Независимо от отрасли, машинное обучение и искусственный интеллект становятся неотъемлемыми компонентами бизнес-процессов. Но эти модели должны быть хорошо обучены, чтобы ставить более точные диагнозы и улучшать уход за пациентами. В этой статье есть некоторые ключевые идеи о том, почему следует использовать аннотации изображений для ИИ в здравоохранении.
Ключевой вывод из статьи
- Будь то управление медицинскими записями или предложение виртуальной помощи, индустрия здравоохранения превратилась из ручного процесса в автоматизированный, чтобы уменьшить ручное вмешательство и сделать мониторинг здоровья более доступным и качественным. Но теперь искусственный интеллект в здравоохранении выходит за рамки мониторинга.
- Кроме того, для обучения этих моделей требуются высококачественные данные и изображения, чтобы получить лучшую маркировку данных для обнаружения, классификации, сегментации и транскрипции. На этом этапе аннотация изображения очень помогает. Медицинские аннотации к изображениям наполняют всю модель ИИ размеченными и маркированными изображениями и предлагают лучшее профилактическое обслуживание.
- При аннотации медицинских изображений используется несколько методов, таких как наведение ограничивающих прямоугольников, многоугольники и другие. В здравоохранении аннотация медицинских изображений может помочь в обнаружении свертывания крови, стоматологическом анализе, идентификации раковых клеток, анализе арендованных изображений, обнаружении заболеваний печени, улучшении документации и многих других процессах здравоохранения.
Читайте полный текст статьи здесь: