Глобалният пазар за изкуствен интелект в сектора на здравеопазването се очаква да нарасне от 1.426 милиарда долара през 2017 г 28.04 долара през 2025 г. Увеличаването на търсенето на изкуствен интелектбазираните на технологии технологии стават очевидни, тъй като индустрията на здравеопазването винаги търси начини за подобряване на грижите, намаляване на разходите и осигуряване на точно вземане на решения.
В зависимост от сложността на проекта, вътрешният екип не винаги може да се справи етикетиране на здравни данни потребности. В резултат на това бизнесът е принуден да търси качествени набори от данни от надеждни доставчици трети страни.
Но има няколко усложнения и предизвикателства, когато потърсите външна помощ Етикетиране на здравни данни. Нека да разгледаме предизвикателствата и точките, които трябва да отбележим, преди да аутсорсваме набор от данни за здравеопазването услуги за етикетиране.
Значението на етикетирането на данни в здравеопазването
Точното етикетиране на данни е от решаващо значение за разработването на базирани на AI решения в здравеопазването. Някои от основните причини, поради които етикетирането на данни е от съществено значение в здравеопазването, включват:
Подобрена диагностична точност: Прецизно обозначените медицински изображения и данни помагат за обучение на AI алгоритми за откриване на заболявания и аномалии с по-висока точност, което води до по-ранно откриване и по-добри резултати за пациентите.
Подобрена грижа за пациента: Добре анотираните данни за здравеопазването позволяват разработването на персонализирани планове за лечение, прогнозни анализи и системи за подпомагане на клинични решения, като в крайна сметка подобряват грижите за пациентите.
Съответствие с разпоредбите: Етикетирането на здравни данни трябва да се придържа към строги разпоредби за поверителност и сигурност, като HIPAA и GDPR. Осигуряването на съответствие е от съществено значение за защита на чувствителната информация за пациента и избягване на правни последици.
Най-добри практики за анотация на здравни данни
За да гарантирате успеха на вашите проекти за ИИ в здравеопазването, помислете за следните най-добри практики, когато възлагате етикетиране на данни на външни изпълнители:
Експертиза в областта: Работете с партньор за етикетиране на данни, който има опит в сферата на здравеопазването. Те трябва да имат задълбочено разбиране на медицинската терминология, анатомичните структури и болестните патологии, за да осигурят точни анотации.
Осигуряване на качеството: Приложете строг процес за осигуряване на качеството, който включва множество нива на преглед, редовни одити и непрекъснати вериги за обратна връзка, за да поддържате висококачествено етикетиране на данните.
Сигурност на данните и поверителност: Изберете партньор за етикетиране на данни, който следва стриктни протоколи за сигурност на данните и поверителност, като работа с деидентифицирани данни, използване на сигурни методи за прехвърляне на данни и редовен одит на техните мерки за сигурност.
Предизвикателства, пред които е изправено етикетирането на данни в здравеопазването
- важността да имаш високо качество набор от медицински данни и анотирани изображения е от решаващо значение за резултата от ML модели. Неправилната анотация на изображението може да доведе до неточни прогнози, неуспех компютърно зрение проект. Това също може да означава загуба на пари, време и много усилия.
Това може да означава и драстично неправилна диагноза, забавено и неправилно медицинско обслужване и др. Ето защо няколко медицински AI компаниите търсят партньори за етикетиране и анотиране на данни с дългогодишен опит.
Предизвикателство на управлението на работния процес
Едно от съществените предизвикателства на етикетиране на медицински данни разполага с достатъчно обучени работници, които да обработват обширни структурирани и неструктурирани данни. Компаниите се борят да балансират увеличаването на своята работна сила, обучението и поддържането на качеството.
Предизвикателство за поддържане на качеството на набора от данни
Предизвикателство е да се поддържа постоянно качество на набора от данни – субективно и обективно.
Няма единна основа на истината в субективното качество, тъй като то е субективно за лицето, което коментира медицински данни. Експертизата в областта, културата, езикът и други фактори могат да повлияят на качеството на работа.
При обективно качество има една единица верен отговор. Въпреки това, поради липса на медицински опит или медицински познания, работниците може да не се ангажират анотация на изображението точно.
И двете предизвикателства могат да бъдат разрешени с обширно обучение и опит в областта на здравеопазването.
Предизвикателство за контролиране на разходите
Без добър набор от стандартни показатели не е възможно да се проследят резултатите от проекта въз основа на времето, прекарано в работата по етикетиране на данни.
Ако работата по етикетирането на данни е възложена на външни изпълнители, изборът обикновено е между плащане на час или на извършена задача.
Плащането на час работи добре в дългосрочен план, но някои компании все още предпочитат плащането на задача. Въпреки това, ако на работниците се плаща за задача, качеството на работата може да пострада.
Предизвикателство на ограниченията на поверителността
Спазването на поверителността на данните и поверителността е значително предизвикателство при събирането на големи количества данни. Това е особено вярно за събиране на масиви набори от данни за здравеопазването тъй като те могат да съдържат лични данни, лица, от електронни медицински досиета.
