IA de santé

Comment Shaip aide les équipes à créer des solutions d'IA pour les soins de santé

Ne vous attendez pas à être traité par un médecin robotique lors de votre prochaine visite chez le médecin. Les ordinateurs et les algorithmes peuvent nous dire quoi regarder, quoi acheter et qui ajouter à nos réseaux sociaux, mais la recherche suggère que l'IA des soins de santé ne sera pas remplacer l'humain soignants sitôt.

Cela pourrait cependant aider à remplacer la paperasserie déroutante, les temps d'attente prolongés, les diagnostics incorrects et d'autres éléments indésirables de l'expérience des soins de santé par des éléments plus favorables. L'IA pourrait également aider les médecins humains à faire évoluer leurs pratiques pour traiter plus de patients et leur permettre de fournir des soins plus personnalisés et efficaces à des patients individuels.

Oui, même en 2021, les conversations sur l'IA et l'automatisation dans les soins de santé ont tendance à se concentrer sur le potentiel, les promesses et les possibilités. Après tout, la plupart des opportunités pour les applications basées sur l'IA dans l'espace sont encore à venir, principalement parce que des obstacles majeurs doivent encore être surmontés afin d'ouvrir la voie à une adoption généralisée dans l'espace. Jusqu'à ce que cela se produise, cette technologie transformatrice continuera d'être discutée en termes de ce que pourriez  être (plutôt que ce qui est).

Chez Shaip, nous voulons changer la conversation en aidant les équipes de développement d'IA à surmonter ces obstacles. Nous aimons parler de ce que le future pourrait tenir pour l'IA des soins de santé, mais nous aimons encore plus créer cet avenir. Avant de plonger dans la façon dont nous procédons, prenons un moment pour nous concentrer sur le présent.

L'IA n'est pas seulement prête à changer les soins de santé pour toujours ; il l'a déjà fait. Bien qu'encore relativement nouvelle, la technologie a pénétré presque tous les aspects du système de santé moderne :

  • Dans les milieux cliniques, les médecins utilisent des outils d'imagerie assistée par IA dotés de capacités avancées de reconnaissance des formes pour examiner les résultats des tomodensitogrammes, des IRM et d'autres types d'analyses visuelles, ce qui leur permet de détecter plus rapidement et avec plus de précision les maladies et de diagnostiquer les blessures.
  • En classe, les outils d'apprentissage automatique aident les élèves à mieux comprendre le corps humain et leur donnent le pouvoir de construire de nouvelles solutions avec des applications du monde réel.
  • En laboratoire, les chercheurs exploitent des programmes sophistiqués pour croiser de nouvelles formules médicamenteuses avec des médicaments déjà connus pour être sûrs. Ils peuvent ensuite se répliquer et itérer sur ceux-ci pour développer des antidotes et des vaccins en un temps record.
  • Les administrateurs et les dirigeants utilisent des applications d'IA pour créer des expériences patient plus intuitives et efficaces qui génèrent simultanément des revenus pour les prestataires et garantissent des soins de meilleure qualité aux patients. La liste se rallonge de plus en plus.

Parce que vous lisez ceci, vous réalisez probablement déjà que l'impact de l'IA sur nos soins de santé système a été énorme - et il ne fera que s'agrandir. Compte tenu des innombrables acteurs divers qui composent le secteur, le nombre de défis que les solutions d'IA peuvent potentiellement relever est apparemment infini.

Shaip est là pour aider à donner vie à ces solutions. Nos services permettent aux entreprises et aux entrepreneurs de créer des technologies d'IA transformatrices en soins de santé qui peuvent résoudre des problèmes du monde réel à grande échelle en éliminant certains des plus grands obstacles sur leur chemin. Et pour les équipes travaillant dans le domaine de la santé, il y en a beaucoup.

Barrages routiers et drapeaux rouges

Bien que la promesse de l'IA dans les soins de santé n'ait jamais été aussi grande, l'intégration réelle de la technologie dans le système de santé monolithique sera un processus semé d'obstacles. Aucun n'est peut-être plus important que les obstacles réglementaires qui distinguent la médecine des autres industries dans lesquelles l'adoption a eu lieu plus rapidement.

Barrages et drapeaux rouges

Cela fait près d'un quart de siècle que le Congrès a promulgué la Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), mais cette même législation régit toujours la manière dont les prestataires traitent les données des patients en 2021. Malheureusement, elle pose de plus en plus de questions que de réponses pour les médecins, les patients et les entrepreneurs cherchant à créer de nouvelles technologies médicales. De plus, les mandats HIPAA convergent désormais avec les réglementations plus récentes sur les informations personnellement identifiables (PII) comme le règlement général sur la protection des données (RGPD) de l'Union européenne, la loi sur la protection des données personnelles (PDPA) de Singapour et la loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (CCPA) qui représentent la première législation complète régissant l'utilisation des données ici aux États-Unis.

L'augmentation des besoins en télésanté qui a accompagné la pandémie de COVID-19 n'a fait que ajouté plus de maux de tête réglementaires. Pour commencer, de nombreux patients reçoivent un traitement à distance via des plateformes qui ne répondent pas aux normes HIPAA, ce qui pourrait les rendre vulnérables aux menaces pour la vie privée. Même les plateformes conformes présentent des risques, car elles pourraient divulguer des informations sensibles sur les patients for profitez . La croissance de la demande de soins virtuels a donné naissance à de nombreux services numériques qui sortent du champ d'application initial de la HIPAA, et elle a contraint les grandes entreprises technologiques Facebook, Alphabet, Amazon et Microsoft à entreprise développement le marché, apportant de nouvelles innovations ainsi que la nécessité d'une surveillance supplémentaire.

Pour les régulateurs, il est de plus en plus difficile de faire respecter la conformité dans ce système complexe de mandats, car les données sont utilisées de nouvelles manières et par un nombre croissant d'acteurs. De même, pour les équipes souhaitant développer et déployer des technologies basées sur l'IA dans le domaine de la santé, s'assurer que ces outils répondent aux normes existantes nécessite une expertise réglementaire qui est tout simplement difficile à trouver.

Difficile à trouver aussi ? Des données médicales de haute qualité. La réglementation pourrait empêcher certaines nouvelles technologies de parvenir à une adoption généralisée, mais sans données de qualité, les outils basés sur l'IA ne dépasseront même pas le stade de développement.

récent étude publié dans le Journal of the American Medical Association a révélé que la répartition géographique des patients dont les données sont utilisées pour former des algorithmes d'apprentissage automatique est principalement limitée à quelques États, en particulier la Californie, New York et le Massachusetts. Compte tenu des attributs économiques, sociaux, comportementaux et autres que ces patients pourraient partager entre eux mais pas avec le reste du pays, les algorithmes formés sur ces données pourraient mal se généraliser. Ce problème pourrait être résolu avec des ensembles de données plus diversifiés, mais encore une fois, les données sont difficiles à acquérir. Une fois acquis, il est également difficile à organiser, ce qui est une autre étape critique pour les développeurs de technologies d'apprentissage automatique.

De nombreuses entreprises font des investissements importants pour trouver ou créer des données pour leurs algorithmes, puis dépensent encore plus d'annotateurs payants pour les étiqueter. Comme pour les ensembles de données trop homogènes, les données qui ne sont pas correctement étiquetées et organisées entraîneront les programmes d'IA à générer des résultats biaisés et inexacts, créant des problèmes qui ne peuvent pas être facilement résolus. Malheureusement, ces problèmes continueront d'être monnaie courante pour les équipes travaillant sur la technologie de l'IA dans le domaine de la santé. Les recherches de Gartner révèlent que jusqu'à 85% of Les projets d'IA donneront des résultats erronés en raison d'un biais de gestion des données jusqu'en 2022.

