Healthcare ရှိ ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများ၏ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို စုဆောင်း၊ ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး မှတ်သားပါ။
အဖွဲ့များကိုကမ္ဘာ့ ဦး ဆောင်သော AI ထုတ်ကုန်များတည်ဆောက်ရန်အားပေးခြင်း။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာအားလုံး၏ ၈၀% သည်ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံနှင့်ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ရန်အတွက်လက်လှမ်းမမှီပါ။ ၎င်းသည်အသုံးပြုနိုင်သောဒေတာပမာဏကိုကန့်သတ်ပြီးကျန်းမာရေးအဖွဲ့အစည်းတစ်ခု၏ဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်စွမ်းကိုလည်းကန့်သတ်ထားသည်။ Shaip ကိုမဖွင့်ထားရင်။
ဒေတာကူးယူခြင်း၊ အမည်သတ်မှတ်ခြင်းနှင့်မှတ်စုစာအုပ်တွင်နှစ်ပေါင်းများစွာအတွေ့အကြုံများကြောင့်၎င်း၏အလားအလာကိုသော့ဖွင့်ရန်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအသုံးအနှုန်းများကိုကျွန်ုပ်တို့နားလည်သည်။ ဒါကိုထပ်ဖြည့်ပြီးတော့ငါတို့လည်းအတိအကျပေးနိုင်တယ် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာ မင်းရဲ့ AI အင်ဂျင်ကိုမြှင့်ဖို့လိုတယ်။
စက်မှုဝန်ကြီးဌာန:
လေ့လာမှုတစ်ခုအရ 30% ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစရိတ်များသည်အုပ်ချုပ်ရေးတာဝန်များနှင့်ဆက်စပ်နေသည်။ AI သည်ကြိုတင်ခွင့်ပြုချက်ရထားသောအာမခံများ၊ မပေးချေရသေးသည့်ငွေတောင်းခံလွှာများကိုလိုက်ကြည့်ခြင်းနှင့်မှတ်တမ်းများထိန်းသိမ်းခြင်းကဲ့သို့သောအလုပ်အချို့ကိုအလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
စက်မှုဝန်ကြီးဌာန:
မကြာသေးမီက သုတေသနပြုချက်အရ စက်-သင်ယူမှု algorithms သည် 3D စကင်န်များကိုအထိ ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်သည်။ 1000 ယနေ့ဖြစ်နိုင်သမျှထက်အဆများစွာပိုမြန်သည်။ ပိုမိုတိကျသောဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုချနိုင်ရန်ခွဲစိတ်ဆရာဝန်အားအချိန်နှင့်တပြေးညီအကဲဖြတ်ခြင်းနှင့်ဝေဖန်ထောက်ပြခြင်းများကိုပေးနိုင်သည်။
ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI စျေးကွက်အရွယ်အစားသည်ခန့်မှန်းချက်ကာလအတွင်း ၄၆.၂၁% ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် ၂၀၁၉ တွင်ဒေါ်လာ ၃.၆၄ ဘီလီယံမှ ၂၀၃၆ တွင် ၃၃.၄၂ ဘီလျံအထိမြင့်တက်လာလိမ့်မည်ဟုခန့်မှန်းထားသည်။
AI-enabled စနစ်များသည် လူသားဆေးဘက်ဆိုင်ရာကျွမ်းကျင်သူများကို လုံးလုံးအစားထိုးနိုင်မည်မဟုတ်ပေ။ သို့သော် ဤနည်းပညာသည် အမှားအယွင်းများဖြစ်လေ့ရှိသော ထပ်တလဲလဲလုပ်ဆောင်မှုများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ပေးမည်ဖြစ်သည်။ Shaip တွင်၊ ဒေတာသည် ကမ္ဘာ့လူဦးရေ၏ ကျန်းမာရေးကို အပြုသဘောဆောင်သည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ယုံကြည်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ သိမြင်မှုဆိုင်ရာ အချက်အလက်စုဆောင်းမှု၊ ခွဲခြားသိမြင်ခြင်း နှင့် မှတ်ချက်ပေးခြင်း ဝန်ဆောင်မှုများတွင် ၎င်းသည် ထင်ရှားပါသည်။ သမားတော်မှတ်စုများ၊ စွန့်ထုတ်မှုအကျဉ်းချုပ်များနှင့် ရောဂါဗေဒအစီရင်ခံစာများ ကဲ့သို့သော ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသောဒေတာများအတွင်း နက်ရှိုင်းစွာတွေ့ရှိရသော အသစ်များနှင့် အရေးကြီးသောအချက်အလက်များကို သော့ဖွင့်ရန် အဖွဲ့အစည်းများကို ကျွန်ုပ်တို့ကူညီပါသည်။
