Μην περιμένετε να λάβετε θεραπεία από ρομποτικό γιατρό την επόμενη φορά που θα επισκεφτείτε το ιατρείο. Οι υπολογιστές και οι αλγόριθμοι μπορεί να μας πουν τι να παρακολουθήσουμε, τι να αγοράσουμε και ποιον να προσθέσουμε στα κοινωνικά μας δίκτυα, αλλά η έρευνα δείχνει ότι η τεχνητή νοημοσύνη στον τομέα της υγείας δεν θα να αντικαταστήσει τον άνθρωπο φροντιστές οποιαδήποτε στιγμή σύντομα.
Θα μπορούσε, ωστόσο, να βοηθήσει στην αντικατάσταση της μπερδεμένης γραφειοκρατίας, των παρατεταμένων χρόνων αναμονής, των εσφαλμένων διαγνώσεων και άλλων ανεπιθύμητων στοιχείων της εμπειρίας της υγειονομικής περίθαλψης με πιο ευνοϊκά. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να βοηθήσει τους ανθρώπινους γιατρούς να κλιμακώσουν τις πρακτικές τους για τη θεραπεία περισσότερων ασθενών και να τους εξουσιοδοτήσει να παρέχουν πιο εξατομικευμένη, αποτελεσματική φροντίδα σε μεμονωμένους ασθενείς.
Ναι, ακόμη και το 2021, οι συζητήσεις για την τεχνητή νοημοσύνη και την αυτοματοποίηση στην υγειονομική περίθαλψη τείνουν να επικεντρώνονται στις δυνατότητες, τις υποσχέσεις και τις δυνατότητες. Εξάλλου, οι περισσότερες ευκαιρίες για εφαρμογές που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη στον χώρο είναι ακόμα μπροστά — κυρίως επειδή πρέπει να ξεπεραστούν ακόμη σημαντικά εμπόδια προκειμένου να ανοίξει ο δρόμος για ευρεία υιοθέτηση στο χώρο. Μέχρι να συμβεί αυτό, αυτή η μετασχηματιστική τεχνολογία θα συνεχίσει να συζητείται ως προς το τι θα μπορούσε να είναι (και όχι αυτό που είναι).
Στη Shaip, θέλουμε να αλλάξουμε τη συζήτηση βοηθώντας τις ομάδες ανάπτυξης AI να ξεπεράσουν αυτά τα εμπόδια. Μας αρέσει να μιλάμε για τι στο ήτανρολόγια μπορούσε να κρατήσει για την τεχνητή νοημοσύνη στον τομέα της υγείας, αλλά μας αρέσει να δημιουργούμε αυτό το μέλλον ακόμη περισσότερο. Πριν βουτήξουμε στο πώς το κάνουμε αυτό, όμως, ας αφιερώσουμε λίγο χρόνο για να εστιάσουμε στο παρόν.
Η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι απλώς έτοιμη να αλλάξει την υγειονομική περίθαλψη για πάντα. έχει ήδη. Αν και είναι ακόμα σχετικά νέα, η τεχνολογία έχει διαπεράσει σχεδόν κάθε πτυχή του σύγχρονου συστήματος υγειονομικής περίθαλψης:
- Σε κλινικά περιβάλλοντα, οι γιατροί χρησιμοποιούν εργαλεία απεικόνισης με τη βοήθεια τεχνητής νοημοσύνης με προηγμένες δυνατότητες αναγνώρισης προτύπων για να εξετάσουν τα αποτελέσματα των αξονικών τομογράφων, μαγνητικής τομογραφίας και άλλων τύπων οπτικών αναλύσεων, επιτρέποντάς τους να εντοπίζουν πιο γρήγορα και με ακρίβεια την ασθένεια και να διαγιγνώσκουν τραυματισμό.
- Στην τάξη, τα εργαλεία μηχανικής μάθησης βοηθούν τους μαθητές να συγκεντρώσουν βαθύτερες γνώσεις για το ανθρώπινο σώμα από ποτέ και τους δίνουν τη δύναμη να δημιουργήστε νέες λύσεις με εφαρμογές πραγματικού κόσμου.
- Στο εργαστήριο, οι ερευνητές αξιοποιούν εξελιγμένα προγράμματα για να διασταυρώσουν τις νέες συνταγές φαρμάκων με φάρμακα που είναι ήδη γνωστό ότι είναι ασφαλή. Στη συνέχεια, μπορούν να αντιγράψουν και να επαναλάβουν αυτά για να αναπτύξουν αντίδοτα και εμβόλια σε χρόνο ρεκόρ.
- Οι διαχειριστές και τα στελέχη χρησιμοποιούν εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης για να δημιουργήσουν πιο εύχρηστες, αποτελεσματικές εμπειρίες ασθενών που παράγουν ταυτόχρονα έσοδα για τους παρόχους και εξασφαλίζουν φροντίδα υψηλότερης ποιότητας για τους ασθενείς. Η λίστα συνεχίζει και συνεχίζει.
Επειδή το διαβάζετε, πιθανότατα έχετε ήδη συνειδητοποιήσει ότι ο αντίκτυπος της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική μας περίθαλψη το σύστημα ήταν τεράστιο — και θα γίνει μόνο μεγαλύτερο. Δεδομένων των αμέτρητων διαφορετικών παραγόντων που αποτελούν τον τομέα, ο αριθμός των προκλήσεων που μπορούν δυνητικά να αντιμετωπίσουν οι λύσεις τεχνητής νοημοσύνης είναι φαινομενικά άπειρος.
Η Shaip είναι εδώ για να βοηθήσει να ζωντανέψουν αυτές οι λύσεις. Οι υπηρεσίες μας δίνουν τη δυνατότητα σε επιχειρήσεις και επιχειρηματίες να δημιουργήσουν μετασχηματιστικές τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της υγείας που μπορούν να λύσουν προβλήματα του πραγματικού κόσμου σε μεγάλη κλίμακα εξαλείφοντας μερικά από τα μεγαλύτερα εμπόδια στο δρόμο τους. Και για τις ομάδες που εργάζονται στον χώρο της υγειονομικής περίθαλψης, υπάρχουν πολλές από αυτές.
Οδόφραγμα και κόκκινες σημαίες
Ενώ η υπόσχεση της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη δεν ήταν ποτέ μεγαλύτερη, η πραγματική ενσωμάτωση της τεχνολογίας στο μονολιθικό σύστημα υγειονομικής περίθαλψης θα είναι μια διαδικασία γεμάτη εμπόδια. Ίσως κανένα δεν είναι πιο σημαντικό από τα ρυθμιστικά εμπόδια που διακρίνουν την ιατρική από άλλες βιομηχανίες στις οποίες η υιοθέτηση έγινε πιο γρήγορα.
Έχει περάσει σχεδόν ένα τέταρτο του αιώνα από τότε που το Κογκρέσο θέσπισε τον νόμο περί φορητότητας και λογοδοσίας ασφάλισης υγείας (HIPAA), αλλά η ίδια νομοθεσία εξακολουθεί να διέπει τον τρόπο με τον οποίο οι πάροχοι χειρίζονται τα δεδομένα ασθενών το 2021. Δυστυχώς, παρουσιάζει όλο και περισσότερες ερωτήσεις παρά απαντήσεις για γιατρούς, ασθενείς και επιχειρηματίες που επιδιώκουν να δημιουργήσουν νέες ιατρικές τεχνολογίες. Επιπλέον, οι εντολές HIPAA συγκλίνουν τώρα με πιο πρόσφατους κανονισμούς σχετικά με τις προσωπικές πληροφορίες (PII) όπως ο Γενικός Κανονισμός για την Προστασία Δεδομένων (GDPR) της Ευρωπαϊκής Ένωσης, ο Νόμος για την Προστασία Δεδομένων Προσωπικού Χαρακτήρα (PDPA) της Σιγκαπούρης και ο νόμος περί απορρήτου των καταναλωτών της Καλιφόρνια (CCPA) που αντιπροσωπεύει την πρώτη ολοκληρωμένη νομοθεσία που διέπει τη χρήση δεδομένων εδώ στις Ηνωμένες Πολιτείες.
Η αύξηση των απαιτήσεων τηλευγείας που συνόδευε την πανδημία COVID-19 έχει μόνο πρόσθεσε περισσότερους ρυθμιστικούς πονοκεφάλους. Για αρχή, πολλοί ασθενείς λαμβάνουν εξ αποστάσεως θεραπεία μέσω πλατφορμών που δεν πληρούν τα πρότυπα HIPAA, γεγονός που θα μπορούσε να τους αφήσει ευάλωτους σε απειλές για το απόρρητο. Ακόμη και οι πλατφόρμες που είναι συμβατές ενέχουν κινδύνους, καθώς θα μπορούσαν να αποκαλύψουν ευαίσθητες πληροφορίες ασθενών for κέρδος. Η αύξηση της ζήτησης για εικονική φροντίδα οδήγησε σε πολλές ψηφιακές υπηρεσίες που δεν εμπίπτουν στο αρχικό πεδίο εφαρμογής της HIPAA και ανάγκασε τις μεγάλες εταιρείες τεχνολογίας Facebook, Alphabet, Amazon και Microsoft να επιχείρηση σε ο αγορά, φέρνοντας νέα καινοτομία καθώς και την ανάγκη για πρόσθετη εποπτεία.
Για τις ρυθμιστικές αρχές, η επιβολή της συμμόρφωσης σε αυτό το περίπλοκο σύστημα εντολών είναι ολοένα και πιο δύσκολη, καθώς τα δεδομένα χρησιμοποιούνται με νέους τρόπους και από έναν αυξανόμενο αριθμό παραγόντων. Ομοίως, για τις ομάδες που ελπίζουν να δημιουργήσουν και να αναπτύξουν τεχνολογίες με τεχνητή νοημοσύνη στον χώρο της υγειονομικής περίθαλψης, η διασφάλιση ότι αυτά τα εργαλεία πληρούν τα υπάρχοντα πρότυπα απαιτεί ρυθμιστική εμπειρογνωμοσύνη που είναι πολύ απλά δύσκολο να βρεθεί.
Επίσης δύσκολο να βρεθεί; Υψηλής ποιότητας ιατρικά δεδομένα. Ο κανονισμός μπορεί να εμποδίσει ορισμένες νέες τεχνολογίες να επιτύχουν ευρεία υιοθέτηση, αλλά χωρίς ποιοτικά δεδομένα, τα εργαλεία που τροφοδοτούνται με τεχνητή νοημοσύνη δεν θα περάσουν καν από το στάδιο ανάπτυξης.
A πρόσφατος μελέτη που δημοσιεύθηκε στο Journal of the American Medical Association διαπίστωσε ότι η γεωγραφική κατανομή των ασθενών των οποίων τα δεδομένα χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης περιορίζεται κυρίως σε μερικές πολιτείες, συγκεκριμένα στην Καλιφόρνια, τη Νέα Υόρκη και τη Μασαχουσέτη. Δεδομένων των οικονομικών, κοινωνικών, συμπεριφορικών και άλλων χαρακτηριστικών που μπορεί να μοιράζονται αυτοί οι ασθενείς μεταξύ τους αλλά όχι με την υπόλοιπη χώρα, οι αλγόριθμοι που έχουν εκπαιδευτεί σε αυτά τα δεδομένα θα μπορούσαν να γενικευτούν ελάχιστα. Αυτό το πρόβλημα θα μπορούσε να λυθεί με πιο διαφορετικά σύνολα δεδομένων, αλλά και πάλι, τα δεδομένα είναι δύσκολο να αποκτηθούν. Μόλις αποκτηθεί, είναι επίσης δύσκολο να οργανωθεί, κάτι που είναι άλλο ένα κρίσιμο βήμα για τους προγραμματιστές τεχνολογιών μηχανικής μάθησης.
Πολλές εταιρείες πραγματοποιούν σημαντικές επενδύσεις για να βρουν ή να δημιουργήσουν δεδομένα για τους αλγόριθμούς τους και στη συνέχεια ξοδεύουν ακόμη περισσότερους σχολιαστές που πληρώνουν για να τους επισημάνουν. Όπως συμβαίνει με τα υπερβολικά ομοιογενή σύνολα δεδομένων, τα δεδομένα που δεν είναι σωστά επισημασμένα και επιμελημένα θα εκπαιδεύσουν τα προγράμματα τεχνητής νοημοσύνης να παράγουν μεροληπτικά και ανακριβή αποτελέσματα, δημιουργώντας προβλήματα που δεν μπορούν εύκολα να επιλυθούν. Δυστυχώς, αυτά τα προβλήματα θα συνεχίσουν να είναι συνηθισμένα για τις ομάδες που εργάζονται στην τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της υγείας. Έρευνα από την Gartner αποκαλύπτει ότι μέχρι 85% of Τα έργα τεχνητής νοημοσύνης θα αποφέρουν λανθασμένα αποτελέσματα ως αποτέλεσμα της μεροληψίας διαχείρισης δεδομένων έως το 2022.
