Indiferent de industrie, învățarea automată și inteligența artificială devin componente integrante ale proceselor de afaceri. Dar, aceste modele trebuie bine instruite pentru a obține diagnostice mai bune și pentru a îmbunătăți îngrijirea pacientului. Acest articol are câteva informații cheie despre motivul pentru care să folosiți adnotarea imaginilor pentru AI pentru asistența medicală.
Principala concluzie din articol este
- Fie că gestionează dosarele de sănătate sau oferă asistență virtuală, industria sănătății a evoluat de la un proces manual la unul automat pentru a reduce intervenția manuală și a face monitorizarea sănătății mai accesibilă și mai bună. Dar, acum, IA din domeniul sănătății trece dincolo de monitorizare.
- Mai mult, antrenarea acestor modele necesită date și imagini de înaltă calitate pentru a obține o etichetare mai bună a datelor pentru detectare, clasificare, segmentare și transcriere. În acest moment, adnotarea imaginii este de mare ajutor. Adnotarea imaginilor medicale alimentează întregul model AI cu imagini marcate și etichetate și oferă o întreținere predictivă mai bună.
- Adnotarea imaginilor medicale utilizează mai multe tehnici, cum ar fi marcarea căsuțelor de delimitare, poligoane și altele. Adnotarea imaginilor medicale în domeniul sănătății poate ajuta la detectarea coagulării sângelui, analiza dentară, identificarea celulelor canceroase, analiza imaginilor închiriate, detectarea afecțiunilor specifice ficatului, îmbunătățirea documentației și multe alte procese de asistență medicală.
Citeste articolul complet aici:
