Se estimează că piața globală a inteligenței artificiale în sectorul medical va crește de la 1.426 miliarde de dolari în 2017 la 28.04 dolari în 2025. Creșterea cererii de tehnologii bazate pe inteligență artificială devine evidentă, deoarece industria medicală este mereu în căutarea unor modalități de a îmbunătăți îngrijirea, de a reduce costurile și de a asigura o luare a deciziilor precisă.
În funcție de complexitatea proiectului, echipa internă nu poate gestiona întotdeauna nevoile de etichetare a datelor medicale . Prin urmare, compania este obligată să caute seturi de date de calitate de la furnizori terți de încredere.
Există însă câteva complicații și provocări atunci când solicitați ajutor extern pentru etichetarea datelor din domeniul sănătății . Să analizăm provocările și punctele de reținut înainte de a externaliza serviciile de etichetare a seturilor de date din domeniul sănătății .
Importanța etichetării datelor în domeniul sănătății
Etichetarea exactă a datelor este crucială pentru dezvoltarea de soluții bazate pe inteligență artificială în domeniul sănătății. Unele dintre motivele cheie pentru care etichetarea datelor este esențială în asistența medicală includ:
Precizie îmbunătățită a diagnosticului: Imaginile și datele medicale etichetate cu precizie ajută la antrenarea algoritmilor de inteligență artificială pentru detectarea bolilor și anomaliilor cu o precizie mai mare, ceea ce duce la o detectare mai timpurie și la rezultate mai bune pentru pacienți.
Îngrijire îmbunătățită a pacienților: Datele medicale bine adnotate permit dezvoltarea de planuri de tratament personalizate, analize predictive și sisteme de asistență pentru luarea deciziilor clinice, îmbunătățind în cele din urmă îngrijirea pacienților.
Respectarea reglementărilor: Etichetarea datelor medicale trebuie să respecte reglementări stricte privind confidențialitatea și securitatea, cum ar fi HIPAA și GDPR. Asigurarea conformității este esențială pentru a proteja informațiile sensibile ale pacienților și a evita consecințele legale.
Cele mai bune practici pentru adnotarea datelor din domeniul sănătății
Pentru a asigura succesul proiectelor dvs. de inteligență artificială în domeniul sănătății, luați în considerare următoarele bune practici atunci când externalizați etichetarea datelor:
Expertiză în domeniu: Lucrați cu un partener de etichetare a datelor care are expertiză în domeniul sănătății. Aceștia ar trebui să aibă o înțelegere profundă a terminologiei medicale, a structurilor anatomice și a patologiilor bolilor pentru a asigura adnotări precise.
Asigurarea calității: Implementați un proces riguros de asigurare a calității care include mai multe niveluri de revizuire, audituri regulate și bucle continue de feedback pentru a menține o etichetare a datelor de înaltă calitate.
Securitatea și confidențialitatea datelor: Alegeți un partener de etichetare a datelor care respectă protocoale stricte de securitate și confidențialitate a datelor, cum ar fi lucrul cu date anonimizate, utilizarea unor metode securizate de transfer de date și auditarea regulată a măsurilor de securitate.
[Citește și: Tehnici de adnotare a datelor pentru cele mai comune cazuri de utilizare a inteligenței artificiale în domeniul sănătății ]
Provocări cu care se confruntă etichetarea datelor din domeniul sănătății
Importanța deținerii unui set de date medicale de înaltă calitate și a unor imagini adnotate este crucială pentru rezultatul modelelor de învățare automată (ML) . Adnotarea necorespunzătoare a imaginilor poate duce la predicții inexacte, eșuând proiectul de viziune computerizată . De asemenea, ar putea însemna pierderi de bani, timp și mult efort.
Ar putea însemna, de asemenea, diagnostice drastic incorecte, îngrijiri medicale întârziate și necorespunzătoare și multe altele. Acesta este motivul pentru care mai multe companii de inteligență artificială medicală caută parteneri cu ani de experiență în etichetarea și adnotarea datelor.
Provocarea managementului fluxului de lucru
Una dintre provocările semnificative ale etichetării datelor medicale este existența unui număr suficient de lucrători instruiți pentru a gestiona date structurate și nestructurate extinse. Companiile se luptă să găsească un echilibru între creșterea forței de muncă, instruirea și menținerea calității.
Provocarea menținerii calității setului de date
Este o provocare să menținem calitatea consecventă a setului de date – subiectiv și obiectiv.
Nu există o singură bază de adevăr în ceea ce privește calitatea subiectivă, deoarece aceasta este subiectivă pentru persoana care adnotează datele medicale. Expertiza în domeniu, cultura, limba și alți factori pot influența calitatea muncii.
În calitatea obiectivă, există o singură unitate de răspuns corect. Cu toate acestea, din cauza lipsei de expertiză medicală sau cunoștințe medicale, este posibil ca lucrătorii să nu efectueze adnotarea imaginilor cu acuratețe.
Ambele provocări pot fi rezolvate cu pregătire și experiență extinse în domeniul asistenței medicale.
Provocarea controlului costurilor
Fără un set bun de metrici standard, nu este posibil să urmăriți rezultatele proiectului pe baza timpului petrecut cu munca de etichetare a datelor.
Dacă munca de etichetare a datelor este externalizată, alegerea este de obicei între plata orară sau pe sarcină efectuată.
Plata pe oră funcționează bine pe termen lung, dar unele companii încă preferă plata pe sarcină. Cu toate acestea, dacă lucrătorii sunt plătiți pe sarcină, calitatea muncii ar putea fi afectată.