ထို့နောက်၎င်းသည်ရောဂါလက္ခဏာများ၊ ရောဂါများ၊ ဓာတ်မတည့်ခြင်းနှင့်ဆေးဝါးများအကြောင်းဒိုမိန်းအလိုက်တိကျသောထိုးထွင်းသိမြင်မှုကိုပေးသောသဘာဝဘာသာစကားပြုပြင်ခြင်း (NLP) မှတဆင့်ကျွန်ုပ်တို့၏ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံနှင့်ရည်ရွယ်ချက်ကိုပေးသည်။ ယခု Shaip AI ဒေတာမှတဆင့်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအသိုင်းအဝိုင်းသည်ပိုမိုကောင်းမွန်သောလူနာရလဒ်များအတွက်ပိုမိုကောင်းမွန်သောဆုံးဖြတ်ချက်များကိုချရန်မှန်ကန်သောထိုးထွင်းသိမြင်မှုများရှိသည်။
AI-enabled ကုမ္ပဏီများသည်သူတို့ကကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းအတွက်နောက်ဆုံးပေါ်စက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ algorithms များကိုဖန်တီးနိုင်စေရန်လေ့ကျင့်ရေးဒေတာများဖန်တီးရန်ကျွန်ုပ်တို့ထံလှည့်လာသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏အပြည့်အစုံကိုကြည့်ပါ ကျန်းမာရေးစာရင်း
စောင့်ရှောက်မှုတိုးတက်ခြင်းမှကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအဖွဲ့အစည်းများအားလူနာရလဒ်များတိုးတက်ကောင်းမွန်စေရန်ကုန်ကျစရိတ်များကိုထိန်းချုပ်ရန်အဖြေရှာခြင်းမှမှန်ကန်သောအချက်အလက်များသည် Shaip မှတဆင့်ဤရည်မှန်းချက်များကိုအောင်မြင်ရန် AI နှင့် ML တို့ကိုအားဖြည့်ပေးနိုင်သည်။ နောက်ဆုံးတော့ပိုကောင်းတဲ့ data တွေကပိုကောင်းတဲ့ရလဒ်တွေကိုဆိုလိုပါတယ်။
အလွယ်တကူရနိုင်သောဒေတာများ Catalog အပြည့်အစုံကိုကြည့်ပါ
ကျွန်ုပ်တို့၏ PHI/PII ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းစွမ်းရည်များတွင် တစ်ဦးချင်းစီ၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များနှင့် တိုက်ရိုက် သို့မဟုတ် သွယ်ဝိုက်၍ဖြစ်စေ ဆက်သွယ်နိုင်သည့် အမည်များနှင့် လူမှုဖူလုံရေးနံပါတ်များကဲ့သို့သော အရေးကြီးသောအချက်အလက်များကို ဖယ်ရှားခြင်းပါဝင်သည်။ ၎င်းသည် လူနာများနှင့် HIPAA တောင်းဆိုထိုက်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏မူပိုင် de-identification platform သည်အလွန်မြင့်မားသောတိကျမှုနှင့်အတူစာသားပါ ၀ င်သောအရေးကြီးအချက်အလက်များကိုအမည်ဝှက်နိုင်သည်။ API များသည်စာသား (သို့) ပုံဒေတာအချက်အလက်များတွင်ပါ ၀ င်သော PHI/PII entities များကိုထုတ်ယူပြီး de-ဖော်ထုတ်ထားသောဒေတာများကိုဖော်ထုတ်ရန်ထိုအကွက်များကိုဖျောက်ဖျက်ပါ။
Shaip annotation န်ဆောင်မှုများသည်သင်၏ AI အင်ဂျင်ကိုမြှင့်တင်ရန်အလွန်လိုအပ်သောစွမ်းအားကိုထည့်နိုင်သည်။ X-Ray, CT scan, MRI နှင့်အခြားပုံရိပ်အခြေပြုစမ်းသပ်အစီရင်ခံစာများသည်ရောဂါအမျိုးမျိုးကိုခန့်မှန်းရန်လွယ်ကူစွာစစ်ဆေးနိုင်သည်။ သင်၏ AI ML ပုံစံများကိုတိုးတက်စေရန်ရှုပ်ထွေးသောကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုမှတ်တမ်းများဥပမာအားစာသားနှင့်ပုံများရေးရန်ကျွန်ုပ်တို့ကူညီနိုင်သည်။
