ਅਗਲੀ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਦਫ਼ਤਰ ਜਾਓਗੇ ਤਾਂ ਰੋਬੋਟਿਕ ਡਾਕਟਰ ਦੁਆਰਾ ਇਲਾਜ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਨਾ ਕਰੋ। ਕੰਪਿਊਟਰ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਾਨੂੰ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਦੇਖਣਾ ਹੈ, ਕੀ ਖਰੀਦਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਵਿੱਚ ਕਿਸ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਪਰ ਖੋਜ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਏ.ਆਈ. ਨਾ ਕਰੇਗਾ ਮਨੁੱਖ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈਣਾ ਦੇਖਭਾਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਦੇ ਵੀ ਜਲਦੀ ਹੀ.
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਉਲਝਣ ਵਾਲੀ ਕਾਗਜ਼ੀ ਕਾਰਵਾਈ, ਵਧੇ ਹੋਏ ਇੰਤਜ਼ਾਰ ਦੇ ਸਮੇਂ, ਗਲਤ ਨਿਦਾਨ, ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਅਨੁਭਵ ਦੇ ਹੋਰ ਅਣਚਾਹੇ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਕੂਲ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। AI ਮਨੁੱਖੀ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਇਲਾਜ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ, ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਦੇਖਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਹਾਂ, 2021 ਵਿੱਚ ਵੀ, ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ AI ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਬਾਰੇ ਗੱਲਬਾਤ ਸੰਭਾਵੀ, ਵਾਅਦੇ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਆਖ਼ਰਕਾਰ, ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮੌਕੇ ਅਜੇ ਵੀ ਅੱਗੇ ਹਨ - ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਉਂਕਿ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਗੋਦ ਲੈਣ ਦਾ ਰਸਤਾ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਅਜੇ ਵੀ ਵੱਡੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਇਸ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਚਰਚਾ ਹੁੰਦੀ ਰਹੇਗੀ ਕਿ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਹੋਣਾ (ਨਾ ਕਿ ਕੀ ਹੈ).
Shaip ਵਿਖੇ, ਅਸੀਂ AI ਵਿਕਾਸ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਕੇ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ। ਸਾਨੂੰ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨਾ ਪਸੰਦ ਹੈ ਕੀ ਸੀure ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਏਆਈ ਲਈ, ਪਰ ਅਸੀਂ ਉਸ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਬਣਾਉਣਾ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਡੁਬਕੀ ਲਗਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਆਓ ਵਰਤਮਾਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪਲ ਕੱਢੀਏ।
AI ਸਿਰਫ਼ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਲਈ ਬਦਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਜੇ ਵੀ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਨਵੀਂ ਹੈ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੇ ਆਧੁਨਿਕ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਲਗਭਗ ਹਰ ਪਹਿਲੂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ:
- ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ, ਡਾਕਟਰ ਸੀਟੀ ਸਕੈਨ, ਐਮਆਰਆਈ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਐਡਵਾਂਸ ਪੈਟਰਨ-ਪਛਾਣ ਸਮਰੱਥਾ ਵਾਲੇ ਏਆਈ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਇਮੇਜਿੰਗ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਬਿਮਾਰੀ ਦਾ ਵਧੇਰੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੱਟ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਕਲਾਸਰੂਮ ਵਿੱਚ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਟੂਲ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੀਰ ਬਾਰੇ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਹੱਲ ਬਣਾਓ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ।
- ਲੈਬ ਵਿੱਚ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਦਵਾਈਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਨਵੇਂ ਨਸ਼ੀਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੇ ਫਾਰਮੂਲੇ ਨੂੰ ਅੰਤਰ-ਸੰਦਰਭ ਕਰਨ ਲਈ ਆਧੁਨਿਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੋਣ ਲਈ ਜਾਣੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਫਿਰ ਰਿਕਾਰਡ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਐਂਟੀਡੋਟਸ ਅਤੇ ਟੀਕੇ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ ਅਤੇ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ, ਕੁਸ਼ਲ ਮਰੀਜ਼ ਅਨੁਭਵ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਲਈ ਮਾਲੀਆ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇਖਭਾਲ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਸੂਚੀ ਜਾਰੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜਾਰੀ ਹੈ.
ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਪੜ੍ਹ ਰਹੇ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਮਝ ਗਏ ਹੋਵੋਗੇ ਕਿ ਸਾਡੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ 'ਤੇ AI ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੈ ਸਿਸਟਮ ਵਿਸ਼ਾਲ ਰਿਹਾ ਹੈ - ਅਤੇ ਇਹ ਸਿਰਫ ਵੱਡਾ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ. ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅਣਗਿਣਤ ਵਿਭਿੰਨ ਅਦਾਕਾਰਾਂ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ, ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਜੋ ਕਿ AI ਹੱਲ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਬੇਅੰਤ ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਸ਼ੈਪ ਇਹਨਾਂ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਥੇ ਹੈ। ਸਾਡੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਅਤੇ ਉੱਦਮੀਆਂ ਨੂੰ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਹੈਲਥਕੇਅਰ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਰਾਹ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਕੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਤੇ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹਨ.
ਰੋਡਬੌਕਸ ਅਤੇ ਲਾਲ ਝੰਡੇ
ਜਦੋਂ ਕਿ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਦੇ ਵੀ ਵੱਡਾ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਸੱਚਮੁੱਚ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨਾ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨਾਲ ਭਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੋਵੇਗੀ। ਸ਼ਾਇਦ ਹੋਰ ਕੋਈ ਵੀ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਦਵਾਈ ਨੂੰ ਦੂਜੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗੋਦ ਲੈਣਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੋਇਆ ਹੈ।
ਕਾਂਗਰਸ ਵੱਲੋਂ ਹੈਲਥ ਇੰਸ਼ੋਰੈਂਸ ਪੋਰਟੇਬਿਲਟੀ ਐਂਡ ਅਕਾਊਂਟੇਬਿਲਟੀ ਐਕਟ (HIPAA) ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਲਗਭਗ ਇੱਕ ਚੌਥਾਈ ਸਦੀ ਹੋ ਗਈ ਹੈ, ਪਰ ਉਹੀ ਕਾਨੂੰਨ ਅਜੇ ਵੀ ਇਹ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਦਾਤਾ 2021 ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ। ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਇਹ ਡਾਕਟਰਾਂ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਜਵਾਬਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਸਵਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਵੀਂ ਮੈਡੀਕਲ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਉੱਦਮੀ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, HIPAA ਆਦੇਸ਼ ਹੁਣ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣਨ ਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ (PII) 'ਤੇ ਹੋਰ ਤਾਜ਼ਾ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਯੂਰੋਪੀਅਨ ਯੂਨੀਅਨ ਦਾ ਜਨਰਲ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਟੈਕਸ਼ਨ ਰੈਗੂਲੇਸ਼ਨ (GDPR), ਸਿੰਗਾਪੁਰ ਦਾ ਪਰਸਨਲ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਟੈਕਸ਼ਨ ਐਕਟ (PDPA), ਅਤੇ ਕੈਲੀਫੋਰਨੀਆ ਕੰਜ਼ਿਊਮਰ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਐਕਟ (CCPA) ਜੋ ਕਿ ਇੱਥੇ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪਹਿਲੇ ਵਿਆਪਕ ਕਾਨੂੰਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਕੋਵਿਡ-19 ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਟੈਲੀਹੈਲਥ ਲੋੜਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਸਿਰਫ ਹੈ ਹੋਰ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਸਿਰ ਦਰਦ ਜੋੜਿਆ. ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਰੀਜ਼ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਰਾਹੀਂ ਰਿਮੋਟ ਇਲਾਜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ HIPAA ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਖਤਰਿਆਂ ਲਈ ਕਮਜ਼ੋਰ ਛੱਡ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜੋ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ ਜੋਖਮ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਮਰੀਜ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ for ਲਾਭ. ਵਰਚੁਅਲ ਦੇਖਭਾਲ ਦੀ ਮੰਗ ਵਿੱਚ ਵਾਧੇ ਨੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਡਿਜੀਟਲ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਜੋ HIPAA ਦੇ ਅਸਲ ਦਾਇਰੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਸਨੇ ਵੱਡੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਫੇਸਬੁੱਕ, ਅਲਫਾਬੇਟ, ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਅਤੇ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਨੂੰ ਮਜਬੂਰ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਉੱਦਮ ਵਿੱਚ The ਬਾਜ਼ਾਰ ', ਨਵੀਂ ਨਵੀਨਤਾ ਲਿਆਉਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਵਾਧੂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ।
