Cum datele de instruire în domeniul sănătății conduc inteligența artificială din domeniul sănătății pe Lună?
Achiziția de date a fost întotdeauna o prioritate organizațională. Cu atât mai mult atunci când seturile de date în cauză sunt utilizate pentru a antrena configurații autonome, de auto-învățare. Antrenarea modelelor inteligente, în special a celor bazate pe inteligență artificială, are o abordare diferită decât pregătirea datelor standard de afaceri. În plus, având în vedere că asistența medicală este verticala de focalizare, este important să ne concentrăm pe seturi de date care au un scop pentru ele și nu sunt utilizate pur și simplu pentru păstrarea înregistrărilor.
Dar de ce trebuie chiar să ne concentrăm asupra datelor de instruire, când volume imense de date organizate ale pacienților se află deja pe bazele de date medicale și pe serverele caselor de bătrâni, spitale, clinici medicale și alte organizații de asistență medicală. Motivul este că datele standard ale pacientului nu sunt sau nu pot fi folosite pentru a construi modele autonome, care necesită apoi date contextuale și etichetate pentru a putea lua decizii perceptive și proactive la timp.
Aici intră în amestec datele de instruire în domeniul sănătății, proiectate ca seturi de date adnotate sau etichetate. Aceste seturi de date medicale sunt axate pe a ajuta mașinile și modelele să identifice modele medicale specifice, natura bolilor, prognoza afecțiunilor specifice și alte aspecte importante ale imagisticii medicale, analizei și gestionării datelor.
Ce sunt datele de formare în domeniul sănătății - O prezentare completă?
Datele de instruire în domeniul sănătății nu sunt altceva decât informații relevante care sunt etichetate cu metadate pentru ca algoritmii de învățare automată să le recunoască și de la care să învețe. Odată ce seturile de date sunt etichetate sau mai degrabă adnotate, devine posibil ca modelele să înțeleagă contextul, secvența și categoria acestora, ceea ce îi ajută să ia decizii mai bune în timp.
Dacă aveți o înclinație pentru detalii, datele de instruire relevante pentru asistența medicală se referă la imagini medicale adnotate, care asigură că modelele și mașinile inteligente devin capabile în timp să recunoască afecțiunile, ca parte a configurației de diagnosticare. Date de instruire poate fi, de asemenea, de natură textuală sau mai degrabă transcrisă, ceea ce permite modelelor să identifice datele extrase din studiile clinice și să accepte apeluri proactive legate de crearea de medicamente.
Încă un pic prea complex pentru tine! Ei bine, iată cel mai simplu mod de a înțelege ce înseamnă datele de instruire în domeniul sănătății. Imaginați-vă o pretinsă aplicație de asistență medicală care poate detecta infecțiile pe baza rapoartelor și imaginilor pe care le încărcați pe platformă și sugerează următorul curs de acțiune. Cu toate acestea, pentru a efectua astfel de apeluri, aplicația inteligentă trebuie să fie alimentată cu date curate și aliniate din care poate învăța. Da, asta numim „Date de antrenament”.
Care sunt cele mai relevante modele de asistență medicală care necesită date de instruire?
Datele de instruire au mai mult sens pentru modelele autonome de asistență medicală care pot avea un impact progresiv asupra vieții oamenilor de rând, fără intervenția umană. De asemenea, accentul crescând pe amplificarea capacităților de cercetare în domeniul sănătății alimentează și mai mult creșterea pieței adnotării datelor; un erou indispensabil și necunoscut al AI, care este esențial în dezvoltarea unor seturi de date de antrenament precise și specifice cazului.
Dar care modele de asistență medicală au cea mai mare nevoie de date de instruire? Ei bine, iată subdomeniile și modelele care au accelerat ritmul în ultimii timpuri, semnalând nevoia unor date de antrenament de înaltă calitate:
- Configurații de asistență medicală digitală: Domeniile de interes includ Tratamentul personalizat, îngrijirea virtuală pentru pacienți și analiza datelor pentru monitorizarea sănătății
- Configurații de diagnosticare: Zonele de interes includ identificarea precoce a afecțiunilor care pun viața în pericol și cu impact ridicat, cum ar fi orice formă de cancer și leziuni.
- Instrumente de raportare și diagnosticare: Zonele de interes includ dezvoltarea unei rase perceptive de scanere CT, detecție RMN și instrumente cu raze X sau imagini.
- Analizoare de imagine: Zonele de interes includ identificarea problemelor dentare, afecțiunilor pielii, pietrelor la rinichi și multe altele
- Identificatori de date: Domeniile de interes includ analiza studiilor clinice pentru o mai bună gestionare a bolii, identificarea de noi opțiuni de tratament pentru afecțiuni specifice și crearea de medicamente
- Configurații pentru păstrarea înregistrărilor: Domeniile de interes includ menținerea și actualizarea dosarelor pacienților, urmărirea periodică a cotizațiilor pacienților și chiar preautorizarea cererilor, prin identificarea esențialității unei polițe de asigurare.
Aceste modele de asistență medicală doresc date precise de antrenament pentru a fi mai perceptive și mai proactive.
De ce sunt importante datele de instruire în domeniul sănătății?
După cum se vede din natura modelelor, rolul învățării automate evoluează treptat în ceea ce privește domeniul asistenței medicale. Întrucât setările AI perceptive devin o necesitate absolută în asistența medicală, se reduce la NLP, Computer Vision și Deep Learning pentru a pregăti date relevante de antrenament pentru modelele de la care să învețe.
De asemenea, spre deosebire de procesele standard și statice, cum ar fi păstrarea dosarelor pacienților, gestionarea tranzacțiilor și multe altele, modelele inteligente de asistență medicală precum îngrijirea virtuală, analizoarele de imagine și altele nu pot fi vizate folosind seturi de date tradiționale. Acesta este motivul pentru care datele de instruire devin și mai importante în asistența medicală, ca un pas uriaș în viitor.
Importanța datelor de formare în domeniul sănătății poate fi înțeleasă și constatată mai bine prin faptul că dimensiunea pieței privind implementarea instrumentelor de adnotare a datelor în domeniul sănătății pentru pregătirea datelor de formare este de așteptat să crească cu cel puțin 500% în 2027, comparativ cu cea din 2020.
Dar asta nu este tot, modelele inteligente care sunt instruite corespunzător în primul rând pot ajuta configurațiile de asistență medicală să reducă costurile suplimentare prin automatizarea mai multor sarcini administrative și economisind până la 30% din costurile reziduale.
Și da, algoritmii ML antrenați sunt capabili să analizeze scanările 3D, de cel puțin 1000 de ori mai rapid decât sunt procesați astăzi, în 2021.
Sună promițător, nu-i așa!
Cazuri de utilizare ale IA din domeniul sănătății
Sincer, conceptul de date de antrenament, folosit pentru a împuternici modelele AI în asistența medicală, se pare un pic cam blând, dacă nu ne uităm mai atent la cazurile de utilizare și la aplicațiile în timp real ale acestora.
Configurare digitală de asistență medicală
Configurațiile de asistență medicală bazate pe inteligență artificială cu algoritmi pregătiți meticulos sunt orientate spre furnizarea de cea mai bună îngrijire digitală posibilă pacienților. Configurațiile digitale și virtuale cu tehnologie NLP, Deep Learning și Computer Vision pot evalua simptomele și diagnostica afecțiunile prin colectarea datelor din diferite surse, reducând astfel timpul de tratament cu cel puțin 70%.
Utilizarea resurselor
Apariția pandemiei globale a ciupit majoritatea configurațiilor medicale pentru resurse. Dar apoi, IA din domeniul sănătății, dacă face parte din schema administrativă, poate ajuta instituțiile medicale să gestioneze mai bine deficitul de resurse, utilizarea ICU și alte aspecte ale disponibilității limitate.
Localizarea pacienților cu risc ridicat
Inteligența artificială a asistenței medicale, dacă și atunci când este implementată în secțiunea de înregistrare a pacienților, permite autorităților spitalicești să identifice perspective cu risc ridicat care au șansa de a contracta boli periculoase. Această abordare ajută la o mai bună planificare a tratamentului și chiar facilitează izolarea pacientului.
Infrastructură conectată
După cum a fost posibil de Inteligența artificială internă a IBM, i.eWatson, configurația modernă de asistență medicală este acum conectată, datorită tehnologiei informației clinice. Acest caz de utilizare are ca scop îmbunătățirea interoperabilității între sisteme și managementul datelor.
Pe lângă cazurile de utilizare menționate, IA din domeniul sănătății are un rol în joc în:
- Previziunea limitei de ședere a pacientului
- Prezicerea neprezentărilor pentru a economisi resursele și costurile spitalului
- Prezicerea pacienților care ar putea să nu reînnoiască planurile de sănătate
- Identificarea problemelor fizice și a măsurilor de remediere corespunzătoare
Dintr-o perspectivă mai elementară, Asistență medicală AI urmărește îmbunătățirea integrității datelor, a capacității de a implementa mai bine analiza predictivă și a capacităților de păstrare a evidențelor configurației în cauză.
Dar pentru ca aceste cazuri de utilizare să fie suficient de reușite, modelele de IA din domeniul sănătății trebuie antrenate cu date adnotate.
Rolul seturilor de date standard pentru sănătate
Modelele de antrenament sunt bune, dar cum rămâne cu datele? Da, aveți nevoie de seturi de date, care apoi trebuie adnotate pentru a avea sens pentru algoritmii AI.
Dar nu puteți pur și simplu să eliminați datele de pe orice canal și să țineți pasul cu standardele de integritate a datelor. Acesta este motivul pentru care este important să vă bazați pe furnizori de servicii precum Shaip, care oferă o gamă largă de seturi de date fiabile și relevante pentru ca întreprinderile să le folosească. Dacă intenționați să configurați un model AI de asistență medicală, Shaip vă permite să alegeți dintre percepțiile robotului uman, datele conversaționale, dictarea fizică și notele medicului.
În plus, puteți chiar să specificați cazuri de utilizare pentru a alinia seturile de date cu procesele de bază de asistență medicală sau AI conversațional pentru a viza funcțiile administrative. Dar asta nu este tot, adnotatorii și colectorii de date cu experiență oferă chiar asistență în mai multe limbi atunci când vine vorba de capturarea și implementarea seturilor de date deschise pentru modele de antrenament.
Revenind la ceea ce oferă Shaip, tu, în calitate de inovator, poți accesa fișiere audio relevante, fișiere text, verbatim, note de dictare și chiar set de date de imagini medicale, în funcție de funcționalitatea pe care vrei să o aibă modelul.
Wrap-Up
Asistența medicală, ca verticală, se află într-o plină de inovații, cu atât mai mult în era post-pandemie. Cu toate acestea, întreprinderile, antreprenorii din domeniul sănătății și dezvoltatorii independenți planifică în mod constant noi aplicații și sisteme care sunt inteligent proactive și pot minimiza considerabil efortul uman prin gestionarea sarcinilor repetitive și consumatoare de timp.
Acesta este motivul pentru care este esențial să antrenați mai întâi setările sau mai degrabă modelele la perfecțiune, utilizând seturi de date bine îngrijite și etichetate, ceva care este mai bine externalizat către furnizori de servicii de încredere pentru a obține perfecțiunea și acuratețea.
