Erwarten Sie nicht, beim nächsten Arztbesuch von einem Roboterarzt behandelt zu werden. Computer und Algorithmen könnten uns sagen, was wir sehen, was wir kaufen und wen wir unseren sozialen Netzwerken hinzufügen sollen, aber die Forschung legt nahe, dass KI im Gesundheitswesen wird nicht den Menschen ersetzen Betreuer irgendwann bald.
Es könnte jedoch dazu beitragen, unübersichtlichen Papierkram, verlängerte Wartezeiten, falsche Diagnosen und andere unerwünschte Elemente der Gesundheitserfahrung durch günstigere zu ersetzen. KI könnte auch menschlichen Ärzten helfen, ihre Praxen zu skalieren, um mehr Patienten zu behandeln, und sie in die Lage zu versetzen, einzelnen Patienten eine personalisiertere und effektivere Versorgung zu bieten.
Ja, auch im Jahr 2021 konzentrieren sich Gespräche über KI und Automatisierung im Gesundheitswesen tendenziell auf Potenziale, Versprechen und Möglichkeiten. Schließlich liegen die meisten Chancen für KI-gestützte Anwendungen im Weltraum noch vor uns – vor allem, weil noch große Hürden überwunden werden müssen, um den Weg für eine breite Akzeptanz im Weltraum freizumachen. Bis dahin wird diese transformative Technologie weiterhin im Hinblick darauf diskutiert, was könnte sein (anstatt was ist).
Wir bei Shaip möchten das Gespräch ändern, indem wir KI-Entwicklungsteams helfen, diese Hürden zu überwinden. Wir lieben es, darüber zu reden was zum warure könnte anfassen für KI im Gesundheitswesen, aber wir lieben es, diese Zukunft noch mehr zu gestalten. Bevor wir jedoch darauf eingehen, wie wir das tun, sollten wir uns einen Moment Zeit nehmen, um uns auf die Gegenwart zu konzentrieren.
KI ist nicht nur bereit, das Gesundheitswesen für immer zu verändern; hat es schon. Obwohl noch relativ neu, hat die Technologie fast jeden Aspekt des modernen Gesundheitssystems durchdrungen:
- In klinischen Umgebungen verwenden Ärzte KI-gestützte Bildgebungstools mit fortschrittlichen Mustererkennungsfunktionen, um die Ergebnisse von CT-Scans, MRTs und anderen Arten von visuellen Analysen zu untersuchen, sodass sie Krankheiten schneller und genauer erkennen und Verletzungen diagnostizieren können.
- Im Klassenzimmer helfen maschinelle Lerntools den Schülern, tiefere Einblicke in den menschlichen Körper zu gewinnen als je zuvor, und geben ihnen die Möglichkeit, neue Lösungen bauen mit realen Anwendungen.
- Im Labor nutzen Forscher ausgeklügelte Programme, um neue Arzneimittelformeln mit bereits als sicher bekannten Medikamenten zu vergleichen. Sie können diese dann replizieren und iterieren, um in Rekordzeit Gegenmittel und Impfstoffe zu entwickeln.
- Administratoren und Führungskräfte nutzen KI-Anwendungen, um intuitivere, effizientere Patientenerfahrungen zu schaffen, die gleichzeitig den Umsatz der Anbieter steigern und eine qualitativ hochwertigere Versorgung der Patienten gewährleisten. Die Liste geht weiter und weiter.
Da Sie dies lesen, wissen Sie wahrscheinlich bereits, dass sich die KI auf unser Gesundheitswesen auswirkt System war massiv – und es wird nur noch größer. Angesichts der unzähligen unterschiedlichen Akteure, aus denen der Sektor besteht, ist die Anzahl der Herausforderungen, die KI-Lösungen potenziell bewältigen können, scheinbar unendlich.
Shaip ist hier, um diese Lösungen zum Leben zu erwecken. Unsere Dienstleistungen ermöglichen es Unternehmen und Unternehmern, transformative KI-Technologien für das Gesundheitswesen zu entwickeln, die reale Probleme im großen Maßstab lösen können, indem sie einige der größten Hürden beseitigen. Und für Teams, die im Gesundheitswesen arbeiten, gibt es viele davon.
Straßensperren und rote Flaggen
Während das Versprechen von KI im Gesundheitswesen nie größer war, wird die echte Integration der Technologie in das monolithische Gesundheitssystem ein Prozess voller Hürden sein. Vielleicht ist keine wichtiger als die regulatorischen Hindernisse, die die Medizin von anderen Branchen unterscheiden, in denen die Einführung schneller erfolgt ist.
