ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI

ဒေတာသည် Healthcare AI အတွက်အသက်ပေးသောတွန်းအားကိုပေးသည်။

Healthcare ရှိ ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများ၏ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို စုဆောင်း၊ ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး မှတ်သားပါ။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု

Featured Clients များ

အဖွဲ့များကိုကမ္ဘာ့ ဦး ဆောင်သော AI ထုတ်ကုန်များတည်ဆောက်ရန်အားပေးခြင်း။

အမေဇုံ
Google
Microsoft က
ကော့နစ်

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

AI သုံးနိုင်တဲ့စနစ်တွေကလူသားဆေးပညာရှင်တွေကိုလုံးဝအစားထိုးမှာမဟုတ်ဘူး။ သို့သော်ဤနည်းပညာသည်အမှားများကျရောက်လေ့ရှိသောထပ်ခါတလဲလဲလုပ်ဆောင်မှုများကိုအလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့်သူတို့၏စွမ်းရည်များနှင့်ထိရောက်မှုကိုမြှင့်တင်လိမ့်မည်။ Shaip တွင်အချက်အလက်များသည်ကမ္ဘာ့လူ ဦး ရေ၏ကျန်းမာရေးကိုအပြုသဘောသက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်ဟုကျွန်ုပ်တို့ယုံကြည်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏သိမြင်မှုဆိုင်ရာအချက်အလက်စုဆောင်းခြင်း၊ အမှတ်အသားပြုခြင်းနှင့်မှတ်စု ၀ န်ဆောင်မှုများတွင်သိသာထင်ရှားပါသည်။ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံဆိုင်ရာအချက်အလက်များအတွင်းနက်ရှိုင်းစွာတွေ့ရှိရသောအရေးပါသောအချက်အလက်သစ်များအားသော့ဖွင့်ရန်ကျွန်ုပ်တို့အဖွဲ့များအားကူညီသည်။ ဆရာဝန်မှတ်စုများ၊ ထုတ်လွှတ်မှုအကျဉ်းချုပ်များနှင့်ရောဂါဗေဒဆိုင်ရာအစီရင်ခံစာများ။

ထို့နောက်၎င်းသည်ရောဂါလက္ခဏာများ၊ ရောဂါများ၊ ဓာတ်မတည့်ခြင်းနှင့်ဆေးဝါးများအကြောင်းဒိုမိန်းအလိုက်တိကျသောထိုးထွင်းသိမြင်မှုကိုပေးသောသဘာဝဘာသာစကားပြုပြင်ခြင်း (NLP) မှတဆင့်ကျွန်ုပ်တို့၏ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံနှင့်ရည်ရွယ်ချက်ကိုပေးသည်။ ယခု Shaip AI ဒေတာမှတဆင့်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအသိုင်းအဝိုင်းသည်ပိုမိုကောင်းမွန်သောလူနာရလဒ်များအတွက်ပိုမိုကောင်းမွန်သောဆုံးဖြတ်ချက်များကိုချရန်မှန်ကန်သောထိုးထွင်းသိမြင်မှုများရှိသည်။

အဓိကကမ်းလှမ်းချက်များ

ဒေတာရှင်းလင်းခြင်းနှင့်မြှင့်တင်ခြင်း

ဒေတာလိုင်စင်နှင့်စုဆောင်းခြင်း

ဒေတာများကိုဖယ်ထုတ်ခြင်း

ဒေတာများကိုမှတ်စု & တံဆိပ်ကပ်ခြင်း

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
ဒေတာများစုဆောင်းခြင်း
အချက်အလက်များဖော်ထုတ်ခြင်း

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

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်မှတ်ချက်

APIs များကို

အချိန်နှင့်တပြေးညီအချက်အလက်များကိုသင်လိုအပ်သည့်အခါ APIs များကိုလျှင်မြန်စွာရယူနိုင်ရမည်။ ထို့ကြောင့် Shaip APIs သည်သင်လိုအပ်သောမှတ်တမ်းများကိုအချိန်နှင့်တပြေးညီရယူနိုင်သည်။ Shaip APIs နှင့်သင်၏အဖွဲ့များသည်ပထမဆုံး A ချိန်တွင်သူတို့၏ AI စီမံကိန်းများကိုပြီးမြောက်စေရန်ဖော်ထုတ်ထားသည့်မှတ်တမ်းများနှင့်အရည်အသွေးပြည့်မီသည့်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကိုအမြန်။ အရွယ်အစားကြီးမားစွာကြည့်ရှုနိုင်ပြီဖြစ်သည်။

