Den globala marknaden för artificiell intelligens inom hälso- och sjukvårdssektorn uppskattas öka från 1.426 miljarder dollar år 2017 till 28.04 miljarder dollar år 2025. Den ökade efterfrågan på teknik baserad på artificiell intelligens blir tydlig eftersom hälso- och sjukvårdsbranschen alltid letar efter sätt att förbättra vården, minska kostnaderna och säkerställa korrekt beslutsfattande.
Beroende på projektets komplexitet kan inte det interna teamet alltid hantera behoven av märkning av hälso- och sjukvårdsdata . Som en konsekvens tvingas verksamheten att söka kvalitetsdata från pålitliga tredjepartsleverantörer.
Men det finns några komplikationer och utmaningar när du söker extern hjälp för märkning av hälso- och sjukvårdsdata . Låt oss titta på utmaningarna och de punkter att tänka på innan du outsourcar märkningstjänster för hälso- och sjukvårdsdata .
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: Välkommenterade vårddata möjliggör utveckling av personliga behandlingsplaner, prediktiv analys och kliniska beslutsstödssystem, vilket i slutändan förbättrar patientvården.
Regelefterlevnad: Märkning av hälso- och sjukvårdsdata måste följa strikta sekretess- och säkerhetsföreskrifter som HIPAA och GDPR. Att säkerställa efterlevnad är avgörande för att skydda känslig patientinformation och undvika rättsliga 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: Samarbeta med en datamärkningspartner som har domänexpertis inom hälso- och sjukvård. De bör ha en djup förståelse för medicinsk terminologi, anatomiska strukturer och sjukdomspatologier för att säkerställa korrekta annoteringar.
Kvalitetssäkring: Implementera en rigorös kvalitetssäkringsprocess som inkluderar flera nivåer av granskning, regelbundna revisioner och kontinuerliga feedback-loopar för att upprätthålla högkvalitativ datamärkning.
Datasäkerhet och integritet: Välj en partner för datamärkning som följer strikta protokoll för datasäkerhet och integritet, till exempel att arbeta med avidentifierade data, använda säkra dataöverföringsmetoder och regelbundet granska sina säkerhetsåtgärder.
[Läs också: Dataannoteringstekniker för de vanligaste AI-användningsfallen inom sjukvården ]
Utmaningar för märkning av hälsodata
Vikten av att ha en högkvalitativ medicinsk datauppsättning och kommenterade bilder är avgörande för resultatet av ML-modellerna . Felaktig bildannotering kan ge felaktiga förutsägelser och misslycka datorseendeprojektet . Det kan också innebära att man förlorar pengar, tid och mycket ansträngning.
Det kan också innebära drastiskt felaktig diagnos, försenad och otillräcklig medicinsk vård med mera. Det är därför flera medicinska AI- företag söker partners med många års erfarenhet inom datamärkning och annotering.
Utmaning med arbetsflödeshantering
En av de största utmaningarna med medicinsk datamärkning är att ha tillräckligt med utbildad personal för att hantera omfattande strukturerad och ostrukturerad data. Företag kämpar med att hitta en balans mellan att öka sin personalstyrka, utbilda sig och att upprätthålla kvalitet.
Utmaning att upprätthålla datamängdskvalitet
Det är en utmaning att upprätthålla en konsekvent datauppsättningskvalitet – subjektiv och objektiv.
Det finns ingen enskild sanningsgrund i subjektiv kvalitet eftersom den är subjektiv för den person som kommenterar de medicinska uppgifterna. Domänens expertis, kultur, språk och andra faktorer kan påverka arbetets kvalitet.
I objektiv kvalitet finns det en enda enhet av det korrekta svaret. På grund av bristande medicinsk expertis eller medicinsk kunskap kan det dock hända att arbetarna inte utför bildannoteringar korrekt.
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
Datasekretess och efterlevnad av sekretessregler är en betydande utmaning vid insamling av stora mängder data. Detta gäller särskilt vid insamling av massiva datamängder inom hälso- och sjukvården eftersom de kan innehålla personligt identifierbara detaljer, ansikten, från elektroniska patientjournaler.
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 dig gäller datamärkningsteamet. Alla utbildningsteam för datamärkning presterar bra och utför regelbundna uppgifter. Men med utbildning i domänspecifika termer och koncept av medicinska experter skulle de kunna utveckla datamängder 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 nödvändiga expertisen inom hälso- och sjukvård och kräver omfattande utbildning för att stå sig i nivå med experterna. Men en extern arbetsstyrka kan ha expertis inom märkning av medicinska dataset , vilket gör dem till idealiska kandidater för att starta och skala upp 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 databehandlingsteam bör utbildas för att utföra sina uppgifter på ett säkert sätt. Teamet bör förberedas av medicinska experter eller datavetare för att säkerställa att patienters elektroniska patientjournaler förblir anonyma.
Tredjepartsleverantörerna hanterar patientintegritetsregler, inklusive HIPAA- och GDPR-certifieringar. Välj bildannoteringstjänster med ett ISO-9002-certifikat som bevisar att de vidtar strikta åtgärder för att upprätthålla klienters dataintegritet 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 en branschledande aktör inom att tillhandahålla förstklassiga specialiserade medicinska datamärkningstjänster till kritiska projekt. Vi har ett exklusivt team av hälsoexperter som utbildats av de bästa medicinska experterna inom märkningslösningar i toppklass. Vår erfarenhet, kompetens, strikta utbildningsmoduler och beprövade kvalitetssäkringsparametrar har gjort oss till de mest föredragna partnerna för datamärkningstjänster 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
