Hoe gesondheidsorgopleidingsdata vir gesondheidsorg-KI na die maan dryf?
Dataverkryging was nog altyd 'n organisatoriese prioriteit. Meer nog wanneer die betrokke datastelle gebruik word om outonome, selflerende opstellings op te lei. Opleiding van intelligente modelle, veral dié wat KI-aangedrewe is, neem 'n ander benadering as om standaard besigheidsdata voor te berei. Boonop, aangesien gesondheidsorg die vertikale fokus is, is dit belangrik om te fokus op datastelle wat 'n doel daarmee het en nie bloot vir rekordhouding gebruik word nie.
Maar hoekom moet ons selfs op opleidingsdata fokus wanneer gigantiese volumes georganiseerde pasiëntdata reeds op mediese databasisse en bedieners van aftreeoorde, hospitale, mediese klinieke en ander gesondheidsorgorganisasies voorkom. Die rede hiervoor is dat standaard pasiëntdata nie gebruik word of nie gebruik kan word om outonome modelle te bou nie, wat dan kontekstuele en geëtiketteerde data vereis om betyds insiggewende en proaktiewe besluite te kan neem.
Dit is waar Healthcare Training-data in die mengsel kom, geprojekteer as geannoteerde of benoemde datastelle. Hierdie mediese datastelle is daarop gefokus om masjiene en modelle te help om spesifieke mediese patrone, die aard van siektes, prognose van spesifieke kwale en ander belangrike aspekte van mediese beeldvorming, analise en databestuur te identifiseer.
Wat is gesondheidsorgopleidingsdata - 'n volledige oorsig?
Gesondheidsorgopleidingsdata is niks anders as relevante inligting wat met metadata gemerk is vir die masjienleeralgoritmes om te herken en van te leer nie. Sodra die datastelle geëtiketteer of eerder geannoteer is, word dit vir die modelle moontlik om die konteks, volgorde en kategorie daarvan te verstaan, wat hulle help om betyds beter besluite te neem.
As jy 'n voorliefde vir besonderhede het, gaan opleidingsdata relevant tot gesondheidsorg alles oor geannoteerde mediese beelde, wat verseker dat intelligente modelle en masjiene betyds in staat word om kwale te herken, as deel van die diagnostiese opstelling. Opleidingsdata kan ook tekstueel of eerder getranskribeer van aard wees, wat modelle dan bemagtig om data wat uit kliniese proewe onttrek is te identifiseer en proaktiewe oproepe met betrekking tot dwelmskepping te neem.
Nog steeds 'n bietjie te kompleks vir jou! Wel, hier is die eenvoudigste manier om te verstaan waarvoor gesondheidsorgopleidingsdata staan. Stel jou 'n beweerde gesondheidsorgtoepassing voor wat infeksies kan opspoor op grond van die verslae en beelde wat jy op die platform oplaai en die volgende aksie voorstel. Om sulke oproepe te maak, moet die intelligente toepassing egter saamgestelde en belynde data gevoer word waaruit dit kan leer. Ja, dit is wat ons 'Opleidingsdata' noem.
Wat is die mees relevante gesondheidsorgmodelle wat opleidingsdata benodig?
Opleidingsdata maak meer sin vir outonome gesondheidsorgmodelle wat die lewe van gewone mense progressief kan beïnvloed, sonder menslike ingryping. Die toenemende klem op die versterking van die navorsingsvermoëns in die gesondheidsorgdomein bevorder ook die markgroei van data-aantekeninge; 'n onontbeerlike en onbesonge held van KI wat instrumenteel is in die ontwikkeling van akkurate en gevalspesifieke opleidingsdatastelle.
