Uanset branche er maskinlæring og kunstig intelligens ved at blive en integreret del af forretningsprocesser. Men disse modeller skal trænes godt for at få bedre diagnoser og forbedre patientbehandlingen. Denne artikel har nogle vigtige indsigter i, hvorfor man skal bruge billedannotering til sundheds-AI.
Nøglen takeaway fra artiklen er
- Uanset om man administrerer sundhedsjournaler eller tilbyder virtuel assistance, har sundhedsindustrien udviklet sig fra en manuel proces til en automatiseret proces for at reducere manuel intervention og gøre sundhedsovervågning mere tilgængelig og bedre. Men nu bevæger sig sundheds-AI ud over overvågning.
- Desuden kræver træning af disse modeller data og billeder af høj kvalitet for at få bedre datamærkning til påvisning, klassificering, segmentering og transskription. På dette tidspunkt er billedannotering en stor hjælp. Medicinsk billedannotering forsyner hele AI-modellen med markerede og mærkede billeder og tilbyder bedre forudsigelig vedligeholdelse.
- Medicinsk billedannotering bruger flere teknikker som afgrænsningsfelter, vartegn, polygoner og andet. I sundhedsvæsenet kan medicinsk billedannotering hjælpe med at påvise blodpropper, tandanalyse, identifikation af kræftceller, analyse af lejebilleder, påvisning af leverspecifikke lidelser, forbedring af dokumentation og mange andre sundhedsprocesser.
Læs hele artiklen her:
