Adnotarea imaginilor medicale joacă un rol vital în furnizarea algoritmilor de învățare automată și modelelor AI cu datele de antrenament necesare. Acest proces este esențial pentru ca AI să detecteze cu exactitate bolile și condițiile, deoarece se bazează pe date pre-modelate pentru a genera răspunsuri adecvate.
Mai simplu spus, adnotarea imaginilor medicale este procesul de etichetare și descriere a imaginilor medicale. Acest lucru nu numai că ajută la diagnosticarea afecțiunilor, dar joacă, de asemenea, un rol crucial în cercetare și furnizarea de îngrijiri medicale. Prin marcarea și etichetarea unor biomarkeri specifici, programele AI pot interpreta și analiza imaginile bogate în informații, ceea ce duce la diagnostice rapide și precise.
În 2022, piața globală a instrumentelor de adnotare a datelor din domeniul sănătății a fost evaluată la 129.9 milioane USD și se estimează că va experimenta o rată de creștere anuală compusă (CAGR) remarcabilă de 27.5% între 2023 și 2030. Integrarea instrumentelor de adnotare a datelor în sectorul sănătății este revoluționară. diagnostic, tratament și monitorizare a pacientului. Prin generarea de diagnostice precise și permițând tratamente personalizate, aceste instrumente îmbunătățesc semnificativ cercetarea și rezultatele în domeniul sănătății.
Imagine Sursa: Grandviewresearch
Progresele fenomenale în învățarea automată și inteligența artificială au revoluționat industria sănătății.
Piața globală pentru AI în domeniul sănătății în 2016 a fost de aproximativ un miliard și se estimează că acest număr va ajunge la mai mult de 28 miliarde de dolari de 2025. Mărimea pieței globale a AI în imagistica medicală, în special, a fost estimată la aproximativ 980 de milioane de dolari în 2022. În plus, se estimează că această cifră va crește cu un CAGR de 26.77% până la 3215 milioane dolari până în 2027.
Ce este adnotarea imaginilor medicale?
Industria de asistență medicală valorifică potențialul ML pentru a oferi îngrijire îmbunătățită a pacientului, diagnosticare mai bună, predicții precise de tratament și dezvoltare de medicamente. Cu toate acestea, există câteva domenii ale științelor medicale în care AI poate ajuta profesioniștii medicali în imagistica medicală. Cu toate acestea, pentru a dezvolta modele precise de imagistică medicală bazate pe AI, aveți nevoie de cantități masive de imagini medicale etichetate și adnotate cu acuratețe.
Adnotare imagini medicale este tehnica de etichetare precisă a imagisticii medicale precum RMN, CT scanări, ultrasunete, mamografii, raze X și multe altele pentru a antrena modelul de învățare automată. Pe lângă imagistică, datele de imagini medicale, cum ar fi înregistrările și rapoartele, sunt, de asemenea, adnotate pentru a ajuta la antrenament NER clinic și modele de învățare profundă.
Această adnotare a imaginilor medicale ajută la antrenarea algoritmilor de învățare profundă și modelelor ML pentru a analiza imaginile medicale și a îmbunătăți diagnosticul cu acuratețe.
Înțelegerea adnotării imaginilor medicale
În adnotarea imaginilor medicale, sunt etichetate raze X, tomografii, RMN și documente aferente. Algoritmii și modelele AI sunt antrenați în diferite scopuri folosind informațiile etichetate și markerii furnizați prin Recunoașterea entității denumite (NER). Folosind aceste informații, programele AI economisesc timp medicilor și îi ajută să ia decizii mai bune. Ca rezultat, pacienții obțin rezultate mai țintite.
Dacă nu pentru un program AI, această sarcină este realizată de medici și specialiști. Așa cum profesioniștii învață de-a lungul anilor de pregătire și studii, un model AI are nevoie de instruire care este furnizată parțial de date de imagine adnotate. Folosind aceste date, modelele AI și programele de învățare automată învață să reducă decalajul dintre expertiza medicală a unui individ și capacitățile AI.
Această fuziune între oameni și inteligența artificială face ca diagnosticul sănătății să fie precis, rapid și proactiv. Ca rezultat, eroarea umană este redusă deoarece un program AI poate detecta anomalii la nivel molecular cu o eficiență mai bună, îmbunătățind astfel rezultatele pacientului.
Rolul adnotării imaginilor medicale în diagnosticul medical
Potențialul AI în diagnostic de imagine medicală este imensă, iar industria sănătății folosește ajutorul AI și ML pentru a oferi pacienților un diagnostic mai rapid și mai fiabil. Unele dintre cazurile de utilizare ale adnotare de imagine de asistență medicală în diagnosticul medical AI sunt:
Detectarea cancerului
Detectarea celulelor canceroase este poate cel mai mare rol al AI în analiza imagistică medicală. Atunci când modelele sunt instruite pe seturi masive de date imagistice medicale, acesta ajută modelul să identifice, să detecteze și să prezică cu exactitate creșterea celulelor canceroase în organe. Ca urmare, potențialul de erori umane și fals pozitive poate fi eliminat în mare măsură.
