পরের বার যখন আপনি ডাক্তারের অফিসে যাবেন তখন রোবোটিক চিকিত্সক দ্বারা চিকিত্সা করার আশা করবেন না। কম্পিউটার এবং অ্যালগরিদমগুলি আমাদের বলতে পারে কী দেখতে হবে, কী কিনতে হবে এবং আমাদের সামাজিক নেটওয়ার্কগুলিতে কাকে যুক্ত করতে হবে, তবে গবেষণা পরামর্শ দেয় যে স্বাস্থ্যসেবা AI হবে না মানুষের প্রতিস্থাপন করা কেয়ারগিভারকে যে কোন সময় শীঘ্রই।
তবে, এটি বিভ্রান্তিকর কাগজপত্র, বর্ধিত অপেক্ষার সময়, ভুল রোগ নির্ণয় এবং স্বাস্থ্যসেবার অভিজ্ঞতার অন্যান্য অবাঞ্ছিত উপাদানগুলিকে আরও অনুকূলের সাথে প্রতিস্থাপন করতে সহায়তা করতে পারে। এআই মানব চিকিত্সকদের আরও রোগীদের চিকিত্সা করার জন্য তাদের অনুশীলনগুলিকে স্কেল করতে এবং পৃথক রোগীদের আরও ব্যক্তিগতকৃত, কার্যকর যত্ন প্রদানের জন্য তাদের ক্ষমতায়ন করতে সহায়তা করতে পারে।
হ্যাঁ, এমনকি 2021 সালেও, স্বাস্থ্যসেবাতে AI এবং অটোমেশন সম্পর্কে কথোপকথন সম্ভাবনা, প্রতিশ্রুতি এবং সম্ভাবনার উপর ফোকাস করে। সর্বোপরি, মহাকাশে AI-চালিত অ্যাপ্লিকেশনগুলির বেশিরভাগ সুযোগ এখনও এগিয়ে রয়েছে - প্রধানত কারণ মহাকাশে ব্যাপকভাবে গ্রহণের পথ পরিষ্কার করার জন্য এখনও বড় বাধাগুলি অতিক্রম করতে হবে। যতক্ষণ না ঘটবে, এই রূপান্তরকারী প্রযুক্তি কী পরিপ্রেক্ষিতে আলোচনা করা হবে পারা হতে (যা হয় তার চেয়ে)
Shaip-এ, আমরা AI উন্নয়ন দলগুলিকে এই বাধাগুলি অতিক্রম করতে সাহায্য করে কথোপকথন পরিবর্তন করতে চাই। আমরা সম্পর্কে কথা বলতে ভালোবাসি কি টিমরUre ধরে রাখতে পারে স্বাস্থ্যসেবা AI-এর জন্য, কিন্তু আমরা সেই ভবিষ্যৎ তৈরি করতে আরও বেশি পছন্দ করি। আমরা কীভাবে তা করি সে সম্পর্কে ডাইভ করার আগে, যদিও, বর্তমানের দিকে ফোকাস করার জন্য একটু সময় নেওয়া যাক।
AI শুধুমাত্র চিরতরে স্বাস্থ্যসেবা পরিবর্তন করতে প্রস্তুত নয়; এটা ইতিমধ্যে আছে. যদিও এখনও তুলনামূলকভাবে নতুন, প্রযুক্তিটি আধুনিক দিনের স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থার প্রায় প্রতিটি ক্ষেত্রেই প্রবেশ করেছে:
- ক্লিনিকাল সেটিংসে, চিকিত্সকরা সিটি স্ক্যান, এমআরআই এবং অন্যান্য ধরণের ভিজ্যুয়াল বিশ্লেষণের ফলাফলগুলি পরীক্ষা করার জন্য উন্নত প্যাটার্ন-স্বীকৃতির ক্ষমতা সহ AI-সহায়তা ইমেজিং সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করছেন, যাতে তারা আরও দ্রুত এবং সঠিকভাবে রোগ সনাক্ত করতে এবং আঘাত নির্ণয় করতে পারে।
