患者の要求に歩調を合わせる

高品質画像データに基づいてモデルをトレーニングし、医師がより効率的かつ効果的に働けるように支援します。

62%

迅速

2011年、パイロットモデルは、放射線医師委員会と比較して、62%早く多様な画像スキャンから肺結節を識別した。

$3億

ドルの節約

専門家は、ML支援診断と医師の能力を組み合わせることで、2026年までに、医療プロバイダーは年間約30億ドルを節約できると述べる。

画像タグ付け

指定のメタデータで、多様な画像を分類する。

画像タグ付け & 検証

画像アノテーションを収集し、対象/画像が正確にタグ付けされていることを確認し、必要な修正をソーシングする。

管理コストを削減

NLPおよび音声データを利用して、管理の冗長性を回避するモデルを構築します。

1/5

の時間節約

フォームをデジタル化し、検査/処方箋を指示できるツールにより、医者と看護師は、管理作業に費やす時間を1日あたり20%~50%節約可能。

$18億

ドルの節約

管理作業の自動化によって、2026年までに、年間の管理支出を約半分に削減可能。

固有名詞タグ付け

AIモデルを学習させて、文書とテキストからキーエレメントを抽出する。

音声収集

医療設定内で、同一インテント(意図)のバリアント 表出を収集する。

音声書き起こし

AIモデルを学習させて、実生活の音声を高精度で文字に書き起こす。

バーチャル看護支援により患者と1:1で会話

貴社が要件を概説し、当社チームがテキスト収集とアノテーションを実施して、バーチャル看護支援の基礎を構築します。

1年365

日アクセス

AIで強化されたバーチャル支援により、いつでもどこでも、プロバイダーは、患者の質問に先を見越して回答し、治療計画に従わせることができる。

$20億

ドル節約

日常的対応を自動化することで、看護師は複雑な問合せに対応でき、医療プロバイダーは、2026年までに、年間200億ドルを節約できる。

固有名詞タグ付け

バーチャル看護師を学習させて、指定のキーワードを識別して対応させる。

テキスト収集 & 検証

チャットボットを学習させて、異なる人々が同じ考えやインテント(意図)を表出する際の無数のニュアンスを理解させる。

音声書き起こし

音声-テキスト書き起こし機能を備える音声機能の基礎を構築する。

サクセスストーリー

Mastercardのような企業は、データの「正確さ」こそがデータに価値を与えるものであることを理解しています

国全体で常に電灯の明かりを維持するには、継続的に電柱の損傷を検査する必要があります

ある世界的な電子機器メーカーは、より包括的な顔認識技術の構築のために、次のような目的を持っていました

音声支援技術の激しい競争においては、最も幅広くユーザーベースをサポートできるシステムが最終的に勝利します

スマート企業は、デジタル領域を漂う非構造化テキストの山を、戦略上重要な資産であると認識し、リアルタイムで

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