Аннотации медицинских изображений играют жизненно важную роль в обеспечении алгоритмов машинного обучения и моделей искусственного интеллекта необходимыми обучающими данными. Этот процесс необходим ИИ для точного выявления заболеваний и состояний, поскольку для генерации соответствующих ответов он опирается на предварительно смоделированные данные.
Проще говоря, аннотация медицинских изображений — это процесс маркировки и описания медицинских изображений. Это не только помогает в диагностике заболеваний, но также играет решающую роль в исследованиях и оказании медицинской помощи. Отмечая и маркируя определенные биомаркеры, программы искусственного интеллекта могут интерпретировать и анализировать насыщенные информацией изображения, что приводит к быстрой и точной диагностике.
В 2022 году мировой рынок инструментов аннотирования медицинских данных оценивался в 129.9 миллиона долларов США, и, по прогнозам, в период с 27.5 по 2023 год он будет испытывать значительный совокупный годовой темп роста (CAGR) на уровне 2030%. Интеграция инструментов аннотирования данных в сектор здравоохранения производит революцию. диагностика, лечение и наблюдение за пациентами. Поставляя точные диагнозы и обеспечивая персонализированное лечение, эти инструменты значительно улучшают медицинские исследования и результаты.
Image Source: Грандвьюисследование
Феноменальные достижения в области машинного обучения и искусственного интеллекта произвели революцию в отрасли здравоохранения.
Мировой рынок ИИ в здравоохранении в 2016 году составлял около одного миллиарда, и, по оценкам, это число вырастет до более чем $ 28 млрд. 2025. Объем мирового рынка искусственного интеллекта в области медицинской визуализации, в частности, оценивается примерно в 980 миллионов долларов в 2022 году. 3215 миллионов долларов к 2027 году.
Что такое аннотация медицинских изображений?
Отрасль здравоохранения использует потенциал машинного обучения для улучшения ухода за пациентами, лучшей диагностики, точных прогнозов лечения и разработки лекарств. Однако есть несколько областей медицинских наук, в которых ИИ может помочь медицинским работникам в медицинской визуализации. Тем не менее, для разработки точных моделей медицинских изображений на основе искусственного интеллекта вам необходимо огромное количество медицинских изображений, точно помеченных и аннотированных.
Аннотация к медицинскому изображению это метод точной маркировки медицинских изображений, таких как МРТ, КТ сканирование, УЗИ, маммограммы, рентген и многое другое для обучения модели машинного обучения. В дополнение к изображениям данные медицинских изображений, такие как записи и отчеты, также аннотируются, чтобы помочь в обучении. клинический НЭР и модели глубокого обучения.
Эта аннотация медицинских изображений помогает обучать алгоритмы глубокого обучения и модели машинного обучения для анализа медицинских изображений и повышения точности диагностики.
Понимание аннотации медицинских изображений
В аннотациях к медицинским изображениям рентгеновские снимки, КТ-сканы, МРТ-сканы и связанные документы помечаются. Алгоритмы и модели ИИ обучаются для различных целей с использованием помеченной информации и маркеров, предоставляемых через Распознавание именованных сущностей (NER). Используя эту информацию, программы искусственного интеллекта экономят время врачей и помогают им принимать более обоснованные решения. В результате пациенты получают более целенаправленные результаты.
Если бы не программа ИИ, эту задачу выполняют врачи и специалисты. Точно так же, как профессионалы учатся годами обучения и учебы, модель ИИ нуждается в обучении, которое частично обеспечивается аннотированными данными изображения. Используя эти данные, модели ИИ и программы машинного обучения учатся преодолевать разрыв между медицинским опытом человека и возможностями ИИ.
Это слияние людей и искусственного интеллекта делает диагностику в здравоохранении точной, быстрой и активной. В результате уменьшается количество человеческих ошибок, поскольку программа ИИ может обнаруживать аномалии на молекулярном уровне с большей эффективностью, тем самым улучшая результаты лечения пациентов.
Роль аннотации медицинских изображений в медицинской диагностике
Потенциал ИИ в диагностика по медицинским изображениям огромен, и индустрия здравоохранения пользуется помощью ИИ и машинного обучения, чтобы обеспечить более быструю и надежную диагностику пациентов. Некоторые из вариантов использования Аннотация изображения здравоохранения в медицинской диагностике ИИ:
Обнаружение рака
Обнаружение раковых клеток, пожалуй, самая большая роль ИИ в анализе медицинских изображений. Когда модели обучаются на больших наборах данных медицинских изображений, это помогает модели точно идентифицировать, обнаруживать и прогнозировать рост раковых клеток в органах. В результате возможность человеческих ошибок и ложных срабатываний может быть в значительной степени устранена.