Encore une fois, il existe de nombreux autres défis à la création d'applications d'IA pour les soins de santé, à la fois connus et inconnus. Alors que de plus en plus de développeurs entrent dans l'espace et que de plus en plus de fournisseurs sont confrontés à des décisions d'ajouter ou non des solutions basées sur l'IA à leurs stratégies de traitement des patients, ces défis sont importants. Alors que les obstacles sont inévitables lorsque vous essayez de créer des outils utiles et transformateurs à l'aide de nouvelles technologies, Shaip aide les équipes à surmonter bon nombre des plus grands obstacles auxquels les développeurs de l'espace sont actuellement confrontés.

Discutons aujourd'hui de vos besoins en données de formation en IA.

Comment Shaip stimule les progrès de l'IA dans le domaine de la santé

Shaip propose une suite de solutions conçues spécifiquement pour les équipes travaillant sur des applications d'IA dans le domaine de la santé. Ensemble, ils peuvent vous aider à réaliser un retour sur investissement significatif et multiforme et à créer des produits évolutifs qui ont un impact vraiment durable sur l'industrie.

Collecte de données entièrement gérée

Afin de créer des applications qui peuvent vraiment être utiles aux organisations de soins de santé, les équipes doivent créer des solutions qui génèrent systématiquement des résultats précis et impartiaux. Bien sûr, vous pourriez entendre parler des technologies d'IA qui détectent et diagnostiquent avec précision les maladies, mais cela se produit généralement dans des scénarios où des contraintes artificielles sont utilisées pour contrôler les limitations de formation connues, telles qu'un manque de données pertinentes et de qualité. Si vous espérez développer un produit qui sera largement adopté dans des contextes cliniques réels, il doit être capable de fournir des résultats optimaux dans un large éventail de circonstances à enjeux élevés. En d'autres termes, vous aurez besoin de beaucoup de données fiables et de classe mondiale pour entraîner vos algorithmes.

Les services de collecte de données entièrement gérés de Shaip garantissent que vous disposez des données dont vous avez besoin quand vous en avez besoin. Grâce à notre application mobile exclusive, notre plate-forme Web brevetée et nos équipes de projet internes expérimentées, nous sommes en mesure de rechercher des données à partir de presque toutes les combinaisons de tranches d'âge, de données démographiques et de formations. Notre processus de collecte d'humains dans la boucle intègre des experts en la matière du domaine de la santé pour garantir que les données que vous recevez répondent aux normes les plus élevées en matière de qualité et de fiabilité. En plus de l'identification, du profilage et de la recherche de données, nous nous occupons également du nettoyage et de la préparation des données, permettant à votre équipe de se concentrer sur d'autres activités à fort impact.

Formats de données multiples

Nous pouvons fournir un ensemble de données diversifié comprenant des images, de la vidéo, de l'audio et du texte pour alimenter un large éventail de modèles d'IA.

  • Texte :

    Shaip dispose de centaines de professionnels expérimentés disponibles pour effectuer des annotations de données sur pratiquement tout type de données textuelles, des notes de médecin aux réclamations d'assurance, vous donnant la possibilité de découvrir des informations qui resteraient autrement cachées dans des ensembles de données non structurés. De plus, notre plate-forme cloud intuitive et personnalisable vous permet de personnaliser les annotations pour des cas d'utilisation très spécifiques et d'obtenir des informations spécifiques au domaine pour éclairer le développement technologique.

  • Audio:

    Shaip a fait ses preuves dans la création et l'optimisation d'IA conversationnelle hautement fonctionnelle, de chatbots et de robots vocaux. Grâce à notre réseau mondial de linguistes qualifiés et à une équipe capable de collecter et d'annoter des volumes de données audio, y compris des conversations non scénarisées entre médecins et patients, des énoncés et des mots d'éveil, des monologues et d'autres types de discours, nous pouvons vous aider à entraîner la parole. -applications activées rapidement et efficacement.