ਰੈਗੂਲੇਟਰਾਂ ਲਈ, ਆਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਇਸ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਵੇਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਅਤੇ ਅਦਾਕਾਰਾਂ ਦੀ ਵੱਧ ਰਹੀ ਗਿਣਤੀ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਏਆਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਇਹ ਸਾਧਨ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਮਹਾਰਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਲੱਭਣਾ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।
ਇਹ ਵੀ ਲੱਭਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ? ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਮੈਡੀਕਲ ਡਾਟਾ. ਰੈਗੂਲੇਸ਼ਨ ਕੁਝ ਨਵੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਗੋਦ ਲੈਣ ਤੋਂ ਰੋਕ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਟੂਲ ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪੜਾਅ ਤੋਂ ਵੀ ਪਾਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
A ਹਾਲ ਹੀ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਅਮਰੀਕਨ ਮੈਡੀਕਲ ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ ਦੇ ਜਰਨਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਕਿ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਭੂਗੋਲਿਕ ਵੰਡ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੁਝ ਰਾਜਾਂ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੈਲੀਫੋਰਨੀਆ, ਨਿਊਯਾਰਕ ਅਤੇ ਮੈਸੇਚਿਉਸੇਟਸ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਹੈ। ਆਰਥਿਕ, ਸਮਾਜਿਕ, ਵਿਹਾਰਕ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ ਜੋ ਇਹ ਮਰੀਜ਼ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਸਾਂਝੇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਬਾਕੀ ਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਨਹੀਂ, ਇਸ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮਾੜੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਆਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਦੁਬਾਰਾ, ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਸਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨਾ ਵੀ ਔਖਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ।
ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਡੇਟਾ ਲੱਭਣ ਜਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਲਈ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਵੀ ਖਰਚ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਰੂਪ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਉਹ ਡੇਟਾ ਜੋ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਕਿਉਰੇਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, AI ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਪੱਖਪਾਤੀ ਅਤੇ ਗਲਤ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਵੇਗਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ। ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਇਹ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਆਮ ਹੁੰਦੀਆਂ ਰਹਿਣਗੀਆਂ। ਗਾਰਟਨਰ ਦੀ ਖੋਜ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੱਕ 85% of AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੇ ਗਲਤ ਨਤੀਜੇ ਨਿਕਲਣਗੇ 2022 ਤੱਕ ਡਾਟਾ-ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ।
ਦੁਬਾਰਾ ਫਿਰ, ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਲਈ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਹੋਰ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਹਨ, ਦੋਵੇਂ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਅਤੇ ਅਣਜਾਣੇ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੋਰ ਡਿਵੈਲਪਰ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਇਲਾਜ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵਿੱਚ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੱਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨੇ ਹਨ, ਇਹ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਅਟੱਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਨਵੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਪਯੋਗੀ, ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਟੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਸ਼ੈਪ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਡਿਵੈਲਪਰ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
ਸ਼ੇਪ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਏਆਈ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਤਾਕਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