Imagistica dentara
Problemele medicale legate de dinții și gingiile, cum ar fi cariile, anomaliile structurii dinților, cariile și bolile pot fi diagnosticate cu precizie cu modele activate cu inteligență artificială.
Complicații hepatice
Complicațiile legate de ficat pot fi detectate, caracterizate și monitorizate eficient prin evaluarea imaginilor medicale pentru a detecta și identifica anomalii.
Tulburări cerebrale
Adnotarea imaginilor medicale ajută la detectarea tulburărilor cerebrale, cheagurilor, tumorilor și a altor probleme neurologice.
Dermatologie
Viziunea computerizată și imagistica medicală sunt, de asemenea, utilizate pe scară largă pentru a detecta rapid și eficient afecțiunile dermatologice.
Condiții cardiace
AI este, de asemenea, din ce în ce mai folosită în cardiologie pentru a detecta anomalii ale inimii, afecțiuni ale inimii, necesitatea intervenției și interpretarea cardiogramelor cu eco.
Tipuri de documente adnotate prin adnotare de imagine medicală
Adnotarea datelor medicale este o parte crucială a dezvoltării modelului de învățare automată. Fără adnotări adecvate și precise din punct de vedere medical a înregistrărilor cu text, metadate și note suplimentare, devine o provocare să dezvoltați un model ML valoros.
Ar fi de ajutor dacă ați avea adnotatori extrem de talentați și experimentați pentru date de imagine medicală. Câteva dintre diferitele documente care sunt adnotate:
- Scanarea CT
- mamografie
- Raze X
- Echocardiograma
- Ultrasunete
- RMN
- EEG
- SPUN
- NIfTI
- Audio - Audio Dictarea medicului
- Video
- Fotografii
- Text - Set de date EHR
- imagini
Aplicații ale adnotării imaginilor medicale în domeniul sănătății
Adnotarea imaginilor medicale poate servi mai multor scopuri, pe lângă detectarea bolilor și diagnosticelor. Datele bine pregătite au ajutat modelele AI și ML să îmbunătățească serviciile de asistență medicală. Iată câteva aplicații suplimentare ale adnotării imaginilor medicale:
Asistenți virtuali
Adnotarea imaginilor medicale permite asistenților virtuali AI să ofere informații exacte și în timp real. Analizează imaginile medicale și utilizează date pre-instruite pentru a găsi relevanța și pentru a oferi răspunsuri.
Suport pentru diagnosticare
Pentru un diagnostic precis, modelele AI pot ajuta profesioniștii medicali în rectificarea erorilor umane. În timp ce crește viteza de detectare a condițiilor, poate reduce și costurile de execuție.
Diagnosticul precoce
Cu afecțiuni precum Cancerul, în care un diagnostic târziu poate duce la rezultate fatale, diagnosticarea precoce prin identificarea biomarkerilor timpurii sau care pun viața în pericol este foarte apreciată.
Recunoașterea model
Recunoașterea modelelor este utilă în dezvoltarea medicamentelor, unde adnotarea imaginilor medicale este utilizată pentru a descoperi răspunsuri biologice specifice la diferite tipuri de substanțe.
Robotic Chirurgie
În chirurgia robotică, adnotarea imaginilor medicale și AI lucrează împreună pentru a înțelege părți și structuri complexe ale corpului uman. Folosind aceste informații, modelele AI pot efectua intervenții chirurgicale cu precizie.
Adnotarea imaginilor medicale VS Adnotarea datelor obișnuite
Dacă construiți un model ML pentru imagistica medicală, ar trebui să vă amintiți că este diferit de imaginea obișnuită adnotarea datelor în atâtea feluri. În primul rând, să luăm exemplul imagisticii radiologice.
Dar înainte de a face asta, expunem premisa – toate fotografiile și videoclipurile pe care le-ați făcut vreodată provin dintr-o mică parte a spectrului numită lumină vizibilă. Cu toate acestea, imagistica radiologică este realizată folosind raze X care vin sub porțiunea de lumină invizibilă a spectrului electromagnetic.
