Potenciar los diagnósticos con IA generativa: el futuro de
Inteligencia sanitaria
Mejore la atención y el diagnóstico de los pacientes aprovechando la IA generativa para filtrar datos de salud complejos.
Clientes destacados
Capacitar a los equipos para crear productos de inteligencia artificial líderes en el mundo.
MedTech Solutions está a la vanguardia en la oferta de conjuntos de datos amplios y variados diseñados específicamente para impulsar aplicaciones de IA generativa en el sector de la salud. Con una comprensión integral de las demandas únicas de la IA médica, nuestra misión es proporcionar marcos de datos que promuevan diagnósticos y tratamientos precisos, rápidos y pioneros basados en IA.
Casos de uso de IA generativa para el cuidado de la salud
1. Pares de preguntas y respuestas
Nuestros profesionales certificados revisan documentos y literatura sobre atención médica para seleccionar pares de preguntas y respuestas. Esto facilita responder preguntas como sugerir procedimientos de diagnóstico, recomendar tratamientos y ayudar a los médicos a diagnosticar y brindar información mediante el filtrado de información relevante. Nuestros especialistas en atención médica producen conjuntos de preguntas y respuestas de primer nivel como:
» Creación de consultas a nivel superficial.
» Diseño de preguntas de nivel profundo
» Elaboración de preguntas y respuestas a partir de datos tabulares médicos.
Para repositorios robustos de preguntas y respuestas, es imperativo centrarse en:
- Pautas clínicas y protocolos
- Datos de interacciones paciente-proveedor
- Documentos de investigación médica
- Información de productos farmacéuticos
- Documentos regulatorios de atención médica
- Testimonios de pacientes, reseñas, foros y comunidades
2. Resumen de texto
Nuestros especialistas en atención médica se destacan en destilar grandes cantidades de información en resúmenes claros y concisos, es decir, conversaciones médico-paciente, EHR o artículos de investigación, nos aseguramos de que los profesionales puedan comprender rápidamente los conocimientos básicos sin tener que revisar todo el contenido. Nuestras ofertas incluir:
- Resumen de EHR basado en texto: Encapsule los historiales médicos y tratamientos de los pacientes en un formato fácilmente digerible.
- Resumen de la conversación médico-paciente: Extraer puntos clave de las consultas médicas
- Artículo de investigación basado en PDF: Destilar complejos trabajos de investigación médica en sus hallazgos fundamentales.
- Resumen del informe de imágenes médicas: Convierta complejos informes de radiología o imágenes en resúmenes simplificados.
- Resumen de datos de ensayos clínicos: Desglose los resultados de ensayos clínicos extensos en las conclusiones más importantes.
3. Creación de datos sintéticos
Los datos sintéticos son fundamentales, especialmente en el ámbito de la atención médica, para diversos fines, como el entrenamiento de modelos de IA, las pruebas de software y más, sin comprometer la privacidad del paciente. Aquí hay un desglose de las creaciones de datos sintéticos enumerados:
3.1 HPI de datos sintéticos y creación de notas de progreso
La generación de datos de pacientes artificiales, pero realistas, que imitan el formato y el contenido del historial de enfermedad actual (HPI) y las notas de progreso de un paciente. Estos datos sintéticos son valiosos para entrenar algoritmos de aprendizaje automático, probar software de atención médica y realizar investigaciones sin poner en riesgo la privacidad del paciente.
3.2 Creación de notas de EHR de datos sintéticos
Este proceso implica la creación de notas simuladas de historias clínicas electrónicas (EHR, por sus siglas en inglés) que son estructural y contextualmente similares a las notas reales de EHR. Estas notas sintéticas se pueden usar para capacitar a profesionales de la salud, validar sistemas EHR y desarrollar algoritmos de inteligencia artificial para tareas como el modelado predictivo o el procesamiento del lenguaje natural, todo mientras se mantiene la confidencialidad del paciente.
3.3 Resumen sintético de la conversación médico-paciente en varios dominios
Esto implica generar versiones resumidas de interacciones médico-paciente simuladas en diferentes especialidades médicas, como cardiología o dermatología. Estos resúmenes, aunque se basan en escenarios ficticios, se asemejan a resúmenes de conversaciones reales y se pueden usar para educación médica, capacitación en IA y pruebas de software sin exponer conversaciones reales de pacientes ni comprometer la privacidad.
Características principales
Datos integrales de IA
Nuestra amplia colección abarca varias categorías y ofrece una amplia selección para el entrenamiento exclusivo de su modelo.
Calidad asegurada
Seguimos estrictos procedimientos de control de calidad para garantizar la precisión, validez y relevancia de los datos.
Diversos casos de uso
Desde la generación de texto e imágenes hasta la síntesis de música, nuestros conjuntos de datos se adaptan a varias aplicaciones generativas de IA.
Soluciones de datos personalizadas
Nuestras soluciones de datos a medida satisfacen sus necesidades únicas mediante la creación de un conjunto de datos personalizado para cumplir con sus requisitos específicos.
Seguridad y cumplimiento
Nos adherimos a los estándares de seguridad y privacidad de datos. Cumplimos con las regulaciones GDPR & HIPPA, asegurando la privacidad del usuario.
Beneficios
Mejore la precisión de los modelos generativos de IA
Ahorre tiempo y dinero en la recopilación de datos
Acelera tu tiempo
al mercado
Gana un competitivo
Edge
Recomendaciones
Guía de compradores
Guía del comprador: Modelos de lenguaje grande LLM
¿Alguna vez te has rascado la cabeza, asombrado de cómo Google o Alexa parecían 'atraparte'? ¿O te has encontrado leyendo un ensayo generado por computadora que suena inquietantemente humano? No estás solo.
Soluciones
Servicios y soluciones de procesamiento de lenguaje natural
Inteligencia humana para transformar el procesamiento del lenguaje natural (NLP) en datos de entrenamiento de alta calidad para el aprendizaje automático con anotaciones de texto y audio.
Ofrecimiento
Servicios expertos de anotación de datos/etiquetado de datos para máquinas por humanos
La IA se alimenta de grandes cantidades de datos y aprovecha el aprendizaje automático (ML), el aprendizaje profundo (DL) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para aprender y evolucionar continuamente.
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Preguntas más frecuentes (FAQ)
La IA generativa se refiere a un subconjunto de inteligencia artificial centrado en la creación de contenido nuevo, que a menudo se asemeja o imita datos determinados.
La IA generativa opera a través de algoritmos como Generative Adversarial Networks (GAN), donde dos redes neuronales (un generador y un discriminador) compiten y colaboran para producir datos sintéticos que se asemejan al original.
Los ejemplos incluyen la creación de arte, música e imágenes realistas, generar texto similar a un humano, diseñar objetos 3D y simular contenido de voz o video.
Los modelos de IA generativa pueden utilizar varios tipos de datos, incluidas imágenes, texto, audio, vídeo y datos numéricos.
Los datos de entrenamiento proporcionan la base para la IA generativa. El modelo aprende los patrones, estructuras y matices de estos datos para producir contenido nuevo y similar.
Garantizar la precisión implica utilizar datos de entrenamiento diversos y de alta calidad, perfeccionar las arquitecturas de los modelos, realizar una validación continua con datos del mundo real y aprovechar los comentarios de los expertos.
La calidad está influenciada por el volumen y la diversidad de los datos de entrenamiento, la complejidad del modelo, los recursos computacionales y el ajuste de los parámetros del modelo.