မည်သည့်အရွယ်အစားပရောဂျက်ကိုမဆိုစီမံရန်လူ ၁၀၀၀ ကိုစကေးချနိုင်သည်။ ရလဒ်လား? သင်၏စံနှုန်းများနှင့်ဘတ်ဂျက်အတွင်းသင်၏ပုံစံများကိုတည်ဆောက်ရန်ပိုမိုမြန်ဆန်သောကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုမှတ်စု
အချိန်နှင့်တပြေးညီအချက်အလက်များကိုသင်လိုအပ်သည့်အခါ APIs များကိုလျှင်မြန်စွာရယူနိုင်ရမည်။ ထို့ကြောင့် Shaip APIs သည်သင်လိုအပ်သောမှတ်တမ်းများကိုအချိန်နှင့်တပြေးညီရယူနိုင်သည်။ Shaip APIs နှင့်သင်၏အဖွဲ့များသည်ပထမဆုံး A ချိန်တွင်သူတို့၏ AI စီမံကိန်းများကိုပြီးမြောက်စေရန်ဖော်ထုတ်ထားသည့်မှတ်တမ်းများနှင့်အရည်အသွေးပြည့်မီသည့်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကိုအမြန်။ အရွယ်အစားကြီးမားစွာကြည့်ရှုနိုင်ပြီဖြစ်သည်။
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ AI ကို အသက်ဝင်စေသော ဒေတာ
Shaip သည်အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာများကိုပေးသည်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI ပုံစံများတိုးတက်ရန်
လူနာစောင့်ရှောက်မှု။ ၃၀၀၀၀ ကျော်ပို့ပေးသည်
de-ဖော်ထုတ်ထားသောလက်တွေ့စာရွက်စာတမ်းများကိုလိုက်နာသည်
လုံခြုံသောဆိပ်ကမ်းလမ်းညွှန်ချက်များသို့ ဒါတွေကလက်တွေ့ပါ
စာရွက်စာတမ်းများကိုဆေးခန်း ၉ ခုဖြင့်အမှတ်အသားပြုခဲ့သည်
တခုနဲ့တခု
ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများထံမှလက်တွေ့စာရွက်စာတမ်းများကိုအမှတ်အသား ပြု၍ ဖယ်ရှားပါ
ဖောက်သည် လမ်းညွှန်ချက်တစ်ခုလျှင် စာရွက်စာတမ်း 30,000+ ကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး မှတ်သားထားသည်။
Client ၏ NLP နှင့်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကိုတိုးတက်စေရန် Gold Standard လက်တွေ့ဒေတာ
GDPR အပါအဝင် မတူညီသော စည်းကမ်းစီရင်ပိုင်ခွင့်များတစ်လျှောက် အတိုင်းအတာဒေတာ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း၊ HIPAAနှင့် Safe Harbor အရ၊
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ဉာဏ်ရည်တု၏ စျေးကွက်တန်ဖိုးသည် 2020 ခုနှစ်တွင် ဒေါ်လာ 6.7 ဘီလီယံဖြင့် အမြင့်ဆုံးသို့ ရောက်ရှိခဲ့သည်။ နယ်ပယ်မှ ကျွမ်းကျင်သူများနှင့် နည်းပညာဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူများကမူ အဆိုပါစက်မှုလုပ်ငန်းသည် 8.6 ခုနှစ်တွင် ဒေါ်လာ 2025 ဘီလီယံခန့် တန်ကြေးရှိမည်ဟု ဖော်ပြသည်။
ဒေတာဝယ်ယူရေးသည် အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ ဦးစားပေးဖြစ်သည်။ သက်ဆိုင်ရာ ဒေတာအစုံများကို ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်၊ ကိုယ်တိုင်လေ့လာသင်ယူမှု ဆက်တင်များကို လေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုသောအခါ ပို၍ပင်။
ကျွန်ုပ်တို့၏ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာကတ်တလောက်ဒေတာအတွဲများသည် ကြီးမားရုံသာမက ရွှေစံနှုန်းအရည်အသွေးဒေတာပါရှိသည်။ သင်အသုံးပြုသည့်ဒေတာသည် လုံခြုံပြီး ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားကြောင်း စိတ်ချပါ။
သင်၏နောက် AI ပဏာမခြေလှမ်းနှင့်မည်သို့ကူညီနိုင်ကြောင်းကျွန်ုပ်တို့အားပြောပြပါ။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ရောဂါရှာဖွေခြင်း၊ ကုသခြင်းနှင့် လူနာစီမံခန့်ခွဲခြင်းကဲ့သို့သော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဝန်ဆောင်မှုများကို တိုးတက်စေရန်အတွက် ဥာဏ်ရည်တုကို အသုံးပြုပါသည်။