Es ist fast ein Vierteljahrhundert her, seit der Kongress den Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) erlassen hat, aber die gleiche Gesetzgebung regelt auch im Jahr 2021, wie Anbieter mit Patientendaten umgehen. Leider stellt sie Ärzten, Patienten und Ärzten immer mehr Fragen als Antworten Unternehmer, die neue medizinische Technologien entwickeln wollen. Darüber hinaus konvergieren die HIPAA-Mandate jetzt mit den neueren Vorschriften zu personenbezogenen Daten (PII). wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der Europäischen Union, Singapurs Personal Data Protection Act (PDPA) und der California Consumer Privacy Act (CCPA), der die erste umfassende Gesetzgebung zur Datennutzung hier in den Vereinigten Staaten darstellt.
Der Anstieg der Anforderungen an die Telemedizin, der mit der COVID-19-Pandemie einherging, hat nur weitere regulatorische Kopfschmerzen hinzugefügt. Zunächst einmal erhalten viele Patienten eine Fernbehandlung über Plattformen, die nicht den HIPAA-Standards entsprechen, was sie anfällig für Datenschutzbedrohungen machen könnte. Selbst konforme Plattformen bergen Risiken, da sie sensible Patientendaten preisgeben könnten for und profitieren Sie davon,. Die wachsende Nachfrage nach virtueller Pflege hat zu vielen digitalen Diensten geführt, die außerhalb des ursprünglichen Anwendungsbereichs von HIPAA liegen, und hat die großen Technologieunternehmen Facebook, Alphabet, Amazon und Microsoft gezwungen, wagen in Markt, was neue Innovationen sowie die Notwendigkeit zusätzlicher Aufsicht mit sich bringt.
Für die Aufsichtsbehörden wird es immer schwieriger, die Einhaltung dieses komplexen Mandatssystems durchzusetzen, da Daten auf neue Weise und von einer wachsenden Zahl von Akteuren verwendet werden. Für Teams, die KI-gestützte Technologien im Gesundheitswesen entwickeln und einsetzen möchten, ist ebenfalls regulatorisches Know-how erforderlich, das einfach schwer zu finden ist, um sicherzustellen, dass diese Tools den bestehenden Standards entsprechen.
Auch schwer zu finden? Hochwertige medizinische Daten. Regulierung könnte einige neue Technologien von einer breiten Akzeptanz abhalten, aber ohne Qualitätsdaten werden KI-gestützte Tools nicht einmal über die Entwicklungsphase hinauskommen.
A kürzlich Studie Die im Journal of the American Medical Association veröffentlichte Studie ergab, dass die geografische Verteilung der Patienten, deren Daten zum Trainieren von Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet werden, meist auf einige wenige Bundesstaaten beschränkt ist, insbesondere Kalifornien, New York und Massachusetts. Angesichts der wirtschaftlichen, sozialen, verhaltensbezogenen und anderen Attribute, die diese Patienten möglicherweise miteinander teilen, aber nicht mit dem Rest des Landes, könnten Algorithmen, die auf diesen Daten trainiert wurden, schlecht verallgemeinern. Dieses Problem könnte mit vielfältigeren Datensätzen gelöst werden, aber auch hier sind Daten schwer zu erfassen. Einmal erworben, ist es auch schwer zu organisieren, was für Entwickler von Technologien des maschinellen Lernens ein weiterer wichtiger Schritt ist.
Viele Unternehmen tätigen erhebliche Investitionen, um Daten für ihre Algorithmen zu finden oder zu erstellen, und geben dann noch mehr bezahlte Annotatoren aus, um sie zu kennzeichnen. Wie bei übermäßig homogenen Datensätzen trainieren Daten, die nicht richtig gekennzeichnet und kuratiert sind, KI-Programme, um verzerrte und ungenaue Ergebnisse zu generieren, was zu Problemen führt, die nicht einfach behoben werden können. Leider werden diese Probleme für Teams, die an KI-Technologie im Gesundheitswesen arbeiten, weiterhin alltäglich sein. Untersuchungen von Gartner zeigen, dass bis zu 85% of KI-Projekte führen zu falschen Ergebnissen aufgrund von Verzerrungen im Datenmanagement bis 2022.
