Označování údajů o zdravotní péči

5 základních otázek, které byste si měli položit před outsourcingem označování dat zdravotní péče

Globální trh pro umělá inteligence v sektoru zdravotnictví se odhaduje nárůst z 1.426 miliardy $ v roce 2017 na 28.04 2025 $ v roce XNUMX. Nárůst poptávky po umělá inteligenceTechnologie založené na technologii se stávají zjevnými, protože zdravotnický průmysl neustále hledá způsoby, jak zlepšit péči, snížit náklady a zajistit přesné rozhodování.

V závislosti na složitosti projektu si interní tým ne vždy poradí označování zdravotních údajů potřeby. V důsledku toho je podnik nucen hledat kvalitní datové sady od spolehlivých poskytovatelů třetích stran.

Když však hledáte pomoc zvenčí, existuje několik komplikací a problémů Označování zdravotních údajů. Podívejme se na výzvy a body, které je třeba si uvědomit před outsourcingem zdravotní datový soubor služby označování.

Význam označování dat ve zdravotnictví

Přesné označování dat je zásadní pro vývoj řešení založených na umělé inteligenci ve zdravotnictví. Některé z klíčových důvodů, proč je označování údajů ve zdravotnictví zásadní, zahrnují:

  1. Vylepšená diagnostická přesnost: Přesně označené lékařské snímky a data pomáhají trénovat algoritmy umělé inteligence k detekci nemocí a abnormalit s vyšší přesností, což vede k dřívější detekci a lepším výsledkům pacientů.

  2. Rozšířená péče o pacienty: Dobře anotovaná zdravotnická data umožňují vývoj personalizovaných léčebných plánů, prediktivní analýzy a systémů podpory klinického rozhodování, což v konečném důsledku zlepšuje péči o pacienty.

  3. Dodržování předpisů: Označování údajů o zdravotní péči musí splňovat přísné předpisy o ochraně soukromí a zabezpečení, jako jsou HIPAA a GDPR. Zajištění dodržování předpisů je zásadní pro ochranu citlivých informací o pacientech a předcházení právním následkům.

Doporučené postupy pro anotace dat ve zdravotnictví

Chcete-li zajistit úspěch svých projektů AI ve zdravotnictví, zvažte při outsourcingu označování dat následující osvědčené postupy:

  1. Odbornost na doménu: Spolupracujte s partnerem pro označování dat, který má odborné znalosti v oblasti zdravotnictví. Měli by mít hluboké porozumění lékařské terminologii, anatomickým strukturám a patologiím onemocnění, aby zajistili přesné anotace.

  2. Quality Assurance: Implementujte přísný proces zajišťování kvality, který zahrnuje více úrovní kontroly, pravidelné audity a nepřetržité smyčky zpětné vazby, abyste zachovali vysoce kvalitní označování dat.

  3. Zabezpečení dat a soukromí: Vyberte si partnera pro označování dat, který dodržuje přísné protokoly zabezpečení dat a ochrany osobních údajů, jako je práce s neidentifikovatelnými daty, používání metod bezpečného přenosu dat a pravidelné kontroly jejich bezpečnostních opatření.

Výzvy, kterým čelí označování dat ve zdravotnictví

Problémy s označováním zdravotních údajů

Projekt je důležité mít vysokou kvalitu lékařská datová sada a komentované obrázky jsou rozhodující pro výsledek ML modely. Nesprávná anotace obrázku může způsobit nepřesné předpovědi, které selžou počítačového vidění projekt. Může to také znamenat ztrátu peněz, času a velkého úsilí.

Mohlo by to také znamenat drasticky nesprávnou diagnózu, opožděnou a nesprávnou lékařskou péči a další. Proto několik lékařská AI společnosti hledají partnery pro označování dat a anotaci s dlouholetými zkušenostmi.

  • Výzva řízení pracovního toku

    Jednou z významných výzev označování lékařských údajů má dostatek vyškolených pracovníků na zpracování rozsáhlých strukturovaných i nestrukturovaných dat. Společnosti se snaží vyvážit zvyšování své pracovní síly, školení a udržování kvality.

  • Výzva k udržení kvality datové sady

    Je výzvou udržovat konzistentní kvalitu datových souborů – subjektivní i objektivní.

    Neexistuje jediný základ pravdy v subjektivní kvalitě, protože je subjektivní pro osobu, která anotuje lékařská data. Odbornost v oblasti, kultura, jazyk a další faktory mohou ovlivnit kvalitu práce.

    V objektivní kvalitě existuje jediná jednotka správné odpovědi. Kvůli nedostatku lékařských odborných znalostí nebo lékařských znalostí se však pracovníci nemusí pustit anotace obrázku přesně.

    Oba problémy lze vyřešit rozsáhlým školením a zkušenostmi v oblasti zdravotnictví.

  • Výzva řízení nákladů

    Bez dobré sady standardních metrik není možné sledovat výsledky projektu na základě času stráveného prací na označování dat.

    Pokud je označování dat zadáváno externě, je obvykle na výběr mezi platbou za hodinu nebo za vykonaný úkol.

    Placení za hodinu funguje z dlouhodobého hlediska dobře, ale některé společnosti stále preferují platbu za úkol. Pokud jsou však pracovníci placeni za úkol, může to mít dopad na kvalitu práce.

  • Výzva omezení ochrany osobních údajů

    Při shromažďování velkého množství dat je značnou výzvou dodržování ochrany soukromí a důvěrnosti dat. To platí zejména pro sbírání masivních zdravotnické datové sady protože mohou obsahovat osobně identifikovatelné detaily, tváře, od elektronických zdravotních záznamů.

