Mediese beeldannotasie speel 'n belangrike rol om masjienleeralgoritmes en KI-modelle van die nodige opleidingsdata te voorsien. Hierdie proses is noodsaaklik vir KI om siektes en toestande akkuraat op te spoor, aangesien dit staatmaak op vooraf gemodelleerde data om toepaslike response te genereer.
Eenvoudig gestel, mediese beeldaantekening is die proses van etikettering en beskrywing van mediese beelde. Dit help nie net om toestande te diagnoseer nie, maar speel ook 'n deurslaggewende rol in navorsing en die lewering van mediese sorg. Deur spesifieke biomerkers te merk en te benoem, kan KI-programme die inligtingryke beelde interpreteer en ontleed, wat lei tot vinnige en presiese diagnoses.
In 2022 is die wêreldwye gesondheidsorgdata-annotasie-instrumentemark gewaardeer op USD 129.9 miljoen en word geprojekteer om 'n merkwaardige saamgestelde jaarlikse groeikoers (CAGR) van 27.5% van 2023 tot 2030 te ervaar. Die integrasie van data-annotasie-instrumente in die gesondheidsorgsektor is 'n rewolusie diagnose, behandeling en pasiëntmonitering. Deur akkurate diagnoses te genereer en persoonlike behandelings moontlik te maak, verbeter hierdie instrumente gesondheidsorgnavorsing en -uitkomste aansienlik.
Image Bron: Grandview -navorsing
Die fenomenale vooruitgang in masjienleer en kunsmatige intelligensie het 'n rewolusie in die gesondheidsorgbedryf gemaak.
Die wêreldmark vir KI in gesondheidsorg was in 2016 ongeveer een miljard, en hierdie getal sal na raming tot meer as $ 28 miljard deur 2025. Die markgrootte van veral wêreldwye KI in mediese beelding is na raming sowat $980 miljoen in 2022. Boonop word geprojekteer dat hierdie syfer teen 'n CAGR van 26.77% tot Teen 3215 $ 2027 miljoen.
Wat is mediese beeldaantekening?
Die gesondheidsorgbedryf benut die potensiaal van ML om verbeterde pasiëntsorg, beter diagnostiek, akkurate behandelingsvoorspellings en geneesmiddelontwikkeling te lewer. Daar is egter 'n paar gebiede van mediese wetenskappe waar KI mediese professionele persone kan help met mediese beeldvorming. Tog, om akkurate KI-gebaseerde mediese beeldingmodelle te ontwikkel, benodig jy massiewe hoeveelhede mediese beelding wat akkuraat geëtiketteer en geannoteer is.
Mediese beeldaantekening is die tegniek om mediese beeldvorming akkuraat te etiketteer soos MRI, CT skanderings, ultraklanke, mammogramme, X-strale, en meer om die masjienleermodel op te lei. Benewens beeldvorming, word mediese beelddata soos rekords en verslae ook geannoteer om te help oplei kliniese NER en Deep Learning-modelle.
Hierdie mediese beeldaantekening help om diepleeralgoritmes en ML-modelle op te lei om mediese beelde te ontleed en diagnose akkuraat te verbeter.
Verstaan mediese beeldaantekening
In mediese beeldaantekeninge word X-strale, CT-skanderings, MRI-skanderings en verwante dokumente gemerk. Die KI-algoritmes en -modelle word vir verskillende doeleindes opgelei deur gebruik te maak van die benoemde inligting en merkers wat deur verskaf word Benoemde entiteitsherkenning (NER). Deur hierdie inligting te gebruik, spaar KI-programme dokters tyd en help hulle om beter besluite te neem. As gevolg hiervan kry pasiënte meer doelgerigte uitkomste.
Indien nie vir 'n KI-program nie, word hierdie taak deur dokters en spesialiste gedoen. Net soos professionele persone leer deur jare se opleiding en studies, benodig 'n KI-model opleiding wat gedeeltelik deur geannoteerde beelddata verskaf word. Deur hierdie data te gebruik, leer KI-modelle en masjienleerprogramme om die gaping tussen 'n individu se mediese kundigheid en KI-vermoëns te oorbrug.
Hierdie samesmelting tussen mense en kunsmatige intelligensie maak gesondheidsorgdiagnose presies, vinnig en proaktief. As gevolg hiervan word menslike foute verminder omdat 'n KI-program anomalieë op molekulêre vlak met beter doeltreffendheid kan opspoor, en sodoende pasiëntuitkomste verbeter.
Rol van Mediese Beeldaantekening in Mediese Diagnostiek
Die potensiaal van KI in mediese beeld diagnose is enorm, en die gesondheidsorgbedryf gebruik die hulp van KI en ML om 'n vinniger en meer betroubare diagnose aan pasiënte te verskaf. Sommige van die gebruik gevalle van gesondheidsorgbeeldaantekening in KI mediese diagnostiek is:
Kanker Opsporing
Kankerselopsporing is miskien die grootste rol van KI in mediese beeldontleding. Wanneer modelle opgelei word op massiewe stelle mediese beelddata, help dit die model om die groei van kankerselle in organe akkuraat te identifiseer, op te spoor en te voorspel. Gevolglik kan die potensiaal vir menslike foute en vals positiewes tot 'n groot mate uitgeskakel word.
