Ons lees al lank oor die rol van data -aantekening in masjienleer en Kunsmatige Intelligensie (AI) modules. Ons weet dat kwaliteitsdataantekening 'n onvermydelike aspek is wat altyd die uitkomste wat deur hierdie stelsels geproduseer word, beïnvloed.
Wat is egter die verskillende aantekeningstegnieke wat in die gesondheidsorg AI ruimte? Watter maatreëls en prosedures neem kundiges in data -aantekeninge vir 'n bedryf wat so kompleks, omvangryk en deurslaggewend is om kritieke gesondheidsorgdata uit 'n magdom bronne te merk?
Wel, dit is presies wat ons vandag in hierdie pos sal ondersoek. Vanuit die basiese begrip van die verskillende tipes data -annotasietegnieke, gaan ons vlak 2 ontsluit en die verskillende aantekeningstegnieke wat in verskillende AI -gebruiksgevalle gebruik word, ondersoek.
Data -aantekening vir verskillende AI -gebruiksgevalle
chatbots
Kom ons begin eers met die basiese beginsels. Chatbots of gespreksbots blyk baie effektief te wees vir kliniese bestuur, mHealth en meer. Van die help van pasiënte om afsprake te bespreek vir hul diagnose en konsultasie in die gesondheidsorg, tot om hulle te help met die verwerking van hul simptome en lewensgetalle vir tekens van siektes en probleme, chatbots blyk goeie metgeselle te wees vir sowel pasiënte as verskaffers van gesondheidsorg.
Vir chatbots om akkurate resultate te lewer, moet hulle miljoene grepe data verwerk. Een verkeerde diagnose of aanbeveling kan skadelik wees vir pasiënte en hul omgewing. Byvoorbeeld, as 'n AI-aangedrewe app wat ontwerp is om resultate te lewer op voorlopige assessering van Covid-19 verkeerde resultate lewer, kan dit besmetting veroorsaak. Daarom moet voldoende AI -opleiding plaasvind voordat die produk of oplossing lewendig geneem word.
Vir opleidingsdoeleindes gebruik kundiges oor die algemeen tegnieke soos entiteitsherkenning en sentimentanalise.
Digitale beeldvorming
Alhoewel die diagnostiese proses digitaal is met behulp van gesofistikeerde stelsels en toestelle, is die afleidings van resultate steeds oorwegend mensgesentreerd. Dit stel die resultate bloot aan waninterpretasie, of selfs oor die hoofsake.
Nou kan AI-modules al hierdie gevalle uitskakel en kan selfs die minste afwykings of probleme opspoor uit MRI-, CT-skandering en X-straalverslae. Afgesien van akkurate resultate, kan AI -stelsels ook vinnig resultate lewer.
Benewens konvensionele skanderings, word termiese beelding ook gebruik vir die vroeë opsporing van probleme soos borskanker. IR -strale wat deur gewasse uitgestraal word, word bestudeer vir verdere simptome en word dienooreenkomstig gerapporteer.
Vir hierdie ingewikkelde doeleindes implementeer veterane van data-aantekeninge meganismes soos die etikettering van bestaande MRI-, CT-skandering- en X-straalverslae en termiese beelddata. AI -modules leer dan uit hierdie geannoteerde datastelle om outonoom op te lei.
Ontwikkeling en behandeling van geneesmiddels
Een van die mees onlangse voorbeelde van geneesmiddelontwikkeling deur middel van AI-modules is die formulering van entstowwe vir Covid-19. Binne maande na die uitbraak kon navorsers en gesondheidsorgverskaffers die kode vir Covid-19-entstowwe knak. Dit is hoofsaaklik te wyte aan AI- en masjienleer -algoritmes en hul vermoë om geneesmiddel- en chemiese interaksies na te boots, te leer uit tonne tydskrifte vir gesondheidsorg, gepubliseerde artikels, navorsingsdokumente, wetenskaplike artikels en meer vir die ontdekking van dwelms.
Insigte wat nooit onder die radar van mense sou kon kom nie (met inagneming van die hoeveelheid datastelle wat gebruik word vir die ontdekking van geneesmiddels en kliniese toetse) kan maklik deur AI -modules ooreenstem en geanaliseer word vir onmiddellike afleidings en resultate. Dit stel professionele persone in die gesondheidsorg in staat om proewe vinnig op te spoor, streng toetse uit te voer en hul bevindings deur te stuur vir toepaslike goedkeurings.
Afgesien van die ontdekking van medisyne, help AI -modules ook klinici om persoonlike medisyne aan te beveel wat hul dosis en tydsberekening kan beïnvloed, gebaseer op hul onderliggende toestande, biologiese reaksies en meer.
Vir pasiënte wat aan outo -immuun siektes, neurologiese probleme en chroniese siektes ly, word verskeie middels voorgeskryf. Dit kan 'n reaksie onder dwelms beteken. Met persoonlike dwelmaanbevelings, kan gesondheidsorgverskaffers 'n meer ingeligte besluit neem met betrekking tot die voorskryf van medisyne.
Om dit alles te laat gebeur, werk aantekenaars aan die merk van NLP -data, data uit data radiologie, digitale beelde, EHR's, eisdata verskaf deur versekeringsmaatskappye, data wat versamel en saamgestel is deur drabare toestelle, en meer.
Pasiëntmonitering en -sorg
Die belangrike pad na herstel begin eers na die operasie of diagnose. Dit is op die pasiënt om eienaarskap te neem van die herstel van hul gesondheid en die algemene welstand. Danksy AI-oplossings word dit geleidelik naatloos.
Pasiënte wat behandelings vir kanker ondergaan het of diegene wat aan geestesgesondheidsprobleme ly, kom al hoe meer agter gespreksbots behulpsaam. Van navrae na ontslag om pasiënte te help om deur emosionele afwykings te navigeer, chatbots kom as uiteindelike metgeselle en assistente. 'N AI -organisasie genaamd Northwell Health het ook 'n verslag gedeel dat byna 96% van sy pasiënte 'n optimale pasiëntbetrokkenheid met sulke chatbots toon.
Annotasietegnieke hierin kom neer op die etikettering van teks en klankdata uit gesondheidsrekords, data uit kliniese toetse, gesprekke en voorneme -ontledings, digitale beeldvorming en dokumente, en meer.
Wikkel
Gebruike soos hierdie stel maatstawwe vir AI -opleiding en aantekeningmetodologieë. Dit dien ook as padkaarte vir alle unieke data -annotasie -uitdagings wat in die toekoms ontstaan as gevolg van die aanvang van nuwer gebruiksgevalle en -oplossings.
Dit moet u egter nie belet om die ontwikkeling van AI vir gesondheidsorg aan te durf nie. As u net begin en op soek is na voldoende en kwaliteit KI-opleidingsdata, kontak ons vandag nog. Ons verwag altyd nuwe uitdagings en bly 'n stap vooruit.