Maar watter gesondheidsorgmodelle benodig opleidingsdata die meeste? Wel, hier is die sub-domeine en modelle wat die afgelope tyd vinniger geword het, wat die behoefte aan 'n paar opleidingsdata van hoë gehalte wys:
- Digitale gesondheidsorgopstellings: Fokusareas sluit in persoonlike behandeling, virtuele sorg vir pasiënte en data-analise vir gesondheidsmonitering
- Diagnostiese opstellings: Fokusareas sluit in vroeë identifikasie van lewensgevaarlike en hoë-impak kwale soos enige vorm van kanker en letsels.
- Verslagdoening en diagnostiese gereedskap: Fokusareas sluit in die ontwikkeling van 'n perseptiewe ras van CT-skandeerders, MRI-opsporing en X-straal- of beeldmateriaal
- Beeldontleders: Fokusareas sluit in die identifisering van tandprobleme, velkwale, nierstene, en meer
- Data-identifiseerders: Fokusareas sluit in die ontleding van kliniese proewe vir beter siektebestuur, identifisering van nuwe behandelingsopsies vir spesifieke kwale, en dwelmskepping
- Rekordhouding-opstellings: Fokusareas sluit in die instandhouding en opdatering van pasiëntrekords, opvolg van pasiëntgelde van tyd tot tyd, en selfs voorafgoedkeuring van eise, deur die fynheid van 'n versekeringspolis te identifiseer.
Hierdie gesondheidsorgmodelle smag na akkurate opleidingsdata om meer oplettend en proaktief te wees.
Waarom gesondheidsorgopleidingsdata belangrik is?
Soos gesien uit die aard van modelle, is die rol van masjienleer inkrementeel aan die ontwikkel wanneer die gesondheidsorgdomein ter sprake is. Met waarnemende KI-opstellings wat absolute noodsaaklikhede in gesondheidsorg word, kom dit neer op NLP, Computer Vision en Deep Learning vir die voorbereiding van relevante opleidingsdata vir die modelle om van te leer.
Ook, anders as die standaard en statiese prosesse soos pasiëntrekordhouding, transaksiehantering en meer, kan intelligente gesondheidsorgmodelle soos virtuele sorg, beeldontleders en ander nie geteiken word deur tradisionele datastelle te gebruik nie. Dit is hoekom opleidingsdata selfs belangriker word in gesondheidsorg, as 'n reuse-stap in die toekoms.
Die belangrikheid van gesondheidsorgopleidingsdata kan beter verstaan en vasgestel word deur die feit dat markgrootte met betrekking tot die implementering van data-aantekeninginstrumente in gesondheidsorg om opleidingsdata voor te berei na verwagting in 500 met minstens 2027% sal groei, vergeleke met dié in 2020.
Maar dit is nie al nie, intelligente modelle wat in die eerste plek behoorlik opgelei is, kan gesondheidsorgopstellings help om bykomende koste te verminder deur verskeie administratiewe take te outomatiseer en tot 30% van die oorblywende koste te bespaar.
En ja, opgeleide ML-algoritmes is in staat om 3D-skanderings te ontleed, ten minste 1000 keer vinniger as wat hulle vandag verwerk word, in 2021.
Klink belowend, is dit nie!
Gebruik gevalle van Healthcare KI
Eerlik, die konsep van opleidingsdata, wat gebruik word om KI-modelle in gesondheidsorg te bemagtig, voel 'n bietjie vaal, tensy ons die gebruiksgevalle en intydse toepassings daarvan van nader bekyk.
Digitale gesondheidsorgopstelling
KI-aangedrewe gesondheidsorgopstellings met noukeurig opgeleide algoritmes is daarop gerig om die beste moontlike digitale sorg aan die pasiënte te verskaf. Digitale en virtuele opstellings met NLP, Deep Learning en Computer Vision-tegnologie kan simptome assesseer en toestande diagnoseer deur data uit verskillende bronne te versamel, en sodoende behandelingstyd met ten minste 70% verminder.
