Мировой рынок искусственный интеллект в секторе здравоохранения, по оценкам, вырастет с 1.426 млрд долларов в 2017 году до 28.04 доллара в 2025 году. Увеличение спроса на искусственный интеллектТехнологии на основе технологий становятся все более очевидными, поскольку отрасль здравоохранения всегда ищет способы улучшить уход, снизить затраты и обеспечить принятие точных решений.
В зависимости от сложности проекта внутренняя команда не всегда может справиться маркировка медицинских данных потребности. Как следствие, бизнес вынужден искать качественные наборы данных у надежных сторонних поставщиков.
Но есть несколько сложностей и проблем, когда вы обращаетесь за помощью извне. Маркировка медицинских данных. Давайте рассмотрим проблемы и моменты, на которые следует обратить внимание перед аутсорсингом. набор медицинских данных услуги по маркировке.
Важность маркировки данных в здравоохранении
Точная маркировка данных имеет решающее значение для разработки решений на базе искусственного интеллекта в здравоохранении. Некоторые из ключевых причин, почему маркировка данных важна в здравоохранении, включают:
Повышенная точность диагностики: Точно маркированные медицинские изображения и данные помогают обучать алгоритмы искусственного интеллекта обнаруживать заболевания и отклонения с более высокой точностью, что приводит к более раннему выявлению и улучшению результатов лечения пациентов.
Улучшенный уход за пациентами: Хорошо аннотированные медицинские данные позволяют разрабатывать персонализированные планы лечения, прогнозную аналитику и системы поддержки клинических решений, что в конечном итоге улучшает уход за пациентами.
Соответствие Правилам: Маркировка медицинских данных должна соответствовать строгим правилам конфиденциальности и безопасности, таким как HIPAA и GDPR. Обеспечение соблюдения требований имеет важное значение для защиты конфиденциальной информации о пациентах и предотвращения юридических последствий.
Лучшие практики для аннотирования данных здравоохранения
Чтобы обеспечить успех ваших проектов искусственного интеллекта в сфере здравоохранения, рассмотрите следующие рекомендации при передаче маркировки данных на аутсорсинг:
Экспертиза домена: Работайте с партнером по маркировке данных, имеющим опыт работы в сфере здравоохранения. Они должны иметь глубокое понимание медицинской терминологии, анатомических структур и патологий заболеваний, чтобы обеспечить точные аннотации.
Гарантия Качества: Внедрите строгий процесс обеспечения качества, включающий несколько уровней проверки, регулярные аудиты и постоянную обратную связь для поддержания высококачественной маркировки данных.
Безопасность данных и конфиденциальность: Выберите партнера по маркировке данных, который соблюдает строгие протоколы безопасности и конфиденциальности данных, такие как работа с обезличенными данными, использование методов безопасной передачи данных и регулярный аудит своих мер безопасности.
[Также Читайте: Методы аннотации данных для наиболее распространенных случаев использования ИИ в здравоохранении]
Проблемы, связанные с маркировкой медицинских данных
Важность наличия высококачественного набор медицинских данных и аннотированные изображения имеют решающее значение для результата ML модели. Неправильная аннотация изображения может привести к неточным прогнозам, компьютерное зрение проект. Это также может означать потерю денег, времени и больших усилий.
Это также может означать в корне неверный диагноз, несвоевременную и неправильную медицинскую помощь и многое другое. Именно поэтому несколько медицинский ИИ Компании ищут партнеров по маркировке и аннотации данных с многолетним опытом.
Проблема управления рабочим процессом
Одна из существенных задач маркировка медицинских данных имеет достаточное количество обученных сотрудников для обработки обширных структурированных и неструктурированных данных. Компании изо всех сил пытаются сбалансировать увеличение своей рабочей силы, обучение и поддержание качества.
Проблема поддержания качества набора данных
Поддерживать постоянное качество набора данных — как субъективное, так и объективное — непросто.
Не существует единого основания истины в субъективном качестве, поскольку оно субъективно для человека, комментирующего текст. медицинские данные. Знание предметной области, культура, язык и другие факторы могут влиять на качество работы.
В объективном качестве имеется единичная единица правильного ответа. Однако из-за отсутствия медицинского опыта или медицинских знаний рабочие могут не браться за аннотация изображения точно.
Обе проблемы могут быть решены благодаря обширному обучению и опыту в области здравоохранения.
Задача контроля затрат
Без хорошего набора стандартных метрик невозможно отслеживать результаты проекта по времени, затраченному на работу по маркировке данных.
Если работа по маркировке данных передается на аутсорсинг, выбор обычно делается между почасовой оплатой или за выполненную задачу.
Почасовая оплата хорошо работает в долгосрочной перспективе, но некоторые компании по-прежнему предпочитают платить за задачу. Однако, если работникам платят за каждую задачу, качество работы может пострадать.
Проблема ограничений конфиденциальности
Соблюдение конфиденциальности и конфиденциальности данных является серьезной проблемой при сборе больших объемов данных. Особенно это касается сбора массивных наборы данных здравоохранения поскольку они могут содержать личную информацию, лица, от электронные медицинские записи.
