Как данните за обучение в здравеопазването движат AI в здравеопазването до Луната?
Снабдяването с данни винаги е било организационен приоритет. Още повече, когато съответните набори от данни се използват за обучение на автономни, самообучаващи се настройки. Обучението на интелигентни модели, особено тези, които са базирани на AI, използва различен подход от изготвянето на стандартни бизнес данни. Плюс това, тъй като здравеопазването е вертикалата на фокуса, важно е да се съсредоточите върху набори от данни, които имат предназначение и не се използват просто за водене на записи.
Но защо изобщо трябва да се фокусираме върху данни за обучение, когато огромни обеми организирани данни за пациенти вече се намират в медицински бази данни и сървъри на домове за възрастни, болници, медицински клиники и други здравни организации. Причината е, че стандартните данни за пациентите не се използват или не могат да се използват за изграждане на автономни модели, които след това изискват контекстуални и етикетирани данни, за да могат да вземат проницателни и проактивни решения навреме.
Това е мястото, където данните за обучение по здравеопазване влизат в микса, проектирани като анотирани или етикетирани набори от данни. Тези набори от медицински данни са насочени към подпомагане на машини и модели да идентифицират специфични медицински модели, естеството на заболяванията, прогнозата на специфични заболявания и други важни аспекти на медицинските изображения, анализа и управлението на данни.
Какво представляват данните за обучение по здравеопазване – пълен преглед?
Данните за обучение в здравеопазването не са нищо друго освен подходяща информация, която е обозначена с метаданни, за да могат алгоритмите за машинно обучение да разпознават и да се учат от тях. След като наборите от данни са етикетирани или по-скоро анотирани, за моделите става възможно да разберат контекста, последователността и категорията на същите, което им помага да вземат по-добри решения навреме.
Ако имате склонност към конкретика, данните за обучение, свързани със здравеопазването, се отнасят до анотирани медицински изображения, които гарантират, че интелигентните модели и машини стават способни навреме да разпознават заболявания като част от диагностичната настройка. Данни за обучение могат също да бъдат текстови или по-скоро транскрибирани по природа, което след това дава възможност на моделите да идентифицират данни, извлечени от клинични изпитвания, и да приемат проактивни обаждания, свързани със създаването на лекарства.
Все още е твърде сложно за вас! Е, ето най-лесният начин да разберете какво означават данните за обучение по здравеопазване. Представете си предполагаемо приложение за здравеопазване, което може да открива инфекции въз основа на отчетите и изображенията, които качвате в платформата, и да предлага следващ курс на действие. Въпреки това, за да направи такива обаждания, интелигентното приложение трябва да получи подбрани и подравнени данни, от които може да се учи. Да, това е, което наричаме „данни за обучение“.
Кои са най-подходящите здравни модели, които изискват данни за обучение?
Но кои модели на здравеопазване се нуждаят най-много от данни за обучение? Е, ето поддомейните и моделите, които набраха скорост напоследък, привличайки нуждата от някои висококачествени данни за обучение:
- Настройки за цифрово здравеопазване: Фокусните области включват персонализирано лечение, виртуална грижа за пациентите и анализ на данни за мониторинг на здравето
- Диагностични настройки: Фокусните области включват ранно идентифициране на животозастрашаващи и силно въздействащи заболявания като всяка форма на рак и лезии.
- Инструменти за отчитане и диагностика: Областите на фокус включват разработване на проницателна порода скенери за компютърна томография, откриване на ЯМР и рентгенови лъчи или инструменти за изображения
- Анализатори на изображения: Фокусните области включват идентифициране на проблеми със зъбите, кожни заболявания, камъни в бъбреците и др
- Идентификатори на данни: Фокусните области включват анализиране на клинични изпитвания за по-добро управление на заболяванията, идентифициране на нови възможности за лечение на специфични заболявания и създаване на лекарства
- Настройки за водене на записи: Фокусните области включват поддържане и актуализиране на досиетата на пациентите, периодично проследяване на задълженията на пациентите и дори предварително разрешаване на искове, чрез идентифициране на дребните детайли на застрахователната полица.
Тези модели на здравеопазване изискват точни данни за обучение, за да бъдат по-проницателни и проактивни.
Защо данните за обучението по здравеопазване са важни?
Както се вижда от естеството на моделите, ролята на машинното обучение се развива постепенно, когато става дума за сферата на здравеопазването. С проницателните настройки на AI, които се превръщат в абсолютна необходимост в здравеопазването, всичко се свежда до NLP, Computer Vision и Deep Learning за подготовка на подходящи данни за обучение, от които моделите да се учат.
