Datová anotace

Techniky anotace dat pro nejběžnější případy použití AI ve zdravotnictví

Dlouho jsme četli o roli anotace dat ve strojovém učení a moduly umělé inteligence (AI). Víme, že anotace kvalitních dat je nevyhnutelným aspektem, který vždy ovlivňuje výsledky těchto systémů.

Jaké jsou však různé anotační techniky používané v souboru zdravotnická AI prostor? Jaká opatření a postupy pro odvětví, které je tak složité, rozsáhlé a zásadní?

To je přesně to, co dnes v tomto příspěvku prozkoumáme. Ze základního porozumění různým typům technik anotace dat odemkneme úroveň 2 a prozkoumáme různé techniky anotace používané v různých případech použití AI.

Anotace dat pro různé případy použití AI

Chatbots

Chatbots Začněme nejprve základy. Chatboti nebo konverzační roboti se ukazují jako vysoce účinná křídla pro klinickou správu, mHealth a další. Od pomoci pacientům rezervovat si schůzky na diagnostiku a konzultace ve zdravotnictví až po pomoc při zpracování jejich symptomů a životních funkcí pro příznaky nemocí a obav se chatboti stávají skvělými společníky jak pro pacienty, tak pro poskytovatele zdravotní péče.

Aby chatboti poskytovali přesné výsledky, musí zpracovat miliony bajtů dat. Jedna špatná diagnóza nebo doporučení by se mohla ukázat jako škodlivá pro pacienty a jejich okolí. Pokud například aplikace poháněná umělou inteligencí navržená tak, aby poskytovala výsledky při předběžném hodnocení Covid-19, poskytuje špatné výsledky, vedlo by to k nákaze. Proto musí být před uvedením produktu nebo řešení do praxe provedeno adekvátní školení AI.

Pro účely školení odborníci obvykle používají techniky, jako je rozpoznávání entit a analýza sentimentu. 

Anotace digitálního zobrazení

Zatímco diagnostický proces je digitální pomocí sofistikovaných systémů a zařízení, závěry výsledků jsou stále převážně zaměřeny na člověka. Výsledky jsou tak vystaveny nesprávné interpretaci nebo dokonce přehlížení zásadních obav.

Moduly AI nyní mohou eliminovat všechny tyto případy a mohou detekovat i ty nejmenší anomálie nebo obavy ze zpráv MRI, CT a rentgenových zpráv. Kromě přesných výsledků mohou systémy AI poskytovat výsledky také rychle.

Kromě konvenčních skenů se termální zobrazování používá také k včasné detekci problémů, jako je rakovina prsu. IR paprsky vyzařované nádory jsou studovány na další příznaky a podle toho hlášeny.

Pro tyto složité účely veteráni anotace dat nasazují mechanismy, jako je značkování stávajících zpráv MRI, CT vyšetření a rentgenové záření a data z termovize. Moduly AI se pak učí z těchto anotovaných datových sad, aby mohly samostatně trénovat.

Pojďme dnes diskutovat o vašem požadavku na školení AI.

Vývoj a léčba léčiv

Jedním z nejnovějších příkladů vývoje léčiv prostřednictvím modulů AI je formulace vakcín pro Covid-19. Během několika měsíců po vypuknutí epidemie mohli vědci a poskytovatelé zdravotní péče rozluštit kód vakcín proti Covid-19. Důvodem jsou především algoritmy umělé inteligence a strojového učení a jejich schopnost simulovat lékové a chemické interakce, učit se z mnoha zdravotnických časopisů, publikovaných prací, výzkumných dokumentů, vědeckých článků a dalších pro objevování léčiv.

Vhledy, které se nikdy nemohly dostat pod radar lidí (vzhledem k objemu datových sad používaných k objevování léčiv a klinickým testům), lze snadno porovnávat a analyzovat pomocí modulů AI pro okamžité závěry a výsledky. To umožňuje zdravotníkům zrychlit zkoušky, provádět přísné testy a předávat svá zjištění k příslušným schválením.

Kromě objevování léčiv pomáhají moduly AI také klinickým lékařům doporučit personalizovaná léčiva, která by ovlivnila jejich dávkování a načasování na základě jejich základních podmínek, biologických reakcí a dalších.

Pro pacienty trpící autoimunitními chorobami, neurologickými problémy a chronickými onemocněními je předepsáno více léků. To by mohlo znamenat reakci mezi drogami. Díky přizpůsobeným doporučením léků mohou poskytovatelé zdravotní péče učinit informovanější rozhodnutí ohledně předepisování léků.

Aby se to všechno stalo, anotátoři pracují na označování dat NLP, dat z datové radiologie, digitálních snímků, EHR, údajů o škodách poskytovaných pojišťovnami, údajů shromažďovaných a kompilovaných nositelnými zařízeními a dalších.

Monitorování a péče o pacienta

Monitorování pacienta & amp; Péče Klíčová cesta k uzdravení začíná až po operaci nebo diagnostice. Je na pacientovi, aby převzal odpovědnost za zotavení svého zdraví a celkovou pohodu. Díky řešením využívajícím AI se to postupně stává bezproblémovým.

Pacienti, kteří podstoupili léčbu rakoviny nebo ti, kteří mají problémy s duševním zdravím, stále častěji nacházejí konverzační roboti ochotný. Od dotazů po propuštění po pomoc pacientům procházet emocionálními poruchami přicházejí chatboti jako koneční společníci a asistenti. Organizace AI s názvem Northwell Health také sdílela zprávu, že téměř 96% jejích pacientů prokázalo optimalizované zapojení pacientů s takovými chatboty.

Techniky anotace se v tomto ohledu omezují na označování textových a zvukových dat ze zdravotních záznamů, dat z klinických studií, konverzací a analýz záměrů, digitálního zobrazování a dokumentů a dalších.

Balil

Případy použití, jako jsou tyto, stanovují srovnávací standardy pro školení AI a metodiky anotací. Ty také slouží jako cestovní mapy pro všechny jedinečné problémy s anotacemi dat, které v budoucnosti vznikají kvůli nástupu novějších případů použití a řešení.

To by vám však nemělo zabránit v tom, abyste se pustili do vývoje AI pro zdravotnictví. Pokud právě začínáte a hledáte adekvátní a kvalitní AI tréninková data, kontaktujte nás ještě dnes. Vždy očekáváme novější výzvy a zůstáváme o krok napřed.

Sociální sdílení