Hulpbronbenutting
Die opkoms van die wêreldwye pandemie het die meeste mediese opstellings vir hulpbronne geknyp. Maar dan, Healthcare KI, as deel van die administratiewe skema gemaak word, kan mediese instellings help om hulpbronskaarste, ICU-benutting en ander aspekte van skaars beskikbaarheid beter te bestuur.
Opspoor van hoërisiko-pasiënte
Gesondheidsorg-KI, indien en wanneer dit in die pasiëntrekordafdeling geïmplementeer word, laat hospitaalowerhede toe om hoërisiko-vooruitsigte te identifiseer wat die kans het om gevaarlike siektes op te doen. Hierdie benadering help met beter behandelingsbeplanning en vergemaklik selfs pasiënt-isolasie.
Gekoppelde infrastruktuur
Soos moontlik gemaak deur IBM se interne KI, d.w.s. Watson, hedendaagse gesondheidsorgopstelling is nou gekoppel, met vergunning van Kliniese Inligtingstegnologie. Hierdie gebruiksgeval het ten doel om interoperabiliteit tussen stelsels en databestuur te verbeter.
Benewens die genoemde gebruiksgevalle, speel Healthcare KI 'n rol in:
- Voorspelling van pasiëntverblyflimiet
- Die voorspelling van versuim om hospitaalhulpbronne en -koste te bespaar
- Voorspel pasiënte wat dalk nie gesondheidsplanne hernu nie
- Identifisering van fisiese probleme en die ooreenstemmende remediërende maatreëls
Vanuit 'n meer elementêre perspektief, Gesondheidsorg KI het ten doel om data-integriteit te verbeter, die vermoë om voorspellende analise beter te implementeer, en die rekordhouvermoë van die betrokke opstelling.
Maar om hierdie gebruiksgevalle suksesvol genoeg te maak, moet die Healthcare KI-modelle opgelei word met geannoteerde data.
Die rol van goudstandaard datastelle vir gesondheidsorg
Opleidingsmodelle is goed, maar wat van die data? Ja, jy het datastelle nodig, wat dan geannoteer moet word om sin te maak vir die KI-algoritmes.
Maar jy kan nie net data uit enige kanaal skrap en steeds tred hou met die standaarde van data-integriteit nie. Dit is hoekom dit belangrik is om staat te maak op diensverskaffers soos Shaip wat 'n wye reeks betroubare en relevante datastelle bied vir ondernemings om van gebruik te maak. As jy van plan is om 'n gesondheidsorg-KI-model op te stel, laat Shaip jou kies uit menslike bot-persepsies, gespreksdata, fisiese diktee en doktersnotas.
Boonop kan u selfs gebruiksgevalle spesifiseer om die datastelle in lyn te bring met kerngesondheidsorgprosesse of gespreks-KI om die administratiewe funksies te teiken. Maar dit is nie al nie, ervare annoteerders en dataversamelaars bied selfs meertalige ondersteuning wanneer dit kom by die vaslegging en ontplooiing van oop datastelle vir opleidingsmodelle.
Om terug te kom na wat Shaip bied, kan jy, as 'n innoveerder, toegang tot relevante oudiolêers, tekslêers, woordeliks, dikteernotas en selfs mediese beelddatastel kry, afhangend van die funksionaliteit wat jy wil hê die model moet hê.
Wrap-Up
Gesondheidsorg, as 'n vertikale, is op 'n innoverende boemel, meer so in die post-pandemiese era. Ondernemings, gesondheidsondernemers en onafhanklike ontwikkelaars beplan egter voortdurend nuwe toepassings en stelsels wat intelligent proaktief is en menslike inspanning aansienlik kan verminder deur herhalende en tydrowende take te hanteer.
Dit is hoekom dit van kardinale belang is om eers die opstellings of eerder modelle tot perfeksie op te lei deur presies saamgestelde en benoemde datastelle te gebruik, iets wat beter aan betroubare diensverskaffers uitgekontrakteer word om perfeksie en akkuraatheid te bereik.
