Capacitando diagnósticos com IA generativa: o futuro da
Inteligência em Saúde
Eleve o atendimento ao paciente e o diagnóstico, aproveitando a IA generativa para filtrar dados complexos de saúde.
Clientes em destaque
Capacitando equipes para construir produtos de IA líderes mundiais.
A MedTech Solutions está na vanguarda da oferta de conjuntos de dados amplos e variados, projetados especificamente para alimentar aplicativos de IA generativos no setor de saúde. Com uma compreensão abrangente das demandas exclusivas da IA médica, nossa missão é fornecer estruturas de dados que promovam diagnósticos e tratamentos precisos, rápidos e pioneiros baseados em IA.
Casos de uso de IA generativa em saúde
1. Pares de perguntas e respostas
Nossos profissionais certificados revisam documentos e literatura de saúde para selecionar pares de perguntas e respostas. Isso facilita a resposta a perguntas como sugestão de procedimentos diagnósticos, recomendação de tratamentos e assistência aos médicos no diagnóstico e no fornecimento de insights, filtrando informações relevantes. Nossos especialistas em saúde produzem conjuntos de perguntas e respostas de alto nível, como:
» Criação de consultas de nível superficial.
»Projetando perguntas de nível profundo
» Enquadramento de perguntas e respostas a partir de dados tabulares médicos.
Para repositórios de perguntas e respostas robustos, é imperativo centrar-se em:
- Diretrizes e protocolos clínicos
- Dados de interações paciente-provedor
- Artigos de pesquisa médica
- Informações sobre Produtos Farmacêuticos
- Documentos Regulatórios de Saúde
- Depoimentos de pacientes, análises, fóruns e comunidades
2. Resumo do texto
Nossos especialistas em saúde se destacam em destilar grandes quantidades de informações em resumos claros e concisos, ou seja, conversa médico-paciente, EHR ou artigos de pesquisa, garantimos que os profissionais possam compreender rapidamente os principais insights sem ter que examinar todo o conteúdo. incluir:
- Resumo de EHR baseado em texto: Encapsule históricos médicos e tratamentos de pacientes em um formato de fácil digestão.
- Resumo da Conversa Médico-Paciente: Extraia pontos-chave de consultas médicas
- Artigo de pesquisa baseado em PDF: Destilar artigos de pesquisa médica complexos em suas descobertas fundamentais
- Resumo do relatório de imagens médicas: Converta relatórios complexos de radiologia ou imagem em resumos simplificados.
- Resumo de Dados de Ensaios Clínicos: Divida os extensos resultados dos ensaios clínicos nas conclusões mais cruciais.
3. Criação de dados sintéticos
Os dados sintéticos são críticos, especialmente no domínio da saúde, para várias finalidades, como treinamento de modelo de IA, teste de software e muito mais, sem comprometer a privacidade do paciente. Aqui está um detalhamento das criações de dados sintéticos listadas:
3.1 HPI de Dados Sintéticos e Criação de Notas de Progresso
A geração de dados artificiais, mas realistas, do paciente que imita o formato e o conteúdo do histórico de doença atual (HPI) e das notas de progresso de um paciente. Esses dados sintéticos são valiosos para treinar algoritmos de ML, testar software de saúde e conduzir pesquisas sem arriscar a privacidade do paciente.
3.2 Criação de Nota EHR de Dados Sintéticos
Esse processo envolve a criação de anotações simuladas do Registro Eletrônico de Saúde (EHR) que são estrutural e contextualmente semelhantes às anotações reais do EHR. Essas notas sintéticas podem ser usadas para treinar profissionais de saúde, validar sistemas EHR e desenvolver algoritmos de IA para tarefas como modelagem preditiva ou processamento de linguagem natural, mantendo a confidencialidade do paciente.
3.3 Resumo da Conversa Sintética Médico-Paciente em Vários Domínios
Isso envolve a geração de versões resumidas de interações médico-paciente simuladas em diferentes especialidades médicas, como cardiologia ou dermatologia. Esses resumos, embora baseados em cenários fictícios, se assemelham a resumos de conversas reais e podem ser usados para educação médica, treinamento de IA e teste de software sem expor conversas reais de pacientes ou comprometer a privacidade.
Principais recursos
Dados abrangentes de IA
Nossa vasta coleção abrange várias categorias, oferecendo uma ampla seleção para seu treinamento de modelo exclusivo.
Qualidade assegurada
Seguimos rigorosos procedimentos de garantia de qualidade para garantir a precisão, validade e relevância dos dados.
Casos de uso diversos
Da geração de texto e imagem à síntese de música, nossos conjuntos de dados atendem a vários aplicativos generativos de IA.
Soluções de dados personalizados
Nossas soluções de dados sob medida atendem às suas necessidades exclusivas, criando um conjunto de dados personalizado para atender aos seus requisitos específicos.
Segurança e Conformidade
Aderimos aos padrões de segurança e privacidade de dados. Cumprimos os regulamentos GDPR e HIPPA, garantindo a privacidade do usuário.
Benefícios
Melhore a precisão dos modelos de IA generativos
Economize tempo e dinheiro na coleta de dados
Acelere seu tempo
para o mercado
Ganhe um competitivo
Beira
Recursos Recomendados
Guia do Comprador
Guia do comprador: Modelos de linguagem grandes LLM
Já coçou a cabeça, surpreso com a forma como o Google ou o Alexa pareciam 'pegar' você? Ou você se pegou lendo um ensaio gerado por computador que soa estranhamente humano? Você não está sozinho.
Soluções
Serviços e soluções de processamento de linguagem natural
Inteligência humana para transformar o processamento de linguagem natural (NLP) em dados de treinamento de alta qualidade para aprendizado de máquina com anotação de texto e áudio.
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A IA se alimenta de grandes quantidades de dados e aproveita o aprendizado de máquina (ML), aprendizado profundo (DL) e processamento de linguagem natural (NLP) para aprender e evoluir continuamente.
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Perguntas Mais Frequentes (FAQ)
IA generativa refere-se a um subconjunto de inteligência artificial focada na criação de novos conteúdos, muitas vezes semelhantes ou imitando determinados dados.
A IA generativa opera por meio de algoritmos como Redes Adversariais Generativas (GANs), onde duas redes neurais (um gerador e um discriminador) competem e colaboram para produzir dados sintéticos semelhantes aos originais.
Os exemplos incluem a criação de arte, música e imagens realistas, a geração de texto semelhante ao humano, o design de objetos 3D e a simulação de conteúdo de voz ou vídeo.
Os modelos generativos de IA podem utilizar vários tipos de dados, incluindo imagens, texto, áudio, vídeo e dados numéricos.
Os dados de treinamento fornecem a base para a IA generativa. O modelo aprende os padrões, estruturas e nuances desses dados para produzir conteúdo novo e semelhante.
Garantir a precisão envolve o uso de dados de treinamento diversos e de alta qualidade, o refinamento de arquiteturas de modelos, a validação contínua em relação a dados do mundo real e o aproveitamento do feedback de especialistas.
A qualidade é influenciada pelo volume e diversidade dos dados de treinamento, pela complexidade do modelo, pelos recursos computacionais e pelo ajuste fino dos parâmetros do modelo.