Piața globală pentru inteligență artificială în sectorul sănătății se estimează că va crește de la 1.426 miliarde USD în 2017 la 28.04 USD în 2025. Creșterea cererii pentru inteligență artificialăTehnologiile bazate pe bază devin evidente, deoarece industria de asistență medicală caută mereu modalități de a îmbunătăți îngrijirea, de a reduce costurile și de a asigura o luare a deciziilor corecte.
În funcție de complexitatea proiectului, echipa internă nu se poate descurca întotdeauna etichetarea datelor de asistență medicală are nevoie. În consecință, compania este forțată să caute seturi de date de calitate de la furnizori terți de încredere.
Dar există câteva complicații și provocări atunci când căutați ajutor din exterior Etichetarea datelor de sănătate. Să ne uităm la provocările și la punctele de reținut înainte de externalizare set de date de asistență medicală servicii de etichetare.
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 a detecta bolile și anomaliile cu o precizie mai mare, ceea ce duce la o detectare mai devreme și la rezultate mai bune pentru pacient.
Îngrijire îmbunătățită a pacientului: Datele de asistență medicală bine adnotate permit dezvoltarea de planuri de tratament personalizate, analize predictive și sisteme de sprijinire a deciziilor clinice, îmbunătățind în cele din urmă îngrijirea pacientului.
Respectarea reglementărilor: Etichetarea datelor din domeniul sănătății trebuie să respecte reglementările stricte de confidențialitate și securitate, cum ar fi HIPAA și GDPR. Asigurarea conformității este esențială pentru a proteja informațiile sensibile ale pacientului și pentru 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:
Expertiza domeniului: Lucrați cu un partener de etichetare a datelor care are experiență în domeniul sănătății. Ei ar trebui să aibă o înțelegere profundă a terminologiei medicale, a structurilor anatomice și a patologiilor bolii 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 etichetarea datelor de înaltă calitate.
Securitatea datelor și confidențialitatea: Alegeți un partener de etichetare a datelor care urmează protocoale stricte de securitate și confidențialitate a datelor, cum ar fi lucrul cu date de-identificate, utilizarea metodelor de transfer de date securizate și auditarea în mod regulat a măsurilor de securitate.
[Citește și: Tehnici de adnotare a datelor pentru cele mai frecvente cazuri de utilizare a IA în domeniul sănătății]
Provocări cu care se confruntă etichetarea datelor din domeniul sănătății
Importanța de a avea o calitate înaltă set de date medicale și imaginile adnotate este crucială pentru rezultatul Modele ML. Adnotarea incorectă a imaginii poate aduce predicții inexacte, eșuând viziunea computerului proiect. Ar putea însemna, de asemenea, pierderea de bani, timp și mult efort.
Ar putea însemna, de asemenea, un diagnostic drastic incorect, îngrijire medicală întârziată și necorespunzătoare și multe altele. De aceea mai multe IA medicală companiile caută parteneri de etichetare și adnotare a datelor cu ani de experiență.
Provocarea managementului fluxului de lucru
Una dintre provocările semnificative ale etichetarea datelor medicale are suficienți lucrători instruiți pentru a gestiona date extinse structurate și nestructurate. Companiile se luptă să echilibreze creșterea forței de muncă, formarea 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 un singur fundament al adevărului în calitate subiectivă, deoarece este subiectiv pentru persoana care adnotă date medicale. Expertiza în domeniu, cultura, limba și alți factori pot influența calitatea muncii.
În calitatea obiectivă, există o singură unitate a răspunsului corect. Cu toate acestea, din cauza lipsei de expertiză medicală sau de cunoștințe medicale, lucrătorii ar putea să nu se angajeze adnotarea imaginii cu precizie.
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 confidențialității și a confidențialității datelor reprezintă o provocare considerabilă atunci când se colectează cantități mari de date. Este valabil mai ales pentru colectarea masivă seturi de date de asistență medicală deoarece acestea pot conține detalii de identificare personală, chipuri, de la inregistrari 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 o puneți este despre echipa de etichetare a datelor. Orice date de instruire echipa de etichetare are rezultate bune, efectuând sarcini regulate. Dar, cu instruirea pe termeni și concepte specifice domeniului de către experți medicali, aceștia ar fi capabili să dezvolte seturi de date care se potrivesc cu competența cerută 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.
Este posibil ca o echipă internă să nu aibă expertiza necesară în domeniul sănătății și să necesite o pregătire extinsă pentru a fi la egalitate cu experții. Dar o forță de muncă externă ar putea avea set de date medicale expertiză în etichetare, făcându-i candidații ideali 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 corectă de procesare 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 de date pentru a se asigura fișe electronice de sănătate dintre pacienți rămân anonimi.
Furnizorii de servicii terți se vor ocupa de reglementările privind confidențialitatea pacienților, inclusiv certificările de conformitate HIPAA și GDPR. Alege imaginea servicii de adnotare cu un certificat ISO-9002 care demonstrează că iau măsuri stricte pentru a menține confidențialitatea și organizarea datelor 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 proiectele critice. Avem o echipă exclusivă de experți în domeniul sănătății, instruiți de cei mai buni experți medicali pe cele mai bune soluții de etichetare din clasă. Experiența noastră, abilitățile, modulele de instruire stricte și parametrii dovediți de asigurare a calității ne-au făcut cei mai preferați parteneri de 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.