  • Image:

    Nos ensembles de données d'apprentissage d'images sont analysés à l'aide d'une combinaison de processus manuels d'une précision chirurgicale et d'une technologie de pointe pour des applications qui dépendent de capacités sophistiquées de vision par ordinateur et de reconnaissance de formes. Et nous ne nous contentons pas de fournir les données ; nous pouvons également vous aider à développer des algorithmes d'apprentissage automatique de classe mondiale pour alimenter des solutions capables de reconnaître les visages humains, les aliments, les documents, les images de laboratoire médical, les images géospatiales et d'autres informations visuelles.

  • Vidéo:

    Notre personnel, notre expérience et notre technologie nous permettent de répondre à pratiquement toutes les exigences d'annotation vidéo. Ce que nous faisons de mieux, c'est le suivi d'objets : annoter des vidéos image par image pour apprendre aux ordinateurs à reconnaître des objets spécifiques grâce à l'apprentissage automatique. Que vous construisiez un équipement robotique compatible avec l'IA pour aider les médecins dans les milieux cliniques ou des applications qui améliorent les interactions entre les patients et les infirmières lors des rendez-vous de télésanté, nous pouvons vous aider.

Assurance de conformité

Assurance de conformité La protection des informations des patients est essentielle au développement d'applications de soins de santé d'IA viables. Cependant, la collecte d'une quantité suffisante de données prend du temps, et l'anonymisation de ces informations en prend encore plus. Lorsque votre objectif est de créer, tester et déployer une nouvelle technologie, le temps presse.

Offres Shaip données de santé autorisées pour alléger ce fardeau pour les équipes développant des modèles d'IA qui analysent les dossiers médicaux des patients basés sur du texte, les images des tomodensitogrammes, les radiographies (et autres diagnostics visuels), les enregistrements des médecins et des dizaines d'autres types de données. Avec les API Shaip, vous obtenez un accès à la demande à cette bibliothèque croissante d'enregistrements anonymisés et de données médicales contextualisées de qualité (y compris plus de 10 millions d'ensembles de données provenant de plus de 60 emplacements divers dans le monde) qui répondent à toutes les normes HIPAA et Safe Harbor. normes (y compris la rédaction de l'ensemble des 18 identifiants couverts par ces lignes directrices). Pour les équipes qui ont besoin de services plus complets, nous pouvons adapter la désidentification des données à plusieurs juridictions réglementaires.

En tant que leader de l'industrie en matière de désidentification, de masquage et d'anonymisation des données, la confidentialité des patients est au cœur de nos solutions. Nous fournissons une certification et un audit d'experts de la qualité de l'anonymisation et respectons les directives complètes d'annotation des informations personnelles sur la santé (PHI) conformément aux normes Safe Harbor. De même, la plateforme ShaipCloud vous permet d'accéder à vos données dans un environnement sécurisé, réduisant encore le risque de non-conformité.

Avançons ensemble

Chez Shaip, nous comprenons l'immense potentiel de l'IA pour améliorer pratiquement tous les aspects du système de santé existant, et nous sommes ravis de mettre notre expertise au service des organisations qui travaillent pour libérer ce potentiel. Nous connaissons également parfaitement les défis uniques auxquels ces organisations sont confrontées, et tous nos services sont conçus en tenant compte de ces défis.

Si vous faites partie d'une équipe travaillant sur des solutions de soins de santé optimisées par l'IA et les technologies d'apprentissage automatique, nous serions ravis de vous aider à faire avancer votre initiative. Notre expérience couvre l'ensemble du cycle de vie du développement de l'IA et nous avons travaillé sur des projets de presque toutes les envergures. Nous n'en avons pas encore rencontré un qui était trop grand ou trop petit. Si vous avez besoin de plus d'informations, contactez-nous dès aujourd'hui.

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