Анотацията на медицински изображения играе жизненоважна роля в осигуряването на алгоритмите за машинно обучение и моделите на AI с необходимите данни за обучение. Този процес е от съществено значение за AI за точно откриване на заболявания и състояния, тъй като разчита на предварително моделирани данни за генериране на подходящи отговори.
Казано по-просто, анотацията на медицински изображения е процес на етикетиране и описание на медицински изображения. Това не само помага при диагностицирането на състояния, но също така играе решаваща роля в изследванията и предоставянето на медицински грижи. Чрез маркиране и етикетиране на специфични биомаркери, AI програмите могат да интерпретират и анализират богатите на информация изображения, което води до бързи и точни диагнози.
През 2022 г. глобалният пазар на инструменти за анотиране на данни в здравеопазването беше оценен на 129.9 милиона щатски долара и се предвижда да претърпи забележителен комбиниран годишен темп на растеж (CAGR) от 27.5% от 2023 до 2030 г. Интегрирането на инструменти за анотиране на данни в сектора на здравеопазването е революционно диагностика, лечение и наблюдение на пациента. Чрез генериране на точни диагнози и позволяване на персонализирани лечения, тези инструменти значително подобряват изследванията и резултатите в здравеопазването.
Изображение Източник: Grandviewresearch
Феноменалният напредък в машинното обучение и изкуствения интелект направи революция в здравната индустрия.
Глобалният пазар на AI в здравеопазването през 2016 г. беше около един милиард, като се очаква този брой да се изстреля до повече от $ 28 милиарди от 2025. Размерът на пазара на глобалния AI в медицинските изображения, по-специално, се оценява на около 980 милиона долара през 2022 г. Освен това се очаква тази цифра да нарасне с CAGR от 26.77% до 3215 милиона долара до 2027 година.
Какво е анотация на медицинско изображение?
Индустрията на здравеопазването използва потенциала на ML за осигуряване на подобрена грижа за пациентите, по-добра диагностика, точни прогнози за лечение и разработване на лекарства. Въпреки това има няколко области на медицинските науки, в които изкуственият интелект може да помогне на медицинските специалисти в медицинските изображения. И все пак, за да разработите точни базирани на AI модели за медицински изображения, вие се нуждаете от огромни количества медицински изображения, етикетирани и анотирани точно.
Анотация на медицинско изображение е техниката за точно етикетиране на медицински изображения, като напр MRI, CT сканирания, ултразвук, мамографии, рентгенови лъчи и други за обучение на модела за машинно обучение. В допълнение към изображенията, данните за медицински изображения, като записи и доклади, също са анотирани, за да помогнат при обучението клиничен NER и модели на дълбоко обучение.
Тази анотация на медицинско изображение помага за обучение на алгоритми за задълбочено обучение и ML модели за анализиране на медицински изображения и подобряване на точната диагноза.
Разбиране на анотацията на медицински изображения
В анотацията на медицински изображения рентгеновите снимки, CT сканиранията, MRI сканиранията и свързаните с тях документи са етикетирани. Алгоритмите и моделите на AI се обучават за различни цели, като се използва обозначената информация и маркери, предоставени чрез Разпознаване на именуван обект (NER). Използвайки тази информация, AI програмите спестяват време на лекарите и им помагат да вземат по-добри решения. В резултат на това пациентите получават по-целенасочени резултати.
Ако не е AI програма, тази задача се изпълнява от лекари и специалисти. Точно както професионалистите се учат чрез години на обучение и проучвания, AI моделът се нуждае от обучение, което се осигурява отчасти от анотирани данни за изображения. Използвайки тези данни, AI моделите и програмите за машинно обучение се учат да преодоляват пропастта между медицинския опит на индивида и възможностите на AI.
Това сливане между хората и изкуствения интелект прави диагностиката в здравеопазването прецизна, бърза и проактивна. В резултат на това човешката грешка е намалена, тъй като AI програма може да открие аномалии на молекулярно ниво с по-добра ефективност, като по този начин подобрява резултатите за пациентите.
