I lang tid har vi læst om rollen som datanotering i maskinlæring og kunstig intelligens (AI) moduler. Vi ved, at annotering af kvalitetsdata er et uundgåeligt aspekt, der uvægerligt påvirker resultaterne fra disse systemer.
Men hvad er de forskellige annoteringsteknikker, der bruges i sundheds -AI plads? Hvilke foranstaltninger og procedurer tager dataannotationseksperter for en branche, der er så kompleks, omfattende og afgørende, for at mærke, implementere og følge for at mærke kritiske sundhedsdata fra et utal af kilder?
Nå, det er præcis det, vi vil undersøge i dette indlæg i dag. Fra den grundlæggende forståelse af de forskellige typer dataannotationsteknikker vil vi låse niveau 2 op og undersøge de forskellige annoteringsteknikker, der bruges i forskellige AI -brugssager.
Datanotering til forskellige AI -brugssager
chatbots
Lad os starte med det grundlæggende først. Chatbots eller conversationsbots viser sig at være yderst effektive vinger til klinisk ledelse, mHealth og mere. Fra at hjælpe patienter med at booke aftaler til deres diagnose og rådgivning i sundhedsvæsenet til at hjælpe dem med at behandle deres symptomer og livsvigtige symptomer på tegn på sygdomme og bekymringer, viser chatbots sig at være gode ledsagere for både patienter og sundhedsudbydere.
For at chatbots kan levere nøjagtige resultater, skal de behandle millioner af bytes data. En forkert diagnose eller anbefaling kan vise sig at være skadelig for patienter og deres omgivelser. For eksempel, hvis en AI-drevet app designet til at give resultater på Covid-19 foreløbig vurdering giver forkerte resultater, ville det resultere i smitte. Derfor skal tilstrækkelig AI -uddannelse ske, før produktet eller løsningen tages live.
Til uddannelsesformål bruger eksperter generelt teknikker som enhedsgenkendelse og følelsesanalyse.
Digital billeddannelse
Selvom diagnoseprocessen er digital ved hjælp af sofistikerede systemer og enheder, er resultaterne stadig overvejende menneskecentriske. Dette udsætter resultaterne for fejlfortolkning eller endda overser vigtige bekymringer.
Nu kan AI-moduler eliminere alle sådanne forekomster og kan registrere selv de mindste anomalier eller bekymringer fra MR-, CT-scanning- og røntgenrapporter. Bortset fra præcise resultater kan AI -systemer også give resultater hurtigt.
Udover konventionelle scanninger bruges termisk billeddannelse også til tidlig påvisning af bekymringer som brystkræft. IR -stråler udsendt af tumorer undersøges for yderligere symptomer og rapporteres i overensstemmelse hermed.
Til disse komplekse formål implementerer dataanotationsveteraner mekanismer som tagging af eksisterende MR-, CT-scannings- og røntgenrapporter og termiske billeddata. AI -moduler lærer derefter af disse kommenterede datasæt at træne autonomt.
Lægemiddeludvikling og behandling
Et af de seneste eksempler på lægemiddeludvikling gennem AI-moduler er formulering af vacciner til Covid-19. Inden for måneder efter udbruddet kunne forskere og sundhedsudbydere knække koden for Covid-19-vacciner. Dette skyldes hovedsageligt AI- og maskinlæringsalgoritmer og deres evne til at simulere lægemiddel- og kemiske interaktioner, lære af tonsvis af sundhedstidsskrifter, publicerede artikler, forskningsdokumenter, videnskabelige artikler og mere til opdagelse af lægemidler.
Indsigt, der aldrig kunne have været under menneskers radar (i betragtning af mængden af datasæt, der bruges til opdagelse af lægemidler og kliniske forsøg), matches og analyseres let af AI -moduler for øjeblikkelige slutninger og resultater. Dette gør det muligt for sundhedspersonale at fastspore forsøg, foretage strenge tests og videresende deres resultater til passende godkendelser.
Bortset fra opdagelse af medicin hjælper AI -moduler også klinikere med at anbefale tilpassede lægemidler, der ville påvirke deres dosering og tidspunkter baseret på deres underliggende forhold, biologiske reaktioner og mere.
Til patienter, der lider af autoimmune sygdomme, neurologiske bekymringer og kroniske lidelser, ordineres flere lægemidler. Dette kan betyde en reaktion blandt lægemidler. Med personlige lægemiddelanbefalinger kan sundhedsudbydere tage en mere informeret beslutning med hensyn til ordination af medicin.
For at alt dette kan ske, arbejder annotatorer med at mærke NLP -data, data fra dataradiologi, digitale billeder, EHR'er, erstatningsdata fra forsikringsselskaber, data indsamlet og kompileret af bærbare enheder og mere.
Patientovervågning og pleje
Den afgørende vej til bedring begynder først efter operationen eller diagnosen. Det er på patienten at tage ejerskab over deres helbreds helbredelse og generelle velbefindende. Takket være AI-drevne løsninger bliver dette gradvist problemfrit.
Patienter, der har gennemgået behandlinger for kræft eller dem, der lider af psykiske bekymringer, finder i stigende grad samtale bots nyttig. Fra forespørgsler efter udskrivning til at hjælpe patienter med at navigere gennem følelsesmæssige sammenbrud, ankommer chatbots som ultimative ledsagere og assistenter. En AI -organisation kaldet Northwell Health delte også en rapport om, at tæt på 96% af dens patienter viste optimeret patientengagement med sådanne chatbots.
Annotationsteknikker i dette koger ned til tagging af tekst og lyddata fra sundhedsjournaler, data fra kliniske forsøg, samtale- og hensigtsanalyser, digital billeddannelse og dokumenter og mere.
Indpakning op
Brugssager som disse sætter benchmarkingstandarder for AI -træning og annotationsmetoder. Disse fungerer også som vejkort for alle unikke udfordringer i datakommentarer, der opstår i fremtiden på grund af begyndelsen af nyere brugssager og løsninger.
Det skulle dog ikke forhindre dig i at vove dig til udviklingen af AI til sundhedsydelser. Hvis du lige er startet og leder efter passende og kvalitet AI-træningsdata, kontakt os i dag. Vi foregriber altid nyere udfordringer og holder os et skridt foran kurven.
