Renforcer les diagnostics avec l'IA générative : l'avenir de
Intelligence de santé

Améliorez les soins aux patients et le diagnostic en tirant parti de l'IA générative pour passer au crible des données de santé complexes.

IA générative Santé IA

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Donner aux équipes les moyens de créer des produits d'IA de pointe.

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MedTech Solutions est à la pointe de l'offre d'ensembles de données étendus et variés conçus spécifiquement pour alimenter les applications d'IA génératives dans le secteur de la santé. Avec une compréhension complète des exigences uniques de l'IA médicale, notre mission est de fournir des cadres de données qui favorisent des diagnostics et des traitements précis, rapides et innovants basés sur l'IA.

Cas d'utilisation de l'IA générative dans le domaine de la santé

1. Paires de questions et réponses

Santé - Question & Répondre

Nos professionnels certifiés examinent les documents et la littérature sur les soins de santé pour organiser des paires questions-réponses. Cela facilite la réponse à des questions telles que la suggestion de procédures de diagnostic, la recommandation de traitements et l'assistance aux médecins dans le diagnostic et la fourniture d'informations en filtrant les informations pertinentes. Nos spécialistes de la santé produisent des séries de questions-réponses de haut niveau telles que :

» Création de requêtes au niveau de la surface.
» Concevoir des questions approfondies 
» Encadrement des questions et réponses à partir de données tabulaires médicales.

Pour des référentiels de questions-réponses robustes, il est impératif de se concentrer sur :

  • Lignes directrices et protocoles cliniques 
  • Données sur les interactions patient-prestataire
  • Documents de recherche médicale 
  • Informations sur les produits pharmaceutiques
  • Documents réglementaires en matière de santé
  • Témoignages de patients, avis, forums et communautés

2. Résumé du texte

Nos spécialistes de la santé excellent à distiller de grandes quantités d'informations dans des résumés clairs et concis, c'est-à-dire une conversation médecin-patient, un DSE ou des articles de recherche, nous veillons à ce que les professionnels puissent rapidement saisir les informations essentielles sans avoir à parcourir l'intégralité du contenu.Nos offres inclure:

  • Résumé textuel du DSE : Encapsulez les antécédents médicaux et les traitements des patients dans un format facilement digestible.
  • Résumé de la conversation médecin-patient : Extraire les points clés des consultations médicales
  • Article de recherche basé sur PDF : Distiller des articles de recherche médicale complexes dans leurs découvertes fondamentales
  • Résumé du rapport d'imagerie médicale : Convertissez des rapports complexes de radiologie ou d’imagerie en résumés simplifiés.
  • Résumé des données des essais cliniques : Décomposez les résultats d’essais cliniques approfondis en points à retenir les plus cruciaux.

3. Création de données synthétiques

Les données synthétiques sont essentielles, en particulier dans le domaine de la santé, à diverses fins telles que la formation de modèles d'IA, les tests de logiciels, etc., sans compromettre la confidentialité des patients. Voici une ventilation des créations de données synthétiques répertoriées :

3.1 Création de HPI de données synthétiques et de notes d'avancement

La génération de données patient artificielles, mais réalistes, qui imitent le format et le contenu de l'historique de la maladie actuelle (HPI) et des notes d'évolution d'un patient. Ces données synthétiques sont précieuses pour entraîner des algorithmes de ML, tester des logiciels de santé et mener des recherches sans risquer la vie privée des patients.

3.2 Création d'une note DSE de données synthétiques

Ce processus implique la création de notes simulées de dossier de santé électronique (DSE) qui sont structurellement et contextuellement similaires aux notes réelles du DSE. Ces notes synthétiques peuvent être utilisées pour former des professionnels de la santé, valider des systèmes de DSE et développer des algorithmes d'IA pour des tâches telles que la modélisation prédictive ou le traitement du langage naturel, tout en préservant la confidentialité des patients.

Création de notes Ehr de données synthétiques

3.3 Résumé synthétique de la conversation médecin-patient dans divers domaines

Cela implique de générer des versions résumées d'interactions médecin-patient simulées dans différentes spécialités médicales, telles que la cardiologie ou la dermatologie. Ces résumés, bien que basés sur des scénarios fictifs, ressemblent à de vrais résumés de conversation et peuvent être utilisés pour l'éducation médicale, la formation à l'IA et les tests de logiciels sans exposer les conversations réelles des patients ni compromettre la confidentialité.

Conversation médecin-patient synthétique

CARACTERISTIQUES de base

Chatbot

Données d'IA complètes

Notre vaste collection couvre différentes catégories, offrant une vaste sélection pour votre formation de modèle unique.

qualité assurée

Nous suivons des procédures d'assurance qualité strictes pour garantir l'exactitude, la validité et la pertinence des données.

Divers cas d'utilisation

De la génération de texte et d'images à la synthèse musicale, nos ensembles de données s'adressent à diverses applications d'IA génératives.

Solutions de données personnalisées

Nos solutions de données sur mesure répondent à vos besoins uniques en créant un ensemble de données sur mesure pour répondre à vos besoins spécifiques.

Sécurité et conformité

Nous adhérons aux normes de sécurité et de confidentialité des données. Nous nous conformons aux réglementations GDPR et HIPPA, garantissant la confidentialité des utilisateurs.

Avantages

Améliorer la précision des modèles d'IA générative

Économisez du temps et de l'argent sur la collecte de données

Accélérez votre temps
sur le marché

Bénéficiez d'une compétitivité
bord

Construisez l'excellence dans votre IA générative avec des ensembles de données de qualité de Shaip

L'IA générative fait référence à un sous-ensemble de l'intelligence artificielle axé sur la création de nouveaux contenus, ressemblant ou imitant souvent des données données.

L'IA générative fonctionne grâce à des algorithmes tels que les réseaux contradictoires génératifs (GAN), où deux réseaux de neurones (un générateur et un discriminateur) s'affrontent et collaborent pour produire des données synthétiques ressemblant à l'original.

Les exemples incluent la création d'art, de musique et d'images réalistes, la génération de texte de type humain, la conception d'objets 3D et la simulation de contenu vocal ou vidéo.

Les modèles d'IA générative peuvent utiliser différents types de données, notamment des images, du texte, de l'audio, de la vidéo et des données numériques.

Les données de formation constituent la base de l’IA générative. Le modèle apprend les modèles, les structures et les nuances de ces données pour produire un nouveau contenu similaire.

Garantir l’exactitude implique l’utilisation de données de formation diverses et de haute qualité, l’affinement des architectures de modèles, une validation continue par rapport aux données du monde réel et l’exploitation des commentaires d’experts.

La qualité est influencée par le volume et la diversité des données d'entraînement, la complexité du modèle, les ressources informatiques et le réglage fin des paramètres du modèle.