ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਏ
ਡਾਟਾ ਹੈਲਥਕੇਅਰ AI ਨੂੰ ਜੀਵਨ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਨਬਜ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ, ਡੀ-ਪਛਾਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰੋ
ਫੀਚਰਡ ਕਲਾਇੰਟ
ਵਿਸ਼ਵ-ਮੋਹਰੀ ਏਆਈ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ.
ਹੈਲਥਕੇਅਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਨਵੀਨਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧਦੀ ਮੰਗ ਹੈ, ਅਤੇ AI ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਬਾਹਰ ਹਨ।
ਸਾਰੇ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਦਾ 80% ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੰਸਥਾ ਦੀ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵੀ ਸੀਮਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੈਪ ਵੱਲ ਮੁੜਦੇ ਹੋ.
ਡਾਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਡੀ-ਪਛਾਣ, ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇਸਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਅਸੀਂ ਸਹੀ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡਾਟਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ AI ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਉਦਯੋਗ:
ਇਕ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, 30% ਸਿਹਤ ਦੇਖ-ਰੇਖ ਦੇ ਖਰਚੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਕੰਮਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ। AI ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੂਰਵ-ਅਧਿਕਾਰਤ ਬੀਮਾ, ਅਦਾਇਗੀਸ਼ੁਦਾ ਬਿੱਲਾਂ 'ਤੇ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਕੰਮ ਦੇ ਬੋਝ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ।
ਉਦਯੋਗ:
ਤਾਜ਼ਾ ਖੋਜ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ 3D ਸਕੈਨ ਤੱਕ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ 1000 ਅੱਜ ਜੋ ਸੰਭਵ ਹੈ ਉਸ ਨਾਲੋਂ ਕਈ ਗੁਣਾ ਤੇਜ਼। ਇਹ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਰਜਨ ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਮਿਆਦ ਦੇ ਦੌਰਾਨ 3.64% ਦੀ ਮਿਸ਼ਰਿਤ ਸਾਲਾਨਾ ਵਿਕਾਸ ਦਰ (CAGR) 'ਤੇ, ਗਲੋਬਲ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਏਆਈ ਮਾਰਕੀਟ ਦਾ ਆਕਾਰ 2019 ਵਿੱਚ USD 33.42 ਬਿਲੀਅਨ ਤੋਂ 2026 ਤੱਕ 46.21 ਬਿਲੀਅਨ ਡਾਲਰ ਤੱਕ ਵਧਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ।
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਮਹਾਰਤ ਦੀ ਇੱਕ ਸਿਹਤਮੰਦ ਮਾਤਰਾ
ਫਿਰ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਦੁਆਰਾ ਢਾਂਚਾ, ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਲੱਛਣਾਂ, ਬਿਮਾਰੀਆਂ, ਐਲਰਜੀਆਂ ਅਤੇ ਦਵਾਈਆਂ 'ਤੇ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹੁਣ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਕਮਿਊਨਿਟੀ, ਸ਼ੈਪ ਏਆਈ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ, ਬਿਹਤਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਸਹੀ ਸੂਝ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ ਨਿਕਲਦੇ ਹਨ।
ਮੁੱਖ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ
ਡਾਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ ਅਤੇ ਐਨਰਿਚਮੈਂਟ
ਡਾਟਾ ਲਾਇਸੰਸਿੰਗ ਅਤੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ
ਡਾਟਾ ਡੀ-ਪਛਾਣ
ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲੇਬਲਿੰਗ
ਡਾਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ ਅਤੇ ਐਨਰਿਚਮੈਂਟ
- ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਢਾਂਚਾਗਤ ਡਿਜੀਟਲ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ
- ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡਿਜੀਟਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ
- ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ, EHR ਡੇਟਾ, ਆਦਿ ਦੀ ਡਾਟਾ ਸਫਾਈ.
ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ / ਲਾਇਸੰਸਿੰਗ
AI-ਸਮਰੱਥ ਕੰਪਨੀਆਂ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਾਡੇ ਵੱਲ ਮੁੜਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਉਦਯੋਗ ਲਈ ਆਧੁਨਿਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਸਕਣ। ਸਾਡਾ ਪੂਰਾ ਦੇਖੋ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਕੈਟਾਲਾਗ.
ਦੇਖਭਾਲ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਤੱਕ, ਸਹੀ ਡੇਟਾ AI ਅਤੇ ML ਨੂੰ Shaip ਦੁਆਰਾ ਇਹਨਾਂ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਖ਼ਰਕਾਰ, ਬਿਹਤਰ ਡੇਟਾ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਬਿਹਤਰ ਨਤੀਜੇ.
ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਉਪਲਬਧ ਡੇਟਾਸੈੱਟ: ਪੂਰਾ ਕੈਟਾਲਾਗ ਦੇਖੋ
- 225k+ ਘੰਟੇ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਡਿਕਸ਼ਨ ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਪ੍ਰਤੀਲਿਪੀ ਰਿਕਾਰਡ
- 31+ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਿਊਰੋਲੋਜੀ, ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ, ਪੈਥੋਲੋਜੀ, ਆਦਿ।
- 5M+ EHR ਡਾਟਾਸੈੱਟ
ਡਾਟਾ ਡੀ-ਪਛਾਣ
ਸਾਡੀਆਂ PHI/PII ਪਛਾਣ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੰਬਰ ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਜਾਂ ਅਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਉਸਦੇ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦੇ ਮਰੀਜ਼ ਹੱਕਦਾਰ ਹਨ ਅਤੇ HIPAA ਦੀ ਮੰਗ ਹੈ।
ਸਾਡਾ ਮਲਕੀਅਤ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਬਹੁਤ ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਟੈਕਸਟ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। API ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ PHI/PII ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਡੀ-ਪਛਾਣਿਆ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਮਾਸਕ, ਮਿਟਾਉਂਦੇ ਜਾਂ ਅਸਪਸ਼ਟ ਕਰਦੇ ਹਨ
ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲੇਬਲਿੰਗ
ਸ਼ੈਪ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਤੁਹਾਡੇ AI ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਹੁਲਾਰਾ ਦੇਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਜੋੜ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਐਕਸ-ਰੇ, ਸੀਟੀ ਸਕੈਨ, ਐਮਆਰਆਈ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਚਿੱਤਰ-ਆਧਾਰਿਤ ਟੈਸਟ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਕਰੀਨ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ AI ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਅਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਆਕਾਰ ਦੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ 1000 ਲੋਕਾਂ ਤੱਕ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਨਤੀਜਾ? ਤੁਹਾਡੀ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾ ਅਤੇ ਬਜਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ।
APIs
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ APIs ਤੱਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਐਕਸੈਸ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ Shaip APIs ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਤੱਕ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ, ਆਨ-ਡਿਮਾਂਡ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। Shaip API ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਕੋਲ ਹੁਣ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਆਪਣੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਵਾਲੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਮਾਪਣਯੋਗ ਪਹੁੰਚ ਹੈ।
ਡੀ-ਪਛਾਣ API
ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੰਭਵ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਏਆਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਡੇਟਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ ਉਨਾ ਹੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਸ਼ੈਪ ਸਾਰੇ PHI/PII (ਨਿੱਜੀ ਸਿਹਤ/ਪਛਾਣ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ) ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਡੀ-ਪਛਾਣ, ਡੇਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਅਨਾਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਉਦਯੋਗ ਲੀਡਰ ਹੈ।
- PHI, PII, ਅਤੇ PCI ਲਈ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ, ਟੋਕਨਾਈਜ਼ ਕਰੋ ਅਤੇ ਅਗਿਆਤ ਬਣਾਓ
- HIPAA ਅਤੇ ਸੇਫ ਹਾਰਬਰ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ
- HIPAA ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹਾਰਬਰ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਸਾਰੇ 18 ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੋਧੋ।
- ਡੀ-ਪਛਾਣ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਮਾਹਰ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਣ ਅਤੇ ਆਡਿਟਿੰਗ
- PHI ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹਾਰਬਰ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਆਪਕ PHI ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ
ਵਿਆਪਕ ਪਾਲਣਾ ਕਵਰੇਜ
GDPR, HIPAA, ਅਤੇ ਸੇਫ਼ ਹਾਰਬਰ ਸਮੇਤ ਕਈ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਅਧਿਕਾਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰੋ।
ਮੈਡੀਕਲ NER
ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੇਮਡ ਐਂਟਿਟੀ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ (ਐਨ.ਈ.ਆਰ.) ਕਲੀਨਿਕਲ ਬਿਰਤਾਂਤਾਂ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਧਾਰਨਾਵਾਂ (ਨਾਮ ਵਾਲੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ) ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਕਾਰਜ ਹੈ। NER APIs ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡ (EHR) ਦੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਨਿਦਾਨ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਮੈਡੀਕਲ ਡਿਵਾਈਸ, ਲੈਬਾਂ, ਦਵਾਈਆਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਵਰਗੀਆਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਡਿਵੈਲਪਰ ਇਹਨਾਂ API ਦੀ ਵਰਤੋਂ SNOMED-CT ਅਤੇ RxNorm ਵਿੱਚ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੋਡੀਫਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