မြန်ဆန်ရိုးရှင်းသောရလဒ်များအတွက် အစွမ်းထက်သော ဆေးခန်းသုံး NLP API များ။

ဒေတာများကိုသန့်စင်ခြင်း

ရီးရဲလ်ကမ္ဘာ့ဖြေရှင်းချက်

အစွမ်းထက်သောအချက်အလက်များသည် Medical AI ကိုအသက်ဝင်စေသည်

Shaip သည်အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာများကိုပေးသည်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI ပုံစံများတိုးတက်ရန်
လူနာစောင့်ရှောက်မှု။ ၃၀၀၀၀ ကျော်ပို့ပေးသည်
de-ဖော်ထုတ်ထားသောလက်တွေ့စာရွက်စာတမ်းများကိုလိုက်နာသည်
လုံခြုံသောဆိပ်ကမ်းလမ်းညွှန်ချက်များသို့ ဒါတွေကလက်တွေ့ပါ
စာရွက်စာတမ်းများကိုဆေးခန်း ၉ ခုဖြင့်အမှတ်အသားပြုခဲ့သည်
entity

Timeframe-graph-convai

စကားဝိုင်း ai

ပြဿနာ

ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများထံမှလက်တွေ့စာရွက်စာတမ်းများကိုအမှတ်အသား ပြု၍ ဖယ်ရှားပါ
ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများထံမှလက်တွေ့စာရွက်စာတမ်းများကိုအမှတ်အသား ပြု၍ ဖယ်ရှားပါ

ဖြေရှင်းချက်

ဖောက်သည် လမ်းညွှန်ချက်တစ်ခုလျှင် စာရွက်စာတမ်း 30,000+ ကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး မှတ်သားထားသည်။
ဖောက်သည် လမ်းညွှန်ချက်တစ်ခုလျှင် အထောက်အထား 30,000+ ကို ဖျက်သိမ်းပြီး မှတ်ကျောက်တင်ထားသည်။

ရလဒ်

Client ၏ NLP နှင့်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကိုတိုးတက်စေရန် Gold Standard လက်တွေ့ဒေတာ
သုံးစွဲသူ၏ nlp နှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန် Gold standard ဆေးခန်းဒေတာ

ပြည့်စုံသောလိုက်နာမှုလွှမ်းခြုံမှု

GDPR အပါအ ၀ င်ကွဲပြားသောစည်းမျဉ်းများစီရင်ပိုင်ခွင့်ရှိတရား ၀ င်တရား ၀ င်အချက်အလက်များအားခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း HIPAAနှင့် PII/PHI ၏အလျှော့အတင်းဖြစ်နိုင်ခြေကိုလျှော့ချပေးသော Safe Harbor ကဲ့သို့ De-identification

သင်္ဘောဖြင့် လုံခြုံသောဆိပ်ကမ်းကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း။
GDPR
Hippa

သင်၏နောက် AI ပဏာမခြေလှမ်းနှင့်မည်သို့ကူညီနိုင်ကြောင်းကျွန်ုပ်တို့အားပြောပြပါ။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI တွင် ရောဂါရှာဖွေခြင်း၊ ကုသခြင်းနှင့် လူနာစီမံခန့်ခွဲမှုတွင် အထောက်အကူပြုရန် ဥာဏ်ရည်တုနည်းပညာများကို အသုံးပြုခြင်းတို့ပါဝင်သည်။

AI ကို ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်များမှ ရောဂါရှာဖွေတွေ့ရှိမှု၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့် ကုသမှု အကြံပြုချက်များ၊ ဆေးဝါးသုတေသနကို အရှိန်မြှင့်ရန်၊ ဆေးမှတ်တမ်းများကို စီမံခန့်ခွဲခြင်း၊ ခန့်မှန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ ခွဲစိတ်မှုများတွင် ကူညီပေးခြင်း၊ နှင့် virtual ကျန်းမာရေးအကူအညီများ ပေးဆောင်ခြင်းတို့အတွက် AI ကို အသုံးပြုထားသည်။

AI သည် ရောဂါရှာဖွေရာတွင် တိကျမှုကို မြှင့်တင်ပေးသည်၊ ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ပေးသည်၊ ကုန်ကျစရိတ်ကို သက်သာစေသည်၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆန်သော ကုသမှုများကို ဖွင့်ပေးသည်၊ ခန့်မှန်းနိုင်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးကာ၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု သုံးစွဲနိုင်မှုကို တိုးမြင့်စေသည်။

အပလီကေးရှင်းများတွင် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ မျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာ သုတေသနပြုခြင်း၊ ဆေးဝါးရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်း၊ ကုသမှုများကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း၊ အဝေးမှ ကျန်းမာရေးစောင့်ကြည့်ခြင်း၊ လူနာမေးမြန်းချက်များအတွက် chatbots များနှင့် ဆေးရုံလုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုများကို တိုးတက်ကောင်းမွန်စေခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။

AI သည် များပြားလှသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာကို စီမံခန့်ခွဲသည်၊ ရောဂါအစောပိုင်းရှာဖွေတွေ့ရှိမှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည်၊ အရင်းအမြစ်ခွဲဝေမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည်၊ အမှားများကို လျှော့ချပေးသည်၊ သုတေသနကို အရှိန်မြှင့်ပေးပြီး လူနာ၏အတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ပေးသည်။