Освен това, за разлика от стандартните и статични процеси като водене на досиета на пациенти, обработка на транзакции и други, интелигентните модели на здравеопазване като виртуални грижи, анализатори на изображения и други не могат да бъдат насочени с помощта на традиционни набори от данни. Ето защо данните за обучение стават още по-важни в здравеопазването, като огромна стъпка към бъдещето.
Значението на данните за обучение в здравеопазването може да бъде разбрано и установено по-добре от факта, че размерът на пазара по отношение на внедряването на инструменти за анотиране на данни в здравеопазването за изготвяне на данни за обучение се очаква да нарасне с поне 500% през 2027 г. в сравнение с този през 2020 г.
Но това не е всичко, интелигентните модели, които са правилно обучени на първо място, могат да помогнат на здравните инсталации да намалят допълнителните разходи чрез автоматизиране на няколко административни задачи и спестяване на до 30% от остатъчните разходи.
И да, обучените ML алгоритми са в състояние да анализират 3D сканирания, поне 1000 пъти по-бързо, отколкото се обработват днес, през 2021 г.
Звучи обещаващо, нали!
Случаи на използване на AI в здравеопазването
Честно казано, концепцията за данни за обучение, използвани за овластяване на AI модели в здравеопазването, се чувства малко скучна, освен ако не разгледаме по-отблизо случаите на използване и приложенията в реално време на същото.
Настройка на цифрово здравеопазване
Инсталациите за здравеопазване, захранвани от изкуствен интелект, с щателно обучени алгоритми са насочени към предоставяне на възможно най-доброто цифрово обслужване на пациентите. Цифрови и виртуални настройки с NLP, Deep Learning и Computer Vision tech могат да оценят симптомите и да диагностицират състояния чрез съпоставяне на данни от различни източници, като по този начин намаляват времето за лечение с поне 70%.
Използване на ресурси
Появата на глобалната пандемия наистина ограничи повечето медицински настройки за ресурси. Но след това, AI в здравеопазването, ако стане част от административната схема, може да помогне на медицинските институции да управляват по-добре недостига на ресурси, използването на интензивните отделения и други аспекти на оскъдната наличност.
Локализиране на високорискови пациенти
Изкуственият интелект в здравеопазването, ако и когато бъде внедрен в раздела за досиета на пациента, позволява на болничните власти да идентифицират високорискови перспективи, които имат шанс да се заразят с опасни заболявания. Този подход помага за по-добро планиране на лечението и дори улеснява изолацията на пациента.
Свързана инфраструктура
Както стана възможно от Вътрешният AI на IBM, т.е. eWatson, модерната настройка на здравеопазването вече е свързана с любезното съдействие на Clinical Information Technology. Този случай на използване има за цел да подобри оперативната съвместимост между системите и управлението на данни.
В допълнение към споменатите случаи на употреба, AI в здравеопазването играе роля в:
- Прогнозиране на лимита за престой на пациента
- Прогнозиране на неявяване за спестяване на болнични ресурси и разходи
- Прогнозиране на пациенти, които може да не подновят здравните планове
- Идентифициране на физически проблеми и съответните коригиращи мерки
От по-елементарна гледна точка, Здравеопазване AI има за цел да подобри целостта на данните, способността за по-добро прилагане на прогнозни анализи и възможностите за водене на записи на съответната настройка.
Но за да направят тези случаи на използване достатъчно успешни, моделите на AI в здравеопазването трябва да бъдат обучени с анотирани данни.
Ролята на наборите от данни със златен стандарт за здравеопазването
Моделите за обучение са добри, но какво да кажем за данните? Да, имате нужда от набори от данни, които след това трябва да бъдат анотирани, за да имат смисъл за AI алгоритмите.
Освен това можете дори да посочите случаи на употреба, за да направите наборите от данни съобразени с основните процеси в здравеопазването или разговорен AI, за да насочите административните функции. Но това не е всичко, опитни анотатори и събирачи на данни дори предлагат многоезична поддръжка, когато става въпрос за заснемане и внедряване на отворени набори от данни за модели за обучение.
Връщайки се към това, което Shaip предлага, вие, като новатор, можете да получите достъп до подходящи аудио файлове, текстови файлове, дословни, бележки за диктовка и дори набор от данни за медицински изображения, в зависимост от функционалността, която искате да има моделът.
Wrap-Up
Здравеопазването, като вертикала, е в иновационен бум, особено в ерата след пандемията. Предприятията, здравните предприемачи и независимите разработчици обаче непрекъснато планират нови приложения и системи, които са интелигентно проактивни и могат значително да сведат до минимум човешките усилия, като се справят с повтарящи се и отнемащи време задачи.
Ето защо е изключително важно първо да обучите настройките или по-скоро моделите до съвършенство, като използвате прецизно подбрани и етикетирани набори от данни, нещо, което е по-добре да възложите на надеждни доставчици на услуги, за да постигнете съвършенство и точност.
