Мы давно читаем о роли аннотация данных в машинном обучении и модули искусственного интеллекта (AI). Мы знаем, что аннотации качественных данных - это неизбежный аспект, который неизменно влияет на результаты, получаемые этими системами.
Однако каковы различные методы аннотации, используемые в здравоохранение AI Космос? Какие меры и процедуры принимают специалисты по аннотации данных для такой сложной, обширной и важной отрасли, чтобы пометить, внедрить и следовать им, чтобы пометить критически важные медицинские данные из множества источников?
Что ж, это именно то, что мы рассмотрим сегодня в этом посте. Исходя из базового понимания различных типов методов аннотации данных, мы собираемся разблокировать уровень 2 и изучить различные методы аннотации, используемые в различных случаях использования ИИ.
Аннотация к данным для различных вариантов использования ИИ
ЧатБоты
Чтобы чат-боты предоставляли точные результаты, они должны обрабатывать миллионы байтов данных. Один неверный диагноз или рекомендация могут оказаться вредными для пациентов и их окружения. Например, если приложение на базе искусственного интеллекта, предназначенное для получения результатов по предварительной оценке Covid-19, дает неверные результаты, это может привести к заражению. Вот почему должно пройти соответствующее обучение искусственному интеллекту, прежде чем продукт или решение будут представлены вживую.
В целях обучения эксперты обычно используют такие методы, как распознавание сущностей и анализ настроений.
Аннотация цифровых изображений
Хотя диагностический процесс осуществляется в цифровом формате с помощью сложных систем и устройств, выводы о результатах по-прежнему в основном ориентированы на человека. Это подвергает результаты ошибочной интерпретации или даже игнорированию важных проблем.
Теперь модули искусственного интеллекта могут устранить все подобные случаи и могут обнаруживать даже самые незначительные аномалии или проблемы с помощью МРТ, компьютерной томографии и отчетов о рентгеновских снимках. Помимо точных результатов, системы искусственного интеллекта также могут быстро предоставить результаты.
Помимо обычного сканирования, тепловидение также используется для раннего выявления таких проблем, как рак груди. ИК-лучи, излучаемые опухолями, изучаются на предмет выявления дальнейших симптомов и сообщаются соответствующим образом.
Для этих сложных целей ветераны аннотации данных используют такие механизмы, как маркировка существующих МРТ, КТ и рентгеновских отчетов, а также тепловизионных данных. Затем модули ИИ учатся на этих аннотированных наборах данных для автономного обучения.
Разработка и лечение лекарств
Одним из самых последних примеров разработки лекарств с помощью модулей искусственного интеллекта является создание вакцин против Covid-19. В течение нескольких месяцев после вспышки исследователи и медицинские работники смогли взломать код вакцины Covid-19. В основном это связано с алгоритмами искусственного интеллекта и машинного обучения, а также их способностью моделировать взаимодействия лекарств и химических веществ, извлекать уроки из множества медицинских журналов, опубликованных статей, исследовательских документов, научных статей и многого другого для открытия лекарств.
Инсайты, которые никогда не могли попасть в поле зрения людей (учитывая объем наборов данных, используемых для открытия лекарств и клинических испытаний), легко сопоставляются и анализируются модулями ИИ для мгновенных выводов и результатов. Это позволяет медицинским работникам ускорять испытания, проводить тщательные тесты и направлять свои выводы для получения соответствующих разрешений.
Помимо открытия лекарств, модули искусственного интеллекта также помогают клиницистам рекомендовать персонализированные лекарства, которые будут влиять на их дозировку и время в зависимости от их основных условий, биологических реакций и т. Д.
Пациентам, страдающим аутоиммунными заболеваниями, неврологическими проблемами и хроническими заболеваниями, назначают несколько препаратов. Это могло означать реакцию среди лекарств. С персонализированными рекомендациями по лекарствам медицинские работники могут принять более обоснованное решение о назначении лекарств.
Чтобы все это произошло, аннотаторы работают над тегированием данных НЛП, данных радиологии, цифровых изображений, электронных медицинских записей, данных о претензиях, предоставляемых страховыми компаниями, данных, собранных и скомпилированных с помощью носимых устройств, и многого другого.
Мониторинг и уход за пациентами
Пациенты, прошедшие курс лечения от рака или страдающие психическими расстройствами, все чаще обнаруживают разговорные боты полезный. От запросов после выписки до помощи пациентам в преодолении эмоциональных срывов - чат-боты становятся незаменимыми товарищами и помощниками. ИИ-организация Northwell Health также поделилась отчетом о том, что около 96% ее пациентов продемонстрировали оптимальное взаимодействие с такими чат-ботами.
При этом методы аннотации сводятся к маркировке текстовых и аудиоданных из медицинских карт, данных клинических испытаний, разговоров и анализа намерений, цифровых изображений и документов и т. Д.
Подводя итог
Подобные варианты использования устанавливают стандарты сравнительного анализа для методологий обучения ИИ и аннотаций. Они также служат в качестве дорожных карт для всех уникальных проблем с аннотациями данных, которые возникнут в будущем из-за появления новых вариантов использования и решений.
Однако это не должно мешать вам заняться разработкой искусственного интеллекта для здравоохранения. Если вы только начинаете и ищете адекватный и качественный Данные обучения ИИ, Свяжитесь с нами сегодня. Мы всегда предвосхищаем новые вызовы и идем на шаг впереди всех.
