Anotace lékařských snímků hraje zásadní roli při poskytování nezbytných školicích dat algoritmům strojového učení a modelům AI. Tento proces je nezbytný pro AI k přesné detekci nemocí a stavů, protože se při generování vhodných reakcí spoléhá na předem modelovaná data.
Jednoduše řečeno, anotace lékařských snímků je proces označování a popisu lékařských snímků. To nejen pomáhá při diagnostice onemocnění, ale hraje také klíčovou roli ve výzkumu a poskytování lékařské péče. Označením a označením konkrétních biomarkerů mohou programy umělé inteligence interpretovat a analyzovat obrázky bohaté na informace, což vede k rychlé a přesné diagnóze.
V roce 2022 byl celosvětový trh s nástroji pro anotaci dat v oblasti zdravotnictví oceněn na 129.9 milionu USD a předpokládá se, že v letech 27.5 až 2023 zaznamená pozoruhodnou složenou roční míru růstu (CAGR) ve výši 2030 %. Integrace nástrojů pro anotaci dat v sektoru zdravotnictví přináší revoluci diagnostiku, léčbu a sledování pacienta. Generováním přesných diagnóz a umožněním personalizované léčby tyto nástroje významně zlepšují výzkum a výsledky zdravotní péče.
Zdroj obrázku: Grandviewresearch
Fenomenální pokrok v oblasti strojového učení a umělé inteligence způsobil revoluci ve zdravotnickém průmyslu.
Globální trh s umělou inteligencí ve zdravotnictví v roce 2016 činil přibližně jednu miliardu a odhaduje se, že toto číslo vystřelí na více než $ 28 miliard 2025. Velikost trhu s globální umělou inteligencí zejména v oblasti lékařského zobrazování se v roce 980 odhadovala na přibližně 2022 milionů USD. Navíc se předpokládá, že toto číslo vzroste při CAGR o 26.77 % na 3215 milion USD do roku 2027.
Co je anotace lékařského obrázku?
Zdravotnický průmysl využívá potenciál ML k poskytování lepší péče o pacienty, lepší diagnostiky, přesných předpovědí léčby a vývoje léků. Existuje však několik oblastí lékařských věd, kde může umělá inteligence pomoci lékařům v lékařském zobrazování. K vývoji přesných lékařských zobrazovacích modelů na bázi umělé inteligence však potřebujete obrovské množství lékařského zobrazování přesně označeného a anotovaného.
Lékařský obraz anotace je technika přesného označování lékařského zobrazování jako např MRI, CT skeny, ultrazvuky, mamografy, rentgeny a další pro trénování modelu strojového učení. Kromě zobrazování jsou také lékařské obrazové údaje, jako jsou záznamy a zprávy, opatřeny poznámkami, které pomáhají při trénování klinický NER a modely hlubokého učení.
Tato anotace lékařských snímků pomáhá trénovat algoritmy hlubokého učení a modely ML pro analýzu lékařských snímků a přesné zlepšení diagnózy.
Porozumění lékařskému obrázku Anotace
V anotaci lékařských snímků jsou označeny rentgenové snímky, CT snímky, snímky MRI a související dokumenty. Algoritmy a modely umělé inteligence jsou trénovány pro různé účely pomocí označených informací a značek poskytovaných prostřednictvím Rozpoznání pojmenované entity (NER). Pomocí těchto informací šetří programy AI lékařům čas a pomáhají jim lépe se rozhodovat. Výsledkem je, že pacienti dostávají cílenější výsledky.
Pokud nejde o program AI, tento úkol vykonávají lékaři a specialisté. Stejně jako se profesionálové učí roky školení a studií, i model umělé inteligence potřebuje školení, které je částečně poskytováno anotovanými daty obrázků. Pomocí těchto dat se modely umělé inteligence a programy strojového učení učí překlenout propast mezi lékařskou odborností jednotlivce a schopnostmi umělé inteligence.
Díky tomuto spojení lidí a umělé inteligence je diagnostika ve zdravotnictví přesná, rychlá a proaktivní. Výsledkem je snížení lidských chyb, protože program umělé inteligence dokáže detekovat anomálie na molekulární úrovni s lepší účinností, a tím zlepšit výsledky pacientů.
Role lékařského obrazu anotace v lékařské diagnostice
Potenciál AI v lékařská obrazová diagnóza je obrovský a zdravotnický průmysl využívá AI a ML, aby pacientům poskytl rychlejší a spolehlivější diagnostiku. Některé z případů použití zdravotní anotace obrázku v lékařské diagnostice AI jsou:
Detekce rakoviny
Detekce rakovinných buněk je možná největší rolí AI v lékařské zobrazovací analýze. Když jsou modely trénovány na masivních souborech lékařských zobrazovacích dat, pomáhá to modelu přesně identifikovat, detekovat a předpovídat růst rakovinných buněk v orgánech. Díky tomu lze do značné míry eliminovat potenciál lidských chyb a falešných poplachů.
Zubní zobrazování
Zdravotní problémy související se zuby a dásněmi, jako jsou kazy, abnormality ve struktuře zubů, kazy a nemoci, lze přesně diagnostikovat pomocí modelů s umělou inteligencí.
Jaterní komplikace
Komplikace související s játry mohou být detekovány, charakterizovány a účinně monitorovány vyhodnocením lékařských snímků k detekci a identifikaci anomálií.
Poruchy mozku
Lékařská anotace snímku pomáhá odhalit mozkové poruchy, sraženiny, nádory a další neurologické problémy.
