Det globale marked for kunstig intelligens i sundhedssektoren anslås at stige fra 1.426 milliarder dollars i 2017 til 28.04 $ i 2025. Stigningen i efterspørgslen efter kunstig intelligens-baserede teknologier er ved at blive tydelige, da sundhedsindustrien altid leder efter måder at forbedre plejen, reducere omkostningerne og sikre præcis beslutningstagning.
Afhængigt af projektets kompleksitet kan det interne team ikke altid klare sig mærkning af sundhedsdata behov. Som en konsekvens er virksomheden tvunget til at søge kvalitetsdatasæt fra pålidelige tredjepartsudbydere.
Men der er et par komplikationer og udfordringer, når du søger hjælp udefra til Mærkning af sundhedsdata. Lad os se på udfordringerne og de punkter, der skal bemærkes før outsourcing sundhedsdatasæt mærkningstjenester.
Vigtigheden af datamærkning i sundhedsvæsenet
Nøjagtig datamærkning er afgørende for udviklingen af AI-drevne løsninger i sundhedssektoren. Nogle af de vigtigste grunde til, at datamærkning er afgørende i sundhedsvæsenet, omfatter:
Forbedret diagnostisk nøjagtighed: Nøjagtigt mærkede medicinske billeder og data hjælper med at træne AI-algoritmer til at opdage sygdomme og abnormiteter med højere præcision, hvilket fører til tidligere detektion og bedre patientresultater.
Forbedret patientbehandling: Godt kommenterede sundhedsdata muliggør udvikling af personlige behandlingsplaner, forudsigende analyser og kliniske beslutningsstøttesystemer, hvilket i sidste ende forbedrer patientplejen.
Overholdelse af regler: Mærkning af sundhedsdata skal overholde strenge regler om privatliv og sikkerhed, såsom HIPAA og GDPR. At sikre overholdelse er afgørende for at beskytte følsomme patientoplysninger og undgå juridiske konsekvenser.
Bedste praksis for annotering af sundhedsdata
For at sikre succes med dine sundheds-AI-projekter skal du overveje følgende bedste praksis ved outsourcing af datamærkning:
Domæneekspertise: Arbejd med en datamærkningspartner, der har domæneekspertise inden for sundhedspleje. De bør have en dyb forståelse af medicinsk terminologi, anatomiske strukturer og sygdomspatologier for at sikre nøjagtige annotationer.
Kvalitetssikring: Implementer en streng kvalitetssikringsproces, der inkluderer flere niveauer af gennemgang, regelmæssige audits og kontinuerlige feedback-loops for at opretholde datamærkning af høj kvalitet.
Datasikkerhed og privatliv: Vælg en datamærkningspartner, der følger strenge datasikkerheds- og privatlivsprotokoller, såsom arbejde med afidentificerede data, brug af sikre dataoverførselsmetoder og regelmæssig revision af deres sikkerhedsforanstaltninger.
Udfordringer med sundhedsdatamærkning
vigtigheden af at have en høj kvalitet medicinsk datasæt og kommenterede billeder er afgørende for resultatet af ML modeller. Forkert billedannotering kan medføre unøjagtige forudsigelser, hvis de ikke computersyn projekt. Det kan også betyde, at du mister penge, tid og en masse kræfter.
Det kan også betyde drastisk forkert diagnose, forsinket og forkert lægebehandling og meget mere. Derfor er der flere medicinsk AI virksomheder søger datamærknings- og anmærkningspartnere med mange års erfaring.
Udfordring i Workflow Management
En af de væsentlige udfordringer ved mærkning af medicinske data har nok uddannede medarbejdere til at håndtere omfattende strukturerede og ustrukturerede data. Virksomheder kæmper for at balancere at øge deres arbejdsstyrke, uddannelse og opretholde kvalitet.
Udfordring med at opretholde datasætkvalitet
Det er en udfordring at opretholde ensartet datasætkvalitet – subjektivt og objektivt.
Der er ikke noget enkelt grundlag for sandhed i subjektiv kvalitet, da det er subjektivt for den person, der kommenterer medicinske data. Domænets ekspertise, kultur, sprog og andre faktorer kan påvirke kvaliteten af arbejdet.
I objektiv kvalitet er der en enkelt enhed af det rigtige svar. Men på grund af manglen på medicinsk ekspertise eller medicinsk viden, vil arbejderne muligvis ikke påtage sig billedkommentar nøjagtigt.
Begge udfordringer kan løses med omfattende uddannelse og erfaring inden for sundhedsområdet.
Udfordring med at kontrollere omkostninger
Uden et godt sæt standardmetrikker er det ikke muligt at spore projektresultaterne baseret på den tid brugt på datamærkningsarbejde.
Hvis datamærkningsarbejdet er outsourcet, står valget som regel mellem at betale timevis eller pr. udført opgave.
At betale pr. time fungerer godt i det lange løb, men nogle virksomheder foretrækker stadig at betale pr. opgave. Men hvis arbejdere bliver betalt pr. opgave, kan kvaliteten af arbejdet blive ramt.
Udfordring med privatlivsbegrænsninger
Overholdelse af databeskyttelse og fortrolighed er en betydelig udfordring, når der indsamles store mængder data. Det gælder især for indsamling af massive sundhedsdatasæt da de kan indeholde personligt identificerbare detaljer, ansigter, fra elektroniske patientjournaler.