Iată o comparație detaliată a adnotărilor imagistice medicale și a adnotărilor obișnuite de date.
| Adnotare de imagistică medicală | Adnotare obișnuită a datelor |
|---|---|
| Toate datele imagistice medicale ar trebui să fie de-identificate și protejate prin acorduri de prelucrare a datelor (DPA) | Imaginile obișnuite sunt ușor disponibile. |
| Imaginile medicale sunt în format DICOM | Imaginile obișnuite pot fi în format JPEG, PNG, BMP și multe altele |
| Rezoluțiile imaginilor medicale sunt ridicate cu un profil de culoare pe 16 biți | Imaginile obișnuite pot avea un profil de culoare pe 8 biți. |
| Imaginile medicale conțin și unități de măsură în scopuri medicale | Măsurătorile se referă la cameră |
| Respectarea HIPAA este strict necesară | Nereglementat de conformitate |
| Sunt oferite mai multe imagini ale aceluiași obiect din unghiuri și vederi diferite | Imagini separate ale diferitelor obiecte |
| Ar trebui ghidat de controale radiologice | Sunt acceptate setările obișnuite ale camerei |
| Adnotări în mai multe felii | Adnotări pe o singură felie |
Respectarea HIPAA
Când construiți modele de asistență medicală bazate pe inteligență artificială, trebuie să le antrenați și să le testați folosind cantități uriașe de imagini medicale de înaltă calitate adnotate cu acuratețe pentru a oferi o predicție precisă. Cu toate acestea, atunci când alegeți o platformă pentru nevoile dvs. de adnotare a imaginilor medicale și de prelucrare a datelor, ar trebui să căutați întotdeauna oferte care să satisfacă aceste cerințe tehnice de conformitate.
HIPAA este o lege federală care guvernează siguranța informațiilor de sănătate transmise electronic și impune măsurile adecvate care trebuie luate de către furnizori pentru a proteja și proteja informațiile despre pacient împotriva dezvăluirii fără consimțământul pacientului.
- Există un sistem de stocare și gestionare a informațiilor din domeniul sănătății?
- Copiile de rezervă ale sistemului sunt create, întreținute și actualizate în mod regulat?
- Există un sistem care să împiedice utilizatorii neautorizați să acceseze date medicale sensibile?
- Sunt datele criptate în timpul repausului și transferului?
- Există măsuri care împiedică utilizatorii să exporte și să stocheze imagini medicale pe dispozitivele lor, provocând o încălcare a securității?
Cum să alegi cea mai bună companie de adnotare a imaginilor medicale
- Expertiza domeniului: Căutați o companie cu experiență vastă în adnotarea imaginilor medicale și cu o înțelegere profundă a terminologiei, anatomiei și patologiei medicale.
- Asigurarea calității: Asigurați-vă că compania implementează un proces strict de control al calității pentru a garanta precizia, uniformitatea și alinierea cu criteriile dvs. specifice în adnotări.
- Securitatea datelor și confidențialitatea: Verificați dacă compania menține măsuri solide pentru securitatea datelor și respectă reglementările relevante precum HIPAA sau GDPR pentru a proteja datele sensibile ale pacienților.
- scalabilitate: Alegeți o companie care se poate ocupa de amploarea proiectului dvs. și are capacitatea de a crește sau de a reduce nevoile dvs.
- Timp de expirare: Luați în considerare capacitatea companiei de a furniza adnotări în intervalul de timp stabilit, respectând în același timp standardele de calitate.
- Comunicare și colaborare: Căutați o companie care să mențină canale de comunicare clare și care să răspundă nevoilor și feedback-ului dumneavoastră pe tot parcursul proiectului.
- Tehnologie și instrumente: Evaluați utilizarea de către companie a instrumentelor și tehnologiilor avansate de adnotare, cum ar fi adnotarea asistată de învățare automată, pentru a îmbunătăți eficiența și acuratețea.
- Preț și valoare: Comparați prețurile pentru diferite companii, dar luați în considerare și valoarea pe care o oferă în termeni de calitate, servicii și expertiză.
- Referințe și studii de caz: Solicitați referințe sau studii de caz de la companie pentru a le evalua experiența și istoricul în proiecte de adnotare a imaginilor medicale similare cu ale dumneavoastră.
Cum poate ajuta Shaip?
Shaip a fost un lider constant de piață în furnizarea de formare de înaltă calitate seturi de date de imagini a dezvolta avansat soluții medicale bazate pe inteligență artificială. Avem o echipă de adnotatori cu experiență, instruiți exclusiv și o rețea uriașă de radiologi, patologi și medici generaliști cu înaltă calificare care asistă și instruiesc adnotatorii. În plus, cea mai bună acuratețe a adnotărilor și etichetarea datelor serviciile ajută la dezvoltarea instrumentelor de îmbunătățire a diagnosticului pacienților.
Atunci când colaborezi cu Shaip, poți experimenta ușurința de a lucra cu profesioniști care asigură conformitatea cu reglementările, formatele de date și timpul scurt de transfer.
Când aveți în vedere un proiect de adnotare a datelor medicale, care are nevoie de un expert de clasă mondială servicii de adnotare, Shaip este partenerul potrivit care vă poate lansa proiectul în cel mai scurt timp.