Shaip ਹੈਲਥਕੇਅਰ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹੱਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੂਟ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਕੱਠੇ ਮਿਲ ਕੇ, ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਨਿਵੇਸ਼ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਤੇ ਬਹੁਪੱਖੀ ਵਾਪਸੀ ਦਾ ਅਹਿਸਾਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਦਯੋਗ 'ਤੇ ਸੱਚਮੁੱਚ ਸਥਾਈ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜੋ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਸੱਚਮੁੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਹੱਲ ਬਣਾਉਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਜੋ ਲਗਾਤਾਰ ਸਹੀ, ਨਿਰਪੱਖ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਤੁਸੀਂ AI ਤਕਨੀਕਾਂ ਬਾਰੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਸੁਣ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਜਿਹੇ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਜਾਣੀਆਂ-ਪਛਾਣੀਆਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੰਬੰਧਿਤ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਮੀ ਲਈ ਨਿਯੰਤਰਣ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਅਸਲ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਗੋਦ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਉੱਚ-ਦਾਅ ਵਾਲੇ ਹਾਲਾਤਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਸ਼ਵ-ਪੱਧਰੀ, ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਪਵੇਗੀ।
ਸ਼ੈਪ ਦੀਆਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਲੋੜੀਂਦਾ ਡਾਟਾ ਹੈ। ਸਾਡੀ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੀ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ, ਪੇਟੈਂਟ ਵੈੱਬ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਅਤੇ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਟੀਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਉਮਰ ਸਮੂਹਾਂ, ਜਨਸੰਖਿਆ, ਅਤੇ ਵਿਦਿਅਕ ਪਿਛੋਕੜ ਦੇ ਲਗਭਗ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੁਮੇਲ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹਾਂ। ਸਾਡੀ ਮਨੁੱਖ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਖੇਤਰ ਦੇ ਅੰਦਰੋਂ ਵਿਸ਼ਾ-ਵਸਤੂ ਦੇ ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਲਈ ਉੱਚਤਮ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ ਅਤੇ ਸੋਰਸਿੰਗ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਹੋਰ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ, ਡਾਟਾ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਿਆਰੀ ਦਾ ਵੀ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ।
ਮਲਟੀਪਲ ਡਾਟਾ ਫਾਰਮੈਟ
ਅਸੀਂ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ, ਵੀਡੀਓ, ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਪਾਠ:
ਸ਼ੈਪ ਕੋਲ ਸੈਂਕੜੇ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਉਪਲਬਧ ਹਨ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਿਸਮ ਦੇ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹਨ, ਫਿਜ਼ੀਸ਼ੀਅਨ ਨੋਟਸ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਬੀਮੇ ਦੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਤੱਕ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜਿਹੀ ਸੂਝ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਿ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਲੁਕੀਆਂ ਰਹਿਣਗੀਆਂ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਾਡਾ ਅਨੁਭਵੀ, ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਹੁਤ ਖਾਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੂਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਆਡੀਓ:
ਸ਼ੈਪ ਕੋਲ ਉੱਚ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੀ AI, ਚੈਟਬੋਟਸ, ਅਤੇ ਵੌਇਸ-ਬੋਟਸ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਸਾਬਤ ਟਰੈਕ ਰਿਕਾਰਡ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਯੋਗ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅਣ-ਲਿਖਤ ਗੱਲਬਾਤ, ਕਥਨਾਂ ਅਤੇ ਜਾਗਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦਾਂ, ਮੋਨੋਲੋਗ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਭਾਸ਼ਣਾਂ ਸਮੇਤ — ਆਡੀਓ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਇੱਕ ਟੀਮ ਦਾ ਧੰਨਵਾਦ — ਅਸੀਂ ਭਾਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। - ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ।
ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ:
ਸਾਡੇ ਚਿੱਤਰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਰਜੀਕਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਮੈਨੂਅਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਧੁਨਿਕ ਕੰਪਿਊਟਰ-ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ-ਪਛਾਣ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ; ਅਸੀਂ ਵਿਸ਼ਵ-ਪੱਧਰੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਚਿਹਰਿਆਂ, ਭੋਜਨ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਮੈਡੀਕਲ ਲੈਬ ਚਿੱਤਰਾਂ, ਭੂ-ਸਥਾਨਕ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਵੀਡੀਓ:
ਸਾਡੇ ਲੋਕ, ਅਨੁਭਵ, ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਾਨੂੰ ਲੱਗਭਗ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵੀਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲੋੜ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਉਹ ਹੈ ਆਬਜੈਕਟ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ: ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਰਾਹੀਂ ਖਾਸ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਸਿਖਾਉਣ ਲਈ ਫ੍ਰੇਮ ਦੁਆਰਾ ਵਿਡੀਓਜ਼ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ AI-ਸਮਰੱਥ ਰੋਬੋਟਿਕ ਉਪਕਰਣ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ਟੈਲੀਹੈਲਥ ਅਪੌਇੰਟਮੈਂਟਾਂ ਦੌਰਾਨ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਨਰਸਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਧਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਅਸੀਂ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਪਾਲਣਾ ਦਾ ਭਰੋਸਾ
ਵਿਹਾਰਕ AI ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕਾਫ਼ੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਵੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਟੀਚਾ ਨਵੀਂ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ, ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਮਾਂ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
Shaip ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਲਾਇਸੰਸਸ਼ੁਦਾ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਇਸ ਬੋਝ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਜੋ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ, ਸੀਟੀ ਸਕੈਨ ਤੋਂ ਚਿੱਤਰਾਂ, ਐਕਸ-ਰੇ (ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ), ਚਿਕਿਤਸਕ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ, ਅਤੇ ਦਰਜਨਾਂ ਹੋਰ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ। Shaip APIs ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਵਾਲੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ (ਵਿਸ਼ਵ ਭਰ ਵਿੱਚ 10 ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਿਭਿੰਨ ਸਥਾਨਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ 60 ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਸਮੇਤ) ਦੀ ਇਸ ਵਧ ਰਹੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਤੱਕ ਮੰਗ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਸਾਰੇ HIPAA ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹਾਰਬਰ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮਾਪਦੰਡ (ਇਹਨਾਂ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਸਾਰੇ 18 ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸੋਧ ਸਮੇਤ)। ਉਹਨਾਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਕਈ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਅਧਿਕਾਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਡੇਟਾ ਡੀ-ਪਛਾਣ, ਡੇਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਅਨਾਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਨੇਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸਾਡੇ ਹੱਲਾਂ ਦਾ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਮਾਹਰ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਣ ਅਤੇ ਆਡਿਟਿੰਗ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹਾਰਬਰ ਮਿਆਰਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਨਿੱਜੀ ਸਿਹਤ ਜਾਣਕਾਰੀ (PHI) ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦਿਸ਼ਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ShaipCloud ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਕਸੈਸ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਗੈਰ-ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਹੋਰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਆਓ ਮਿਲ ਕੇ ਅੱਗੇ ਵਧੀਏ
Shaip ਵਿਖੇ, ਅਸੀਂ ਮੌਜੂਦਾ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਲਗਭਗ ਹਰ ਪਹਿਲੂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI ਦੀ ਅਥਾਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਉਸ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਮੁਹਾਰਤ ਦੇਣ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਪੇਸ਼ ਵਿਲੱਖਣ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਤੋਂ ਵੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਣੂ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਸਾਡੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਕੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ ਟੀਮ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੋ ਏਆਈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਹੱਲ, ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੀ ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰਾਂਗੇ। ਸਾਡਾ ਤਜ਼ਰਬਾ ਪੂਰੇ AI ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਫੈਲਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਲਗਭਗ ਹਰ ਸਕੋਪ ਦੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ — ਸਾਨੂੰ ਅਜੇ ਤੱਕ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਿਆ ਹੈ ਜੋ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਛੋਟਾ ਸੀ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਅੱਜ ਹੀ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ।