Behovet for at opbevare og administrere data på et meget sikkert sted med adgangskontrol er altid stærkt følt.
Hvis arbejdet er outsourcet, er tredjepartsvirksomheden ansvarlig for at erhverve compliance-certificeringer og tilføje et ekstra lag af beskyttelse.
Spørgsmål, du skal stille, når du outsourcerer datamærkningsarbejdet i sundhedssektoren
Hvem skal mærke dataene?
Det første spørgsmål, du bør stille, handler om datamærkningsteamet. Nogen træningsdata mærkningsteamet klarer sig godt og udfører regelmæssige opgaver. Men med træning i domænespecifikke termer og koncepter af medicinske eksperter, ville de være i stand til at udvikle datasæt, der matcher den kompetence, som projektet kræver.
Desuden bliver det med en større arbejdsstyrke, når datamærkningsopgaven outsources, lettere at fordele arbejdet ligeligt mellem betydelige dele af erfarne og trænede annotatorer. Sporing, samarbejde og ensartethed i kvalitet kan også opretholdes.
- Bed om en prøvegennemgang af de udførte opgaver. Se efter nøjagtighed i datasættene.
- Forstå deres uddannelses- og rekrutteringskriterier. Lær mere om deres træningsmetoder, kvalitetsbenchmarks, moderation og valideringstjeklister.
Er det skalerbart?
Udbyderen af datamærkningstjenesten bør have et veluddannet sundhedsdomæneteam, der kan starte hurtigt og skalere hurtigt. Du bør udelukkende arbejde med sundhedseksperter, der kan øge arbejdet og samtidig bevare kvaliteten.
Interne vs eksterne teams – hvilket er bedre?
At vælge mellem interne og eksterne teams er altid en delikat balancehandling. Men begynd at afveje disse to baseret på den tid, det tager for levering, omkostningerne ved at skalere datamærkningstjenester og specifik sundhedserfaring.
Et internt team har muligvis ikke den nødvendige sundhedsekspertise og kræver omfattende uddannelse for at stå på niveau med eksperterne. Men det kunne en ekstern arbejdsstyrke have medicinsk datasæt mærkningsekspertise, hvilket gør dem til ideelle kandidater til at starte og skalere hurtigt.
Når erfaringen inden for medicin og sundhedsvidenskab kombineres med avancerede værktøjer, kan du se en betydelig reduktion i omkostninger og tid til databehandling.
Opfylder de regulatoriske krav?
Det korrekte databehandlerteam bør uddannes til at udføre deres opgaver sikkert. Holdet bør forberedes af medicinske eksperter eller dataforskere for at sikre elektroniske sundhedsregistre af patienterne forbliver anonyme.
Tredjepartstjenesteudbyderne vil håndtere regler om patientbeskyttelse, herunder HIPAA- og GDPR-overholdelsescertificeringer. Vælg billede annotationstjenester med et ISO-9002-certifikat, der beviser, at de træffer strenge foranstaltninger for at opretholde kundernes databeskyttelse og organisation.
Hvordan opretholder udbyderen kommunikationen med den administrerede arbejdsstyrke?
Vælg en datamærkningspartner, der stræber efter at opretholde klar og regelmæssig kommunikation for at undgå uoverensstemmelser i instruktioner, krav og projektkrav. Manglende kommunikation, realtidsudveksling af projektkritisk information og et utilstrækkeligt feedback-loopsystem kan påvirke kvaliteten af arbejdet og leveringsfrister negativt. Det er vigtigt at vælge en tredjepart, der bruger de nyeste samarbejdsværktøjer og har dokumenterede systemer til at opdage produktivitetsproblemer, før det begynder at påvirke projektet.
Casestudie: Medicinsk billedanmærkning til AI-drevet radiologi
En førende sundhedsteknologivirksomhed gik sammen med Shaip om at udvikle en AI-drevet røntgenløsning. Shaip leverede medicinske billedannoteringstjenester af høj kvalitet, og mærkede tusindvis af CT-scanninger og MRI'er med præcise anatomiske strukturer og abnormiteter. Ved at arbejde med Shaips team af erfarne sundhedsdataannotatorer var virksomheden i stand til at træne sine AI-algoritmer til at opdage sygdomme med høj nøjagtighed, hvilket i sidste ende forbedrede patientresultater og reducerede sundhedsomkostninger.
Konklusion
Shaip er førende i branchen inden for at levere top-notch specialiserede medicinske datamærkningstjenester til kritiske projekter. Vi har et eksklusivt team af sundhedseksperter uddannet af de bedste medicinske eksperter på klassens bedste mærkningsløsninger. Vores erfaring, dygtighed, stringente træningsmoduler og gennemprøvede kvalitetssikringsparametre har gjort os til de mest foretrukne datamærkningsservicepartnere for store virksomheder.
Er du klar til at sikre succes for dine AI-projekter i sundhedssektoren med datamærkning af høj kvalitet? Kontakt Shaip i dag for at lære, hvordan vores erfarne sundhedsdataannoteringsteam kan hjælpe dig med at nå dine mål og samtidig opretholde de højeste standarder for kvalitet og overholdelse. Open Source Healthcare-datasæt til maskinlæringsprojekter