Auch hier gibt es viele andere bekannte und unbekannte Herausforderungen bei der Entwicklung von KI-Anwendungen für das Gesundheitswesen. Da immer mehr Entwickler in den Bereich eintreten und immer mehr Anbieter mit der Entscheidung konfrontiert sind, ob sie ihre Strategien zur Behandlung von Patienten um KI-gestützte Lösungen erweitern sollen, werden diese Herausforderungen groß. Während Hindernisse unvermeidlich sind, wenn Sie versuchen, mithilfe neuer Technologien nützliche, transformative Tools zu entwickeln, hilft Shaip Teams dabei, viele der größten Hürden zu überwinden, mit denen Entwickler in diesem Bereich derzeit konfrontiert sind.
Wie Shaip den Fortschritt der KI im Gesundheitswesen vorantreibt
Shaip bietet eine Reihe von Lösungen, die speziell für Teams entwickelt wurden, die an KI-Anwendungen im Gesundheitswesen arbeiten. Zusammen können sie Ihnen dabei helfen, eine signifikante und vielfältige Rendite zu erzielen und skalierbare Produkte zu entwickeln, die einen wirklich nachhaltigen Einfluss auf die Branche haben.
Vollständig verwaltete Datenerfassung
Um Anwendungen zu entwickeln, die für Gesundheitsorganisationen wirklich nützlich sein können, müssen Teams Lösungen entwickeln, die konsistent genaue, unvoreingenommene Ergebnisse liefern. Sicher, Sie hören vielleicht von KI-Technologien, die Krankheiten genau erkennen und diagnostizieren, aber dies geschieht normalerweise in Szenarien, in denen künstliche Einschränkungen verwendet werden, um bekannte Trainingsbeschränkungen zu kontrollieren, wie z. B. das Fehlen relevanter Qualitätsdaten. Wenn Sie ein Produkt entwickeln möchten, das in realen klinischen Umgebungen eine breite Akzeptanz findet, muss es in der Lage sein, unter einer Vielzahl von Bedingungen mit hohem Einsatz optimale Ergebnisse zu erzielen. Mit anderen Worten, Sie benötigen eine Menge erstklassiger, zuverlässiger Daten, um Ihre Algorithmen zu trainieren.
Die vollständig verwalteten Datenerfassungsdienste von Shaip stellen sicher, dass Sie die Daten haben, die Sie brauchen, wenn Sie sie brauchen. Mit unserer proprietären mobilen App, der patentierten webbasierten Plattform und erfahrenen internen Projektteams sind wir in der Lage, Daten aus fast jeder Kombination von Altersgruppen, Demografie und Bildungshintergrund zu beziehen. Unser Human-in-the-Loop-Erfassungsprozess umfasst Fachexperten aus dem Gesundheitswesen, um sicherzustellen, dass die Daten, die Sie erhalten, den höchsten Qualitäts- und Zuverlässigkeitsstandards entsprechen. Neben der Identifizierung, Profilerstellung und Beschaffung von Daten kümmern wir uns auch um die Datenbereinigung und -aufbereitung, damit sich Ihr Team auf andere wichtige Aktivitäten konzentrieren kann.
Mehrere Datenformate
Wir können einen vielfältigen Datensatz bereitstellen, der Bilder, Videos, Audio und Text umfasst, um eine breite Palette von KI-Modellen zu unterstützen.
Text:
Shaip verfügt über Hunderte von erfahrenen Fachleuten, die Datenanmerkungen zu praktisch jeder Art von Textdaten durchführen, von Arztbriefen bis zu Versicherungsansprüchen, sodass Sie Erkenntnisse gewinnen können, die sonst in unstrukturierten Datensätzen verborgen bleiben würden. Darüber hinaus können Sie mit unserer intuitiven, anpassbaren Cloud-Plattform Anmerkungen für hochspezifische Anwendungsfälle anpassen und domänenspezifische Einblicke für die Technologieentwicklung erhalten.
Audio:
Shaip hat eine nachgewiesene Erfolgsbilanz beim Aufbau und der Optimierung hochfunktionaler Konversations-KI, Chatbots und Voice-Bots. Dank unseres weltweiten Netzwerks qualifizierter Linguisten und eines Teams, das in der Lage ist, große Mengen an Audiodaten zu sammeln und zu kommentieren – einschließlich ungeschriebener Gespräche zwischen Ärzten und Patienten, Äußerungen und Weckwörtern, Monologen und anderen Sprachformen – können wir Ihnen beim Sprachtraining helfen -aktivierte Anwendungen schnell und effektiv.
