Ensembles de données médicales et de santé fiables et de haute qualité pour les modèles d'IA et de ML
Boostez votre parcours de projets d'IA dans le domaine de la santé avec des informations médicales prêtes à l'emploi
Reconnu par les leaders de l'industrie
Entraînez vos modèles Al/ML avec les meilleurs ensembles de données d'IA médicale et de santé
L’intelligence artificielle (IA) s’est révélée être une force transformatrice dans le secteur de la santé, améliorant les stratégies de soins, de diagnostic et de traitement des patients. Les données de formation sont un élément essentiel qui détermine le succès de l’IA dans le secteur de la santé. La qualité, la diversité et le volume des données utilisées pour entraîner les modèles d’IA influencent considérablement leur capacité à produire des prévisions précises et des décisions éclairées. Les systèmes d’IA peuvent reconnaître des modèles et des anomalies grâce à l’entraînement aux données de santé. Cela garantit également que des modèles seront créés et pourront être appliqués à une gamme d’informations sur les patients. Cette approche basée sur les données augmente la précision des diagnostics médicaux, propose des traitements de pointe et prédit la trajectoire des maladies.
Tirer des informations cliniques significatives à partir de données médicales non structurées
Notre service de désidentification des PHI supprime tous les identifiants directs, y compris les informations personnelles, pour garantir la confidentialité des patients.
Optimisez la facturation et le codage médicaux avec nos ensembles de données basés sur la PNL qui peuvent extraire avec précision les codes Snomed CT et les identifiants Rx.
Rationalisez le codage médical sans effort grâce à nos ensembles de données, en extrayant avec précision les codes ICD-10-CM et PCS facturables des documents de rencontre avec les patients en quelques secondes.
Nous fournissons des services de codage HCC dans le cadre de la CIM-10, garantissant une identification et une catégorisation précises à des fins d'ajustement des risques et de remboursement.
Optimisez les informations cliniques avec nos ensembles de données PNL, vous permettant de tirer parti du deep learning pour extraire avec précision les entités médicales et leurs contextes à partir de données non structurées.
Ensemble de données patient longitudinales personnalisé pour vos besoins de modèle uniques. Besoin de quelque chose de spécifique ? Notre équipe est experte pour fournir des ensembles de données sur mesure.
Explorez nos ensembles de données médicales et de santé pour l'apprentissage automatique
Macgence reconnaît le rôle essentiel que jouent les données dans l’amélioration des modèles d’IA en matière de soins de santé et accorde une grande valeur à la collecte de données avec le plus grand soin. Cette méthodologie méticuleuse garantit que les modèles d’IA sont précis, perspicaces et équipés pour résoudre avec succès les problèmes de santé du monde réel. Macgence est la pierre angulaire des solutions de soins de santé de pointe, qu'il s'agisse d'annoter des photos, de transcrire des dossiers médicaux ou d'améliorer les données pour une précision accrue.
Ensemble de données radiographiques
Les tests aux rayons X, qui permettent de détecter les irrégularités et fournissent des informations inestimables sur le fonctionnement interne du corps humain, constituent l’un des éléments les plus cruciaux du diagnostic médical. Les rayons X créent une image détaillée en utilisant des images capturées sous différents angles et niveaux d'énergie, ce qui est nécessaire pour un diagnostic et une planification de traitement précis. Macgence est conscient de l'importance des données de haute qualité pour l'innovation en matière de soins de santé. Nous souhaitons répondre à votre demande de collections d’images radiographiques de haute qualité, soigneusement sélectionnées, provenant de situations réelles de patients. Nos ensembles de données, constitués de centaines d’images haute résolution, sont traités à l’aide de techniques avancées pour garantir clarté et précision. À l’aide de ces bases de données, les médecins et les chercheurs peuvent étudier des méthodes de pointe en matière de gestion des maladies, d’optimisation des thérapies et de diagnostic.
Ensemble de données IRM
Les photos et vidéos numériques sont utilisées par les modèles de vision par ordinateur pour extraire des informations importantes qui améliorent le diagnostic, la thérapie, etc. Grâce à l'utilisation de données et d'informations historiques telles que la texture, la forme, les contours et le contexte de la séquence d'images, ces modèles produisent des informations 3D et 4D. pour une meilleure compréhension. Dans le même esprit, cette technologie est utilisée par les tomodensitogrammes et les IRM pour identifier avec précision les maladies ou les blessures dans le corps, permettant ainsi des évaluations médicales précises. De plus, l’utilisation de la technologie de vision par ordinateur en imagerie par résonance magnétique (IRM) permet aux professionnels de la santé d’identifier avec précision les blessures ou les troubles corporels. Grâce à l'utilisation de cette technologie, les médecins peuvent effectuer des évaluations médicales précises, ce qui améliore les résultats pour les patients et la prestation de soins de santé. Il peut être appliqué pour trouver des structures spécifiques ou identifier de petites irrégularités.
Ensemble de données IRM
Les photos et vidéos numériques sont utilisées par les modèles de vision par ordinateur pour extraire des informations importantes qui améliorent le diagnostic, la thérapie, etc. Grâce à l'utilisation de données et d'informations historiques telles que la texture, la forme, les contours et le contexte de la séquence d'images, ces modèles produisent des informations 3D et 4D. pour une meilleure compréhension. Dans le même esprit, cette technologie est utilisée par les tomodensitogrammes et les IRM pour identifier avec précision les maladies ou les blessures dans le corps, permettant ainsi des évaluations médicales précises. De plus, l’utilisation de la technologie de vision par ordinateur en imagerie par résonance magnétique (IRM) permet aux professionnels de la santé d’identifier avec précision les blessures ou les troubles corporels. Grâce à l'utilisation de cette technologie, les médecins peuvent effectuer des évaluations médicales précises, ce qui améliore les résultats pour les patients et la prestation de soins de santé. Il peut être appliqué pour trouver des structures spécifiques ou identifier de petites irrégularités.
Ensemble de données de tomodensitométrie
Utilisant des techniques avancées de traitement d'images informatisées, les tomodensitogrammes sont un outil de diagnostic essentiel permettant aux médecins de détecter des anomalies dans le corps d'un patient et de fournir un diagnostic précis. Les caractéristiques anatomiques détaillées et toutes les anomalies possibles sont capturées dans des images tomodensitométriques haute résolution, qui constituent la première étape de la procédure. Des méthodes avancées d'amélioration de l'image sont utilisées pour ces images, améliorant le contraste et la clarté et permettant une meilleure visualisation des éléments intérieurs.
Une fois les photos améliorées, leurs fonctionnalités en sont récupérées. Cette étape vitale permet de détecter de minuscules anomalies ou écarts par rapport à l’anatomie normale, ce qui est essentiel pour identifier les zones à problèmes. Une fois les anomalies détectées, l’étape suivante consiste à identifier la région d’intérêt (ROI), ce qui implique de marquer des régions particulières des images pour un examen plus approfondi.
Une fois les photos améliorées, leurs fonctionnalités en sont récupérées. Cette étape vitale permet de détecter de minuscules anomalies ou écarts par rapport à l’anatomie normale, ce qui est essentiel pour identifier les zones à problèmes. Une fois les anomalies détectées, l’étape suivante consiste à identifier la région d’intérêt (ROI), ce qui implique de marquer des régions particulières des images pour un examen plus approfondi.
Dossiers de santé électroniques (DSE)
L'ensemble des antécédents médicaux d'un patient est compilé numériquement dans des dossiers de santé électroniques (DSE), qui comprennent des images radiologiques, des résultats de tests de laboratoire, des dossiers de vaccination, des ordonnances, des plans de traitement, des diagnostics et des allergies. Grâce à la capacité d'examiner la santé d'un patient dans son ensemble, ces données complètes facilitent la prestation de soins de santé personnalisés et la prise de décision éclairée.