Tandheelkundige beelding
Tande en tandvleisverwante mediese probleme soos holtes, abnormaliteite in tandstruktuur, verval en siektes kan akkuraat gediagnoseer word met KI-geaktiveerde modelle.
Lewer komplikasies
Komplikasies wat verband hou met die lewer kan opgespoor, gekarakteriseer en effektief gemonitor word deur mediese beelde te assesseer om anomalieë op te spoor en te identifiseer.
Breinafwykings
Mediese beeldaantekeninge help om breinafwykings, klonte, gewasse en ander neurologiese probleme op te spoor.
Dermatologie
Rekenaarvisie en mediese beeldvorming word ook wyd gebruik om dermatologiese toestande vinnig en doeltreffend op te spoor.
Harttoestande
KI word ook toenemend in kardiologie gebruik om hartafwykings, harttoestande, die behoefte aan intervensie en die interpretasie van eggokardiogramme op te spoor.
Soorte dokumente wat deur mediese beeldaantekeninge geannoteer word
Mediese data-annotasie is 'n deurslaggewende deel van die ontwikkeling van masjienleermodel. Sonder behoorlike en medies akkurate annotasie van rekords met teks, metadata en bykomende notas, word dit uitdagend om 'n waardevolle ML-model te ontwikkel.
Dit sal help as jy uiters talentvolle en ervare annoteerders vir het mediese beelddata. Sommige van die verskillende dokumente wat geannoteer is:
- CT skandering
- Mammogram
- X-Ray
- echocardiogram
- Ultraklank
- MRI
- EEG
- DICOM
- NIfTI
- Klank - Doktersdikteer oudio
- Video's
- Fotos
- Teks - EHR-datastel
- Images
Toepassings van mediese beeldaantekeninge in gesondheidsorg
Mediese beeldaantekeninge kan verskeie doeleindes dien, benewens die opsporing van siektes en diagnoses. Goed opgeleide data het KI- en ML-modelle gehelp om gesondheidsorgdienste te verbeter. Hier is 'n paar bykomende toepassings van mediese beeldaantekeninge:
Virtuele assistente
Mediese beeldaantekeninge bemagtig KI virtuele assistente om intydse en akkurate inligting te verskaf. Dit ontleed mediese beelde en gebruik vooraf opgeleide data om relevansie te vind en antwoorde te lewer.
Diagnostiese ondersteuning
Vir akkurate diagnose kan KI-modelle mediese professionele persone help om menslike foute reg te stel. Terwyl die spoed van die opsporing van toestande verhoog word, kan dit ook die uitvoeringskoste verminder.
Vroeë diagnose
Met toestande soos Kanker, waar 'n laat diagnose tot dodelike resultate kan lei, word vroeë diagnose deur die identifisering van die vroeë biomerkers of lewensgevaarlik hoog op prys gestel.
Patroonherkenning
Patroonherkenning is nuttig in geneesmiddelontwikkeling, waar mediese beeldaantekeninge gebruik word om spesifieke biologiese reaksies op verskillende tipes stowwe te ontdek.
Robotiese chirurgie
In robotika-chirurgie werk mediese beeldannotasie en KI saam om komplekse menslike liggaamsdele en strukture te verstaan. Deur hierdie inligting te gebruik, kan KI-modelle operasies met presisie uitvoer.
Mediese beeldaantekening VS Gereelde data-aantekening
As jy 'n ML-model vir mediese beeldvorming bou, moet jy onthou dat dit verskil van gewone beeld data-aantekening op soveel maniere. Kom ons neem eers die voorbeeld van radiologiebeelding.
Maar voordat ons dit doen, lê ons die uitgangspunt uiteen – alle foto's en video's wat jy al geneem het, kom van 'n klein fraksie van die spektrum af wat die sigbare lig genoem word. Radiologie-beelding word egter gemaak met behulp van X-strale wat onder die onsigbare liggedeelte van die elektromagnetiese spektrum kom.
