ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI

ဒေတာသည် Healthcare AI အတွက်အသက်ပေးသောတွန်းအားကိုပေးသည်။

Healthcare ရှိ ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများ၏ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို စုဆောင်း၊ ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး မှတ်သားပါ။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု Ai

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

ဒေတာရှင်းလင်းမှုသင်္ကေတ

ဒေတာရှင်းလင်းခြင်းနှင့်မြှင့်တင်ခြင်း

ဒေတာစုဆောင်းခြင်းသင်္ကေတ

ဒေတာလိုင်စင်နှင့်စုဆောင်းခြင်း

ဒေတာများကိုဖယ်ထုတ်ခြင်း

ဒေတာမှတ်စုသင်္ကေတ

ဒေတာများကိုမှတ်စု & တံဆိပ်ကပ်ခြင်း

ဒေတာရှင်းလင်းခြင်း

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
ဒေတာများစုစည်းမှု
ဒေတာများကိုဖယ်ထုတ်ခြင်း

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

ဒေတာများကိုမှတ်ချက်

APIs များကို

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

De-Identification API

အကောင်းဆုံးဖြစ်နိုင်သောကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI ပရောဂျက်များပြုစုရာတွင်လူနာဒေတာသည်မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည်။ ဒါပေမယ့်သူတို့ရဲ့ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာအချက်အလက်တွေကိုကာကွယ်တာကမရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါတယ်။ Shaip သည် PHI/ PII (ကိုယ်ပိုင်ကျန်းမာရေး/ ကိုယ်ပိုင်အချက်အလက်များ) ကိုဖယ်ရှားရန်ဒေတာများဖော်ထုတ်ခြင်း၊ အချက်အလက်ဖုံးကွယ်ခြင်းနှင့်ဒေတာအမည်ဝှက်ခြင်းတို့တွင်လူသိများသောစက်မှုလုပ်ငန်းခေါင်းဆောင်ဖြစ်သည်။ De-Identification APIs များသည်စာသား (သို့) ပုံဒေတာအချက်အလက်များတွင်ပါ ၀ င်သောအရာများကိုထုတ်ယူပြီး de-ဖော်ထုတ်ဒေတာများပေးနိုင်ရန်ထိုအကွက်များကိုဖျောက်ဖျက်ပါ။

  • PHI၊ PII နှင့် PCI အတွက်အရေးကြီးသောအချက်အလက်များကိုအမည်မဖေါ်ထုတ်ပါ၊ တိုကင်လုပ်ပါ
  • HIPAA နှင့် Safe Harbor လမ်းညွှန်ချက်များနှင့်အတည်ပြုပါ
  • GDPR, HIPAA, နှင့် Safe Harbor စသည့်အကဲဖြတ်တရားစီရင်ပိုင်ခွင့်များအားလုံးတွင်အမှတ်အသား ၁၈ ခုနှင့်စကေးဒေတာခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းအားလုံးကိုပြန်လည်ပြင်ဆင်ပါ။
  • ကျွမ်းကျင်မှုဆိုင်ရာအသိအမှတ်ပြုလက်မှတ်နှင့်ဖယ်ထုတ်မှုအရည်အသွေးစစ်ဆေးခြင်း
  • PHI ၏အချက်အလက်များကိုတူညီစွာဖယ်ရှားရန်နှင့် Safe Harbor လမ်းညွှန်ချက်များကိုလိုက်နာရန်ပြည့်စုံသော PHI မှတ်ချက်များလမ်းညွှန်ချက်များကိုလိုက်နာပါ
De-Identification Api
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ Ner

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ NER

Clinical Named Entity Recognition (NER) သည်လက်တွေ့ဇာတ်ကြောင်းများမှအရေးကြီးသဘောတရားများ (အမည်ရှိအဖွဲ့အစည်းများ) ကိုထုတ်နုတ်ရန်အရေးကြီးသော NLP လုပ်ငန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ NER API များသည်ရောဂါရှာဖွေခြင်း၊ လုပ်ထုံးလုပ်နည်း၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာကိရိယာ၊ ဓာတ်ခွဲခန်းများ၊ ဆေးဝါးများနှင့်အခြားအရာများကဲ့သို့ဖွဲ့စည်းပုံမပါဘဲခွဲခြားနိုင်သော Electronic Health Record (EHR) မှများစွာရှိသည်။

Shaip APIs မှထုတ်ယူသောဆေးဘက်ဆိုင်ရာ NER:

  • အဖွဲ့အစည်းအသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့်ထုတ်ယူခြင်း: အဓိကသဘောတရားများသို့မဟုတ်စာပိုဒ်တိုများကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ပါ 
  • ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသောဖွဲ့စည်းပုံမရှိသောစာသားတွင်ပါရှိသောအချက်အလက်များကိုမြေပုံဆွဲခြင်းဖြင့်လက်တွေ့အချက်အလက်သမာဓိကိုတိုးတက်စေပါ။
  • ဖွဲ့စည်းပုံမပါသောအချက်အလက်များကိုစက်ဖြင့်ဖတ်နိုင်သောစက်ဖြင့်ပြုပြင်နိုင်သောပုံစံသို့ပြောင်းပါ။
  • 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

အချိန်ဘောင်-ဂရပ်-Convai

စကားဝိုင်း Ai

ပြဿနာ

ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများထံမှလက်တွေ့စာရွက်စာတမ်းများကိုအမှတ်အသား ပြု၍ ဖယ်ရှားပါ

ဖြေရှင်းချက်

ဖောက်သည်လမ်းညွှန်ချက်တစ်ခုတွင်စာရွက်စာတမ်းပေါင်း ၃၀၀၀၀ ကျော်ကိုအမှတ်အသားပြုပြီးအမှတ်အသားပြုသည်

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

သင်္ဘောဖြင့်လုံခြုံသောဆိပ်ကမ်း De-Identification
Shaip အားဖြင့် Gdpr Complient De-Identification
Shaip မှ Hipaa တိုင်ကြားချက်အချက်အလက်ကောက်ယူခြင်း

သင်၏နောက် AI ပဏာမခြေလှမ်းနှင့်မည်သို့ကူညီနိုင်ကြောင်းကျွန်ုပ်တို့အားပြောပြပါ။