Sjukvårdsutbildningsdata

Vad är utbildningsdata för hälsovård och varför är det viktigt?

Hur sjukvårdsutbildningsdata driver Healthcare AI till månen?

Dataanskaffning har alltid varit en organisatorisk prioritet. Mer så när de berörda datamängderna används för att träna autonoma, självlärande inställningar. Att träna intelligenta modeller, särskilt de som är AI-drivna, tar ett annat tillvägagångssätt än att förbereda standard affärsdata. Plus, med hälso- och sjukvård som fokus vertikal, är det viktigt att fokusera på datamängder som har ett syfte med dem och som inte bara används för journalföring.

Men varför behöver vi ens fokusera på utbildningsdata när gigantiska volymer av organiserad patientdata redan finns på medicinska databaser och servrar på äldreboenden, sjukhus, medicinska kliniker och andra vårdorganisationer. Anledningen är att standardpatientdata inte används eller kan användas för att bygga autonoma modeller, som sedan kräver kontextuella och märkta data för att kunna fatta insiktsfulla och proaktiva beslut i tid.

Det är här Healthcare Training-data kommer in i mixen, projicerade som kommenterade eller märkta datamängder. Dessa medicinska datauppsättningar är fokuserade på att hjälpa maskiner och modeller att identifiera specifika medicinska mönster, sjukdomars natur, prognos för specifika åkommor och andra viktiga aspekter av medicinsk bildbehandling, analys och datahantering.

Vad är utbildningsdata för hälsovård - en fullständig översikt?

Vårdutbildningsdata är inget annat än relevant information som är märkt med metadata för maskininlärningsalgoritmerna att känna igen och lära av. När datamängderna väl är märkta eller snarare kommenterade blir det möjligt för modellerna att förstå sammanhanget, sekvensen och kategorin av samma, vilket hjälper dem att fatta bättre beslut i tid.

Om du har en förkärlek för detaljer handlar träningsdata som är relevant för sjukvården helt och hållet om kommenterade medicinska bilder, som säkerställer att intelligenta modeller och maskiner blir kapabla att i tid känna igen åkommor, som en del av den diagnostiska installationen. Utbildningsdata kan också vara textmässigt eller snarare transkriberat till sin natur, vilket sedan ger modeller möjlighet att identifiera data som extraherats från kliniska prövningar och ta proaktiva samtal angående läkemedelsskapande.

Fortfarande lite för komplext för dig! Tja, här är det enklaste sättet att förstå vad sjukvårdsutbildningsdata står för. Föreställ dig en påstådd vårdapplikation som kan upptäcka infektioner baserat på rapporterna och bilderna du laddar upp på plattformen och föreslå nästa åtgärd. Men för att göra sådana samtal måste den intelligenta applikationen matas med utvalda och anpassade data som den kan lära sig av. Ja, det är vad vi kallar "Training Data".

Vilka är de mest relevanta hälsovårdsmodellerna som kräver utbildningsdata?

Mest relevanta hälsovårdsmodeller Utbildningsdata är mer meningsfulla för autonoma hälsovårdsmodeller som successivt kan påverka vanliga människors liv, utan mänsklig inblandning. Den eskalerande betoningen på att förstärka forskningskapaciteten inom hälso- och sjukvårdsdomänen underblåser också marknadstillväxten för datakommentarer; en oumbärlig och obesjungen hjälte inom AI som är avgörande för att utveckla korrekta och fallspecifika träningsdatauppsättningar.

Men vilka vårdmodeller är i störst behov av träningsdata? Tja, här är underdomänerna och modellerna som har tagit fart på senare tid, vilket lockar till behovet av lite högkvalitativ träningsdata:

  • Digitala vårdinställningar: Fokusområden inkluderar Personlig behandling, virtuell vård för patienter och dataanalys för hälsoövervakning
  • Diagnostiska inställningar: Fokusområden inkluderar tidig identifiering av livshotande och högpåverkande åkommor som alla former av cancer och lesioner.
  • Rapporterings- och diagnostikverktyg: Fokusområden inkluderar utveckling av en uppfattande sort av CT-skannrar, MRT-detektion och röntgen- eller bildverktyg
  • Bildanalysatorer: Fokusområden inkluderar att identifiera tandproblem, hudsjukdomar, njursten och mer
  • Dataidentifierare: Fokusområden inkluderar att analysera kliniska prövningar för bättre hantering av sjukdomar, identifiering av nya behandlingsalternativ för specifika åkommor och skapande av läkemedel
  • Registerföringsinställningar: Fokusområden inkluderar underhåll och uppdatering av patientjournaler, uppföljning av patientavgifter med jämna mellanrum och till och med förauktorisation av anspråk, genom att identifiera det snåla i en försäkring.

Dessa hälsovårdsmodeller kräver noggrann träningsdata för att vara mer uppmärksam och proaktiv.

Varför är utbildningsdata för sjukvården viktig?

Som sett från modellernas natur utvecklas rollen av maskininlärning stegvis när det gäller sjukvårdsdomänen. Med uppfattningsfulla AI-inställningar som blir absoluta nödvändigheter inom sjukvården, handlar det om NLP, Computer Vision och Deep Learning för att förbereda relevant träningsdata för modellerna att lära av.

