Medicinsk bildkommentar spelar en viktig roll för att förse maskininlärningsalgoritmer och AI-modeller med nödvändig träningsdata. Denna process är avgörande för att AI ska kunna upptäcka sjukdomar och tillstånd korrekt, eftersom den förlitar sig på förmodellerade data för att generera lämpliga svar.
Enkelt uttryckt är medicinsk bildanteckning processen att märka och beskriva medicinska bilder. Detta hjälper inte bara till att diagnostisera tillstånd utan spelar också en avgörande roll i forskning och tillhandahållande av medicinsk vård. Genom att markera och märka specifika biomarkörer kan AI-program tolka och analysera de informationsrika bilderna, vilket leder till snabba och exakta diagnoser.
År 2022 värderades den globala marknaden för verktyg för sjukvårdsdataanteckningar till 129.9 miljoner USD och förväntas uppleva en anmärkningsvärd sammansatt årlig tillväxttakt (CAGR) på 27.5 % från 2023 till 2030. Integrationen av verktyg för dataanteckningar inom sjukvårdssektorn revolutionerar diagnos, behandling och patientövervakning. Genom att generera korrekta diagnoser och möjliggöra personliga behandlingar, förbättrar dessa verktyg avsevärt vårdforskning och resultat.
Bild Källa: Grandviewresearch
De fenomenala framstegen inom maskininlärning och artificiell intelligens har revolutionerat sjukvårdsindustrin.
Den globala marknaden för AI inom hälso- och sjukvården var 2016 cirka en miljard, och denna siffra beräknas skjuta upp till mer än $ 28 miljard vid 2025. Marknadsstorleken för global AI inom medicinsk bildbehandling, i synnerhet, uppskattades till cirka 980 miljoner USD 2022. Dessutom förväntas denna siffra stiga med en CAGR på 26.77 % till 3215 miljoner dollar år 2027.
Vad är medicinsk bildanteckning?
Sjukvårdsindustrin utnyttjar potentialen hos ML för att leverera förbättrad patientvård, bättre diagnostik, exakta behandlingsförutsägelser och läkemedelsutveckling. Det finns dock några områden inom medicinsk vetenskap där AI kan hjälpa läkare med medicinsk bildbehandling. Men för att utveckla exakta AI-baserade medicinska bildbehandlingsmodeller behöver du enorma mängder medicinsk bildbehandling märkt och korrekt kommenterad.
Medicinsk bildanteckning är tekniken för att noggrant märka medicinsk bildbehandling som t.ex MRT, CT skanningar, ultraljud, mammografi, röntgen och mer för att träna maskininlärningsmodellen. Förutom bildbehandling, är medicinsk bilddata som journaler och rapporter också kommenterade för att hjälpa till att träna klinisk NER och Deep Learning-modeller.
Denna medicinska bildkommentar hjälper till att träna algoritmer för djupinlärning och ML-modeller för att analysera medicinska bilder och förbättra diagnosen korrekt.
Förstå medicinsk bildanteckning
I medicinska bildkommentarer är röntgenstrålar, CT-skanningar, MRI-skanningar och relaterade dokument märkta. AI-algoritmerna och modellerna tränas för olika ändamål med hjälp av den märkta informationen och markörerna som tillhandahålls genom Namngiven entitetsigenkänning (NER). Med hjälp av denna information sparar AI-program läkare tid och hjälper dem att fatta bättre beslut. Som ett resultat får patienterna mer riktade resultat.
Om det inte är ett AI-program så utförs denna uppgift av läkare och specialister. Precis som proffs lär sig genom år av utbildning och studier behöver en AI-modell utbildning som delvis tillhandahålls av kommenterade bilddata. Med hjälp av dessa data lär sig AI-modeller och maskininlärningsprogram att överbrygga klyftan mellan en individs medicinska expertis och AI-kapacitet.
Denna sammanslagning mellan människor och artificiell intelligens gör sjukvårdsdiagnostik exakt, snabb och proaktiv. Som ett resultat minskar mänskliga fel eftersom ett AI-program kan upptäcka anomalier på molekylär nivå med bättre effektivitet och därmed förbättra patientresultaten.
Roll av medicinsk bildanteckning i medicinsk diagnostik
Potentialen för AI i medicinsk bilddiagnos är enorm, och sjukvårdsindustrin tar hjälp av AI och ML för att ge en snabbare och mer tillförlitlig diagnos till patienter. Några av användningsfallen för vårdbildsanteckning inom AI medicinsk diagnostik är:
Cancer upptäckt
Detektion av cancerceller är kanske den största rollen för AI i medicinsk bildanalys. När modeller tränas på massiva uppsättningar medicinska bilddata, hjälper det modellen att exakt identifiera, upptäcka och förutsäga tillväxten av cancerceller i organ. Som ett resultat kan risken för mänskliga fel och falska positiva resultat i stor utsträckning elimineras.
Dental avbildning
Tänder och tandköttsrelaterade medicinska problem som hålrum, abnormiteter i tändernas struktur, förfall och sjukdomar kan diagnostiseras korrekt med AI-aktiverade modeller.
Leverkomplikationer
Komplikationer relaterade till levern kan detekteras, karakteriseras och övervakas effektivt genom att bedöma medicinska bilder för att upptäcka och identifiera anomalier.
Hjärnstörningar
Medicinsk bildkommentar hjälper till att upptäcka hjärnsjukdomar, blodproppar, tumörer och andra neurologiska problem.
Dermatologi
Datorseende och medicinsk bildbehandling används också i stor utsträckning för att snabbt och effektivt upptäcka dermatologiska tillstånd.
Hjärtatillstånd
AI används också alltmer inom kardiologi för att upptäcka hjärtavvikelser, hjärtsjukdomar, behov av intervention och tolkning av ekokardiogram.
Typer av dokument kommenterade genom medicinsk bildkommentar
Medicinsk dataanteckning är en avgörande del av utvecklingen av maskininlärningsmodeller. Utan korrekt och medicinskt korrekt anteckning av poster med text, metadata och ytterligare anteckningar blir det utmanande att utveckla en värdefull ML-modell.
Det skulle hjälpa om du hade extremt begåvade och erfarna kommentatorer för medicinska bilddata. Några av de olika dokumenten som är kommenterade:
- Datortomografi
- mammogram
- Röntgen
- ekokardiogram
- Ultraljud
- MRT
- EEG
- DICOM
- NIfTI
- Ljud - Läkare diktering ljud
- Video
- Bilder
- Text - EHR Dataset
- Bilder
Tillämpningar av medicinsk bildkommentar i sjukvården
Medicinsk bildkommentar kan tjäna flera syften förutom att upptäcka sjukdomar och diagnoser. Välutbildad data har hjälpt AI- och ML-modeller att förbättra sjukvårdstjänsterna. Här är några ytterligare tillämpningar av medicinsk bildkommentar:
Virtuella assistenter
Medicinsk bildkommentar ger virtuella AI-assistenter möjlighet att tillhandahålla korrekt information i realtid. Den analyserar medicinska bilder och använder förtränad data för att hitta relevans och leverera svar.
Diagnostisk support
För korrekt diagnos kan AI-modeller hjälpa medicinsk personal att rätta till mänskliga fel. Samtidigt som det ökar hastigheten för att upptäcka förhållanden, kan det också minska utförandekostnaderna.
Tidig diagnos
Med tillstånd som cancer, där en sen diagnos kan resultera i dödliga resultat, är tidig diagnos genom identifiering av tidiga biomarkörer eller livshotande mycket uppskattad.
Pattern Recognition
Mönsterigenkänning är till hjälp vid läkemedelsutveckling, där medicinsk bildanteckning används för att upptäcka specifika biologiska svar på olika typer av substanser.
Robotisk kirurgi
Inom robotkirurgi arbetar medicinsk bildkommentar och AI för att förstå komplexa mänskliga kroppsdelar och strukturer. Med hjälp av denna information kan AI-modeller utföra operationer med precision.
Medicinsk bildkommentar VS Vanlig dataanteckning
Om du bygger en ML-modell för medicinsk bildbehandling bör du komma ihåg att den skiljer sig från vanlig bild dataanmärkning på så många sätt. Låt oss först ta exemplet med röntgenavbildning.
Men innan vi gör det lägger vi ut premissen – alla foton och videor som du någonsin har tagit kommer från en liten del av spektrumet som kallas det synliga ljuset. Röntgenavbildning görs dock med hjälp av röntgenstrålar som kommer under den osynliga ljusdelen av det elektromagnetiska spektrumet.