    Potřeba ukládat a spravovat data na vysoce bezpečném místě s řízením přístupu je vždy silně pociťována.

    Pokud je práce zadávána externě, je třetí strana odpovědná za získání certifikací shody a přidání další vrstvy ochrany.

Běžné datové sady pro zdravotnickou péči/lékařskou péči pro rychlý start vašeho projektu umělé inteligence ve zdravotnictví

Otázky, které byste si měli klást při outsourcingu práce na označování dat ve zdravotnictví

Označení zdravotních dat užší výběr dodavatele

  1. Kdo bude označovat data?

    První otázka, kterou byste si měli položit, se týká týmu pro označování dat. Žádný tréninková data štítkovací tým funguje dobře a dělá pravidelné úkoly. Ale díky školení o termínech a konceptech specifických pro doménu od lékařských expertů by byli schopni vyvinout datové sady, které odpovídají kompetencím vyžadovaným projektem.

    Navíc s větší pracovní silou, když je úkol označování dat zadáván externě, je snazší rozdělit práci rovnoměrně mezi významné části zkušených a vyškolených anotátorů. Lze také zachovat sledování, spolupráci a jednotnost kvality.

    • Požádejte o vzorovou kontrolu splněných úkolů. Hledejte přesnost v datových sadách.
    • Pochopte jejich kritéria školení a náboru. Zjistěte více o jejich školicích metodách, měřítcích kvality, moderování a kontrolních seznamech ověřování.
  2. Je to škálovatelné?

    Poskytovatel služeb označování dat by měl mít dobře vyškolený tým v oblasti zdravotnictví, který může rychle začít a rychle se rozšiřovat. Měli byste spolupracovat výhradně s odborníky na zdravotnictví, kteří mohou práci zrychlit při zachování kvality.

  3. Interní vs externí týmy – co je lepší?

    Volba mezi interními a externími týmy je vždy aktem křehké rovnováhy. Ale začněte tyto dvě věci zvažovat na základě času potřebného k doručení, nákladů na služby škálování datových štítků a konkrétních zdravotních zkušeností.

    Interní tým nemusí mít požadované odborné znalosti v oblasti zdravotní péče a vyžaduje rozsáhlé školení, aby byl na stejné úrovni jako odborníci. Ale externí pracovní síla by mohla lékařská datová sada odbornost v oblasti označování, díky čemuž jsou ideálními kandidáty pro rychlé zahájení a rozšíření.

    Když se zkušenosti z lékařské a zdravotní vědy spojí s pokročilými nástroji, můžete zaznamenat značné snížení nákladů a času na zpracování dat.

  4. Splňují regulační požadavky?

    Správný tým pro zpracování údajů by měl být vyškolen k bezpečnému provádění svých úkolů. Tým by měl být připraven lékařskými odborníky nebo datovými vědci, aby to zajistili elektronické zdravotní záznamy pacientů zůstává v anonymitě.

    Poskytovatelé služeb třetích stran budou zpracovávat předpisy o ochraně soukromí pacientů, včetně certifikací HIPAA a GDPR. Vyberte obrázek anotační služby s certifikátem ISO-9002, který dokazuje, že přijímají přísná opatření k zachování soukromí a organizace dat klientů.

  5. Jak poskytovatel udržuje komunikaci s řízenou pracovní silou?

    Vyberte si partnera pro označování dat, který se snaží udržovat jasnou a pravidelnou komunikaci, aby se zabránilo nesrovnalostem v pokynech, požadavcích a požadavcích projektu. Nedostatek komunikace, výměna kritických informací projektu v reálném čase a neadekvátní systém zpětné vazby mohou nepříznivě ovlivnit kvalitu práce a dodací lhůty. Je nezbytné zvolit třetí stranu, která používá nejnovější nástroje pro spolupráci a má osvědčené systémy pro detekci problémů s produktivitou dříve, než začnou ovlivňovat projekt.

Případová studie: Anotace lékařského snímku pro radiologii s umělou inteligencí

Přední společnost zabývající se zdravotnickými technologiemi se spojila se společností Shaip při vývoji radiologického řešení s umělou inteligencí. Shaip poskytoval vysoce kvalitní lékařské anotační služby a označoval tisíce CT skenů a MRI přesnými anatomickými strukturami a abnormalitami. Díky spolupráci s týmem Shaipových zkušených anotátorů zdravotnických dat dokázala společnost vytrénovat své algoritmy umělé inteligence k detekci nemocí s vysokou přesností, což v konečném důsledku zlepšilo výsledky pacientů a snížilo náklady na zdravotní péči.

Proč investovat do čističky vzduchu?

Shaip je lídrem v poskytování špičkových služeb specializované lékařské údaje služby označování kritických projektů. Máme exkluzivní tým odborníků na zdravotnictví vyškolený těmi nejlepšími lékařských odborníků na nejlepších řešeních štítkování ve své třídě. Naše zkušenosti, dovednosti, přísné školicí moduly a osvědčené parametry zajišťování kvality z nás udělaly nejpreferovanější servisní partnery v oblasti označování dat pro velké podniky.

Jste připraveni zajistit úspěch svých projektů AI ve zdravotnictví pomocí vysoce kvalitního označování dat? Kontakt Shaip se dnes dozvíte, jak vám náš zkušený tým pro anotaci zdravotnických dat může pomoci dosáhnout vašich cílů při zachování nejvyšších standardů kvality a souladu.

Sociální sdílení