- শ্রেণীকক্ষে, মেশিন লার্নিং টুলগুলি শিক্ষার্থীদের মানবদেহ সম্পর্কে আগের যে কোন সময়ের চেয়ে গভীর অন্তর্দৃষ্টি সংগ্রহ করতে সাহায্য করছে এবং তাদের শক্তি দিচ্ছে নতুন সমাধান তৈরি করুন বাস্তব বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশন সহ।
- ল্যাবে, গবেষকরা এমন ওষুধের সাথে নতুন ওষুধের সূত্রগুলিকে ক্রস-রেফারেন্স করার জন্য অত্যাধুনিক প্রোগ্রামগুলি ব্যবহার করছেন যা ইতিমধ্যে নিরাপদ বলে পরিচিত। তারপরে তারা রেকর্ড সময়ের মধ্যে প্রতিষেধক এবং ভ্যাকসিন বিকাশের জন্য এগুলির প্রতিলিপি এবং পুনরাবৃত্তি করতে পারে।
- অ্যাডমিনিস্ট্রেটর এবং এক্সিকিউটিভরা আরও স্বজ্ঞাত, দক্ষ রোগীর অভিজ্ঞতা তৈরি করতে AI অ্যাপ্লিকেশনগুলি ব্যবহার করছেন যা একই সাথে প্রদানকারীদের জন্য রাজস্ব চালনা করে এবং রোগীদের জন্য উচ্চ-মানের যত্ন নিশ্চিত করে। তালিকা এবং উপর যায়।
যেহেতু আপনি এটি পড়ছেন, আপনি সম্ভবত ইতিমধ্যেই বুঝতে পেরেছেন যে আমাদের স্বাস্থ্যসেবার উপর AI এর প্রভাব সিস্টেম বৃহদায়তন হয়েছে - এবং এটি শুধুমাত্র বড় হবে. এই সেক্টরের অগণিত বৈচিত্র্যময় অভিনেতার পরিপ্রেক্ষিতে, এআই সমাধানগুলি সম্ভাব্যভাবে মোকাবেলা করতে পারে এমন চ্যালেঞ্জের সংখ্যা আপাতদৃষ্টিতে অসীম।
এই সমাধানগুলিকে জীবনে আনতে সাহায্য করার জন্য Shaip এখানে রয়েছে। আমাদের পরিষেবাগুলি ব্যবসা এবং উদ্যোক্তাদের রূপান্তরমূলক স্বাস্থ্যসেবা AI প্রযুক্তি তৈরি করতে সক্ষম করে যা তাদের পথে সবচেয়ে বড় বাধাগুলি দূর করে বাস্তব-বিশ্বের সমস্যাগুলিকে স্কেলে সমাধান করতে পারে। এবং স্বাস্থ্যসেবা স্পেসে কাজ করা দলগুলির জন্য, প্রচুর পরিমাণে রয়েছে।
রোডব্লক এবং লাল পতাকা
যদিও স্বাস্থ্যসেবাতে AI-এর প্রতিশ্রুতি কখনোই বেশি ছিল না, সত্যিকার অর্থে একচেটিয়া স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থায় প্রযুক্তিকে একীভূত করা বাধা দিয়ে ভরা একটি প্রক্রিয়া হবে। নিয়ন্ত্রক বাধাগুলির চেয়ে সম্ভবত অন্য কোনটিই বেশি তাৎপর্যপূর্ণ নয় যা ওষুধকে অন্যান্য শিল্প থেকে আলাদা করে যেখানে দত্তক গ্রহণ দ্রুত হয়েছে।
কংগ্রেস হেলথ ইন্স্যুরেন্স পোর্টেবিলিটি অ্যান্ড অ্যাকাউন্টেবিলিটি অ্যাক্ট (HIPAA) প্রণয়ন করার প্রায় এক চতুর্থাংশ হয়ে গেছে, কিন্তু সেই একই আইন এখনও শাসন করে যে কীভাবে প্রদানকারীরা 2021 সালে রোগীর ডেটা পরিচালনা করে। দুর্ভাগ্যবশত, এটি ক্রমবর্ধমানভাবে ডাক্তার, রোগীদের জন্য উত্তরের চেয়ে বেশি প্রশ্ন উপস্থাপন করে। উদ্যোক্তারা নতুন চিকিৎসা প্রযুক্তি তৈরি করতে চাইছেন। অধিকন্তু, HIPAA ম্যান্ডেটগুলি এখন ব্যক্তিগতভাবে শনাক্তযোগ্য তথ্যের (PII) উপর সাম্প্রতিক প্রবিধানগুলির সাথে একত্রিত হচ্ছে যেমন ইউরোপীয় ইউনিয়নের জেনারেল ডেটা প্রোটেকশন রেগুলেশন (GDPR), সিঙ্গাপুরের পার্সোনাল ডেটা প্রোটেকশন অ্যাক্ট (PDPA), এবং ক্যালিফোর্নিয়া কনজিউমার প্রাইভেসি অ্যাক্ট (CCPA) যা এখানে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে ডেটা ব্যবহার নিয়ন্ত্রণকারী প্রথম ব্যাপক আইনের প্রতিনিধিত্ব করে।
কোভিড-১৯ মহামারীর সাথে টেলিহেলথের প্রয়োজনীয়তা বৃদ্ধি পেয়েছে আরো নিয়ন্ত্রক মাথাব্যথা যোগ করা হয়েছে. প্রারম্ভিকদের জন্য, অনেক রোগী প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে দূরবর্তী চিকিৎসা গ্রহণ করে যেগুলি HIPAA মানগুলি পূরণ করে না, যা তাদের গোপনীয়তার হুমকির জন্য ঝুঁকিপূর্ণ রাখতে পারে। এমনকি সঙ্গতিপূর্ণ প্ল্যাটফর্মগুলিও ঝুঁকি তৈরি করে, কারণ তারা সংবেদনশীল রোগীর তথ্য প্রকাশ করতে পারে for মুনাফা. ভার্চুয়াল কেয়ারের চাহিদা বৃদ্ধি অনেক ডিজিটাল পরিষেবার জন্ম দিয়েছে যেগুলি HIPAA এর মূল সুযোগের বাইরে পড়ে, এবং এটি বড় প্রযুক্তি সংস্থাগুলি Facebook, Alphabet, Amazon এবং Microsoft কে বাধ্য করেছে উদ্যোগ মধ্যে দ্য বাজার, নতুন উদ্ভাবনের পাশাপাশি অতিরিক্ত তত্ত্বাবধানের প্রয়োজন।
নিয়ন্ত্রকদের জন্য, ম্যান্ডেটের এই জটিল সিস্টেমের মধ্যে সম্মতি কার্যকর করা ক্রমবর্ধমান কঠিন, কারণ ডেটা নতুন উপায়ে এবং ক্রমবর্ধমান সংখ্যক অভিনেতাদের দ্বারা ব্যবহার করা হচ্ছে। একইভাবে, স্বাস্থ্যসেবা স্পেসে এআই-চালিত প্রযুক্তিগুলি তৈরি এবং স্থাপন করার আশা করা দলগুলির জন্য, এই সরঞ্জামগুলি বিদ্যমান মানগুলি পূরণ করে তা নিশ্চিত করার জন্য নিয়ন্ত্রক দক্ষতার প্রয়োজন যা খুঁজে পাওয়া বেশ কঠিন।
খুঁজে পাওয়াও কঠিন? উচ্চ মানের চিকিৎসা তথ্য। রেগুলেশন কিছু নতুন প্রযুক্তিকে ব্যাপকভাবে গ্রহণ করা থেকে বিরত রাখতে পারে, কিন্তু মানসম্পন্ন ডেটা ছাড়া, এআই-চালিত সরঞ্জামগুলি এটিকে উন্নয়নের পর্যায় অতিক্রম করবে না।
A সাম্প্রতিক অধ্যয়ন আমেরিকান মেডিকেল অ্যাসোসিয়েশনের জার্নালে প্রকাশিত পাওয়া গেছে যে রোগীদের ভৌগলিক বিতরণ যাদের ডেটা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয় তা বেশিরভাগই কয়েকটি রাজ্যে সীমাবদ্ধ, বিশেষত ক্যালিফোর্নিয়া, নিউ ইয়র্ক এবং ম্যাসাচুসেটস। অর্থনৈতিক, সামাজিক, আচরণগত এবং অন্যান্য বৈশিষ্ট্যের প্রেক্ষিতে যা এই রোগীরা