Bild:
Unsere Bildtrainingsdatensätze werden mit einer Kombination aus chirurgisch präzisen manuellen Prozessen und modernster Technologie für Anwendungen analysiert, die auf hochentwickelte Computer-Vision- und Mustererkennungsfunktionen angewiesen sind. Und wir liefern nicht nur die Daten; Wir können Ihnen auch dabei helfen, erstklassige Algorithmen für maschinelles Lernen zu entwickeln, um Lösungen bereitzustellen, die menschliche Gesichter, Lebensmittel, Dokumente, Bilder aus medizinischen Labors, raumbezogene Bilder und andere visuelle Informationen erkennen können.
Video:
Unsere Mitarbeiter, Erfahrung und Technologie ermöglichen es uns, praktisch jede Anforderung an Videoanmerkungen zu erfüllen. Was wir am besten können, ist die Objektverfolgung: Videos Frame für Frame kommentieren, um Computern beizubringen, bestimmte Objekte durch maschinelles Lernen zu erkennen. Egal, ob Sie KI-fähige Robotergeräte zur Unterstützung von Ärzten in klinischen Umgebungen oder Anwendungen entwickeln, die die Interaktion zwischen Patienten und Pflegepersonal bei Telemedizinterminen verbessern, wir können Ihnen helfen.
Gewährleistung der Konformität
Der Schutz von Patientendaten ist entscheidend für die Entwicklung tragfähiger KI-Anwendungen im Gesundheitswesen. Das Sammeln einer ausreichenden Datenmenge erfordert jedoch Zeit, und die De-Identifizierung dieser Informationen erfordert noch mehr. Wenn es Ihr Ziel ist, neue Technologien zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen, ist die Zeit knapp.
Shaip-Angebote lizenzierte Gesundheitsdaten um diese Belastung für Teams zu verringern, die KI-Modelle entwickeln, die textbasierte Krankenakten von Patienten, Bilder von CT-Scans, Röntgenaufnahmen (und andere visuelle Diagnosen), Arztaufzeichnungen und Dutzende anderer Datentypen analysieren. Mit Shaip-APIs erhalten Sie On-Demand-Zugriff auf diese wachsende Bibliothek anonymisierter Datensätze und qualitativ hochwertiger kontextualisierter medizinischer Daten (einschließlich mehr als 10 Millionen Datensätze aus mehr als 60 verschiedenen Standorten auf der ganzen Welt), die alle HIPAA- und Safe Harbor-Richtlinien erfüllen Standards (einschließlich der Schwärzung aller 18 Identifikatoren, die in diesen Richtlinien behandelt werden). Für Teams, die umfassendere Dienstleistungen benötigen, können wir die Anonymisierung von Daten über mehrere regulatorische Gerichtsbarkeiten hinweg skalieren.
Als Branchenführer in den Bereichen Datenanonymisierung, Datenmaskierung und Datenanonymisierung steht die Privatsphäre der Patienten im Mittelpunkt unserer Lösungen. Wir bieten Expertenzertifizierung und Auditierung der De-Identifikationsqualität und halten uns an umfassende Richtlinien zur Annotation von persönlichen Gesundheitsinformationen (PHI) in Übereinstimmung mit den Safe-Harbor-Standards. Ebenso ermöglicht Ihnen die ShaipCloud-Plattform den Zugriff auf Ihre Daten in einer sicheren Umgebung, wodurch das Risiko einer Nichteinhaltung weiter reduziert wird.
Lass uns gemeinsam vorwärts gehen
Wir bei Shaip verstehen das immense Potenzial von KI, praktisch jeden Aspekt des bestehenden Gesundheitssystems zu verbessern, und freuen uns, unser Fachwissen den Organisationen zur Verfügung zu stellen, die daran arbeiten, dieses Potenzial zu erschließen. Wir sind auch mit den einzigartigen Herausforderungen, denen sich diese Unternehmen gegenübersehen, bestens vertraut, und alle unsere Dienstleistungen sind auf diese Herausforderungen ausgerichtet.
Wenn Sie Teil eines Teams sind, das an Gesundheitslösungen mit KI- und maschinellen Lerntechnologien, wir helfen Ihnen gerne, Ihre Initiative voranzutreiben. Unsere Erfahrung umfasst den gesamten Lebenszyklus der KI-Entwicklung, und wir haben an Projekten fast jeden Umfangs gearbeitet – wir haben noch nie eines gefunden, das zu groß oder zu klein war. Wenn Sie weitere Informationen benötigen, setzen Sie sich noch heute mit uns in Verbindung.