Här är en detaljerad jämförelse av medicinsk avbildningsannotering och vanlig dataanteckning.
| Medicinsk bildbehandlingskommentar | Vanlig dataanteckning |
|---|---|
| All medicinsk bildinformation bör avidentifieras och skyddas av databehandlingsavtal (DPA) | Vanliga bilder är lätt tillgängliga. |
| Medicinska bilder är i DICOM-format | Vanliga bilder kan vara i JPEG, PNG, BMP och mer |
| Medicinska bildupplösningar är höga med en 16-bitars färgprofil | Vanliga bilder kan ha en 8-bitars färgprofil. |
| Medicinska bilder innehåller även måttenheter för medicinska ändamål | Måtten gäller kameran |
| HIPAA-efterlevnad är strikt obligatorisk | Inte reglerad av efterlevnad |
| Flera bilder av samma objekt från olika vinklar och vyer tillhandahålls | Separata bilder av olika föremål |
| Den bör styras av röntgenkontroller | Vanliga kamerainställningar accepteras |
| Flera segmentanteckningar | Anteckningar för enstaka segment |
HIPAA-överensstämmelse
När du bygger AI-baserade hälsovårdsmodeller måste du träna och testa dem med hjälp av enorma mängder medicinska bilder av hög kvalitet som är korrekt kommenterade för att leverera en korrekt förutsägelse. Men när du väljer en plattform för dina medicinska bildkommentarer och databehandlingsbehov, bör du alltid leta efter erbjudanden som uppfyller dessa tekniska efterlevnadskrav.
HIPAA är en federal lag som reglerar säkerheten för elektroniskt överförd hälsoinformation och föreskriver lämpliga åtgärder som ska vidtas av leverantörer för att skydda och skydda patientinformation från att avslöjas utan patientens medgivande.
- Finns det ett system för lagring och hantering av sjukvårdsinformation?
- Skapas, underhålls och uppdateras systemsäkerhetskopiorna regelbundet?
- Finns det ett system för att förhindra obehöriga användare från att komma åt känslig medicinsk information?
- Är data krypterad under vila och överföring?
- Finns det några åtgärder som hindrar användare från att exportera och lagra medicinska bilder på sina enheter, vilket orsakar ett säkerhetsintrång?
Hur man väljer det bästa företaget för medicinsk bildanteckning
- Domänexpertis: Sök upp ett företag med lång erfarenhet av att kommentera medicinska bilder och ett djupt grepp om medicinsk terminologi, anatomi och patologi.
- Kvalitetssäkring: Se till att företaget implementerar en strikt kvalitetskontrollprocess för att garantera precision, enhetlighet och anpassning till dina specifika kriterier i annoteringar.
- Datasäkerhet och integritet: Verifiera att företaget upprätthåller robusta åtgärder för datasäkerhet och följer relevanta bestämmelser som HIPAA eller GDPR för att skydda känslig patientdata.
- skalbarhet: Välj ett företag som kan hantera ditt projekts skala och som har kapacitet att öka eller minska allt eftersom dina behov förändras.
- Vändtid: Ta hänsyn till företagets förmåga att tillhandahålla anteckningar inom din angivna tidsram samtidigt som du upprätthåller kvalitetsstandarder.
- Kommunikation och samarbete: Leta efter ett företag som har tydliga kommunikationskanaler och är lyhörd för dina behov och feedback under hela projektet.
- Teknik och verktyg: Utvärdera företagets användning av avancerade annoteringsverktyg och -tekniker, såsom maskininlärningsstödda annoteringar, för att förbättra effektiviteten och noggrannheten.
- Prissättning och värde: Jämför priser mellan olika företag, men överväg också värdet de ger i termer av kvalitet, service och expertis.
- Referenser och fallstudier: Begär referenser eller fallstudier från företaget för att utvärdera deras erfarenhet och meritlista i medicinska bildanteckningsprojekt som liknar ditt.
Hur kan Shaip hjälpa?
Shaip har varit en konsekvent marknadsledare när det gäller utbildning av hög kvalitet bilddatauppsättningar att utveckla avancerad AI-baserade medicinska lösningar för sjukvård. Vi har ett team av erfarna, exklusivt utbildade annotatorer och ett enormt nätverk av högkvalificerade radiologer, patologer och allmänläkare som assisterar och utbildar annotatorerna. Dessutom vår bästa i klassen annoteringsnoggrannhet och datamärkning tjänster hjälper till att utveckla verktyg för att förbättra patientdiagnostik.
När du samarbetar med Shaip kan du uppleva hur lätt det är att arbeta med proffs som säkerställer regelefterlevnad, dataformat och kort genomströmningstid.
När du har ett medicinskt dataanteckningsprojekt i åtanke som behöver experter i världsklass anteckningstjänster, Shaip är rätt partner som kan starta ditt projekt på nolltid.