Και πάλι, υπάρχουν πολλές άλλες προκλήσεις στη δημιουργία εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης για την υγειονομική περίθαλψη, τόσο γνωστές όσο και άγνωστες. Καθώς περισσότεροι προγραμματιστές εισέρχονται στον χώρο και περισσότεροι πάροχοι έρχονται αντιμέτωποι με αποφάσεις σχετικά με το εάν θα προσθέσουν λύσεις που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη στις στρατηγικές τους για τη θεραπεία ασθενών, αυτές οι προκλήσεις εμφανίζονται μεγάλες. Ενώ τα εμπόδια είναι αναπόφευκτα όταν προσπαθείτε να δημιουργήσετε χρήσιμα, μετασχηματιστικά εργαλεία χρησιμοποιώντας νέες τεχνολογίες, το Shaip βοηθά τις ομάδες να ξεπεράσουν πολλά από τα μεγαλύτερα εμπόδια που αντιμετωπίζουν επί του παρόντος οι προγραμματιστές στο χώρο.
Πώς το Shaip εξουσιοδοτεί την πρόοδο της τεχνητής νοημοσύνης της υγείας
Η Shaip προσφέρει μια σειρά λύσεων που έχουν σχεδιαστεί ειδικά για ομάδες που εργάζονται σε εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της υγείας. Μαζί, μπορούν να σας βοηθήσουν να επιτύχετε μια σημαντική και πολύπλευρη απόδοση της επένδυσής σας και να δημιουργήσετε κλιμακούμενα προϊόντα που έχουν πραγματικά διαρκή αντίκτυπο στον κλάδο.
Πλήρως διαχειριζόμενη συλλογή δεδομένων
Προκειμένου να δημιουργηθούν εφαρμογές που μπορούν πραγματικά να είναι χρήσιμες σε οργανισμούς υγειονομικής περίθαλψης, οι ομάδες πρέπει να δημιουργήσουν λύσεις που παράγουν με συνέπεια ακριβή, αμερόληπτα αποτελέσματα. Σίγουρα, μπορεί να ακούσετε για τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης που εντοπίζουν και διαγιγνώσκουν με ακρίβεια ασθένειες, αλλά αυτό συμβαίνει συνήθως σε σενάρια όπου χρησιμοποιούνται τεχνητοί περιορισμοί για τον έλεγχο γνωστών περιορισμών εκπαίδευσης, όπως η έλλειψη σχετικών, ποιοτικών δεδομένων. Εάν ελπίζετε να αναπτύξετε ένα προϊόν που θα επιτυγχάνει ευρεία υιοθέτηση σε πραγματικές κλινικές συνθήκες, πρέπει να είναι σε θέση να προσφέρει βέλτιστα αποτελέσματα κάτω από ένα ευρύ φάσμα περιστάσεων υψηλού κινδύνου. Με άλλα λόγια, θα χρειαστείτε πολλά παγκόσμιας κλάσης, αξιόπιστα δεδομένα για να εκπαιδεύσετε τους αλγόριθμούς σας.
Οι πλήρως διαχειριζόμενες υπηρεσίες συλλογής δεδομένων της Shaip διασφαλίζουν ότι έχετε τα δεδομένα που χρειάζεστε όταν τα χρειάζεστε. Με την αποκλειστική μας εφαρμογή για κινητά, την κατοχυρωμένη με δίπλωμα ευρεσιτεχνίας πλατφόρμα που βασίζεται στον ιστό και τις έμπειρες εσωτερικές ομάδες έργων, είμαστε σε θέση να προμηθεύουμε δεδομένα από σχεδόν οποιονδήποτε συνδυασμό ηλικιακών ομάδων, δημογραφικών στοιχείων και εκπαιδευτικού υπόβαθρου. Η διαδικασία συλλογής μας "άνθρωποι στον βρόχο" ενσωματώνει ειδικούς σε θέματα από τον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης για να διασφαλίσει ότι τα δεδομένα που λαμβάνετε πληρούν τα υψηλότερα πρότυπα ποιότητας και αξιοπιστίας. Εκτός από τον εντοπισμό, τη δημιουργία προφίλ και την προμήθεια δεδομένων, φροντίζουμε επίσης για τον καθαρισμό και την προετοιμασία των δεδομένων, επιτρέποντας στην ομάδα σας να επικεντρωθεί σε άλλες δραστηριότητες με μεγάλο αντίκτυπο.