Provocarea constrângerilor de confidențialitate
Respectarea normelor privind confidențialitatea și confidențialitatea datelor reprezintă o provocare considerabilă atunci când se colectează cantități mari de date. Acest lucru este valabil mai ales pentru colectarea unor seturi masive de date medicale, deoarece acestea pot conține detalii de identificare personală, fețe, din dosarele medicale electronice.
Necesitatea de a stoca și gestiona datele într-un loc extrem de sigur cu controale de acces este întotdeauna simțită cu putere.
În cazul în care lucrarea este externalizată, compania terță parte este responsabilă pentru obținerea certificărilor de conformitate și adăugarea unui strat suplimentar de protecție.
Întrebări de adresat atunci când externalizați activitatea de etichetare a datelor din domeniul sănătății
Cine va eticheta datele?
Prima întrebare pe care ar trebui să ți-o pui este despre echipa de etichetare a datelor. Orice echipă de instruire pentru etichetarea datelor are performanțe bune, îndeplinind sarcini obișnuite. Dar cu instruire pe termeni și concepte specifice domeniului de către experți medicali, aceștia ar putea dezvolta seturi de date care să corespundă competenței cerute de proiect.
În plus, cu o forță de muncă mai mare, atunci când sarcina de etichetare a datelor este externalizată, devine mai ușor să împărțiți munca în mod egal între secțiuni semnificative de adnotatori experimentați și instruiți. Urmărirea, colaborarea și uniformitatea calității pot fi, de asemenea, menținute.
- Solicitați un exemplu de revizuire a sarcinilor finalizate. Căutați acuratețea în seturile de date.
- Înțelegeți criteriile de pregătire și recrutare ale acestora. Aflați mai multe despre metodele lor de antrenament, standardele de calitate, moderarea și listele de verificare de validare.
Este scalabil?
Furnizorul de servicii de etichetare a datelor ar trebui să aibă o echipă bine pregătită, în domeniul sănătății, care poate începe rapid și poate scala rapid. Ar trebui să lucrați exclusiv cu experți în domeniul sănătății care pot intensifica munca, menținând în același timp calitatea.
Echipe interne VS externe – Care este mai bine?
Alegerea între echipele interne și externe este întotdeauna un act de echilibru delicat. Dar începeți să cântăriți aceste două în funcție de timpul necesar pentru livrare, costul de scalare a serviciilor de etichetare a datelor și experiența specifică în domeniul sănătății.
O echipă internă ar putea să nu aibă expertiza necesară în domeniul sănătății și să necesite o instruire extinsă pentru a se compara cu experții. Însă o echipă externă ar putea avea expertiză în etichetarea seturilor de date medicale , ceea ce o face candidată ideală pentru a începe și a scala rapid.
Când experiența în științe medicale și medicale este combinată cu instrumente avansate, puteți observa o reducere considerabilă a costului și a timpului de prelucrare a datelor.
Îndeplinesc cerințele de reglementare?
Echipa corespunzătoare de prelucrare a datelor ar trebui să fie instruită pentru a-și îndeplini sarcinile în siguranță. Echipa ar trebui să fie pregătită de experți medicali sau oameni de știință în domeniul datelor pentru a asigura anonimizarea dosarelor electronice de sănătate ale pacienților.
Furnizorii de servicii terți se vor ocupa de reglementările privind confidențialitatea pacienților, inclusiv certificările de conformitate HIPAA și GDPR. Alegeți servicii de adnotare a imaginilor cu un certificat ISO-9002 care dovedește că iau măsuri stricte pentru a menține confidențialitatea datelor și organizarea clienților.
Cum menține furnizorul comunicarea cu forța de muncă gestionată?
Alegeți un partener de etichetare a datelor care se străduiește să mențină o comunicare clară și regulată pentru a evita discrepanțe în instrucțiuni, cerințe și cerințe ale proiectului. Lipsa comunicării, schimbul în timp real de informații critice pentru proiect și un sistem inadecvat de buclă de feedback pot afecta negativ calitatea muncii și termenele limită de livrare. Este esențial să alegeți o terță parte care folosește cele mai recente instrumente de colaborare și are sisteme dovedite pentru a detecta problemele de productivitate înainte de a începe să afecteze proiectul.
Studiu de caz: Adnotare de imagini medicale pentru radiologie alimentată cu inteligență artificială
O companie de top în domeniul tehnologiei sănătății a colaborat cu Shaip pentru a dezvolta o soluție de radiologie bazată pe inteligență artificială. Shaip a oferit servicii de adnotare a imaginilor medicale de înaltă calitate, etichetând mii de scanări CT și RMN cu structuri anatomice precise și anomalii. Lucrând cu echipa Shaip de adnotatori de date cu experiență în domeniul sănătății, compania a reușit să-și antreneze algoritmii de inteligență artificială pentru a detecta bolile cu o acuratețe ridicată, îmbunătățind în cele din urmă rezultatele pacienților și reducând costurile de asistență medicală.
Concluzie
Shaip este lider în industrie în furnizarea de servicii specializate de etichetare a datelor medicale de top pentru proiecte critice. Avem o echipă exclusivă de experți în domeniul sănătății, instruiți de cei mai buni experți medicali în soluții de etichetare de top. Experiența, abilitățile, modulele de instruire riguroase și parametrii de asigurare a calității dovediți ne-au transformat în partenerii preferați pentru servicii de etichetare a datelor pentru companiile mari.
Sunteți gata să vă asigurați succesul proiectelor dvs. de inteligență artificială în domeniul sănătății cu etichetare de înaltă calitate a datelor? Contactați Shaip astăzi pentru a afla cum echipa noastră experimentată de adnotare a datelor din domeniul sănătății vă poate ajuta să vă atingeți obiectivele, menținând în același timp cele mai înalte standarde de calitate și conformitate.