Hier is 'n gedetailleerde vergelyking van mediese beeldaantekening en gereelde data-aantekening.
| Mediese beeldvorming Annotasie | Gereelde data-aantekening |
|---|---|
| Alle mediese beeldingdata moet gede-identifiseer en beskerm word deur dataverwerkingsooreenkomste (DPA) | Gereelde beelde is geredelik beskikbaar. |
| Mediese beelde is in DICOM-formaat | Gereelde beelde kan in JPEG, PNG, BMP en meer wees |
| Mediese beeldresolusies is hoog met 'n 16-bis-kleurprofiel | Gereelde beelde kan 'n 8-bis-kleurprofiel hê. |
| Mediese beelde bevat ook maateenhede vir mediese doeleindes | Metings het betrekking op die kamera |
| HIPAA-nakoming word streng vereis | Nie gereguleer deur nakoming nie |
| Veelvuldige beelde van dieselfde voorwerp vanuit verskillende hoeke en aansigte word verskaf | Afsonderlike beelde van verskillende voorwerpe |
| Dit moet gelei word deur radiologiekontroles | Gereelde kamera-instellings word aanvaar |
| Veelvuldige snyaantekeninge | Enkelskyf-aantekeninge |
HIPAA-nakoming
Wanneer u KI-gebaseerde gesondheidsorgmodelle bou, moet u dit oplei en toets deur groot hoeveelhede mediese beelde van hoë gehalte wat akkuraat geannoteer is, te gebruik om 'n akkurate voorspelling te lewer. Wanneer u egter 'n platform kies vir u mediese beeldaantekeninge en dataverwerkingsbehoeftes, moet u altyd soek na aanbiedinge wat aan hierdie tegniese voldoeningsvereistes voldoen.
HIPAA is 'n federale wet wat die veiligheid van elektronies oorgedrade gesondheidsinligting reguleer en vereis dat toepaslike maatreëls deur verskaffers geneem moet word om pasiëntinligting te beskerm en te beskerm teen openbaarmaking sonder die pasiënt se toestemming.
- Is daar 'n stelsel vir die berging en bestuur van gesondheidsorginligting?
- Word die stelselrugsteun gereeld geskep, onderhou en bygewerk?
- Is daar 'n stelsel om te verhoed dat ongemagtigde gebruikers toegang tot sensitiewe mediese data verkry?
- Is die data geïnkripteer tydens rus en oordrag?
- Is daar enige maatreëls wat gebruikers verhoed om mediese beelde op hul toestelle uit te voer en te berg, wat 'n sekuriteitsbreuk veroorsaak?
Hoe om die beste mediese beeldaantekeningmaatskappy te kies
- Domein kundigheid: Soek 'n maatskappy met uitgebreide ervaring in die annotering van mediese beelde en 'n diepgaande begrip van mediese terminologie, anatomie en patologie.
- Gehalteversekering: Maak seker dat die maatskappy 'n streng gehaltebeheerproses implementeer om die akkuraatheid, eenvormigheid en belyning met jou spesifieke kriteria in aantekeninge te waarborg.
- Datasekuriteit en privaatheid: Verifieer dat die maatskappy robuuste maatreëls vir datasekuriteit handhaaf en aan toepaslike regulasies soos HIPAA of GDPR voldoen om sensitiewe pasiëntdata te beskerm.
- Scalability: Kies 'n maatskappy wat jou projek se skaal kan hanteer en die vermoë het om op of af te styg soos jou behoeftes verander.
- Omkeertyd: Faktor in die maatskappy se vermoë om aantekeninge binne jou vasgestelde tydraamwerk te verskaf terwyl gehaltestandaarde gehandhaaf word.
- Kommunikasie en samewerking: Soek 'n maatskappy wat duidelike kommunikasiekanale handhaaf en reageer op jou behoeftes en terugvoer regdeur die projek.
- Tegnologie en gereedskap: Evalueer die maatskappy se gebruik van gevorderde annotasie-nutsmiddels en -tegnologieë, soos masjienleer-gesteunde annotasie, om doeltreffendheid en akkuraatheid te verbeter.
- Pryse en waarde: Vergelyk pryse oor verskillende maatskappye, maar oorweeg ook die waarde wat hulle verskaf in terme van kwaliteit, diens en kundigheid.
- Verwysings en gevallestudies: Versoek verwysings of gevallestudies van die maatskappy om hul ervaring en rekord in mediese beeldaantekeningprojekte soortgelyk aan joune te evalueer.
Hoe kan Shaip help?
Shaip was 'n konsekwente markleier in die verskaffing van opleiding van hoë gehalte beelddatastelle gevorderd te ontwikkel gesondheidsorg KI-gebaseerde mediese oplossings. Ons het 'n span ervare, eksklusief opgeleide annoteerders en 'n groot netwerk van hoogs gekwalifiseerde radioloë, patoloë en algemene dokters wat die annoteerders bystaan en oplei. Daarbenewens, ons beste-in-klas aantekening akkuraatheid en data -etikettering dienste help om gereedskap te ontwikkel om pasiëntdiagnose te verbeter.
As u met Shaip saamwerk, kan u die gemak ervaar om met professionele persone te werk wat regulatoriese voldoening, dataformate en kort deurvoertyd verseker.
As u 'n mediese data-aantekeningprojek in gedagte het wat 'n kundige van wêreldgehalte benodig annotasie dienste, Shaip is die regte vennoot wat jou projek in 'n japtrap kan loods.
