Как данные медицинского обучения выводят ИИ на Луну?
Сбор данных всегда был приоритетом организации. Тем более, когда соответствующие наборы данных используются для обучения автономных самообучающихся систем. При обучении интеллектуальных моделей, особенно тех, которые основаны на искусственном интеллекте, используется другой подход, чем при подготовке стандартных бизнес-данных. Кроме того, поскольку в центре внимания находится здравоохранение, важно сосредоточиться на наборах данных, которые имеют для них определенную цель и не используются просто для ведения учета.
Но зачем нам вообще сосредотачиваться на тренировочных данных, когда гигантские объемы систематизированных данных о пациентах уже хранятся в медицинских базах данных и на серверах домов престарелых, больниц, медицинских клиник и других медицинских организаций. Причина в том, что стандартные данные о пациентах не могут или не могут использоваться для построения автономных моделей, которые затем требуют контекстных и маркированных данных, чтобы иметь возможность своевременно принимать проницательные и упреждающие решения.
Вот где данные Healthcare Training входят в набор, спроецированные в виде аннотированных или помеченных наборов данных. Эти медицинские наборы данных ориентированы на то, чтобы помочь машинам и моделям идентифицировать конкретные медицинские паттерны, природу заболеваний, прогноз конкретных заболеваний и другие важные аспекты медицинской визуализации, анализа и управления данными.
Что такое данные о медицинском обучении - полный обзор?
Данные обучения в сфере здравоохранения - это не что иное, как релевантная информация, помеченная метаданными, которую алгоритмы машинного обучения могут распознать и извлечь из нее. После того, как наборы данных помечены или, скорее, аннотированы, модели получают возможность понять контекст, последовательность и категорию того же самого, что помогает им вовремя принимать более обоснованные решения.
Если у вас есть склонность к конкретике, тренировочные данные, относящиеся к здравоохранению, представляют собой аннотированные медицинские изображения, которые гарантируют, что интеллектуальные модели и машины будут способны вовремя распознавать недуги в рамках диагностической установки. Тренировочные данные также могут иметь текстовый или, скорее, транскрибированный характер, что затем дает моделям возможность идентифицировать данные, извлеченные из клинических испытаний, и принимать активные звонки, касающиеся создания лекарств.
Все еще слишком сложно для вас! Что ж, вот простейший способ понять, что означают данные по обучению в сфере здравоохранения. Представьте себе предполагаемое медицинское приложение, которое может обнаруживать инфекции на основе отчетов и изображений, которые вы загружаете на платформу, и предлагать следующий курс действий. Однако для выполнения таких вызовов интеллектуальное приложение должно получать тщательно отобранные и согласованные данные, на которых оно может учиться. Да, это то, что мы называем «обучающими данными».
Каковы наиболее подходящие модели здравоохранения, для которых требуются данные обучения?
Данные обучения имеют больше смысла для автономных моделей здравоохранения, которые могут постепенно влиять на жизнь простых людей без вмешательства человека. Кроме того, усиление внимания к расширению исследовательских возможностей в области здравоохранения еще больше способствует росту рынка аннотации данных; незаменимый и незаменимый герой искусственного интеллекта, который играет важную роль в разработке точных наборов обучающих данных для конкретных случаев.
Но какие модели здравоохранения больше всего нуждаются в обучающих данных? Что ж, вот поддомены и модели, которые набирают обороты в последнее время, вызывая потребность в некоторых высококачественных обучающих данных:
- Настройки цифрового здравоохранения: Основные области включают индивидуальное лечение, виртуальный уход за пациентами и анализ данных для мониторинга состояния здоровья.
- Диагностические настройки: Основные области включают раннее выявление опасных для жизни и серьезных заболеваний, таких как любые формы рака и поражений.
- Инструменты отчетности и диагностики: Основные направления деятельности включают развитие восприимчивого поколения компьютерных томографов, средств обнаружения МРТ и рентгеновских снимков или изображений.
- Анализаторы изображений: Основные области включают выявление стоматологических проблем, кожных заболеваний, камней в почках и т. Д.
- Идентификаторы данных: Приоритетные области включают анализ клинических испытаний для лучшего лечения заболеваний, определение новых вариантов лечения конкретных заболеваний и создание лекарств.
- Установки для ведения учета: Основные области включают ведение и обновление карт пациентов, периодическое отслеживание взносов пациентов и даже предварительное разрешение претензий путем выявления мельчайших деталей страхового полиса.
Эти модели здравоохранения нуждаются в точных данных обучения, чтобы быть более восприимчивыми и активными.
Почему важны данные по обучению в сфере здравоохранения?
Как видно из природы моделей, роль машинного обучения в сфере здравоохранения постепенно развивается. Поскольку перцептивные настройки искусственного интеллекта становятся абсолютной необходимостью в здравоохранении, все сводится к НЛП, компьютерному зрению и глубокому обучению для подготовки соответствующих обучающих данных для моделей, на которых можно учиться.
Кроме того, в отличие от стандартных и статических процессов, таких как ведение записей пациентов, обработка транзакций и т. Д., Интеллектуальные модели здравоохранения, такие как виртуальная помощь, анализаторы изображений и другие, не могут быть нацелены на использование традиционных наборов данных. Вот почему данные обучения становятся еще более важными в здравоохранении, поскольку это гигантский шаг в будущее.
Важность данных по обучению в сфере здравоохранения может быть понят и лучше определен тем фактом, что ожидается, что размер рынка, касающийся внедрения инструментов аннотации данных в здравоохранении для подготовки данных обучения, вырастет как минимум на 500% в 2027 году по сравнению с 2020 годом.
Но это еще не все, интеллектуальные модели, которые в первую очередь должным образом обучены, могут помочь организациям здравоохранения сократить дополнительные расходы за счет автоматизации нескольких административных задач и экономии до 30% остаточных затрат.
И да, обученные алгоритмы машинного обучения способны анализировать 3D-сканирование как минимум в 1000 раз быстрее, чем они обрабатываются сегодня, в 2021 году.
Звучит многообещающе, не правда ли!
Примеры использования ИИ в здравоохранении
Честно говоря, концепция обучающих данных, используемых для расширения возможностей моделей искусственного интеллекта в здравоохранении, кажется немного скучной, если мы внимательно не рассмотрим варианты использования и приложения в реальном времени.
Настройка цифрового здравоохранения
Медицинские учреждения на базе искусственного интеллекта с тщательно обученными алгоритмами ориентированы на обеспечение наилучшего цифрового ухода за пациентами. Цифровые и виртуальные установки с технологиями НЛП, глубокого обучения и компьютерного зрения могут оценивать симптомы и диагностировать состояния путем сопоставления данных из разных источников, тем самым сокращая время лечения как минимум на 70%.
Утилизация ресурсов
Появление глобальной пандемии лишило большинство медицинских учреждений ресурсов. Но тогда ИИ в здравоохранении, если он станет частью административной схемы, может помочь медицинским учреждениям лучше управлять нехваткой ресурсов, использованием интенсивной терапии и другими аспектами дефицита.
Поиск пациентов из группы высокого риска
ИИ в здравоохранении, если и когда он реализован в разделе истории болезни, позволяет руководству больниц выявлять потенциальных клиентов с высоким риском, у которых есть шанс заразиться опасными заболеваниями. Такой подход помогает лучше планировать лечение и даже облегчает изоляцию пациента.
Подключенная инфраструктура
Как стало возможным благодаря Собственный искусственный интеллект IBM, то есть Watson, современная система здравоохранения теперь подключена благодаря клиническим информационным технологиям. Этот вариант использования направлен на улучшение взаимодействия между системами и управлением данными.
В дополнение к упомянутым вариантам использования ИИ в здравоохранении играет важную роль в:
- Прогнозирование лимита пребывания пациента
- Прогнозирование неявок для экономии ресурсов и затрат больницы
- Прогнозирование пациентов, которые могут не продлевать планы медицинского страхования
- Выявление физических проблем и соответствующие меры по исправлению положения
С более элементарной точки зрения, Здравоохранение AI нацелен на улучшение целостности данных, возможность лучше реализовать прогнозную аналитику и возможности ведения записей в соответствующей настройке.
Но для того, чтобы эти варианты использования были достаточно успешными, модели ИИ в здравоохранении должны быть обучены с помощью аннотированных данных.
Роль стандартных наборов данных для здравоохранения
Обучающие модели хороши, но как насчет данных? Да, вам нужны наборы данных, которые затем необходимо аннотировать, чтобы они имели смысл для алгоритмов ИИ.
Но вы не можете просто выбросить данные из любого канала и при этом не отставать от стандартов целостности данных. Вот почему важно полагаться на поставщиков услуг, таких как Shaip, которые предлагают предприятиям широкий спектр надежных и актуальных наборов данных. Если вы планируете создать модель искусственного интеллекта в здравоохранении, Shaip позволяет вам выбирать из восприятия человека-ботом, разговорных данных, физической диктовки и заметок врача.
Кроме того, вы даже можете указать варианты использования, чтобы привести наборы данных в соответствие с основными процессами здравоохранения или разговорный ИИ для выполнения административных функций. Но это еще не все, опытные аннотаторы и сборщики данных даже предлагают многоязычную поддержку, когда дело доходит до сбора и развертывания открытых наборов данных для обучающих моделей.
Возвращаясь к тому, что предлагает Shaip, вы, как новатор, можете получить доступ к соответствующим аудиофайлам, текстовым файлам, стенографическим записям, заметкам под диктовку и даже набору данных медицинских изображений, в зависимости от функциональности, которую вы хотите, чтобы модель имела.
Краткая сводка новостей
Здравоохранение, как вертикаль, находится в процессе инноваций, особенно в постпандемическую эпоху. Однако предприятия, предприниматели в области здравоохранения и независимые разработчики постоянно планируют новые приложения и системы, которые являются интеллектуально проактивными и могут значительно минимизировать человеческие усилия, выполняя повторяющиеся и трудоемкие задачи.
Вот почему крайне важно сначала довести настройки или, скорее, модели до совершенства, используя тщательно отобранные и помеченные наборы данных, которые лучше передать на аутсорсинг надежным поставщикам услуг для достижения совершенства и точности.