Стоматологическая визуализация
С помощью моделей с искусственным интеллектом можно точно диагностировать медицинские проблемы с зубами и деснами, такие как кариес, аномалии в структуре зубов, кариес и заболевания.
Осложнения печени
Осложнения, связанные с печенью, можно обнаружить, охарактеризовать и эффективно контролировать с помощью оценки медицинских изображений для обнаружения и идентификации аномалий.
Болезни мозга
Аннотации к медицинским изображениям помогают обнаруживать заболевания головного мозга, тромбы, опухоли и другие неврологические проблемы.
ДЕРМАТОЛОГИЯ
Компьютерное зрение и медицинская визуализация также широко используются для быстрого и эффективного выявления дерматологических заболеваний.
Сердечные заболевания
ИИ также все чаще используется в кардиологии для выявления сердечных аномалий, сердечных заболеваний, необходимости вмешательства и интерпретации эхокардиограмм.
Типы документов, аннотированных с помощью аннотации медицинских изображений
Аннотации медицинских данных являются важной частью разработки модели машинного обучения. Без надлежащей и точной с медицинской точки зрения аннотации записей с текстом, метаданными и дополнительными примечаниями становится сложно разработать ценную модель машинного обучения.
Было бы полезно, если бы у вас были чрезвычайно талантливые и опытные аннотаторы для данные медицинского изображения. Некоторые из различных документов, которые аннотированы:
- Компьютерная томография
- Маммография
- Рентгеновский
- эхокардиограмма
- УЗИ
- МРТ
- ЭЭГ
- DICOM
- НИФТИ
- Аудио - Диктант Врачу Аудио
- Видео
- Фото
- Текст - Набор данных ЭУЗ
- Фотографии
Применение аннотации медицинских изображений в здравоохранении
Аннотации медицинских изображений могут служить нескольким целям, помимо выявления заболеваний и диагнозов. Хорошо обученные данные помогли моделям искусственного интеллекта и машинного обучения улучшить медицинские услуги. Вот несколько дополнительных применений аннотации медицинских изображений:
Виртуальные помощники
Аннотирование медицинских изображений позволяет виртуальным помощникам с искусственным интеллектом предоставлять точную информацию в режиме реального времени. Он анализирует медицинские изображения и использует предварительно обученные данные для поиска релевантности и предоставления ответов.
Диагностическая поддержка
Для точной диагностики модели ИИ могут помочь медицинским работникам исправить человеческие ошибки. Увеличивая скорость обнаружения условий, это также может снизить затраты на выполнение.
Ранняя диагностика
При таких состояниях, как рак, когда поздняя диагностика может привести к летальному исходу, высоко ценится ранняя диагностика путем выявления ранних биомаркеров или угроз для жизни.
Распознавание образов
Распознавание образов полезно при разработке лекарств, где аннотации к медицинским изображениям используются для обнаружения конкретных биологических реакций на различные типы веществ.
Роботизированная хирургия
В робототехнической хирургии аннотация медицинских изображений и ИИ работают вместе, чтобы понять сложные части и структуры человеческого тела. Используя эту информацию, модели ИИ могут выполнять операции с высокой точностью.
Аннотации медицинских изображений VS Аннотации обычных данных
Если вы строите модель машинного обучения для медицинской визуализации, вы должны помнить, что она отличается от обычного изображения. аннотация данных во многих отношениях. Во-первых, давайте возьмем пример радиологического изображения.
Но прежде чем мы это сделаем, мы изложим предпосылку — все фотографии и видео, которые вы когда-либо снимали, исходят из небольшой части спектра, называемой видимым светом. Однако радиологическая визуализация делается с использованием рентгеновских лучей, которые относятся к части невидимого света электромагнитного спектра.
Вот подробное сравнение аннотаций медицинских изображений и аннотаций обычных данных.
| Аннотация медицинской визуализации | Обычная аннотация данных |
|---|---|
| Все данные медицинских изображений должны быть деидентифицированы и защищены соглашениями об обработке данных (DPA). | Обычные изображения легко доступны. |
| Медицинские изображения в формате DICOM | Обычные изображения могут быть в формате JPEG, PNG, BMP и других форматах. |
| Разрешение медицинских изображений высокое благодаря 16-битному цветовому профилю. | Обычные изображения могут иметь 8-битный цветовой профиль. |
| Медицинские изображения также содержат единицы измерения для медицинских целей. | Измерения относятся к камере |
| Соответствие HIPAA строго требуется | Не регулируется соответствием |
| Предоставляется несколько изображений одного и того же объекта с разных ракурсов и видов. | Отдельные изображения разных предметов |
| Следует руководствоваться рентгенологическим контролем. | Принимаются обычные настройки камеры |
| Аннотации нескольких фрагментов | Аннотации одного фрагмента |
HIPAA Соблюдение
При создании моделей здравоохранения на основе ИИ вам необходимо обучать и тестировать их, используя огромное количество высококачественных медицинских изображений с точными аннотациями, чтобы обеспечить точный прогноз. Однако при выборе платформы для ваших потребностей в аннотации медицинских изображений и обработке данных вы всегда должны искать предложения, которые удовлетворяют этим требованиям технического соответствия.
HIPAA — это федеральный закон, который регулирует безопасность медицинской информации, передаваемой в электронном виде, и предписывает поставщикам принимать соответствующие меры для защиты и защиты информации о пациенте от раскрытия без согласия пациента.
- Существует ли система хранения и управления медицинской информацией?
- Регулярно ли создаются, поддерживаются и обновляются системные резервные копии?
- Существует ли система, предотвращающая доступ неавторизованных пользователей к конфиденциальным медицинским данным?
- Шифруются ли данные во время отдыха и передачи?
- Существуют ли какие-либо меры, препятствующие экспорту и хранению медицинских изображений пользователями на своих устройствах, что может привести к нарушению безопасности?
Как выбрать лучшую компанию по аннотации медицинских изображений
- Экспертиза домена: Ищите компанию с обширным опытом аннотирования медицинских изображений и глубоким знанием медицинской терминологии, анатомии и патологии.
- Гарантия Качества: Убедитесь, что компания внедряет строгий процесс контроля качества, чтобы гарантировать точность, единообразие и соответствие вашим конкретным критериям в аннотациях.
- Безопасность данных и конфиденциальность: Убедитесь, что компания принимает надежные меры по обеспечению безопасности данных и соблюдает соответствующие правила, такие как HIPAA или GDPR, для защиты конфиденциальных данных пациентов.
- Масштабируемость: Выберите компанию, которая сможет справиться с масштабом вашего проекта и сможет увеличивать или уменьшать его по мере изменения ваших потребностей.
- Время оборота: Учитывайте способность компании предоставлять аннотации в установленные вами сроки, соблюдая при этом стандарты качества.
- Общение и сотрудничество: Ищите компанию, которая поддерживает четкие каналы связи и чутко реагирует на ваши потребности и отзывы на протяжении всего проекта.
- Технология и инструменты: Оцените использование компанией передовых инструментов и технологий аннотирования, таких как аннотации с использованием машинного обучения, для повышения эффективности и точности.
- Цена и стоимость: Сравните цены разных компаний, но также примите во внимание ценность, которую они предоставляют с точки зрения качества, обслуживания и опыта.
- Ссылки и тематические исследования: Запросите у компании рекомендации или тематические исследования, чтобы оценить их опыт и послужной список в проектах аннотирования медицинских изображений, подобных вашему.
Чем может помочь Шайп?
Shaip является постоянным лидером на рынке высококачественного обучения. наборы данных изображений развивать передовые здравоохранение медицинские решения на основе искусственного интеллекта. У нас есть команда опытных, специально обученных аннотаторов и огромная сеть высококвалифицированных рентгенологов, патологов и врачей общей практики, которые помогают и обучают аннотаторов. Кроме того, наша лучшая в своем классе точность аннотаций и маркировка данных услуги помогают разрабатывать инструменты для улучшения диагностики пациентов.
Сотрудничая с Shaip, вы можете легко работать с профессионалами, которые обеспечивают соответствие нормативным требованиям, форматы данных и короткое время обработки.
Если у вас есть проект по аннотации медицинских данных, для которого требуется эксперт мирового уровня услуги аннотации, Shaip — правильный партнер, который может запустить ваш проект в кратчайшие сроки.