একে অপরের সাথে ভাগ করে নিতে পারে কিন্তু দেশের বাকি অংশ নয়, এই ডেটাতে প্রশিক্ষিত অ্যালগরিদমগুলি খারাপভাবে সাধারণীকরণ করতে পারে। এই সমস্যাটি আরও বৈচিত্র্যময় ডেটা সেট দিয়ে সমাধান করা যেতে পারে, কিন্তু আবার, ডেটা অর্জন করা কঠিন। একবার অর্জিত হলে, এটি সংগঠিত করাও কঠিন, যা মেশিন-লার্নিং প্রযুক্তির বিকাশকারীদের জন্য আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ।
অনেক কোম্পানি তাদের অ্যালগরিদমগুলির জন্য ডেটা খুঁজে পেতে বা তৈরি করতে উল্লেখযোগ্য বিনিয়োগ করে এবং তারপর এটি লেবেল করার জন্য আরও বেশি অর্থ প্রদান করে টীকা খরচ করে। অত্যধিক সমজাতীয় ডেটা সেটগুলির মতো, সঠিকভাবে লেবেলযুক্ত এবং কিউরেট করা হয়নি এমন ডেটা AI প্রোগ্রামগুলিকে পক্ষপাতদুষ্ট এবং ভুল ফলাফল তৈরি করতে প্রশিক্ষণ দেবে, এমন সমস্যা তৈরি করে যা সহজে ঠিক করা যায় না। দুর্ভাগ্যবশত, স্বাস্থ্যসেবা AI প্রযুক্তিতে কাজ করা দলগুলির জন্য এই সমস্যাগুলি সাধারণ হতে থাকবে। গার্টনার থেকে গবেষণা যে পর্যন্ত প্রকাশ করে 85% of এআই প্রকল্পগুলি ভুল ফলাফল দেবে 2022 পর্যন্ত ডেটা-ম্যানেজমেন্ট পক্ষপাতের ফলে।
আবার, স্বাস্থ্যসেবার জন্য AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার জন্য প্রচুর অন্যান্য চ্যালেঞ্জ রয়েছে, পরিচিত এবং অজানা উভয়ই। যেহেতু আরও বিকাশকারীরা স্থানটিতে প্রবেশ করে এবং আরও প্রদানকারীরা রোগীদের চিকিত্সার জন্য তাদের কৌশলগুলিতে AI-চালিত সমাধানগুলি যুক্ত করবেন কিনা সে বিষয়ে সিদ্ধান্তের মুখোমুখি হন, এই চ্যালেঞ্জগুলি বড় আকার ধারণ করে। আপনি যখন নতুন প্রযুক্তি ব্যবহার করে দরকারী, রূপান্তরকারী সরঞ্জামগুলি তৈরি করার চেষ্টা করছেন তখন বাধাগুলি অনিবার্য হলেও, Shaip টিমগুলিকে মহাকাশের বিকাশকারীরা বর্তমানে সম্মুখীন হওয়া অনেক বড় বাধা অতিক্রম করতে সহায়তা করে।
কীভাবে শাইপ স্বাস্থ্যসেবা এআই অগ্রগতিকে শক্তিশালী করে
Shaip স্বাস্থ্যসেবা AI অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে কাজ করা দলগুলির জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা সমাধানগুলির একটি স্যুট অফার করে। একসাথে, তারা আপনাকে আপনার বিনিয়োগের একটি উল্লেখযোগ্য এবং বহুমুখী রিটার্ন উপলব্ধি করতে এবং শিল্পে সত্যিকারের দীর্ঘস্থায়ী প্রভাব ফেলে এমন মাপযোগ্য পণ্য তৈরি করতে সহায়তা করতে পারে।
সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত ডেটা সংগ্রহ
স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলির জন্য সত্যিই উপযোগী হতে পারে এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলি তৈরি করার জন্য, দলগুলিকে অবশ্যই এমন সমাধানগুলি তৈরি করতে হবে যা ধারাবাহিকভাবে সঠিক, নিরপেক্ষ ফলাফল তৈরি করে। অবশ্যই, আপনি এআই প্রযুক্তিগুলি সঠিকভাবে রোগ সনাক্তকরণ এবং নির্ণয় করার বিষয়ে শুনতে পারেন, তবে এটি সাধারণত এমন পরিস্থিতিতে ঘটে যেখানে কৃত্রিম সীমাবদ্ধতাগুলি পরিচিত প্রশিক্ষণের সীমাবদ্ধতার জন্য নিয়ন্ত্রণ করতে ব্যবহৃত হয়, যেমন প্রাসঙ্গিক, গুণমান ডেটার অভাব। আপনি যদি এমন একটি পণ্য বিকাশের আশা করেন যা বাস্তব ক্লিনিকাল সেটিংসে ব্যাপক গ্রহণযোগ্যতা অর্জন করে, তবে এটি অবশ্যই বিস্তৃত উচ্চ-স্টেকের পরিস্থিতিতে সর্বোত্তম ফলাফল প্রদান করতে সক্ষম হবে। অন্য কথায়, আপনার অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের জন্য আপনার প্রচুর বিশ্বমানের, নির্ভরযোগ্য ডেটার প্রয়োজন হবে।
Shaip এর সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত ডেটা সংগ্রহ পরিষেবাগুলি নিশ্চিত করে যে আপনার যখন প্রয়োজন তখন আপনার প্রয়োজনীয় ডেটা রয়েছে। আমাদের মালিকানাধীন মোবাইল অ্যাপ, পেটেন্ট করা ওয়েব-ভিত্তিক প্ল্যাটফর্ম এবং অভিজ্ঞ ইন-হাউস প্রজেক্ট টিমের সাহায্যে, আমরা প্রায় যেকোনো বয়সের গোষ্ঠী, জনসংখ্যা এবং শিক্ষাগত ব্যাকগ্রাউন্ডের সংমিশ্রণ থেকে ডেটা উৎস করতে সক্ষম। আমাদের হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ সংগ্রহ প্রক্রিয়া স্বাস্থ্যসেবা ক্ষেত্রের মধ্যে থেকে বিষয় বিশেষজ্ঞদের অন্তর্ভুক্ত করে যাতে আপনি যে ডেটা পান তা গুণমান এবং নির্ভরযোগ্যতার জন্য সর্বোচ্চ মান পূরণ করে। ডেটা শনাক্তকরণ, প্রোফাইলিং এবং সোর্সিং ছাড়াও, আমরা ডেটা পরিষ্কার এবং প্রস্তুতির যত্ন নিই, আপনার দলকে অন্যান্য উচ্চ-প্রভাবমূলক ক্রিয়াকলাপগুলিতে ফোকাস করার অনুমতি দেয়।
একাধিক ডেটা ফরম্যাট
আমরা একটি বৈচিত্র্যময় ডেটা সেট সরবরাহ করতে পারি যার মধ্যে রয়েছে ছবি, ভিডিও, অডিও এবং টেক্সট AI মডেলের বিস্তৃত পরিসরকে পাওয়ার জন্য।
শিরোনাম:
ডাক্তারের নোট থেকে বীমা দাবি পর্যন্ত কার্যত যেকোন ধরনের টেক্সট ডেটাতে ডেটা টীকা পরিচালনা করার জন্য Shaip-এর শত শত অভিজ্ঞ পেশাদার রয়েছে, যা আপনাকে অন্তর্দৃষ্টি উন্মোচন করার ক্ষমতা দেয় যা অন্যথায় অসংগঠিত ডেটা সেটগুলিতে লুকিয়ে থাকবে। উপরন্তু, আমাদের স্বজ্ঞাত, কাস্টমাইজযোগ্য ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম আপনাকে অত্যন্ত নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে টীকা তৈরি করতে এবং প্রযুক্তির বিকাশের জন্য ডোমেন-নির্দিষ্ট অন্তর্দৃষ্টি পেতে সক্ষম করে।
অডিও:
Shaip-এর অত্যন্ত কার্যকরী কথোপকথনমূলক AI, চ্যাটবট এবং ভয়েস-বট তৈরি এবং অপ্টিমাইজ করার একটি প্রমাণিত ট্র্যাক রেকর্ড রয়েছে। আমাদের যোগ্য ভাষাবিদদের বিশ্বব্যাপী নেটওয়ার্ক এবং অডিও ডেটার ভলিউম সংগ্রহ এবং টীকা করতে সক্ষম একটি দলকে ধন্যবাদ — ডাক্তার এবং রোগীদের মধ্যে অলিখিত কথোপকথন, উচ্চারণ এবং জেগে ওঠার শব্দ, একক শব্দ এবং অন্যান্য ধরনের বক্তৃতা সহ — আমরা আপনাকে বক্তৃতা প্রশিক্ষণ দিতে সাহায্য করতে পারি - দ্রুত এবং কার্যকরভাবে অ্যাপ্লিকেশন সক্রিয় করা হয়েছে।
চিত্র:
অত্যাধুনিক কম্পিউটার-দৃষ্টি এবং প্যাটার্ন-স্বীকৃতির ক্ষমতার উপর নির্ভর করে এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য অস্ত্রোপচারের সুনির্দিষ্ট ম্যানুয়াল প্রক্রিয়া এবং অত্যাধুনিক প্রযুক্তির সংমিশ্রণ ব্যবহার করে আমাদের চিত্র প্রশিক্ষণ ডেটা সেটগুলি বিশ্লেষণ করা হয়। এবং আমরা শুধু তথ্য প্রদান না; আমরা আপনাকে বিশ্বমানের মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিকে পাওয়ার সলিউশন তৈরি করতে সাহায্য করতে পারি যা মানুষের মুখ, খাবার, নথি, মেডিকেল ল্যাবের ছবি, ভূ-স্থানিক ছবি এবং অন্যান্য ভিজ্যুয়াল তথ্য চিনতে পারে।
ভিডিও:
আমাদের লোকেরা, অভিজ্ঞতা এবং প্রযুক্তি আমাদেরকে কার্যত যেকোন ভিডিও টীকা প্রয়োজনীয়তা পূরণ করতে দেয়। আমরা যা সবচেয়ে ভালো করি তা হল অবজেক্ট ট্র্যাকিং: মেশিন লার্নিং এর মাধ্যমে কম্পিউটারকে নির্দিষ্ট বস্তু চিনতে শেখানোর জন্য ফ্রেমের মাধ্যমে ভিডিও ফ্রেমে টীকা করা। আপনি ক্লিনিকাল সেটিংসে চিকিত্সকদের সহায়তা করার জন্য AI-সক্ষম রোবোটিক সরঞ্জাম তৈরি করছেন বা টেলিহেলথ অ্যাপয়েন্টমেন্টের সময় রোগী এবং নার্সদের মধ্যে মিথস্ক্রিয়া বাড়ায় এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলি তৈরি করছেন কিনা, আমরা সাহায্য করতে পারি।
সম্মতির নিশ্চয়তা
রোগীর তথ্য রক্ষা করা কার্যকরী এআই স্বাস্থ্যসেবা অ্যাপ্লিকেশন বিকাশের জন্য গুরুত্বপূর্ণ। যাইহোক, পর্যাপ্ত পরিমাণে ডেটা সংগ্রহ করতে সময় লাগে এবং সেই তথ্যটি সনাক্ত করতে আরও বেশি সময় লাগে। যখন আপনার লক্ষ্য নতুন প্রযুক্তি তৈরি করা, পরীক্ষা করা এবং স্থাপন করা হয়, তখন সময় কম থাকে।
