De mult timp, citim despre rolul lui adnotarea datelor în învățarea automată și module de inteligență artificială (AI). Știm că adnotarea datelor de calitate este un aspect inevitabil care influențează invariabil rezultatele produse de aceste sisteme.
Cu toate acestea, care sunt diferitele tehnici de adnotare utilizate în IA pentru sănătate spaţiu? Pentru o industrie atât de complexă, vastă și crucială, ce măsuri și proceduri iau experții în adnotarea datelor pentru a eticheta, implementa și urmează pentru a eticheta date critice de asistență medicală dintr-o multitudine de surse?
Ei bine, asta este exact ceea ce vom explora în această postare astăzi. Din înțelegerea de bază a diferitelor tipuri de tehnici de adnotare a datelor, vom debloca nivelul 2 și vom explora diferitele tehnici de adnotare utilizate în diverse cazuri de utilizare a AI.
Adnotare de date pentru diferite cazuri de utilizare AI
Chatbots
Să începem mai întâi cu elementele de bază. Chatboții sau roboții conversaționali se dovedesc a fi aripi extrem de eficiente pentru managementul clinic, mHealth și multe altele. De la ai ajuta pe pacienți să-și facă programări pentru diagnostic și consultanță medicală, până la a-i ajuta să-și proceseze simptomele și elementele vitale pentru semne de boli și îngrijorări, chatbot-ii se dovedesc a fi însoțitori grozavi atât pentru pacienți, cât și pentru furnizorii de servicii medicale.
Pentru ca chatboții să ofere rezultate precise, aceștia trebuie să proceseze milioane de octeți de date. Un diagnostic sau o recomandare greșită s-ar putea dovedi a fi dăunătoare pentru pacienți și pentru împrejurimile acestora. De exemplu, dacă o aplicație bazată pe inteligență artificială concepută să dea rezultate la evaluarea preliminară a Covid-19 dă rezultate greșite, ar duce la contagiune. Acesta este motivul pentru care trebuie să aibă loc o pregătire adecvată AI înainte ca produsul sau soluția să fie preluată live.
În scopuri de instruire, experții folosesc în general tehnici precum recunoașterea entităților și analiza sentimentelor.
Adnotare pentru imagini digitale
În timp ce procesul de diagnosticare este digital, cu ajutorul sistemelor și dispozitivelor sofisticate, deducțiile rezultatelor sunt încă predominant centrate pe om. Acest lucru expune rezultatele la interpretări greșite sau chiar la trecerea cu vederea preocupărilor cruciale.
Acum, modulele AI pot elimina toate astfel de cazuri și pot detecta chiar și cele mai mici anomalii sau preocupări din rapoartele RMN, CT și cu raze X. Pe lângă rezultate precise, sistemele AI pot oferi rezultate și rapid.
Pe lângă scanările convenționale, imagistica termică este utilizată și pentru detectarea precoce a unor probleme precum cancerul de sân. Razele IR emise de tumori sunt studiate pentru simptome suplimentare și raportate în consecință.
În aceste scopuri complexe, veteranii de adnotare a datelor implementează mecanisme cum ar fi etichetarea RMN-urilor existente, a rapoartelor de scanare CT și de raze X și a datelor de imagistică termică. Modulele AI învață apoi din aceste seturi de date adnotate pentru a se antrena în mod autonom.
Dezvoltarea și tratamentul medicamentelor
Unul dintre cele mai recente exemple de dezvoltare a medicamentelor prin module AI este formularea de vaccinuri pentru Covid-19. În câteva luni de la izbucnire, cercetătorii și furnizorii de asistență medicală au reușit să descifreze codul pentru vaccinurile Covid-19. Acest lucru se datorează în principal algoritmilor AI și de învățare automată și capacității lor de a simula interacțiunile medicamentoase și chimice, de a învăța din tone de reviste de asistență medicală, lucrări publicate, documente de cercetare, articole academice și multe altele pentru descoperirea medicamentelor.
Perspectivele care nu ar fi putut ajunge niciodată sub radarul oamenilor (având în vedere volumul de seturi de date utilizate pentru descoperirea medicamentelor și studiile clinice) sunt ușor de comparat și analizat de modulele AI pentru inferențe și rezultate instantanee. Acest lucru le permite profesioniștilor din domeniul sănătății să accelereze studiile, să efectueze teste riguroase și să-și transmită constatările pentru aprobări adecvate.
Pe lângă descoperirea medicamentelor, modulele AI ajută, de asemenea, clinicienii să recomande medicamente personalizate care le-ar influența doza și momentele în funcție de condițiile de bază, răspunsurile biologice și multe altele.
Pentru pacienții care suferă de boli autoimune, probleme neurologice și boli cronice, sunt prescrise mai multe medicamente. Acest lucru ar putea însemna o reacție între medicamente. Cu recomandări personalizate de medicamente, furnizorii de servicii medicale pot lua o decizie mai informată cu privire la prescrierea medicamentelor.
Pentru ca toate acestea să se întâmple, adnotatorii lucrează la etichetarea datelor NLP, a datelor din radiologia datelor, a imaginilor digitale, a EHR-urilor, a datelor privind daunele furnizate de companiile de asigurări, a datelor colectate și compilate de dispozitive portabile și multe altele.
Monitorizarea și îngrijirea pacientului
Drumul crucial către recuperare începe abia după intervenția chirurgicală sau după diagnostic. Depinde de pacient să își asume recuperarea sănătății și bunăstarea generală. Datorită soluțiilor bazate pe inteligență artificială, acest lucru devine treptat perfect.
Pacienții care au urmat tratamente pentru cancer sau cei care suferă de probleme de sănătate mintală se găsesc din ce în ce mai mult bots conversaționali util. De la interogări după externare până la ajutarea pacienților să navigheze prin defecțiuni emoționale, chatboții vin ca însoțitori și asistenți supremi. O organizație AI numită Northwell Health a împărtășit, de asemenea, un raport conform căruia aproape 96% dintre pacienții săi au demonstrat o implicare optimizată a pacienților cu astfel de chatbot.
Tehnicile de adnotare se rezumă la etichetarea textului și a datelor audio din înregistrările medicale, date din studiile clinice, conversații și analize de intenții, imagini și documente digitale și multe altele.
Încheierea
Cazurile de utilizare ca acestea stabilesc standarde de evaluare comparativă pentru antrenamentul AI și metodologiile de adnotare. Acestea servesc și ca foi de parcurs pentru toate provocările unice de adnotare a datelor care apar în viitor din cauza apariției unor cazuri de utilizare și soluții mai noi.
Cu toate acestea, asta nu ar trebui să vă împiedice să vă aventurați în dezvoltarea AI pentru asistența medicală. Dacă abia sunteți la început și sunteți în căutarea unor produse adecvate și de calitate Date de antrenament AI, contactați-ne astăzi. Anticipăm mereu provocări mai noi și rămânem cu un pas înaintea curbei.