Необходимость хранить данные и управлять ими в высокозащищенном месте с контролем доступа всегда остро ощущается.
Если работа передается на аутсорсинг, сторонняя компания несет ответственность за получение сертификатов соответствия и добавление дополнительного уровня защиты.
Вопросы, которые следует задать при аутсорсинге работ по маркировке данных в сфере здравоохранения
Кто будет маркировать данные?
Первый вопрос, который вы должны задать, касается группы маркировки данных. Любой данные обучения команда по маркировке работает хорошо, выполняя регулярные задачи. Но после обучения медицинских экспертов терминам и понятиям, относящимся к предметной области, они смогут разрабатывать наборы данных, соответствующие компетенции, необходимой для проекта.
Более того, при большем количестве сотрудников, когда задача маркировки данных передается на аутсорсинг, становится легче равномерно распределить работу между значительными группами опытных и обученных аннотаторов. Отслеживание, совместная работа и единообразие качества также могут поддерживаться.
- Попросите образец обзора выполненных задач. Ищите точность в наборах данных.
- Поймите их критерии обучения и найма. Узнайте больше об их методах обучения, контрольных показателях качества, модерации и контрольных списках проверки.
Является ли он масштабируемым?
У поставщика услуг по маркировке данных должна быть хорошо обученная команда специалистов в области здравоохранения, которая может быстро приступить к работе и быстро масштабироваться. Вы должны работать исключительно с экспертами в области здравоохранения, которые могут ускорить работу при сохранении качества.
Внутренние или внешние команды — что лучше?
Выбор между внутренней и внешней командами — это всегда акт тонкого баланса. Но начните взвешивать эти два показателя, исходя из времени, необходимого для доставки, стоимости масштабирования услуг маркировки данных и конкретного опыта в области здравоохранения.
У внутренней команды может не быть необходимого опыта в области здравоохранения, и ей может потребоваться обширная подготовка, чтобы оставаться на одном уровне с экспертами. Но внешняя рабочая сила могла бы набор медицинских данных маркировка опыта, что делает их идеальными кандидатами для запуска и быстрого масштабирования.
Когда опыт в области медицины и здравоохранения сочетается с передовыми инструментами, вы можете увидеть значительное снижение стоимости и времени обработки данных.
Соответствуют ли они нормативным требованиям?
Надлежащая группа обработки данных должна быть обучена безопасному выполнению своих задач. Команда должна быть подготовлена медицинскими экспертами или учеными данных, чтобы обеспечить электронные медицинские записи пациентов остаются анонимными.
Сторонние поставщики услуг будут соблюдать правила конфиденциальности пациентов, включая сертификаты соответствия HIPAA и GDPR. Выбрать изображение услуги аннотации с сертификатом ISO-9002, который доказывает, что они принимают строгие меры для обеспечения конфиденциальности и организации данных клиентов.
Как поставщик поддерживает связь с управляемой рабочей силой?
Выберите партнера по маркировке данных, который стремится поддерживать четкое и регулярное общение, чтобы избежать расхождений в инструкциях, требованиях и требованиях проекта. Отсутствие связи, обмена критически важной для проекта информацией в режиме реального времени и неадекватная система обратной связи могут отрицательно повлиять на качество работы и сроки поставки. Крайне важно выбрать третью сторону, которая использует новейшие инструменты для совместной работы и имеет проверенные системы для обнаружения проблем с производительностью до того, как они начнут влиять на проект.
Практический пример: аннотация медицинских изображений для радиологии с использованием искусственного интеллекта
Ведущая компания в области медицинских технологий заключила партнерское соглашение с Shaip для разработки радиологического решения на базе искусственного интеллекта. Шаип предоставлял высококачественные услуги по аннотированию медицинских изображений, маркируя тысячи КТ и МРТ с точными анатомическими структурами и аномалиями. Работая с командой опытных аннотаторов медицинских данных Shaip, компания смогла обучить свои алгоритмы искусственного интеллекта обнаружению заболеваний с высокой точностью, что в конечном итоге улучшило результаты лечения пациентов и снизило затраты на здравоохранение.
Заключение
Shaip — лидер отрасли в предоставлении первоклассных специализированных услуг по маркировке медицинских данных для критически важных проектов. У нас есть эксклюзивная команда экспертов в области здравоохранения, обученная лучшими медицинские эксперты о лучших в своем классе решениях для маркировки. Наш опыт, навыки, строгие учебные модули и проверенные параметры обеспечения качества сделали нас наиболее предпочтительными партнерами по маркировке данных для крупного бизнеса.
Готовы обеспечить успех своих проектов искусственного интеллекта в здравоохранении с помощью высококачественной маркировки данных? Свяжитесь с Shaip сегодня, чтобы узнать, как наша опытная команда аннотаторов медицинских данных может помочь вам достичь ваших целей, сохраняя при этом самые высокие стандарты качества и соответствия требованиям. Наборы медицинских данных с открытым исходным кодом для проектов машинного обучения