Till skillnad från standardprocesser och statiska processer som patientjournalföring, transaktionshantering och mer, kan intelligenta hälsovårdsmodeller som virtuell vård, bildanalysatorer och andra inte riktas mot traditionella datauppsättningar. Det är därför träningsdata blir ännu viktigare inom vården, som ett gigantiskt steg in i framtiden.

Vikten av vårdutbildningsdata kan förstås och fastställas bättre av det faktum att marknadsstorleken för implementering av dataanteckningsverktyg i sjukvården för att förbereda utbildningsdata förväntas växa med minst 500 % 2027, jämfört med 2020.

Men det är inte allt, intelligenta modeller som är ordentligt utbildade i första hand kan hjälpa vårdinstallationer att minska ytterligare kostnader genom att automatisera flera administrativa uppgifter och spara upp till 30 % av restkostnaderna.

Och ja, tränade ML-algoritmer kan analysera 3D-skanningar, åtminstone 1000 2021 gånger snabbare än vad de bearbetas idag, år XNUMX.

Låter lovande, eller hur!

Låt oss diskutera ditt krav på AI -utbildningsdata idag.

Användningsfall av Healthcare AI

Ärligt talat känns konceptet med träningsdata, som används för att stärka AI-modeller inom sjukvården, lite intetsägande om vi inte tittar närmare på användningsfallen och realtidsapplikationerna av detsamma. 

  • Digital Healthcare Setup

AI-drivna vårdinställningar med noggrant utbildade algoritmer är inriktade på att ge bästa möjliga digitala vård till patienterna. Digitala och virtuella inställningar med NLP, Deep Learning och Computer Vision-teknik kan bedöma symtom och diagnostisera tillstånd genom att sammanställa data från olika källor och därigenom minska behandlingstiden med minst 70 %.

  • Resursanvändning

Uppkomsten av den globala pandemin gjorde att de flesta medicinska inställningarna nödgades för resurser. Men då kan Healthcare AI, om det görs till en del av det administrativa schemat, hjälpa medicinska institutioner att hantera resursbrist, ICU-användning och andra aspekter av knapp tillgänglighet, bättre. 

  • Lokalisera högriskpatienter

Healthcare AI, om och när det implementeras i patientjournalsektionen, gör det möjligt för sjukhusmyndigheter att identifiera högriskprospekt som har chansen att drabbas av farliga sjukdomar. Detta tillvägagångssätt hjälper till med bättre behandlingsplanering och underlättar till och med patientisolering.

  • Uppkopplad infrastruktur

Som möjliggjorts av IBM:s interna AI, dvs. Watson, Nuvarande vårdsystem är nu anslutet, tack vare Clinical Information Technology. Detta användningsfall syftar till att förbättra interoperabiliteten mellan system och datahantering.

Utöver de nämnda användningsfallen har Healthcare AI en roll i:

  1. Förutsäga patientens vistelsegräns
  2. Att förutse utebliven ankomst för att spara sjukhusresurser och kostnader
  3. Förutsäga patienter som kanske inte förnyar hälsoplaner
  4. Identifiera fysiska problem och motsvarande avhjälpande åtgärder

Ur ett mer elementärt perspektiv, Sjukvård AI syftar till att förbättra dataintegriteten, förmågan att implementera prediktiv analys bättre och journalföringsförmågan för den berörda installationen.

Men för att göra dessa användningsfall tillräckligt framgångsrika måste Healthcare AI-modellerna tränas med annoterade data.

Rollen för datauppsättningar av guldstandard för sjukvård

Träningsmodeller är bra men hur är det med data? Ja, du behöver datauppsättningar, som sedan måste annoteras för att vara meningsfulla för AI-algoritmerna.

Rollen för datauppsättningar av guldstandard för sjukvård Men du kan inte bara skrapa ut data från vilken kanal som helst och ändå hålla jämna steg med standarderna för dataintegritet. Det är därför det är viktigt att lita på tjänsteleverantörer som Shaip som erbjuder ett brett utbud av pålitliga och relevanta datauppsättningar som företag kan använda sig av. Om du planerar att sätta upp en AI-modell för sjukvården låter Shaip dig välja mellan mänskliga bot-uppfattningar, samtalsdata, fysisk diktering och läkaranteckningar.

Dessutom kan du till och med specificera användningsfall för att göra datamängderna anpassade till kärnprocesser inom sjukvården eller konversations-AI för att rikta in sig på de administrativa funktionerna. Men det är inte allt, erfarna annotatorer och datainsamlare erbjuder till och med flerspråkigt stöd när det gäller att fånga och distribuera öppna datauppsättningar för utbildningsmodeller.

För att komma tillbaka till vad Shaip erbjuder kan du som innovatör komma åt relevanta ljudfiler, textfiler, ordagrant, dikteringsanteckningar och till och med medicinsk bilddatauppsättning, beroende på vilken funktion du vill att modellen ska ha.

Wrap-Up

Hälso- och sjukvård, som vertikal, är på en nyskapande spree, mer så i den post-pandemiska eran. Men företag, hälsoentreprenörer och oberoende utvecklare planerar ständigt ut nya applikationer och system som är intelligent proaktiva och avsevärt kan minimera mänskliga ansträngningar genom att hantera repetitiva och tidskrävande uppgifter.

Det är därför det är avgörande att först träna uppsättningarna eller snarare modellerna till perfektion genom att använda exakt utvalda och märkta datauppsättningar, något som bättre outsourcas till pålitliga tjänsteleverantörer för att uppnå perfektion och noggrannhet.

Social Dela