শাইপ অফার করে লাইসেন্সকৃত স্বাস্থ্যসেবা ডেটা টেক্সট-ভিত্তিক রোগীর মেডিকেল রেকর্ড, সিটি স্ক্যান, এক্স-রে (এবং অন্যান্য ভিজ্যুয়াল ডায়াগনস্টিকস), চিকিত্সকের রেকর্ডিং এবং আরও কয়েক ডজন অন্যান্য ডেটা টাইপের ছবি বিশ্লেষণ করে এমন AI মডেলগুলি বিকাশকারী দলগুলির জন্য এই বোঝা কমাতে। Shaip API-এর সাহায্যে, আপনি ডি-আইডেন্টিফাইড রেকর্ডের এই ক্রমবর্ধমান লাইব্রেরিতে এবং মানসম্মত প্রাসঙ্গিক মেডিকেল ডেটা (বিশ্বজুড়ে 10টিরও বেশি বিভিন্ন স্থান থেকে প্রাপ্ত 60 মিলিয়নেরও বেশি ডেটা সেট সহ) যা সমস্ত HIPAA এবং সেফ হারবার পূরণ করে তার অন-ডিমান্ড অ্যাক্সেস পান। মান (এই নির্দেশিকাগুলিতে আচ্ছাদিত সমস্ত 18 শনাক্তকারীর সংশোধন সহ)। যে দলগুলির জন্য আরও ব্যাপক পরিষেবার প্রয়োজন, আমরা একাধিক নিয়ন্ত্রক এখতিয়ার জুড়ে ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন স্কেল করতে পারি।
ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন, ডেটা মাস্কিং এবং ডেটা বেনামীকরণে শিল্পের নেতা হিসাবে, রোগীর গোপনীয়তা আমাদের সমাধানগুলির মূলে রয়েছে। আমরা ডি-আইডেন্টিফিকেশন মানের বিশেষজ্ঞ সার্টিফিকেশন এবং অডিটিং প্রদান করি এবং সেফ হারবার স্ট্যান্ডার্ড মেনে চলার ক্ষেত্রে ব্যাপক ব্যক্তিগত স্বাস্থ্য তথ্য (PHI) টীকা নির্দেশিকা মেনে চলি। একইভাবে, ShaipCloud প্ল্যাটফর্ম আপনাকে নিরাপদ পরিবেশে আপনার ডেটা অ্যাক্সেস করার অনুমতি দেয়, আরও অসম্মতির ঝুঁকি হ্রাস করে।
আসুন একসাথে এগিয়ে যাই
Shaip-এ, আমরা বিদ্যমান স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থার কার্যত প্রতিটি দিককে উন্নত করার জন্য AI-এর অপার সম্ভাবনা বুঝতে পারি এবং সেই সম্ভাবনাকে আনলক করার জন্য কাজ করে এমন সংস্থাগুলিকে আমাদের দক্ষতা ধার দিতে আমরা উত্তেজিত। এই সংস্থাগুলি যে অনন্য চ্যালেঞ্জগুলির মুখোমুখি হয় তার সাথে আমরা গভীরভাবে পরিচিত এবং আমাদের সমস্ত পরিষেবা এই চ্যালেঞ্জগুলিকে মাথায় রেখে ডিজাইন করা হয়েছে৷
আপনি যদি কাজ করা একটি দলের অংশ হন এআই এবং মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি দ্বারা চালিত স্বাস্থ্যসেবা সমাধান, আমরা আপনাকে আপনার উদ্যোগকে এগিয়ে নিয়ে যেতে সাহায্য করতে চাই। আমাদের অভিজ্ঞতা পুরো AI বিকাশের জীবনচক্রকে বিস্তৃত করে, এবং আমরা প্রায় প্রতিটি সুযোগের প্রকল্পগুলিতে কাজ করেছি — আমাদের এখনও খুব বড় বা খুব ছোট এমন একটির মুখোমুখি হতে হয়নি। আপনার আরও তথ্যের প্রয়োজন হলে, আজই যোগাযোগ করুন।