Роля на анотациите на медицински изображения в медицинската диагностика
Откриване на рак
Откриването на ракови клетки е може би най-голямата роля на AI в анализа на медицински изображения. Когато моделите се обучават на масивни набори от медицински образни данни, това помага на модела точно да идентифицира, открие и предвиди растежа на раковите клетки в органите. В резултат на това потенциалът за човешки грешки и фалшиви положителни резултати може да бъде елиминиран до голяма степен.
Дентални изображения
Медицински проблеми, свързани със зъбите и венците, като кариес, аномалии в структурата на зъбите, гниене и заболявания, могат да бъдат точно диагностицирани с модели с активиран AI.
Чернодробни усложнения
Усложненията, свързани с черния дроб, могат да бъдат открити, характеризирани и наблюдавани ефективно чрез оценка на медицински изображения за откриване и идентифициране на аномалии.
Мозъчни нарушения
Анотацията на медицински изображения помага за откриване на мозъчни нарушения, съсиреци, тумори и други неврологични проблеми.
дерматология
Компютърното зрение и медицинските изображения също се използват широко за бързо и ефективно откриване на дерматологични заболявания.
Сърдечни състояния
AI също се използва все повече в кардиологията за откриване на сърдечни аномалии, сърдечни състояния, необходимост от интервенция и интерпретиране на ехо кардиограми.
Видове документи, анотирани чрез анотация на медицински изображения
Анотацията на медицински данни е важна част от разработването на модел за машинно обучение. Без подходяща и медицински точна анотация на записите с текст, метаданни и допълнителни бележки става предизвикателство да се разработи ценен ML модел.
Би било полезно, ако имате изключително талантливи и опитни анотатори за данни за медицински изображения. Някои от различните документи, които са анотирани:
- CT Сканиране
- Mammogram
- Рентгенов
- Ехокардиография
- Ултразвук
- ЯМР
- ЕЕГ
- DICOM
- НИфТИ
- Аудио - Аудио диктовка на лекар
- Клипове
- Снимки
- Текст - EHR набор от данни
- Снимки
Приложения на анотация на медицински изображения в здравеопазването
Анотацията на медицински изображения може да служи за множество цели в допълнение към откриването на заболявания и диагнози. Добре обучените данни помогнаха на AI и ML моделите да подобрят здравните услуги. Ето някои допълнителни приложения на анотация на медицински изображения:
Виртуални асистенти
Анотацията на медицински изображения дава възможност на виртуалните асистенти с изкуствен интелект да предоставят точна информация в реално време. Той анализира медицински изображения и използва предварително обучени данни, за да намери уместност и да предостави отговори.
Диагностична поддръжка
За точна диагноза моделите с изкуствен интелект могат да помогнат на медицинските специалисти да коригират човешки грешки. Докато увеличава скоростта на откриване на условия, това може също така да намали разходите за изпълнение.
Ранна диагностика
При състояния като рак, при които късното диагностициране може да доведе до фатални резултати, ранната диагностика чрез идентифициране на ранните биомаркери или застрашаващи живота е високо ценена.
Разпознаване на образи
Разпознаването на образи е полезно при разработването на лекарства, където анотацията на медицинско изображение се използва за откриване на специфични биологични реакции към различни видове вещества.
Роботична хирургия
В роботизираната хирургия анотацията на медицински изображения и AI работят заедно, за да разберат сложни части и структури на човешкото тяло. Използвайки тази информация, AI моделите могат да извършват операции с прецизност.
Анотация на медицински изображения срещу обикновена анотация на данни
Ако изграждате ML модел за медицинско изображение, трябва да запомните, че той е различен от обикновеното изображение анотация на данни по толкова много начини. Първо, нека вземем примера с радиологичните изображения.
Но преди да направим това, излагаме предпоставката – всички снимки и видеоклипове, които някога сте заснели, идват от малка част от спектъра, наречена видима светлина. Въпреки това, радиологичните изображения се правят с помощта на рентгенови лъчи, които попадат под невидимата част от електромагнитния спектър.
