Hvordan Healthcare Training Data driver Healthcare AI til Månen?
Dataindkøb har altid været en organisatorisk prioritet. Mere så, når de pågældende datasæt bruges til at træne autonome, selvlærende opsætninger. Træning af intelligente modeller, især dem, der er AI-drevne, har en anden tilgang end at forberede standard forretningsdata. Plus, da sundhedsvæsenet er det vertikale fokus, er det vigtigt at fokusere på datasæt, der har et formål med dem og ikke blot bruges til registrering.
Men hvorfor skal vi overhovedet fokusere på træningsdata, når gigantiske mængder af organiserede patientdata allerede findes på medicinske databaser og servere på plejehjem, hospitaler, medicinske klinikker og andre sundhedsorganisationer. Årsagen er, at standardpatientdata ikke er eller kan bruges til at bygge autonome modeller, som så kræver kontekstuelle og mærkede data for at kunne tage sansende og proaktive beslutninger i tide.
Det er her Healthcare Training-data kommer ind i blandingen, projekteret som annoterede eller mærkede datasæt. Disse medicinske datasæt er fokuseret på at hjælpe maskiner og modeller med at identificere specifikke medicinske mønstre, arten af sygdomme, prognose for specifikke lidelser og andre vigtige aspekter af medicinsk billeddannelse, analyse og datahåndtering.
Hvad er sundhedsuddannelsesdata - et komplet overblik?
Sundhedstræningsdata er intet andet end relevant information, der er mærket med metadata, som maskinlæringsalgoritmerne kan genkende og lære af. Når datasættene er mærket eller rettere kommenteret, bliver det muligt for modellerne at forstå konteksten, rækkefølgen og kategorien af samme, hvilket hjælper dem med at træffe bedre beslutninger i tide.
Hvis du har en forkærlighed for detaljer, handler træningsdata, der er relevante for sundhedsvæsenet, om annoterede medicinske billeder, som sikrer, at intelligente modeller og maskiner bliver i stand til i tide at genkende lidelser, som en del af det diagnostiske setup. Træningsdata kan også være tekstlig eller rettere transskriberet i naturen, hvilket så giver modeller mulighed for at identificere data udvundet fra kliniske forsøg og tage proaktive opkald vedrørende lægemiddelskabelse.
Stadig en anelse for kompleks til dig! Nå, her er den enkleste måde at forstå, hvad sundhedstræningsdata står for. Forestil dig en påstået sundhedsapplikation, der kan opdage infektioner baseret på de rapporter og billeder, du uploader til platformen, og foreslå den næste handling. Men for at foretage sådanne opkald skal den intelligente applikation tilføres kuraterede og tilpassede data, som den kan lære af. Ja, det er det, vi kalder 'træningsdata'.
Hvad er de mest relevante sundhedsmodeller, der kræver træningsdata?
Træningsdata giver mere mening for autonome sundhedsmodeller, der gradvist kan påvirke almindelige menneskers liv uden menneskelig indgriben. Den eskalerende vægt på at forstærke forskningskapaciteten inden for sundhedsområdet fremmer også markedsvæksten for dataannoteringer; en uundværlig og ubesunget helt inden for AI, der er medvirkende til at udvikle nøjagtige og case-specifikke træningsdatasæt.
Men hvilke sundhedsmodeller har mest brug for træningsdata? Nå, her er de underdomæner og modeller, der har taget fart i den seneste tid, hvilket vinker behovet for nogle træningsdata af høj kvalitet:
- Digitale sundhedsopsætninger: Fokusområder omfatter personlig behandling, virtuel behandling af patienter og dataanalyse til helbredsovervågning
- Diagnostiske opsætninger: Fokusområder omfatter tidlig identifikation af livstruende og højpåvirkende lidelser som enhver form for kræft og læsioner.
- Rapporterings- og diagnoseværktøjer: Fokusområder omfatter udvikling af en opfattende race af CT-scannere, MR-detektion og røntgen- eller billedværktøjer
- Billedanalysatorer: Fokusområder omfatter identifikation af tandproblemer, hudlidelser, nyresten og mere
- Data-id'er: Fokusområder omfatter analyse af kliniske forsøg for bedre sygdomshåndtering, identifikation af nye behandlingsmuligheder for specifikke lidelser og oprettelse af lægemidler
- Opsætning af registrering: Fokusområder omfatter vedligeholdelse og opdatering af patientjournaler, opfølgning med jævne mellemrum på patientafgifter og endda forhåndsgodkendelse af krav, ved at identificere det fine i en forsikringspolice.
Disse Healthcare-modeller ønsker præcise træningsdata for at være mere indsigtsfulde og proaktive.
Hvorfor sundhedsuddannelsesdata er vigtige?
Som det ses af modellernes natur, udvikler rollen som maskinlæring sig gradvist, når det drejer sig om sundhedsdomænet. Med indsigtsfulde AI-opsætninger, der bliver absolut nødvendige i sundhedsvæsenet, kommer det ned til NLP, Computer Vision og Deep Learning for at forberede relevante træningsdata, som modellerne kan lære af.
