတရားများပါ ၀ င်သောကိုယ်ပိုင်ဗဟုသုတဂရပ်ကိုအသုံးပြုသည်
ရီးရဲလ်ကမ္ဘာ့ဖြေရှင်းချက်
အစွမ်းထက်သောအချက်အလက်များသည် Medical AI ကိုအသက်ဝင်စေသည်
Shaip သည်အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာများကိုပေးသည်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI ပုံစံများတိုးတက်ရန်
လူနာစောင့်ရှောက်မှု။ ၃၀၀၀၀ ကျော်ပို့ပေးသည်
de-ဖော်ထုတ်ထားသောလက်တွေ့စာရွက်စာတမ်းများကိုလိုက်နာသည်
လုံခြုံသောဆိပ်ကမ်းလမ်းညွှန်ချက်များသို့ ဒါတွေကလက်တွေ့ပါ
စာရွက်စာတမ်းများကိုဆေးခန်း ၉ ခုဖြင့်အမှတ်အသားပြုခဲ့သည်
entity
ပြဿနာ
ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများထံမှလက်တွေ့စာရွက်စာတမ်းများကိုအမှတ်အသား ပြု၍ ဖယ်ရှားပါ
ဖြေရှင်းချက်
ဖောက်သည် လမ်းညွှန်ချက်တစ်ခုလျှင် စာရွက်စာတမ်း 30,000+ ကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး မှတ်သားထားသည်။
ရလဒ်
Client ၏ NLP နှင့်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကိုတိုးတက်စေရန် Gold Standard လက်တွေ့ဒေတာ
ပြည့်စုံသောလိုက်နာမှုလွှမ်းခြုံမှု
GDPR အပါအ ၀ င်ကွဲပြားသောစည်းမျဉ်းများစီရင်ပိုင်ခွင့်ရှိတရား ၀ င်တရား ၀ င်အချက်အလက်များအားခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း HIPAAနှင့် PII/PHI ၏အလျှော့အတင်းဖြစ်နိုင်ခြေကိုလျှော့ချပေးသော Safe Harbor ကဲ့သို့ De-identification
အကြံပြုအရင်းအမြစ်များ
ဘလော့ခ်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI ၏အခန်းကဏ္:၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများနှင့်ကြားရှိအရာအားလုံး
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ဉာဏ်ရည်တု၏ စျေးကွက်တန်ဖိုးသည် 2020 ခုနှစ်တွင် ဒေါ်လာ 6.7 ဘီလီယံဖြင့် အမြင့်ဆုံးသို့ ရောက်ရှိခဲ့သည်။ နယ်ပယ်မှ ကျွမ်းကျင်သူများနှင့် နည်းပညာဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူများကမူ အဆိုပါစက်မှုလုပ်ငန်းသည် 8.6 ခုနှစ်တွင် ဒေါ်လာ 2025 ဘီလီယံခန့် တန်ကြေးရှိမည်ဟု ဖော်ပြသည်။
ဘလော့ခ်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု လေ့ကျင့်ရေးဒေတာက ဘာလဲ၊ ဘာကြောင့် အရေးကြီးတာလဲ။
ဒေတာဝယ်ယူရေးသည် အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ ဦးစားပေးဖြစ်သည်။ သက်ဆိုင်ရာ ဒေတာအစုံများကို ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်၊ ကိုယ်တိုင်လေ့လာသင်ယူမှု ဆက်တင်များကို လေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုသောအခါ ပို၍ပင်။
ဒေတာကတ်တလောက်
လိုင်စင်အရည်အသွေးမြင့်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု / ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များ
AI & ML Models များအတွက်
ကျွန်ုပ်တို့၏ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာကတ်တလောက်ဒေတာအတွဲများသည် ကြီးမားရုံသာမက ရွှေစံနှုန်းအရည်အသွေးဒေတာပါရှိသည်။ သင်အသုံးပြုသည့်ဒေတာသည် လုံခြုံပြီး ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားကြောင်း စိတ်ချပါ။
သင်၏နောက် AI ပဏာမခြေလှမ်းနှင့်မည်သို့ကူညီနိုင်ကြောင်းကျွန်ုပ်တို့အားပြောပြပါ။