Shaip API ਦੁਆਰਾ ਕੱਢਿਆ ਮੈਡੀਕਲ NER:
- ਇਕਾਈ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ: ਸਰੋਤ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਮੁੱਖ ਸੰਕਲਪਾਂ ਜਾਂ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ
- ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਡੇਟਾ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਢਾਂਚਾਗਤ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮੈਪ ਕਰਕੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ।
- ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ-ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਯੋਗ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ।
- NER API 20M+ ਸਬੰਧਾਂ ਅਤੇ 1.7M+ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਲਕੀਅਤ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਹੱਲ
ਡਾਟਾ ਜੋ ਤਾਕਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਮੈਡੀਕਲ AI ਨੂੰ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ
ਸ਼ੈਪ ਨੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ
ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ. 30,000+ ਡਿਲੀਵਰ ਕੀਤੇ ਗਏ
ਅਣ-ਪਛਾਣ ਵਾਲੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ
ਸੇਫ਼ ਹਾਰਬਰ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ। ਇਹ ਕਲੀਨਿਕਲ
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ 9 ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਾਲ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ
ਹਸਤੀ
ਸਮੱਸਿਆ
ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰਾਂ ਤੋਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ
ਦਾ ਹੱਲ
ਪ੍ਰਤੀ ਕਲਾਇੰਟ ਗਾਈਡਲਾਈਨ 30,000+ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਡੀ-ਪਛਾਣਿਆ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ
ਪਰਿਣਾਮ
ਗ੍ਰਾਹਕ ਦੇ NLP ਅਤੇ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਗੋਲਡ ਸਟੈਂਡਰਡ ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੇਟਾ
ਵਿਆਪਕ ਪਾਲਣਾ ਕਵਰੇਜ
GDPR ਸਮੇਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਅਧਿਕਾਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰੋ, HIPAA, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹਾਰਬਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਡੀ-ਪਛਾਣ ਜੋ PII/PHI ਦੇ ਸਮਝੌਤਾ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ
ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੇ ਸਰੋਤ
ਬਲੌਗ
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਲਾਭ, ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਭ ਕੁਝ
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਬਾਜ਼ਾਰ ਮੁੱਲ 2020 ਵਿੱਚ $ 6.7 ਬਿਲੀਅਨ ਦੇ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਉੱਚੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਗਿਆ। ਖੇਤਰ ਦੇ ਮਾਹਿਰਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਦਿੱਗਜਾਂ ਨੇ ਇਹ ਵੀ ਦੱਸਿਆ ਹੈ ਕਿ ਸਾਲ 8.6 ਤੱਕ ਉਦਯੋਗ ਦਾ ਮੁੱਲ ਲਗਭਗ $2025 ਬਿਲੀਅਨ ਹੋਵੇਗਾ।
ਬਲੌਗ
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਟਰੇਨਿੰਗ ਡੇਟਾ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਤਰਜੀਹ ਰਹੀ ਹੈ। ਹੋਰ ਤਾਂ ਹੋਰ ਜਦੋਂ ਸਬੰਧਤ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ, ਸਵੈ-ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟਅੱਪਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਕੈਟਾਲਾਗ
ਲਾਇਸੰਸ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ
ਹੈਲਥਕੇਅਰ/ਮੈਡੀਕਲ ਡਾਟਾ
AI ਅਤੇ ML ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ
ਸਾਡੇ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਕੈਟਾਲਾਗ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਵਿਸ਼ਾਲ ਹਨ, ਬਲਕਿ ਸੋਨੇ ਦੇ ਮਿਆਰੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਹਨ। ਭਰੋਸਾ ਰੱਖੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਡੀ-ਪਛਾਣਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਸਾਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੀ ਅਗਲੀ AI ਪਹਿਲ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ.
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ (FAQ)
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ AI ਵਿੱਚ ਨਿਦਾਨ, ਇਲਾਜ ਅਤੇ ਰੋਗੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰਾਂ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਇਲਾਜ ਦੀਆਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ, ਡਰੱਗ ਖੋਜ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ, ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਸਰਜਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ, ਅਤੇ ਵਰਚੁਅਲ ਸਿਹਤ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
AI ਨਿਦਾਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਇਲਾਜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਜੀਨੋਮਿਕ ਖੋਜ, ਨਸ਼ੀਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੀ ਖੋਜ, ਇਲਾਜ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ, ਰਿਮੋਟ ਹੈਲਥ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਲਈ ਚੈਟਬੋਟਸ, ਅਤੇ ਹਸਪਤਾਲ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
AI ਵਿਸ਼ਾਲ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਸਰੋਤ ਵੰਡ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਖੋਜ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।