Необходимостта от съхраняване и управление на данни на високо защитено място с контрол на достъпа винаги се усеща силно.
Ако работата е възложена на външни изпълнители, компанията трета страна е отговорна за получаването на сертификати за съответствие и добавянето на допълнителен слой на защита.
Въпроси, които да зададете при възлагане на работа по етикетиране на здравни данни
Кой ще етикетира данните?
Първият въпрос, който трябва да зададете, е относно екипа за етикетиране на данни. Всякакви данни за обучение екипът за етикетиране се справя добре, изпълнява редовни задачи. Но с обучение на специфични за домейна термини и концепции от медицински експерти, те биха могли да разработят набори от данни, които отговарят на компетентността, изисквана от проекта.
Освен това, с по-голяма работна сила, когато задачата за етикетиране на данни е възложена на външни изпълнители, става по-лесно работата да се раздели равномерно между значителни части от опитни и обучени анотатори. Проследяването, сътрудничеството и еднаквостта на качеството също могат да бъдат поддържани.
- Поискайте примерен преглед на изпълнените задачи. Потърсете точност в наборите от данни.
- Разберете техните критерии за обучение и набиране на персонал. Научете повече за техните методи на обучение, показатели за качество, модериране и контролни списъци за валидиране.
Мащабируемо ли е?
Доставчикът на услуги за етикетиране на данни трябва да разполага с добре обучен екип за здравеопазване, който може да започне бързо и да се мащабира бързо. Трябва да работите само с здравни експерти, които могат да увеличат работата, като същевременно поддържат качеството.
Вътрешни срещу външни екипи – кое е по-добро?
Изборът между вътрешни и външни екипи винаги е акт на деликатен баланс. Но започнете да претегляте тези две въз основа на времето, необходимо за доставка, разходите за мащабиране на услугите за етикетиране на данни и специфичния опит в здравеопазването.
Един вътрешен екип може да няма необходимата експертиза в здравеопазването и да изисква обширно обучение, за да се изравни с експертите. Но външна работна сила може да има набор от медицински данни опит в етикетирането, което ги прави идеални кандидати за стартиране и бързо мащабиране.
Когато опитът в медицинските и здравни науки се комбинира с модерни инструменти, можете да видите значително намаляване на разходите и времето за обработка на данни.
Отговарят ли на нормативните изисквания?
Правилният екип за обработка на данни трябва да бъде обучен да изпълнява своите задачи сигурно. Екипът трябва да бъде подготвен от медицински експерти или специалисти по данни, за да се гарантира електронни здравни досиета от пациентите остават анонимни.
Доставчиците на услуги трети страни ще се справят с разпоредбите за поверителност на пациентите, включително сертификати за съответствие с HIPAA и GDPR. Изберете изображение анотационни услуги със сертификат ISO-9002, който доказва, че те предприемат строги мерки за поддържане на поверителността и организацията на данните на клиентите.
Как доставчикът поддържа комуникация с управляваната работна сила?
Изберете партньор за етикетиране на данни, който се стреми да поддържа ясна и редовна комуникация, за да избегне несъответствия в инструкциите, изискванията и изискванията на проекта. Липсата на комуникация, обмен в реално време на критична за проекта информация и неадекватна система за обратна връзка могат да повлияят неблагоприятно на качеството на работа и сроковете за доставка. От съществено значение е да изберете трета страна, която използва най-новите инструменти за сътрудничество и има доказани системи за откриване на проблеми с производителността, преди това да започне да засяга проекта.
Казус от практиката: Анотация на медицинско изображение за радиология, работеща с AI
Водеща компания за здравни технологии си партнира с Shaip, за да разработи радиологично решение, задвижвано от AI. Shaip предостави висококачествени услуги за анотиране на медицински изображения, етикетирайки хиляди CT сканирания и MRI с прецизни анатомични структури и аномалии. Работейки с екипа на Shaip от опитни анотатори на здравни данни, компанията успя да обучи своите AI алгоритми за откриване на заболявания с висока точност, като в крайна сметка подобрява резултатите за пациентите и намалява разходите за здравеопазване.
Заключение
Shaip е лидер в индустрията в предоставянето на първокласни специализирани услуги за етикетиране на медицински данни за критични проекти. Разполагаме с изключителен екип от здравни експерти, обучени от най-добрите медицински експерти върху най-добрите в класа си решения за етикетиране. Нашият опит, умения, строги модули за обучение и доказани параметри за осигуряване на качество ни направиха най-предпочитаните партньори за услуги за етикетиране на данни за големи предприятия.
Готови ли сте да гарантирате успеха на вашите AI проекти в здравеопазването с висококачествено етикетиране на данни? Свържете се с Shaip днес, за да научите как нашият опитен екип за анотиране на здравни данни може да ви помогне да постигнете целите си, като същевременно поддържате най-високите стандарти за качество и съответствие. Набори от данни за здравеопазване с отворен код за проекти за машинно обучение