Πολλαπλές μορφές δεδομένων
Μπορούμε να προσφέρουμε ένα ποικίλο σύνολο δεδομένων που περιλαμβάνει εικόνες, βίντεο, ήχο και κείμενο για να τροφοδοτήσει ένα ευρύ φάσμα μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης.
Κείμενο:
Η Shaip έχει εκατοντάδες έμπειρους επαγγελματίες που είναι διαθέσιμοι για τη διεξαγωγή σχολιασμού δεδομένων σε σχεδόν κάθε τύπο δεδομένων κειμένου, από σημειώσεις γιατρού έως αξιώσεις ασφάλισης, δίνοντάς σας τη δυνατότητα να αποκαλύψετε πληροφορίες που διαφορετικά θα παρέμεναν κρυμμένες σε μη δομημένα σύνολα δεδομένων. Επιπλέον, η διαισθητική, προσαρμόσιμη πλατφόρμα cloud μας σάς δίνει τη δυνατότητα να προσαρμόζετε σχολιασμούς για εξαιρετικά συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης και να λαμβάνετε πληροφορίες για συγκεκριμένους τομείς για την ενημέρωση της ανάπτυξης τεχνολογίας.
Ήχος:
Η Shaip έχει ένα αποδεδειγμένο ιστορικό δημιουργίας και βελτιστοποίησης υψηλής λειτουργικότητας τεχνητής νοημοσύνης συνομιλίας, chatbots και ρομπότ φωνής. Χάρη στο παγκόσμιο δίκτυο καταρτισμένων γλωσσολόγων μας και σε μια ομάδα που είναι σε θέση να συλλέγει και να σχολιάζει όγκους ηχητικών δεδομένων —συμπεριλαμβανομένων μη γραμμένων συνομιλιών μεταξύ γιατρών και ασθενών, εκφωνήσεων και αφυπνιστικών λέξεων, μονολόγων και άλλων τύπων ομιλίας— μπορούμε να σας βοηθήσουμε να εκπαιδεύσετε την ομιλία -Ενεργοποίησε τις εφαρμογές γρήγορα και αποτελεσματικά.
Εικόνα:
Τα σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης εικόνας αναλύονται χρησιμοποιώντας έναν συνδυασμό χειρουργικά ακριβών χειροκίνητων διαδικασιών και τεχνολογίας αιχμής για εφαρμογές που εξαρτώνται από εξελιγμένες δυνατότητες όρασης υπολογιστή και αναγνώρισης προτύπων. Και δεν παρέχουμε μόνο τα δεδομένα. Μπορούμε επίσης να σας βοηθήσουμε να αναπτύξετε παγκοσμίου επιπέδου αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης για την παροχή λύσεων που μπορούν να αναγνωρίζουν ανθρώπινα πρόσωπα, τρόφιμα, έγγραφα, εικόνες ιατρικού εργαστηρίου, γεωχωρικές εικόνες και άλλες οπτικές πληροφορίες.
Βίντεο:
Οι άνθρωποι, η εμπειρία και η τεχνολογία μας μας επιτρέπουν να εκπληρώσουμε σχεδόν κάθε απαίτηση σχολιασμού βίντεο. Αυτό που κάνουμε καλύτερα είναι η παρακολούθηση αντικειμένων: Σχολιασμός βίντεο καρέ προς καρέ για να διδάξουμε στους υπολογιστές να αναγνωρίζουν συγκεκριμένα αντικείμενα μέσω της μηχανικής εκμάθησης. Είτε κατασκευάζετε ρομποτικό εξοπλισμό με δυνατότητα τεχνητής νοημοσύνης για να βοηθήσετε τους γιατρούς σε κλινικά περιβάλλοντα ή εφαρμογές που ενισχύουν τις αλληλεπιδράσεις μεταξύ ασθενών και νοσηλευτών κατά τη διάρκεια των ραντεβού τηλευγείας, μπορούμε να βοηθήσουμε.
Διασφάλιση Συμμόρφωσης
Η προστασία των πληροφοριών των ασθενών είναι κρίσιμη για την ανάπτυξη βιώσιμων εφαρμογών υγειονομικής περίθαλψης AI. Ωστόσο, η συλλογή επαρκούς όγκου δεδομένων απαιτεί χρόνο και η αποταυτοποίηση αυτών των πληροφοριών απαιτεί ακόμη περισσότερο. Όταν ο στόχος σας είναι να δημιουργήσετε, να δοκιμάσετε και να αναπτύξετε νέα τεχνολογία, ο χρόνος είναι περιορισμένος.
Η Shaip προσφέρει αδειοδοτημένα δεδομένα υγειονομικής περίθαλψης για να ελαφρύνει αυτό το βάρος για τις ομάδες που αναπτύσσουν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που αναλύουν ιατρικά αρχεία ασθενών βασισμένα σε κείμενο, εικόνες από αξονικές τομογραφίες, ακτινογραφίες (και άλλα οπτικά διαγνωστικά), εγγραφές γιατρών και δεκάδες άλλους τύπους δεδομένων. Με τα API Shaip, έχετε πρόσβαση κατ' απαίτηση σε αυτήν την αυξανόμενη βιβλιοθήκη με μη αναγνωρισμένα αρχεία και ποιοτικά ιατρικά δεδομένα με βάση τα συμφραζόμενα (συμπεριλαμβανομένων περισσότερων από 10 εκατομμυρίων συνόλων δεδομένων που προέρχονται από περισσότερες από 60 διαφορετικές τοποθεσίες σε όλο τον κόσμο) που πληρούν όλα τα HIPAA και Safe Harbor πρότυπα (συμπεριλαμβανομένης της τροποποίησης και των 18 αναγνωριστικών που καλύπτονται σε αυτές τις κατευθυντήριες γραμμές). Για ομάδες που χρειάζονται πιο ολοκληρωμένες υπηρεσίες, μπορούμε να κλιμακώσουμε την αποταυτοποίηση δεδομένων σε πολλές ρυθμιστικές δικαιοδοσίες.
Ως ηγέτης του κλάδου στην αποταυτοποίηση δεδομένων, την κάλυψη δεδομένων και την ανωνυμοποίηση δεδομένων, το απόρρητο των ασθενών βρίσκεται στον πυρήνα των λύσεών μας. Παρέχουμε πιστοποίηση εμπειρογνωμόνων και έλεγχο ποιότητας αποταυτοποίησης και συμμορφωνόμαστε με ολοκληρωμένες οδηγίες σχολιασμού προσωπικών πληροφοριών για την υγεία (PHI) σε συμμόρφωση με τα πρότυπα Safe Harbor. Ομοίως, η πλατφόρμα ShaipCloud σάς επιτρέπει να έχετε πρόσβαση στα δεδομένα σας σε ασφαλές περιβάλλον, μειώνοντας περαιτέρω τον κίνδυνο μη συμμόρφωσης.
Ας Προχωράμε Μαζί
Στη Shaip, κατανοούμε τις τεράστιες δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης να βελτιώσει σχεδόν κάθε πτυχή του υπάρχοντος συστήματος υγειονομικής περίθαλψης και είμαστε ενθουσιασμένοι που προσφέρουμε την τεχνογνωσία μας στους οργανισμούς που εργάζονται για να ξεκλειδώσουν αυτές τις δυνατότητες. Γνωρίζουμε επίσης βαθιά τις μοναδικές προκλήσεις που αντιμετωπίζουν αυτοί οι οργανισμοί και όλες οι υπηρεσίες μας έχουν σχεδιαστεί με γνώμονα αυτές τις προκλήσεις.
Εάν ανήκετε σε μια ομάδα που εργάζεται λύσεις υγειονομικής περίθαλψης που υποστηρίζονται από τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης, θα θέλαμε να σας βοηθήσουμε να προχωρήσετε την πρωτοβουλία σας. Η εμπειρία μας καλύπτει ολόκληρο τον κύκλο ζωής ανάπτυξης της τεχνητής νοημοσύνης και έχουμε δουλέψει σε έργα σχεδόν κάθε εμβέλειας — δεν έχουμε ακόμη συναντήσει κάποιο πολύ μεγάλο ή πολύ μικρό. Εάν χρειάζεστε περισσότερες πληροφορίες, επικοινωνήστε σήμερα.
