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.
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.
Seturi de date pentru asistență medicală/medicală disponibile pe raft pentru a-ți porni proiectul AI în domeniul sănătății
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 să folosească cele mai recente instrumente de colaborare și să aibă sisteme dovedite pentru a detecta problemele de productivitate înainte de a începe să afecteze proiectul.
Căutați de înaltă calitate seturi de date de asistență medicală pentru a vă instrui modelele medicale ML?
Avem o soluție pentru tine.
Încercați Shaip – liderul industriei în furnizarea de top date medicale de specialitate servicii de etichetare a proiectelor 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.
Pentru a experimenta expertiza și eficiența, contactați-ne astăzi.