AI သည် ရောဂါရှာဖွေတိကျမှုကို မြှင့်တင်ပေးသည်၊ ကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချပေးသည်၊ အလုပ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပေးကာ၊ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ထားသော ကုသမှုများကို ပံ့ပိုးပေးကာ လူနာကို ပိုမိုကောင်းမွန်သော စောင့်ရှောက်မှုနှင့် ရလဒ်များကို ရရှိစေသည်။
AI ကို ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်ဖော်ခြင်း၊ ရောဂါရှာဖွေခြင်း၊ ဆေးဝါးရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်း၊ အဝေးမှလူနာစောင့်ကြည့်ခြင်း၊ virtual ကျန်းမာရေးလက်ထောက်များနှင့် ဆေးရုံစီမံခန့်ခွဲမှုများတွင် အသုံးပြုသည်။
AI သည် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့် ကုသရေးအစီအစဉ်များ၊ ရောဂါစောစီးစွာသိရှိနိုင်မှုနှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ အဝေးထိန်းစောင့်ကြည့်ခြင်း၊ အချိန်မီကြားဝင်ဆောင်ရွက်ပေးခြင်းနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သောရလဒ်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
Shaip သည် လုံခြုံပြီး ကျင့်ဝတ်ဒေတာအသုံးပြုမှုကို သေချာစေရန် HIPAA နှင့် GDPR ကဲ့သို့ စည်းမျဉ်းများနှင့်အညီ လိုက်နာရန် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များကို ဖယ်ရှားကာ အရေးကြီးသောဒေတာများကို ဖယ်ရှားသည်။
NLP သည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချရန်အတွက် ဆရာဝန်မှတ်စုများကဲ့သို့ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာများမှ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ကောက်နုတ်ပြီး ရောဂါလက္ခဏာများ၊ ရောဂါများနှင့် ကုသမှုများကို ဖော်ထုတ်ပေးပါသည်။
ဟုတ်ပါသည်၊ သင့်ပရောဂျက်၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီစေရန် အသက်၊ ကျား၊ မ သို့မဟုတ် လူမျိုး၊ နှင့် ပထဝီဝင်ဒေသများကဲ့သို့သော လူဦးရေစာရင်းပေါ်မူတည်၍ ဒေတာအတွဲများကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်ပါသည်။
ပေးပို့မှုအချိန်ဇယားများသည် တောင်းဆိုထားသည့်ဒေတာ၏ ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် ပမာဏအပေါ်မူတည်ပါသည်။ သဘောတူထားသည့်အချိန်ဘောင်အတွင်း အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာပေးပို့ရန် ကျွန်ုပ်တို့သည် ထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်ပါသည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် နမူနာဒေတာအတွဲများ သို့မဟုတ် စမ်းသပ်ပရောဂျက်များကို ပေးဆောင်ထားသောကြောင့် သင်သည် ပိုမိုကြီးမားသောဝယ်ယူမှုတစ်ခုအား မလုပ်ဆောင်မီ ဒေတာအရည်အသွေးနှင့် ဆက်စပ်မှုကို အကဲဖြတ်နိုင်ပါသည်။
စျေးနှုန်းသည် ဒေတာအမျိုးအစား၊ ပမာဏ၊ စိတ်ကြိုက်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ပေးပို့မှုအချိန်ဇယားကဲ့သို့သော အချက်များအပေါ် မူတည်ပါသည်။ သင့်ပရောဂျက်အတွက် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသော အသေးစိတ်ကိုးကားချက်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့ထံ ဆက်သွယ်ပါ။
