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.
Проблемы, связанные с маркировкой медицинских данных
Ассоциация важность наличия качественного 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.
Готовые наборы медицинских/медицинских данных для запуска вашего проекта искусственного интеллекта в здравоохранении
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 четкую и регулярную связь, чтобы избежать расхождений в инструкциях, требованиях и требованиях проекта. Отсутствие связи, обмен важной информацией о проекте в режиме реального времени и неадекватная система обратной связи могут негативно сказаться на качестве работы и сроках поставки.
Очень важно выбрать третью сторону, которая использует новейшие инструменты для совместной работы и имеет проверенные системы для выявления проблем с производительностью до того, как они начнут влиять на проект.
Вы ищете высококачественный наборы медицинских данных для обучения ваших медицинских моделей машинного обучения?
У нас есть решение для вас.
Попробуйте Shaip — лидера отрасли в предоставлении первоклассных специализированные медицинские данные услуги по маркировке важных проектов. У нас есть эксклюзивная команда экспертов в области здравоохранения, обученных лучшими медицинские эксперты на лучших в своем классе решениях для этикетирования.
Наш опыт, навыки, строгие учебные модули и проверенные параметры обеспечения качества сделали нас наиболее предпочтительными партнерами по маркировке данных для крупных предприятий.
Чтобы испытать опыт и эффективность, свяжитесь с нами сегодня.
