Medicinsk billedannotering spiller en afgørende rolle i at give maskinlæringsalgoritmer og AI-modeller de nødvendige træningsdata. Denne proces er essentiel for AI til nøjagtigt at detektere sygdomme og tilstande, da den er afhængig af præ-modellerede data til at generere passende svar.
Forenklet sagt er medicinsk billedannotering processen med at mærke og beskrive medicinske billeder. Dette hjælper ikke kun med at diagnosticere tilstande, men spiller også en afgørende rolle i forskning og levering af medicinsk behandling. Ved at markere og mærke specifikke biomarkører kan AI-programmer fortolke og analysere de informationsrige billeder, hvilket fører til hurtige og præcise diagnoser.
I 2022 blev det globale marked for sundhedsdataannoteringsværktøjer vurderet til USD 129.9 millioner og forventes at opleve en bemærkelsesværdig sammensat årlig vækstrate (CAGR) på 27.5 % fra 2023 til 2030. Integrationen af dataannoteringsværktøjer i sundhedssektoren revolutionerer diagnose, behandling og patientovervågning. Ved at generere nøjagtige diagnoser og muliggøre personaliserede behandlinger, forbedrer disse værktøjer markant sundhedsforskning og -resultater.
Billede Kilde: Grandview -undersøgelse
De fænomenale fremskridt inden for maskinlæring og kunstig intelligens har revolutioneret sundhedsindustrien.
Det globale marked for kunstig intelligens i sundhedsvæsenet var i 2016 omkring en milliard, og dette tal anslås at skyde op til mere end $ 28 mia 2025. Markedsstørrelsen for den globale kunstig intelligens inden for medicinsk billeddannelse blev estimeret til at være omkring $980 millioner i 2022. Desuden forventes dette tal at stige med en CAGR på 26.77 % til $ 3215 million inden 2027.
Hvad er medicinsk billedannotering?
Sundhedsindustrien udnytter potentialet i ML til at levere forbedret patientpleje, bedre diagnostik, præcise behandlingsforudsigelser og lægemiddeludvikling. Der er dog nogle få områder inden for lægevidenskaben, hvor kunstig intelligens kan hjælpe læger med medicinsk billeddannelse. Men for at udvikle nøjagtige AI-baserede medicinske billeddannelsesmodeller har du brug for enorme mængder medicinsk billedbehandling, der er mærket og kommenteret nøjagtigt.
Medicinsk billedanmærkning er teknikken til præcis mærkning af medicinsk billedbehandling som f.eks MR, CT scanninger, ultralyd, mammografi, røntgen og mere for at træne maskinlæringsmodellen. Ud over billeddannelse er medicinske billeddata såsom optegnelser og rapporter også kommenteret for at hjælpe med at træne klinisk NER og Deep Learning-modeller.
Denne medicinske billedannotering hjælper med at træne deep learning-algoritmer og ML-modeller til at analysere medicinske billeder og forbedre diagnosen nøjagtigt.
Forståelse af medicinsk billedannotering
I medicinsk billedannotering er røntgenbilleder, CT-scanninger, MR-scanninger og relaterede dokumenter mærket. AI-algoritmerne og modellerne trænes til forskellige formål ved hjælp af de mærkede oplysninger og markører, der leveres igennem Navngivet enhedsgenkendelse (NER). Ved at bruge disse oplysninger sparer AI-programmer lægerne tid og hjælper dem med at træffe bedre beslutninger. Som et resultat får patienterne mere målrettede resultater.
Hvis ikke for et AI-program, udføres denne opgave af læger og specialister. Ligesom fagfolk lærer gennem mange års træning og studier, har en AI-model brug for træning, som delvist leveres af annoterede billeddata. Ved at bruge disse data lærer AI-modeller og maskinlæringsprogrammer at bygge bro mellem en persons medicinske ekspertise og AI-evner.
Denne fusion mellem mennesker og kunstig intelligens gør sundhedsdiagnostik præcis, hurtig og proaktiv. Som et resultat reduceres menneskelige fejl, fordi et AI-program kan opdage anomalier på molekylært niveau med bedre effektivitet og dermed forbedre patientresultaterne.
Rolle af medicinsk billedannotation i medicinsk diagnostik
Kræftdetektion
Detektion af kræftceller er måske den største rolle for AI i medicinsk billeddannelsesanalyse. Når modeller trænes på massive sæt medicinske billeddannelsesdata, hjælper det modellen med nøjagtigt at identificere, detektere og forudsige væksten af kræftceller i organer. Som et resultat kan potentialet for menneskelige fejl og falske positiver i vid udstrækning elimineres.
Dental billeddannelse
Tænder og tandkødsrelaterede medicinske problemer såsom hulrum, abnormiteter i tændernes struktur, forfald og sygdomme kan diagnosticeres nøjagtigt med AI-aktiverede modeller.
Leverkomplikationer
Komplikationer relateret til leveren kan påvises, karakteriseres og overvåges effektivt ved at vurdere medicinske billeder for at opdage og identificere anomalier.
Hjernesygdomme
Medicinsk billedannotering hjælper med at opdage hjernesygdomme, blodpropper, tumorer og andre neurologiske problemer.
Dermatologi
Computersyn og medicinsk billeddannelse bruges også i vid udstrækning til at opdage dermatologiske tilstande hurtigt og effektivt.
Hjertesygdomme
AI bliver også i stigende grad brugt i kardiologi til at opdage hjerteanomalier, hjertesygdomme, behovet for intervention og fortolkning af ekkokardiogrammer.
Typer af dokumenter kommenteret gennem medicinsk billedannotering
Annotering af medicinske data er en afgørende del af udviklingen af maskinlæringsmodeller. Uden korrekt og medicinsk præcis annotering af poster med tekst, metadata og yderligere noter bliver det udfordrende at udvikle en værdifuld ML-model.
Det ville hjælpe, hvis du havde ekstremt dygtige og erfarne annotatorer til medicinske billeddata. Nogle af de forskellige dokumenter, der er kommenteret:
- CT-scanning
- mammografi
- X-Ray
- ekkokardiogram
- Ultralyd
- MRI
- EEG
- DICOM
- NIfTI
- Lyd - Læge diktat lyd
- Videoer
- pics
- Tekst - EPJ datasæt
- Billeder
Anvendelser af medicinsk billedannotering i sundhedssektoren
Medicinsk billedannotering kan tjene flere formål ud over at opdage sygdomme og diagnoser. Veltrænede data har hjulpet AI- og ML-modeller med at forbedre sundhedsydelser. Her er nogle yderligere anvendelser af medicinsk billedannotering:
Virtuelle assistenter
Medicinske billedannoteringer giver virtuelle AI-assistenter mulighed for at levere nøjagtige oplysninger i realtid. Den analyserer medicinske billeder og bruger forudtrænede data til at finde relevans og levere svar.
Diagnostisk support
For nøjagtig diagnose kan AI-modeller hjælpe læger med at rette op på menneskelige fejl. Mens det øger hastigheden af detektering af forhold, kan det også reducere udførelsesomkostningerne.
Tidlig diagnose
Med tilstande som kræft, hvor en sen diagnose kan resultere i fatale resultater, er tidlig diagnose gennem identifikation af de tidlige biomarkører eller livstruende meget værdsat.
Mønstergenkendelse
Mønstergenkendelse er nyttig i lægemiddeludvikling, hvor medicinsk billedannotering bruges til at opdage specifikke biologiske reaktioner på forskellige typer stoffer.
Robotisk kirurgi
I robotkirurgi arbejder medicinsk billedannotering og AI sammen for at forstå komplekse menneskelige kropsdele og strukturer. Ved hjælp af disse oplysninger kan AI-modeller udføre operationer med præcision.
Medicinsk billedannotation VS Almindelig dataannotering
Hvis du bygger en ML-model til medicinsk billeddannelse, skal du huske, at den er anderledes end almindeligt billede dataarnnotering på så mange måder. Lad os først tage eksemplet med radiologisk billeddannelse.
Men før vi gør det, lægger vi præmissen – alle billeder og videoer, som du nogensinde har taget, kommer fra en lille brøkdel af det spektrum, der kaldes det synlige lys. Imidlertid er røntgenbilleder lavet ved hjælp af røntgenstråler, der kommer under den usynlige lys del af det elektromagnetiske spektrum.
Her er en detaljeret sammenligning af medicinsk billeddannelsesannotering og almindelig dataannotering.
| Medicinsk billeddannende annotation | Almindelig dataanmærkning |
|---|---|
| Alle medicinske billeddannelsesdata bør afidentificeres og beskyttes af databehandlingsaftaler (DPA) | Almindelige billeder er let tilgængelige. |
| Medicinske billeder er i DICOM-format | Almindelige billeder kan være i JPEG, PNG, BMP og mere |
| Medicinske billedopløsninger er høje med en 16-bit farveprofil | Almindelige billeder kan have en 8-bit farveprofil. |
| Medicinske billeder indeholder også måleenheder til medicinske formål | Målene vedrører kameraet |
| HIPAA-overholdelse er strengt påkrævet | Ikke reguleret af compliance |
| Der er flere billeder af det samme objekt fra forskellige vinkler og visninger | Separate billeder af forskellige objekter |
| Det bør være styret af radiologi kontroller | Almindelige kameraindstillinger accepteres |
| Anmærkninger til flere udsnit | Anmærkninger til enkelt udsnit |
HIPAA-overholdelse
HIPAA er en føderal lov, der regulerer sikkerheden for elektronisk overførte sundhedsoplysninger og påbyder passende foranstaltninger, der skal træffes af udbydere for at beskytte og beskytte patientoplysninger mod at blive videregivet uden patientens samtykke.
- Er der et system til opbevaring og styring af sundhedsinformation?
- Er systemsikkerhedskopierne oprettet, vedligeholdt og opdateret regelmæssigt?
- Er der et system til at forhindre uautoriserede brugere i at få adgang til følsomme medicinske data?
- Er dataene krypteret under hvile og overførsel?
- Er der nogen foranstaltninger, der forhindrer brugere i at eksportere og gemme medicinske billeder på deres enheder, hvilket forårsager et sikkerhedsbrud?
Sådan vælger du det bedste medicinske billedannoteringsfirma
- Domæneekspertise: Opsøg en virksomhed med stor erfaring i at kommentere medicinske billeder og et dybt kendskab til medicinsk terminologi, anatomi og patologi.
- Kvalitetssikring: Sørg for, at virksomheden implementerer en stringent kvalitetskontrolproces for at garantere præcision, ensartethed og tilpasning til dine specifikke kriterier i annoteringer.
- Datasikkerhed og privatliv: Bekræft, at virksomheden opretholder robuste foranstaltninger til datasikkerhed og overholder relevante regler som HIPAA eller GDPR for at beskytte følsomme patientdata.
- Skalerbarhed: Vælg en virksomhed, der kan håndtere dit projekts omfang og har kapacitet til at rampe op eller ned, efterhånden som dine behov ændrer sig.
- Vendetid: Tag hensyn til virksomhedens kapacitet til at levere annoteringer inden for din fastsatte tidsramme og samtidig opretholde kvalitetsstandarder.
- Kommunikation og samarbejde: Se efter en virksomhed, der opretholder klare kommunikationskanaler og er lydhør over for dine behov og feedback gennem hele projektet.
- Teknologi og værktøjer: Vurder virksomhedens brug af avancerede annoteringsværktøjer og -teknologier, såsom maskinlæringsassisteret annotering, for at forbedre effektiviteten og nøjagtigheden.
- Pris og værdi: Sammenlign priser på tværs af forskellige virksomheder, men overvej også den værdi, de giver i form af kvalitet, service og ekspertise.
- Referencer og casestudier: Anmod om referencer eller casestudier fra virksomheden for at evaluere deres erfaring og track record i medicinske billedannoteringsprojekter, der ligner dine.
Hvordan kan Shaip hjælpe?
Shaip har været en konsekvent markedsleder inden for uddannelse af høj kvalitet billeddatasæt at udvikle avanceret sundhedspleje AI-baserede medicinske løsninger. Vi har et team af erfarne, udelukkende uddannede annotatorer og et stort netværk af højt kvalificerede radiologer, patologer og almene læger, som assisterer og træner annotatorerne. Derudover er vores klassens bedste annoteringsnøjagtighed og datamærkning tjenester hjælper med at udvikle værktøjer til at forbedre patientens diagnose.
Når du samarbejder med Shaip, kan du opleve letheden ved at arbejde med fagfolk, der sikrer overholdelse af lovgivning, dataformater og kort gennemløbstid.
Når du har et annotationsprojekt for medicinske data i tankerne, har du brug for en ekspert i verdensklasse annotationstjenester, Shaip er den rigtige partner, der kan lancere dit projekt på ingen tid.