I modsætning til de standard- og statiske processer som patientjournalføring, transaktionshåndtering og mere kan intelligente Healthcare-modeller som virtuel pleje, billedanalysatorer og andre heller ikke målrettes ved hjælp af traditionelle datasæt. Det er derfor, træningsdata bliver endnu vigtigere i sundhedsvæsenet, som et kæmpe skridt ind i fremtiden.
Betydningen af sundhedstræningsdata kan forstås og fastslås bedre ved, at markedsstørrelsen vedrørende implementering af dataannoteringsværktøjer i sundhedsvæsenet til at forberede træningsdata forventes at vokse med mindst 500 % i 2027 sammenlignet med 2020.
Men det er ikke alt, intelligente modeller, der er ordentligt trænet i første omgang, kan hjælpe sundhedssystemer med at reducere yderligere omkostninger ved at automatisere adskillige administrative opgaver og spare op til 30 % af de resterende omkostninger.
Og ja, trænede ML-algoritmer er i stand til at analysere 3D-scanninger, mindst 1000 gange hurtigere, end de bliver behandlet i dag, i 2021.
Det lyder lovende, ikke sandt!
Use Cases of Healthcare AI
Helt ærligt, konceptet med træningsdata, der bruges til at styrke AI-modeller i sundhedsvæsenet, føles en smule intetsigende, medmindre vi kigger nærmere på brugssituationerne og realtidsapplikationerne af det samme.
Digital Healthcare opsætning
AI-drevne sundhedsopsætninger med omhyggeligt trænede algoritmer er gearet til at give den bedst mulige digitale pleje til patienterne. Digitale og virtuelle opsætninger med NLP, Deep Learning og Computer Vision-teknologi kan vurdere symptomer og diagnosticere tilstande ved at samle data fra forskellige kilder og derved reducere behandlingstiden med mindst 70 %.
Ressourceudnyttelse
Fremkomsten af den globale pandemi kneb de fleste medicinske opsætninger for ressourcer. Men så kan Healthcare AI, hvis det gøres til en del af det administrative skema, hjælpe medicinske institutioner med at styre ressourceknaphed, ICU-udnyttelse og andre aspekter af knap tilgængelighed bedre.
Lokalisering af højrisikopatienter
Healthcare AI, hvis og når det implementeres i patientjournalsektionen, giver hospitalsmyndighederne mulighed for at identificere højrisikoudsigter, der har chancen for at pådrage sig farlige sygdomme. Denne tilgang hjælper med bedre behandlingsplanlægning og letter endda patientens isolation.
Forbundet infrastruktur
Som muliggjort af IBM's interne AI, dvs. Watson, moderne sundhedsopsætning er nu tilsluttet, takket være Clinical Information Technology. Denne use case sigter mod at forbedre interoperabiliteten mellem systemer og datastyring.
Ud over de nævnte use cases spiller Healthcare AI en rolle i:
- Forudsigelse af patientopholdsgrænse
- Forudsigelse af udeblivelser for at spare hospitalsressourcer og omkostninger
- Forudsige patienter, der muligvis ikke fornyer sundhedsplaner
- Identifikation af fysiske problemer og de tilsvarende afhjælpende foranstaltninger
Fra et mere elementært perspektiv, Sundhedspleje AI har til formål at forbedre dataintegriteten, evnen til at implementere forudsigende analyser bedre og registreringskapaciteten for det pågældende setup.
Men for at få disse use cases til at lykkes nok, skal Healthcare AI-modellerne trænes med annoterede data.
Rollen af guldstandarddatasæt til sundhedspleje
Træningsmodeller er fine, men hvad med dataene? Ja, du har brug for datasæt, som så skal annoteres for at give mening for AI-algoritmerne.
Men du kan ikke bare skrotte data fra enhver kanal og stadig følge med standarderne for dataintegritet. Det er derfor, det er vigtigt at stole på tjenesteudbydere som Shaip, der tilbyder en bred vifte af pålidelige og relevante datasæt, som virksomheder kan gøre brug af. Hvis du planlægger at opsætte en AI-model i sundhedssektoren, giver Shaip dig mulighed for at vælge mellem menneskelige bot-opfattelser, samtaledata, fysisk diktering og lægenotater.
Derudover kan du endda specificere use cases for at få datasættene til at tilpasses til kernesundhedsprocesser eller samtale-AI for at målrette de administrative funktioner. Men det er ikke alt, erfarne annotatorer og dataindsamlere tilbyder endda flersproget support, når det kommer til at fange og implementere åbne datasæt til træningsmodeller.
Når vi vender tilbage til, hvad Shaip tilbyder, kan du som innovator få adgang til relevante lydfiler, tekstfiler, ordret, diktatnoter og endda medicinsk billeddatasæt, afhængigt af den funktionalitet, du ønsker, at modellen skal have.
Wrap-Up
Sundhedspleje, som en vertikal, er på en nyskabende tur, mere i den post-pandemiske æra. Men virksomheder, sundhedsiværksættere og uafhængige udviklere planlægger konstant nye applikationer og systemer, der er intelligent proaktive og kan minimere menneskelig indsats betydeligt ved at håndtere gentagne og tidskrævende opgaver.
Derfor er det afgørende først at træne opsætningerne eller rettere modellerne til perfektion ved at bruge præcist kurerede og mærkede datasæt, noget der er bedre outsourcet til pålidelige serviceudbydere for at opnå perfektion og nøjagtighed.