Ето подробно сравнение на анотация за медицински изображения и анотация на обикновени данни.
| Анотация за медицинско изображение | Редовна анотация на данни |
|---|---|
| Всички медицински образни данни трябва да бъдат деидентифицирани и защитени от Споразумения за обработка на данни (DPA) | Редовните изображения са лесно достъпни. |
| Медицинските изображения са във формат DICOM | Обикновените изображения могат да бъдат в JPEG, PNG, BMP и др |
| Резолюциите на медицинските изображения са високи с 16-битов цветен профил | Обикновените изображения могат да имат 8-битов цветен профил. |
| Медицинските изображения също съдържат мерни единици за медицински цели | Измерванията се отнасят за камерата |
| Съответствието с HIPAA е строго задължително | Не се регулира от съответствие |
| Предоставени са множество изображения на един и същ обект от различни ъгли и изгледи | Отделни изображения на различни обекти |
| Трябва да се ръководи от радиологични контроли | Приемат се стандартни настройки на камерата |
| Анотации за множество срезове | Анотации за единичен срез |
Съответствие с HIPAA
HIPAA е федерален закон, който урежда безопасността на предаваната по електронен път здравна информация и задължава доставчиците да предприемат подходящи мерки за защита и защита на информацията за пациента от разкриване без съгласието на пациента.
- Има ли система за съхранение и управление на здравна информация?
- Системните резервни копия създават ли се, поддържат ли се и актуализират ли се редовно?
- Има ли система за предотвратяване на неоторизирани потребители от достъп до чувствителни медицински данни?
- Криптирани ли са данните по време на почивка и прехвърляне?
- Има ли някакви мерки, които не позволяват на потребителите да експортират и съхраняват медицински изображения на своите устройства, причинявайки пробив в сигурността?
Как да изберем най-добрата компания за анотации на медицински изображения
- Експертиза в областта: Потърсете компания с богат опит в анотирането на медицински изображения и задълбочено разбиране на медицинската терминология, анатомия и патология.
- Осигуряване на качеството: Уверете се, че компанията прилага строг процес за контрол на качеството, за да гарантира прецизността, еднаквостта и съответствието с вашите специфични критерии в анотациите.
- Сигурност на данните и поверителност: Уверете се, че компанията поддържа стабилни мерки за сигурност на данните и се придържа към съответните разпоредби като HIPAA или GDPR, за да защити чувствителните данни на пациентите.
- скалируемост: Изберете компания, която може да се справи с мащаба на вашия проект и има капацитета да се увеличава или намалява според промяната на нуждите ви.
- Време за изпълнение: Вземете предвид способността на компанията да предоставя анотации в рамките на определения от вас срок, като същевременно спазва стандартите за качество.
- Комуникация и сътрудничество: Потърсете компания, която поддържа ясни канали за комуникация и отговаря на вашите нужди и обратна връзка по време на целия проект.
- Технология и инструменти: Оценете използването от компанията на усъвършенствани инструменти и технологии за анотиране, като анотация, подпомагана от машинно обучение, за подобряване на ефективността и точността.
- Ценообразуване и стойност: Сравнете ценообразуването на различни компании, но също така вземете предвид стойността, която предоставят по отношение на качество, обслужване и опит.
- Референции и казуси от практиката: Поискайте референции или казуси от компанията, за да оцените техния опит и постижения в проекти за анотации на медицински изображения, подобни на вашите.
Как Shaip може да помогне?
Shaip е последователен пазарен лидер в предоставянето на висококачествено обучение набори от данни за изображения за развитие на напреднали базирани на AI медицински решения в здравеопазването. Имаме екип от опитни, изключително обучени анотатори и огромна мрежа от висококвалифицирани рентгенолози, патолози и общопрактикуващи лекари, които подпомагат и обучават анотаторите. В допълнение, нашата най-добра в класа точност на пояснения и етикетиране на данни услугите помагат за разработването на инструменти за подобряване на диагнозата на пациентите.
Когато си партнирате с Shaip, можете да изпитате лекотата на работа с професионалисти, които гарантират съответствие с нормативните изисквания, формати на данни и кратко време за обработка.
Когато имате предвид проект за анотация на медицински данни, който се нуждае от експерт от световна класа анотационни услуги, Shaip е правилният партньор, който може да стартира вашия проект за нула време.
