Die wêreldmark vir kunsmatige intelligensie in die gesondheidsorgsektor sal na raming styg van $1.426 miljard in 2017 tot $28.04 in 2025. Die toename in die vraag na kunsmatige intelligensie-gebaseerde tegnologieë word duidelik namate die gesondheidsorgbedryf altyd op soek is na maniere om sorg te verbeter, koste te verminder en akkurate besluitneming te verseker.
Afhangende van die kompleksiteit van die projek, kan die interne span nie altyd bestuur nie etikettering van gesondheidsorgdata behoeftes. Gevolglik word die onderneming gedwing om kwaliteit datastelle van betroubare derdeparty-verskaffers te soek.
Maar daar is 'n paar komplikasies en uitdagings wanneer jy hulp van buite soek Gesondheidsorgdata-etikettering. Kom ons kyk na die uitdagings en die punte om op te let voor uitkontraktering gesondheidsorgdatastel etikettering dienste.
Die belangrikheid van data-etikettering in gesondheidsorg
Akkurate data-etikettering is van kardinale belang vir die ontwikkeling van KI-aangedrewe oplossings in gesondheidsorg. Sommige van die belangrikste redes waarom data-etikettering noodsaaklik is in gesondheidsorg, sluit in:
Verbeterde diagnostiese akkuraatheid: Akkuraat benoemde mediese beelde en data help om KI-algoritmes op te lei om siektes en abnormaliteite met hoër akkuraatheid op te spoor, wat lei tot vroeër opsporing en beter pasiëntuitkomste.
Verbeterde pasiëntsorg: Goed geannoteerde gesondheidsorgdata maak die ontwikkeling van gepersonaliseerde behandelingsplanne, voorspellende analise en kliniese besluitsteunstelsels moontlik, wat uiteindelik pasiëntsorg verbeter.
Voldoening aan regulasies: Gesondheidsorgdata-etikettering moet voldoen aan streng privaatheid- en sekuriteitsregulasies soos HIPAA en GDPR. Om nakoming te verseker is noodsaaklik om sensitiewe pasiëntinligting te beskerm en wetlike gevolge te vermy.
Beste praktyke vir Gesondheidsorgdata-aantekening
Om die sukses van u gesondheidsorg-KI-projekte te verseker, oorweeg die volgende beste praktyke wanneer u data-etikettering uitkontrakteer:
Domein kundigheid: Werk saam met 'n data-etiketteringsvennoot wat domeinkundigheid in gesondheidsorg het. Hulle moet 'n diepgaande begrip hê van mediese terminologie, anatomiese strukture en siektepatologieë om akkurate aantekeninge te verseker.
Gehalteversekering: Implementeer 'n streng gehalteversekeringsproses wat veelvuldige vlakke van hersiening, gereelde oudits en deurlopende terugvoerlusse insluit om data-etikettering van hoë gehalte te handhaaf.
Datasekuriteit en privaatheid: Kies 'n data-etiketteringsvennoot wat streng datasekuriteit en privaatheidprotokolle volg, soos om met gede-geïdentifiseerde data te werk, veilige data-oordragmetodes te gebruik en gereeld hul sekuriteitsmaatreëls te oudit.
Uitdagings wat gesondheidsorgdata-etikettering in die gesig staar
Die belangrikheid om 'n hoë gehalte te hê mediese datastel en geannoteerde beelde is deurslaggewend vir die uitkoms van die ML modelle. Onbehoorlike beeldaantekeninge kan onakkurate voorspellings meebring, indien die rekenaarvisie projek. Dit kan ook beteken dat u geld, tyd en baie moeite verloor.
Dit kan ook drasties verkeerde diagnose, vertraagde en onbehoorlike mediese sorg, en meer beteken. Dit is hoekom verskeie mediese KI maatskappye soek data etikettering en annotasie vennote met jare se ondervinding.
Uitdaging van werkvloeibestuur
Een van die beduidende uitdagings van etikettering van mediese data het genoeg opgeleide werkers om uitgebreide gestruktureerde en ongestruktureerde data te hanteer. Maatskappye sukkel om te balanseer om hul arbeidsmag, opleiding en handhawing van kwaliteit te verhoog.
Uitdaging om datastelkwaliteit te handhaaf
Dit is 'n uitdaging om konsekwente datastelkwaliteit te handhaaf – subjektief en objektief.
Daar is geen enkele fondament van waarheid in subjektiewe kwaliteit nie, aangesien dit subjektief is vir die persoon wat die annoteer mediese data. Die domeinkundigheid, kultuur, taal en ander faktore kan die kwaliteit van werk beïnvloed.
In objektiewe kwaliteit is daar 'n enkele eenheid van die korrekte antwoord. Weens die gebrek aan mediese kundigheid of mediese kennis, kan die werkers egter nie onderneem nie prentnotasie akkuraat.
Beide die uitdagings kan opgelos word met uitgebreide gesondheidsorgdomein opleiding en ervaring.
Uitdaging om koste te beheer
Sonder 'n goeie stel standaardmetrieke is dit nie moontlik om die projekresultate op te spoor op grond van die tyd wat aan data-etiketteringswerk bestee word nie.
As die data-etiketteringswerk uitgekontrakteer word, is die keuse gewoonlik tussen die betaling per uur of per taak wat uitgevoer word.
Om per uur te betaal werk goed uit op die lang termyn, maar sommige maatskappye verkies steeds om per taak te betaal. As werkers egter per taak betaal word, kan die kwaliteit van werk 'n knou kry.
Uitdaging van privaatheidsbeperkings
Nakoming van dataprivaatheid en vertroulikheid is 'n aansienlike uitdaging wanneer groot hoeveelhede data ingesamel word. Dit is veral waar vir die versameling van massiewe gesondheidsorgdatastelle aangesien hulle persoonlik identifiseerbare besonderhede, gesigte, van kan bevat Elektroniese mediese rekords.
Die behoefte om data op 'n hoogs veilige plek met toegangskontroles te stoor en te bestuur, word altyd sterk gevoel.
As die werk uitgekontrakteer word, is die derdepartymaatskappy verantwoordelik vir die verkryging van voldoeningsertifisering en die byvoeging van 'n ekstra laag beskerming.
Vrae om te vra wanneer u gesondheidsorgdata-etiketteringswerk uitkontrakteer
Wie gaan die data etiketteer?
Die eerste vraag wat jy moet vra, is oor die data-etiketteringspan. Enige opleidingsdata etiketteringspan presteer goed en doen gereelde take. Maar met opleiding oor domeinspesifieke terme en konsepte deur mediese kundiges, sou hulle in staat wees om datastelle te ontwikkel wat ooreenstem met die bevoegdheid wat deur die projek vereis word.
Boonop, met 'n groter arbeidsmag, wanneer die data-etiketteringstaak uitgekontrakteer word, word dit makliker om die werk eweredig onder beduidende afdelings van ervare en opgeleide annoteerders te verdeel. Nasporing, samewerking en eenvormigheid in kwaliteit kan ook gehandhaaf word.
- Vra vir 'n voorbeeldoorsig van die voltooide take. Soek akkuraatheid in die datastelle.
- Verstaan hul opleiding en werwingskriteria. Kom meer te wete oor hul opleidingsmetodes, kwaliteitmaatstawwe, moderering en valideringskontrolelyste.
Is dit skaalbaar?
Die data-etiketteringsdiensverskaffer moet 'n goed opgeleide, gesondheidsorgdomeinspan hê wat vinnig kan begin en vinnig kan skaal. U moet uitsluitlik saam met gesondheidsorgkundiges werk wat werk kan opskerp terwyl u kwaliteit behou.
Interne versus eksterne spanne – wat is beter?
Die keuse tussen interne en eksterne spanne is altyd 'n daad van delikate balans. Maar begin om hierdie twee te weeg op grond van die tyd wat dit neem vir aflewering, die koste om data-etiketteringsdienste te skaal en spesifieke gesondheidsorgervaring.
'n Interne span het dalk nie die vereiste gesondheidsorgkundigheid nie en benodig uitgebreide opleiding om op gelyke voet met die kundiges te staan. Maar 'n eksterne arbeidsmag kon hê mediese datastel etikettering van kundigheid, wat hulle ideale kandidate maak om vinnig te begin en te skaal.
As die ervaring in mediese en gesondheidswetenskappe gekombineer word met gevorderde gereedskap, kan u 'n aansienlike vermindering in die koste en tyd van dataverwerking sien.
Voldoen hulle aan die regulatoriese vereistes?
Die korrekte dataverwerkingspan moet opgelei word om hul take veilig uit te voer. Die span moet voorberei word deur mediese kundiges of datawetenskaplikes om te verseker elektroniese gesondheidsrekords van pasiënte bly anoniem.
Die derdeparty-diensverskaffers sal pasiëntprivaatheidsregulasies hanteer, insluitend HIPAA- en GDPR-voldoeningsertifisering. Kies prent annotasie dienste met 'n ISO-9002-sertifikaat wat bewys dat hulle streng maatreëls tref om kliënte se dataprivaatheid en organisasie te handhaaf.
Hoe handhaaf die verskaffer Kommunikasie met die bestuurde arbeidsmag?
Kies 'n data-etiketteringsvennoot wat daarna streef om duidelike en gereelde kommunikasie te handhaaf om verskille in instruksies, vereistes en projekeise te vermy. 'n Gebrek aan kommunikasie, intydse uitruiling van projekkritieke inligting en 'n onvoldoende terugvoerlusstelsel kan die kwaliteit van werk en afleweringspertye nadelig beïnvloed. Dit is noodsaaklik om 'n derde party te kies wat die nuutste samewerkingsinstrumente gebruik en bewese stelsels het om produktiwiteitskwessies op te spoor voordat dit die projek begin beïnvloed.
Gevallestudie: Mediese beeldaantekening vir KI-aangedrewe radiologie
'n Vooraanstaande gesondheidsorgtegnologiemaatskappy het met Shaip saamgewerk om 'n KI-aangedrewe radiologie-oplossing te ontwikkel. Shaip het mediese beeldaantekeningdienste van hoë gehalte verskaf en duisende CT-skanderings en MRI's met presiese anatomiese strukture en abnormaliteite gemerk. Deur saam met Shaip se span ervare gesondheidsorgdata-annoteerders te werk, kon die maatskappy sy KI-algoritmes oplei om siektes met hoë akkuraatheid op te spoor, wat uiteindelik pasiëntuitkomste verbeter en gesondheidsorgkoste verminder.
Gevolgtrekking
Shaip is 'n bedryfsleier in die verskaffing van gespesialiseerde mediese data-etiketteringsdienste aan kritieke projekte. Ons het 'n eksklusiewe span gesondheidsorgkundiges wat deur die beste opgelei is mediese kundiges oor die beste etiketoplossings in sy klas. Ons ondervinding, vaardigheid, streng opleidingsmodules en bewese gehalteversekeringsparameters het ons die mees voorkeur data-etiketteringsdiensvennote vir groot besighede gemaak.
Gereed om die sukses van u gesondheidsorg-KI-projekte te verseker met data-etikettering van hoë gehalte? Kontak Shaip vandag om uit te vind hoe ons ervare gesondheidsorgdata-aantekeningspan jou kan help om jou doelwitte te bereik terwyl die hoogste standaarde van kwaliteit en voldoening gehandhaaf word. Oopbron-gesondheidsorgdatastelle vir masjienleerprojekte
