Oavsett bransch blir maskininlärning och artificiell intelligens integrerade komponenter i affärsprocesser. Men dessa modeller måste tränas väl för att få bättre diagnoser och förbättra patientvården. Den här artikeln har några viktiga insikter om varför man använder bildkommentarer för AI för sjukvård.
Nyckeln från artikeln är
- Oavsett om man hanterar journaler eller erbjuder virtuell assistans har sjukvårdsindustrin utvecklats från en manuell process till en automatiserad för att minska manuella ingrepp och göra hälsoövervakning mer tillgänglig och bättre. Men nu går sjukvårdens AI bortom övervakning.
- Dessutom kräver utbildning av dessa modeller högkvalitativa data och bilder för att få bättre datamärkning för detektion, klassificering, segmentering och transkription. Vid det här tillfället är bildkommentarer till stor hjälp. Medical Image Annotation matar hela AI-modellen med markerade och märkta bilder och erbjuder bättre prediktivt underhåll.
- Medicinska bildkommentarer använder flera tekniker som markmarkering av rutor, polygoner och annat. Inom sjukvården kan medicinsk bildanteckning hjälpa till att upptäcka blodpropp, tandanalys, identifiering av cancerceller, analys av hyrbilder, upptäcka leverspecifika åkommor, förbättra dokumentationen och många andra vårdprocesser.
Läs hela artikeln här:
