Länge har vi läst om rollen som dataanmärkning i maskininlärning och artificiell intelligens (AI) moduler. Vi vet att kvalitetsdatainformation är en oundviklig aspekt som alltid påverkar resultaten från dessa system.
Men vad är de olika annoteringsteknikerna som används i vård -AI Plats? För en industri som är så komplex, omfattande och avgörande, vilka åtgärder och förfaranden vidtar dataannoteringsexperter för att märka, implementera och följa för att märka kritiska hälsodata från en mängd källor?
Tja, det är precis vad vi kommer att utforska i det här inlägget idag. Från den grundläggande förståelsen för de olika typerna av dataannoteringstekniker kommer vi att låsa upp nivå 2 och utforska de olika annoteringstekniker som används i olika AI -användningsfall.
Dataanmärkning för olika AI -användningsfall
Chatbots
Låt oss börja med grunderna först. Chatbots eller konversationsbots visar sig vara mycket effektiva vingar för klinisk hantering, mHealth och mer. Från att hjälpa patienter att boka tid för sin diagnos och vårdkonsultation till att hjälpa dem att bearbeta sina symtom och vitalitet för tecken på sjukdomar och problem, chatbots visar sig vara bra följeslagare för både patienter och vårdgivare.
För att chatbots ska ge korrekta resultat måste de bearbeta miljontals byte med data. En fel diagnos eller rekommendation kan visa sig vara skadlig för patienter och deras omgivning. Till exempel, om en AI-driven app utformad för att ge resultat på Covid-19 preliminär bedömning ger fel resultat, skulle det resultera i smitta. Det är därför som adekvat AI -utbildning måste ske innan produkten eller lösningen tas live.
För utbildningsändamål använder experter i allmänhet tekniker som enhetsigenkänning och sentimentanalys.
Digital bildbehandling
Även om diagnosprocessen är digital med hjälp av sofistikerade system och enheter, är slutsatserna av resultaten fortfarande övervägande mänskliga. Detta utsätter resultaten för misstolkningar, eller till och med förbises viktiga bekymmer.
Nu kan AI-moduler eliminera alla sådana fall och kan upptäcka även de allra minsta avvikelser eller problem från MR-, CT-skanning och röntgenrapporter. Förutom korrekta resultat kan AI -system också ge resultat snabbt.
Förutom konventionella skanningar används termisk avbildning också för att tidigt upptäcka problem som bröstcancer. IR -strålar som avges av tumörer studeras för ytterligare symtom och rapporteras därefter.
För dessa komplexa ändamål använder datanotationsveteraner mekanismer som taggning av befintliga MR-, CT-skannings- och röntgenrapporter och värmeavbildningsdata. AI -moduler lär sig sedan av dessa kommenterade datamängder för att träna autonomt.
Läkemedelsutveckling och behandling
Ett av de senaste exemplen på läkemedelsutveckling genom AI-moduler är formulering av vacciner mot Covid-19. Inom månader efter utbrottet kunde forskare och vårdgivare knäcka koden för Covid-19-vacciner. Detta beror främst på AI- och maskininlärningsalgoritmer och deras förmåga att simulera läkemedels- och kemiska interaktioner, lära av massor av hälsotidskrifter, publicerade artiklar, forskningsdokument, vetenskapliga artiklar och mer för upptäckt av läkemedel.
Insikter som aldrig kunde ha kommit under människans radar (med tanke på mängden datamängder som används för upptäckt av läkemedel och kliniska prövningar) matchas och analyseras enkelt av AI -moduler för omedelbara slutsatser och resultat. Detta gör det möjligt för vårdpersonal att snabbspåra försök, genomföra noggranna tester och vidarebefordra sina resultat för lämpliga godkännanden.
Förutom upptäckt av läkemedel hjälper AI -moduler också kliniker att rekommendera personliga läkemedel som skulle påverka deras dosering och tidpunkt baserat på deras underliggande förhållanden, biologiska svar och mer.
För patienter som lider av autoimmuna sjukdomar, neurologiska problem och kroniska sjukdomar förskrivs flera läkemedel. Detta kan innebära en reaktion bland läkemedel. Med personliga läkemedelsrekommendationer kan vårdgivare ta ett mer välgrundat beslut med avseende på förskrivning av läkemedel.
För att allt detta ska hända arbetar annotatorer med att märka NLP -data, data från dataradiologi, digitala bilder, EHR, skadedata från försäkringsbolag, data som samlats in och sammanställts av bärbara enheter och mer.
Patientövervakning och vård
Den avgörande vägen till återhämtning börjar först efter operationen eller diagnosen. Det åligger patienten att ta ansvar för sin hälsas återhämtning och övergripande välbefinnande. Tack vare AI-drivna lösningar blir detta gradvis sömlöst.
Patienter som har genomgått behandlingar för cancer eller de som lider av psykisk ohälsa hittar alltmer konversationsbots hjälpsam. Från frågor efter utskrivning till att hjälpa patienter att navigera genom känslomässiga sammanbrott, chatbots kommer som ultimata följeslagare och assistenter. En AI -organisation som heter Northwell Health delade också en rapport om att nära 96% av sina patienter visade optimerat patientengagemang med sådana chatbots.
Annoteringstekniker i detta går ut på att märka text och ljuddata från hälsojournaler, data från kliniska prövningar, konversations- och avsiktsanalyser, digital bildbehandling och dokument med mera.
Inslag Up
Användningsfall som dessa sätter riktmärken för AI -utbildning och annotationsmetoder. Dessa fungerar också som vägkartor för alla unika utmaningar för datakommentarer som uppstår i framtiden på grund av att nya användningsfall och lösningar har börjat.
Det bör dock inte hindra dig från att ge dig in på utvecklingen av AI för vården. Om du precis har börjat och letar efter tillräcklig och kvalitet AI-träningsdata, kontakta oss idag. Vi förutser alltid nya utmaningar och ligger ett steg före kurvan.
