Den globala marknaden för artificiell intelligens inom hälsovårdssektorn beräknas stiga från 1.426 miljarder dollar 2017 till 28.04 2025 USD XNUMX. Ökningen av efterfrågan på artificiell intelligens-baserade teknologier blir uppenbara eftersom sjukvårdsindustrin alltid letar efter sätt att förbättra vården, minska kostnaderna och säkerställa korrekt beslutsfattande.
Beroende på projektets komplexitet kan det interna teamet inte alltid hantera märkning av vårddata behov. Som en konsekvens av detta tvingas verksamheten att söka kvalitetsdatauppsättningar från pålitliga tredjepartsleverantörer.
Men det finns några komplikationer och utmaningar när du söker hjälp utifrån Märkning av sjukvårdsdata. Låt oss titta på utmaningarna och punkterna att notera innan du lägger ut på entreprenad sjukvårdens datauppsättning märkningstjänster.
Vikten av datamärkning i vården
Noggrann datamärkning är avgörande för utvecklingen av AI-drivna lösningar inom vården. Några av de viktigaste skälen till att datamärkning är viktig inom hälso- och sjukvården inkluderar:
Förbättrad diagnostisk noggrannhet: Noggrant märkta medicinska bilder och data hjälper till att träna AI-algoritmer för att upptäcka sjukdomar och avvikelser med högre precision, vilket leder till tidigare upptäckt och bättre patientresultat.
Förbättrad patientvård: Väl kommenterade sjukvårdsdata möjliggör utveckling av personliga behandlingsplaner, prediktiv analys och kliniska beslutsstödsystem, vilket i slutändan förbättrar patientvården.
Överensstämmelse med föreskrifter: Märkning av sjukvårdsdata måste följa strikta integritets- och säkerhetsbestämmelser som HIPAA och GDPR. Att säkerställa efterlevnad är viktigt för att skydda känslig patientinformation och undvika juridiska konsekvenser.
Bästa tillvägagångssätt för vårddatakommentarer
För att säkerställa framgången för dina AI-projekt inom sjukvården bör du överväga följande bästa praxis vid outsourcing av datamärkning:
Domänexpertis: Arbeta med en datamärkningspartner som har domänexpertis inom hälso- och sjukvård. De bör ha en djup förståelse av medicinsk terminologi, anatomiska strukturer och sjukdomspatologier för att säkerställa korrekta kommentarer.
Kvalitetssäkring: Implementera en rigorös kvalitetssäkringsprocess som inkluderar flera nivåer av granskning, regelbundna revisioner och kontinuerliga återkopplingsslingor för att upprätthålla datamärkning av hög kvalitet.
Datasäkerhet och integritet: Välj en datamärkningspartner som följer strikta datasäkerhets- och integritetsprotokoll, som att arbeta med avidentifierade data, använda säkra dataöverföringsmetoder och regelbundet granska sina säkerhetsåtgärder.
Utmaningar för märkning av hälsodata
Smakämnen vikten av att ha en hög kvalitet medicinsk datauppsättning och kommenterade bilder är avgörande för resultatet av ML modeller. Felaktig bildkommentar kan leda till felaktiga förutsägelser, om de inte fungerar dator vision projekt. Det kan också innebära att förlora pengar, tid och mycket ansträngning.
Det kan också innebära drastiskt felaktig diagnos, försenad och felaktig medicinsk vård med mera. Det är därför flera medicinsk AI företag söker datamärkning och anteckningspartners med många års erfarenhet.
Utmaning med arbetsflödeshantering
En av de stora utmaningarna medicinsk datamärkning har tillräckligt med utbildade arbetare för att hantera omfattande strukturerad och ostrukturerad data. Företag kämpar för att balansera att öka sin personalstyrka, utbildning och upprätthålla kvalitet.
Utmaning att upprätthålla datamängdskvalitet
Det är en utmaning att upprätthålla en konsekvent datauppsättningskvalitet – subjektiv och objektiv.
Det finns ingen enda grund för sanning i subjektiv kvalitet eftersom den är subjektiv för den som kommenterar medicinska uppgifter. Domänens kompetens, kultur, språk och andra faktorer kan påverka kvaliteten på arbetet.
I objektiv kvalitet finns det en enda enhet av det korrekta svaret. Men på grund av bristen på medicinsk expertis eller medicinsk kunskap kan det hända att arbetarna inte åtar sig bildanmärkning exakt.
Båda utmaningarna kan lösas med omfattande vårddomänutbildning och erfarenhet.
Utmaning att kontrollera kostnader
Utan en bra uppsättning standardmått är det inte möjligt att spåra projektresultaten baserat på den tid som läggs på datamärkningsarbete.
Om datamärkningsarbetet läggs ut på entreprenad står valet oftast mellan att betala per timme eller per utförd uppgift.
Att betala per timme fungerar bra i längden, men vissa företag föredrar fortfarande att betala per uppgift. Men om arbetarna får betalt per uppgift kan kvaliteten på arbetet ta en törn.
Utmaning av integritetsbegränsningar
Efterlevnad av datasekretess och konfidentialitet är en stor utmaning när man samlar in stora mängder data. Det gäller särskilt för att samla in massiva vårddatauppsättningar eftersom de kan innehålla personligt identifierbara detaljer, ansikten, från Elektroniska journaler.
Behovet av att lagra och hantera data på en mycket säker plats med åtkomstkontroller är alltid starkt känt.
Om arbetet läggs ut på entreprenad ansvarar tredjepartsföretaget för att skaffa efterlevnadscertifieringar och lägga till ett extra lager av skydd.
Frågor att ställa vid outsourcing av vårddatamärkningsarbete
Vem ska märka uppgifterna?
Den första frågan du bör ställa handlar om datamärkningsteamet. Några träningsdata märkningsteamet presterar bra och utför regelbundna uppgifter. Men med utbildning om domänspecifika termer och koncept av medicinska experter skulle de kunna utveckla datauppsättningar som matchar den kompetens som projektet kräver.
Med en större personalstyrka blir det dessutom lättare att fördela arbetet jämnt mellan betydande delar av erfarna och utbildade annotatorer när uppgiften att märka ut uppgifterna på entreprenad. Spårning, samarbete och enhetlighet i kvalitet kan också upprätthållas.
- Be om en provgenomgång av de utförda uppgifterna. Leta efter noggrannhet i datamängderna.
- Förstå deras utbildnings- och rekryteringskriterier. Lär dig mer om deras träningsmetoder, kvalitetsriktmärken, moderering och checklistor för validering.
Är det skalbart?
Leverantören av datamärkningstjänster bör ha ett välutbildat vårddomänteam som kan starta snabbt och skala snabbt. Du bör arbeta med exklusivt sjukvårdsexperter som kan öka arbetet med bibehållen kvalitet.
Interna vs externa team – vilket är bättre?
Att välja mellan interna och externa team är alltid en känslig balansgång. Men börja väga dessa två baserat på den tid det tar för leverans, kostnaden för att skala datamärkningstjänster och specifik vårdupplevelse.
Ett internt team kanske inte har den sjukvårdsexpertis som krävs och kräver omfattande utbildning för att stå i paritet med experterna. Men en extern arbetskraft kunde ha medicinsk datauppsättning märkningsexpertis, vilket gör dem till idealiska kandidater att starta och skala snabbt.
När erfarenheten inom medicin och hälsovetenskap kombineras med avancerade verktyg kan du se en avsevärd minskning av kostnaden och tiden för databehandling.
Uppfyller de regulatoriska kraven?
Rätt databearbetningsteam bör utbildas för att utföra sina uppgifter på ett säkert sätt. Teamet bör förberedas av medicinska experter eller datavetare för att säkerställa elektroniska journaler av patienterna förblir anonyma.
Tredjepartstjänsteleverantörerna kommer att hantera bestämmelser om patientintegritet, inklusive HIPAA- och GDPR-efterlevnadscertifieringar. Välj bild anteckningstjänster med ett ISO-9002-certifikat som bevisar att de vidtar stränga åtgärder för att upprätthålla klienternas datasekretess och organisation.
Hur upprätthåller leverantören kommunikationen med den hanterade arbetsstyrkan?
Välj en datamärkningspartner som strävar efter att upprätthålla tydlig och regelbunden kommunikation för att undvika avvikelser i instruktioner, krav och projektkrav. Brist på kommunikation, realtidsutbyte av projektkritisk information och ett otillräckligt återkopplingssystem kan påverka kvaliteten på arbetet och leveranstider negativt. Det är viktigt att välja en tredje part som använder de senaste samarbetsverktygen och har beprövade system för att upptäcka produktivitetsproblem innan det börjar påverka projektet.
Fallstudie: Medicinsk bildkommentar för AI-driven radiologi
Ett ledande sjukvårdsteknikföretag samarbetade med Shaip för att utveckla en AI-driven radiologilösning. Shaip tillhandahöll högkvalitativa medicinska bildkommentarer och märkte tusentals datortomografi och MRI med exakta anatomiska strukturer och avvikelser. Genom att arbeta med Shaips team av erfarna vårddataannotatorer kunde företaget träna sina AI-algoritmer för att upptäcka sjukdomar med hög noggrannhet, vilket i slutändan förbättrade patienternas resultat och minskade vårdkostnaderna.
Slutsats
Shaip är branschledande när det gäller att tillhandahålla förstklassiga specialiserade medicinska datamärkningstjänster till kritiska projekt. Vi har ett exklusivt team av sjukvårdsexperter utbildade av de bästa medicinska experter på klassens bästa märkningslösningar. Vår erfarenhet, skicklighet, stränga utbildningsmoduler och beprövade kvalitetssäkringsparametrar har gjort oss till de mest föredragna datamärkningstjänstepartnerna för stora företag.
Är du redo att säkerställa framgången för dina AI-projekt inom sjukvården med datamärkning av hög kvalitet? Kontakta Shaip idag för att ta reda på hur vårt erfarna team för sjukvårdsdataanteckningar kan hjälpa dig att uppnå dina mål samtidigt som du upprätthåller de högsta standarderna för kvalitet och efterlevnad. Open Source Healthcare-dataset för maskininlärningsprojekt
