По оценкам, глобальный рынок искусственного интеллекта в секторе здравоохранения вырастет с 1.426 млрд долларов в 2017 году до 28.04 млрд долларов в 2025 году . Рост спроса на технологии на основе искусственного интеллекта становится очевидным, поскольку отрасль здравоохранения постоянно ищет способы улучшить качество обслуживания, снизить затраты и обеспечить принятие точных решений.
В зависимости от сложности проекта, внутренняя команда не всегда может справиться с задачами по разметке медицинских данных . В результате компания вынуждена искать качественные наборы данных у надежных сторонних поставщиков.
Однако при обращении за помощью к сторонним организациям для разметки медицинских данных возникают некоторые сложности и проблемы . Давайте рассмотрим эти проблемы и моменты, на которые следует обратить внимание, прежде чем передавать услуги по разметке медицинских наборов данных на аутсорсинг.
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 размеченные медицинские изображения и данные помогают обучить алгоритмы искусственного интеллекта выявлять заболевания и отклонения с большей точностью, что приводит к более ранней диагностике и улучшению результатов лечения пациентов.
Улучшение качества обслуживания пациентов: Хорошо структурированные медицинские данные позволяют разрабатывать персонализированные планы лечения, использовать прогностическую аналитику и системы поддержки принятия клинических решений, что в конечном итоге улучшает качество обслуживания пациентов.
Соблюдение нормативных требований: Маркировка медицинских данных должна соответствовать строгим правилам конфиденциальности и безопасности, таким как HIPAA и GDPR. Обеспечение соответствия этим требованиям 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 в предметной области: Сотрудничайте с партнером по разметке данных, обладающим экспертными знаниями в области здравоохранения. Он должен глубоко разбираться в медицинской терминологии, анатомических структурах и патологиях заболеваний, чтобы обеспечить точность аннотаций.
Обеспечение качества: Внедрить строгий процесс обеспечения качества, включающий многоуровневую проверку, регулярные аудиты и непрерывную обратную связь, для поддержания высокого качества маркировки данных.
Безопасность и конфиденциальность данных: выбирайте партнера по маркировке данных, который придерживается строгих протоколов безопасности и конфиденциальности данных, таких как работа с обезличенными данными, использование безопасных методов передачи данных и регулярный аудит мер безопасности.
[Также читайте: Методы аннотирования данных для наиболее распространенных сценариев использования ИИ в здравоохранении ]
Проблемы, связанные с маркировкой медицинских данных
Наличие высококачественного набора медицинских данных и аннотированных изображений имеет решающее значение для результатов работы моделей машинного обучения . Неправильная аннотация изображений может привести к неточным прогнозам и провалу проекта в области компьютерного зрения . Это также может означать потерю денег, времени и значительных усилий.
Это также может привести к крайне неверной диагностике, задержке и ненадлежащему медицинскому обслуживанию и многому другому. Именно поэтому многие компании, занимающиеся медицинским ИИ, ищут партнеров по маркировке и аннотированию данных с многолетним опытом.
Проблема управления рабочим процессом
Одна из существенных проблем маркировки медицинских данных — это нехватка квалифицированных специалистов для обработки больших объемов структурированных и неструктурированных данных. Компании сталкиваются с трудностями в поиске баланса между увеличением штата, обучением персонала и поддержанием качества.
Проблема поддержания качества набора данных
Поддерживать постоянное качество набора данных — как субъективное, так и объективное — непросто.
В субъективной оценке качества нет единого основополагающего принципа, поскольку она субъективна и зависит от человека, аннотирующего медицинские данные. На качество работы могут влиять экспертные знания, культура, язык и другие факторы.
В объективной оценке качества существует единственное правильное решение. Однако из-за недостатка медицинской экспертизы или знаний работники могут неточно выполнять аннотирование изображений.
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 требований по защите и конфиденциальности данных представляет собой серьезную проблему при сборе больших объемов данных. Это особенно актуально для сбора обширных массивов медицинских данных, поскольку они могут содержать персональные данные, изображения лиц, а также информацию из электронных медицинских карт.
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 следует задать, касается команды по разметке данных. Любая команда , прошедшая обучение , хорошо справляется со своими задачами, выполняя рутинные операции. Но, пройдя обучение по специфическим терминам и концепциям у медицинских экспертов, они смогут разрабатывать наборы данных, соответствующие уровню компетенции, необходимому 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.
Внутренняя команда может не обладать необходимой экспертизой в области здравоохранения и нуждаться в обширном обучении, чтобы соответствовать уровню специалистов. Однако внешние специалисты могут обладать опытом в разметке медицинских наборов данных , что делает их идеальными кандидатами для быстрого запуска и масштабирования проекта.
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?
Команда специалистов по обработке данных должна быть обучена безопасному выполнению своих задач. Эта команда должна состоять из медицинских экспертов или специалистов по анализу данных, чтобы обеспечить анонимность электронных медицинских карт пациентов.
Сторонние поставщики услуг будут заниматься вопросами соблюдения нормативных требований в отношении конфиденциальности данных пациентов, включая сертификацию соответствия HIPAA и GDPR. Выбирайте услуги по аннотированию изображений , имеющие сертификат ISO-9002, подтверждающий, 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
Компания Shaip является лидером отрасли в предоставлении высококачественных специализированных услуг по маркировке медицинских данных для критически важных проектов. У нас работает эксклюзивная команда экспертов в области здравоохранения, прошедших обучение у лучших медицинских специалистов по передовым решениям в области маркировки данных. Наш опыт, квалификация, строгие учебные модули и проверенные параметры обеспечения качества сделали нас наиболее предпочтительным партнером по услугам маркировки данных для крупных предприятий.
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