En plus de fournir des informations médicales de base, les DSE contiennent des données vitales sur les soins de santé. Les prestataires de soins de santé disposent désormais d'un accès sans précédent et d'une commodité inégalée pour évaluer les informations de diagnostic grâce à l'inclusion d'historiques de vaccination complets, de données détaillées sur les allergies, d'images radiographiques et de résultats de laboratoire. Grâce à cette capacité, la prise de décision clinique peut être prise avec un plus grand degré de précision et de personnalisation des schémas thérapeutiques grâce à l'intégration de sources de données variées.
Dossiers de santé électroniques (DSE)
L'ensemble des antécédents médicaux d'un patient est compilé numériquement dans des dossiers de santé électroniques (DSE), qui comprennent des images radiologiques, des résultats de tests de laboratoire, des dossiers de vaccination, des ordonnances, des plans de traitement, des diagnostics et des allergies. Grâce à la capacité d'examiner la santé d'un patient dans son ensemble, ces données complètes facilitent la prestation de soins de santé personnalisés et la prise de décision éclairée.
En plus de fournir des informations médicales de base, les DSE contiennent des données vitales sur les soins de santé. Les prestataires de soins de santé disposent désormais d'un accès sans précédent et d'une commodité inégalée pour évaluer les informations de diagnostic grâce à l'inclusion d'historiques de vaccination complets, de données détaillées sur les allergies, d'images radiographiques et de résultats de laboratoire. Grâce à cette capacité, la prise de décision clinique peut être prise avec un plus grand degré de précision et de personnalisation des schémas thérapeutiques grâce à l'intégration de sources de données variées.
Dossiers médicaux transcrits
Pour enregistrer les antécédents du patient et orienter le traitement futur, les transcriptions des entretiens médecin-patient, des rapports médicaux et des évaluations sont essentielles. Pour évaluer les problèmes médicaux actuels et proposer des thérapies adaptées, ils constituent une ressource fondamentale pour les médecins. De plus, la transcription complète des dossiers médicaux améliore l’exhaustivité et la qualité des données des patients tout en favorisant la collaboration et la communication interdisciplinaires au sein de l’écosystème des soins de santé. Étant donné que les transcriptions fournissent une structure standard pour documenter les interactions avec les patients et les plans de traitement, elles facilitent le partage efficace des informations et la collaboration entre les prestataires de soins de santé.
Données audio de la dictée du médecin
Nous avons anonymisé des ensembles de données de santé constitués de fichiers audio provenant de plusieurs disciplines dans lesquels les médecins dictent les conditions cliniques et les schémas thérapeutiques des patients en fonction des interactions en milieu clinique. La majorité de ces ensembles de données sont des enregistrements audio de professionnels de la santé diagnostiquant les problèmes cliniques des individus et élaborant des plans de traitement individualisés. Les chercheurs et les professionnels de la santé peuvent avoir un accès sans précédent aux détails complexes des soins aux patients et de la prise de décision médicale grâce à l'utilisation de ces enregistrements, qui couvrent un large éventail de spécialisations et de contextes cliniques.
La désidentification de ces enregistrements audio répond aux problèmes de confidentialité en garantissant l'anonymat des patients et en préservant l'intégrité et la richesse des données. En plus de permettre l’utilisation éthique et responsable des données de santé à des fins de recherche et d’analyse, cela protège la vie privée et la confidentialité des patients.
Données audio de la dictée du médecin
Nous avons anonymisé des ensembles de données de santé constitués de fichiers audio provenant de plusieurs disciplines dans lesquels les médecins dictent les conditions cliniques et les schémas thérapeutiques des patients en fonction des interactions en milieu clinique. La majorité de ces ensembles de données sont des enregistrements audio de professionnels de la santé diagnostiquant les problèmes cliniques des individus et élaborant des plans de traitement individualisés. Les chercheurs et les professionnels de la santé peuvent avoir un accès sans précédent aux détails complexes des soins aux patients et de la prise de décision médicale grâce à l'utilisation de ces enregistrements, qui couvrent un large éventail de spécialisations et de contextes cliniques.
La désidentification de ces enregistrements audio répond aux problèmes de confidentialité en garantissant l'anonymat des patients et en préservant l'intégrité et la richesse des données. En plus de permettre l’utilisation éthique et responsable des données de santé à des fins de recherche et d’analyse, cela protège la vie privée et la confidentialité des patients.
Vous vous demandez comment l'IA révolutionne les soins aux patients et les pratiques médicales dans le domaine des soins de santé ? - Découvrons-le
Efficacité et automatisation
L'IA optimise les processus en automatisant et en simplifiant les tâches répétitives telles que l'analyse des données et les procédures administratives. Cette efficacité permet aux professionnels de santé de consacrer davantage d’attention aux soins des patients et aux décisions médicales complexes.
Résultats améliorés pour les patients
Les applications d’IA, notamment l’analyse prédictive et les stratégies de traitement personnalisées, améliorent considérablement les résultats pour les patients. Grâce aux algorithmes ML, la prestation des soins de santé est optimisée en analysant de vastes ensembles de données, en reconnaissant des modèles et en recommandant des thérapies.
Accessibilité et inclusivité
La technologie de l’IA améliore le confort des patients en fournissant des solutions aux personnes malentendantes ou malvoyantes. Les technologies telles que la reconnaissance vocale, l’identification d’images et la PNL contribuent à créer un environnement hospitalier plus inclusif et plus accommodant.
Précision diagnostique
L’IA améliore les diagnostics médicaux grâce à une analyse avancée de l’imagerie, des lames pathologiques et des dossiers des patients, améliorant ainsi considérablement la précision. L'identification précoce des affections, rendue possible par des diagnostics améliorés, conduit à des options de traitement plus efficaces et plus rapides pour les patients.
Prise de décision basée sur les données
L'IA dans les soins de santé révolutionne les soins aux patients grâce à la surveillance à distance facilitée par des appareils portables et des capteurs liés à l'IA. Ces technologies permettent un suivi continu, offrant des données en temps réel pour une intervention proactive, des soins personnalisés et une détection précoce des problèmes de santé.
Surveillance à distance du patient
Les modèles d’IA exploitent les données de surveillance des patients, notamment les signes d’avertissement et les informations sur les appareils portables, pour rationaliser la surveillance à distance des maladies chroniques. Cela améliore l’accessibilité aux soins de santé et permet une gestion proactive, conduisant à de meilleurs résultats pour les patients.
À la recherche de solutions de données d’IA médicales/de soins de santé de pointe ?
L'avantage Macgence
Protection des données et conformité
Vous pouvez vous détendre en sachant que Macgence couvre vos données médicales. Nous accordons la priorité à la confidentialité et respectons la confidentialité totale des données en utilisant des formats régis par une politique et des procédures de conservation strictes.
Services de formation en IA de bout en bout
Macgence propose des ensembles de données médicales complets de bout en bout, couvrant la collecte de données, le développement de modèles, la formation, l'évaluation, le déploiement et la maintenance, fournissant des solutions pour tirer parti des modèles IA/ML.
Qualité et TAT impeccables
La qualité est la pierre angulaire de tout ce que nous faisons chez Macgence. Plusieurs procédures de contrôle de qualité sont utilisées par notre équipe de professionnels pour garantir que nous répondons à vos besoins en matière de collecte de données.
Compétence en approvisionnement mondial
Capacité à répondre aux exigences/besoins des clients internationaux grâce à une gestion efficace des tâches et à la capacité, à l'efficacité et au suivi des progrès de la main-d'œuvre en temps réel.
Un nom de confiance dans l'IA
Les services d'IA médicale/de soins de santé de Macgence sont inégalés dans leur capacité à développer, organiser et rassembler des ensembles de données personnalisés avec lesquels vos modèles d'IA/ML peuvent travailler efficacement.
Spécificité du domaine
Les données spécifiques au domaine sont soigneusement sélectionnées à partir de sources spécifiques au secteur, conformément aux directives/besoins de collecte de données des clients pour leurs modèles IA/ML.
Cas d'usage
Analyse d'imagerie médicale
L’IA utilise des images médicales annotées pour améliorer considérablement la précision du diagnostic. La formation sur divers ensembles de données améliore l'identification des anomalies, aidant les radiologues à détecter des maladies telles que le cancer à des stades précoces avec une précision accrue.
Prédiction des résultats pour les patients
Les systèmes d’IA formés sur les données des patients peuvent prévoir les problèmes de santé potentiels et leurs résultats. Cela permet aux professionnels de la santé d’élaborer des stratégies proactives et personnalisées en matière de soins aux patients, réduisant ainsi les taux de réadmission à l’hôpital et améliorant les résultats pour les patients.
Découverte et développement de médicaments
La formation en IA accélère le développement de médicaments en intégrant les informations génétiques, les résultats des essais cliniques et les structures moléculaires. Cela facilite l’identification de médicaments candidats potentiels, accélérant ainsi le processus de recherche et développement.
PNL dans le DSE
Les modèles d'IA formés sur de vastes ensembles de données de dossiers de santé électroniques (DSE) peuvent dévoiler des modèles et des informations à partir de notes cliniques, améliorant ainsi considérablement l'interopérabilité des données et simplifiant la récupération d'informations pour les professionnels de la santé. Les systèmes DSE sont des référentiels d’informations riches sur les patients.
Assistants de santé virtuels
Les assistants virtuels pilotés par l'IA fournissent des informations de santé personnalisées, répondent aux requêtes liées aux médicaments et sont méticuleusement formés sur des ensembles de données personnalisés sur les interactions avec les patients. Cela conduit à une adhésion accrue aux programmes de traitement parmi les patients.
Prédiction des risques de maladie
L’IA prédit la vulnérabilité individuelle aux maladies en analysant de vastes ensembles de données comprenant des variables génétiques, de style de vie et environnementales. Cette prévision des risques de maladie facilite les mesures préventives et le traitement précoce, révolutionnant ainsi les pratiques de soins de santé.
L'IA de santé avec Macgence Data : transformer les modèles, transformer les soins !
La création de modèles d’IA de santé percutants nécessite une approche dynamique des données, couvrant la génération, la collecte, la transcription, l’annotation et les améliorations des données. Découvrez comment Macgence enrichit l’efficacité des modèles d’IA en santé.
Génération et collecte de données
Les performances d'un modèle sont directement influencées par la qualité et la quantité des données collectées. En collectant des données de santé diverses et représentatives, le modèle rencontre un large éventail de scénarios, améliorant ainsi son adaptabilité aux situations du monde réel.
Amélioration des données
L'amélioration de la qualité des données implique d'affiner, d'équilibrer et d'introduire des variations pour garantir que le modèle d'IA rencontre divers scénarios. Cela améliore la capacité du modèle à généraliser et à gérer efficacement diverses situations de soins de santé avec une plus grande robustesse.
Annotation
Les données étiquetées, obtenues en annotant des images médicales telles que des IRM ou des radiographies, aident les modèles d'IA à identifier et à analyser les modèles visuels. Cette annotation précise améliore la précision du diagnostic en permettant au modèle de détecter plus efficacement les irrégularités ou les affections spécifiques.
Transcription
Les modèles d’IA traitent efficacement de grandes quantités de données textuelles en transcrivant les notes et dossiers médicaux dans des formats lisibles par machine. Cela améliore les capacités de diagnostic et de prévision en fournissant un accès plus clair aux antécédents des patients, aux plans de traitement et aux dossiers médicaux.
Collaborez avec nous pour vos besoins en matière d’ensembles de données de santé.
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