Dermatologie
Počítačové vidění a lékařské zobrazování jsou také široce používány k rychlé a efektivní detekci dermatologických onemocnění.
Podmínky srdce
AI se také stále více používá v kardiologii k detekci srdečních anomálií, srdečních onemocnění, potřeby intervence a interpretace echokardiogramů.
Typy dokumentů anotovaných prostřednictvím Anotace lékařského obrázku
Anotace lékařských dat je klíčovou součástí vývoje modelu strojového učení. Bez řádné a lékařsky přesné anotace záznamů textem, metadaty a dalšími poznámkami se stává náročným vyvinout hodnotný model ML.
Pomohlo by, kdybyste měli extrémně talentované a zkušené anotátory lékařská obrazová data. Některé z různých dokumentů, které jsou anotovány:
- CT vyšetření
- Mamogram
- Rentgen
- Echokardiogram
- Ultrazvuk
- MRI
- EEG
- Dicom
- NIfTI
- Zvuk - Zvuk diktátu lékaře
- Videa
- Fotky
- Text - Dataset EHR
- snímky
Aplikace lékařské obrazové anotace ve zdravotnictví
Anotace lékařských snímků může kromě detekce nemocí a diagnóz sloužit k mnoha účelům. Dobře vyškolená data pomohla modelům AI a ML zlepšit zdravotnické služby. Zde jsou některé další aplikace lékařské anotace obrázků:
Virtuální asistenti
Anotace lékařských snímků umožňuje virtuálním asistentům AI poskytovat přesné informace v reálném čase. Analyzuje lékařské snímky a používá předem vyškolená data k nalezení relevance a poskytnutí odpovědí.
Diagnostická podpora
Pro přesnou diagnostiku mohou modely umělé inteligence pomoci lékařským profesionálům při nápravě lidských chyb. Při zvýšení rychlosti detekce podmínek může také snížit náklady na provedení.
Včasná diagnostika
U stavů, jako je rakovina, kde pozdní diagnóza může vést k fatálním výsledkům, je vysoce ceněna včasná diagnóza pomocí identifikace časných biomarkerů nebo ohrožení života.
Rozpoznávání
Rozpoznávání vzorů je užitečné při vývoji léků, kde se anotace lékařského obrazu používá k objevování specifických biologických reakcí na různé typy látek.
Robotická chirurgie
V robotické chirurgii spolupracují anotace lékařských snímků a umělá inteligence, aby pochopily složité části a struktury lidského těla. Pomocí těchto informací mohou modely umělé inteligence provádět operace s přesností.
Anotace lékařského snímku VS Běžná anotace dat
Pokud vytváříte model ML pro lékařské zobrazování, měli byste si uvědomit, že se liší od běžného obrazu anotace dat tolika způsoby. Nejprve si vezměme příklad radiologického zobrazování.
Než to však uděláme, stanovíme předpoklad – všechny fotografie a videa, které jste kdy pořídili, pocházejí z malé části spektra zvaného viditelné světlo. Radiologické zobrazování se však provádí pomocí rentgenových paprsků, které spadají pod neviditelnou světelnou část elektromagnetického spektra.
Zde je podrobné srovnání lékařské zobrazovací anotace a běžné datové anotace.
| Anotace lékařského zobrazování | Pravidelná anotace dat |
|---|---|
| Všechna lékařská zobrazovací data by měla být deidentifikována a chráněna dohodami o zpracování dat (DPA). | Běžné obrázky jsou snadno dostupné. |
| Lékařské snímky jsou ve formátu DICOM | Běžné obrázky mohou být ve formátu JPEG, PNG, BMP a dalších |
| Rozlišení lékařských snímků je vysoké s 16bitovým barevným profilem | Běžné obrázky mohou mít 8bitový barevný profil. |
| Lékařské snímky také obsahují jednotky měření pro lékařské účely | Měření se týkají kamery |
| Je přísně vyžadováno dodržování HIPAA | Není regulováno dodržováním předpisů |
| K dispozici je více obrázků stejného objektu z různých úhlů a pohledů | Samostatné obrázky různých objektů |
| Mělo by se řídit radiologickými kontrolami | Běžná nastavení fotoaparátu jsou akceptována |
| Více anotací řezů | Anotace jednotlivých řezů |
HIPAA Compliance
Při sestavování modelů zdravotní péče na bázi umělé inteligence je musíte trénovat a testovat pomocí velkého množství vysoce kvalitních lékařských snímků, které jsou přesně anotovány, aby poskytovaly přesnou předpověď. Při výběru platformy pro potřeby anotací lékařských snímků a zpracování dat byste však měli vždy hledat nabídky, které splňují tyto požadavky na technickou shodu.
HIPAA je federální zákon, který upravuje bezpečnost elektronicky přenášených zdravotních informací a nařizuje vhodná opatření, která mají poskytovatelé přijmout na ochranu a ochranu informací o pacientech před zveřejněním bez souhlasu pacienta.
- Existuje systém pro ukládání a správu zdravotnických informací?
- Jsou zálohy systému vytvářeny, udržovány a pravidelně aktualizovány?
- Existuje systém, který zabrání neoprávněným uživatelům v přístupu k citlivým lékařským údajům?
- Jsou data během odpočinku a přenosu šifrována?
- Existují nějaká opatření, která uživatelům brání ve exportu a ukládání lékařských snímků na jejich zařízení, což způsobuje narušení bezpečnosti?
Jak vybrat nejlepší společnost zabývající se anotací lékařských obrázků
- Odbornost na doménu: Vyhledejte společnost s rozsáhlými zkušenostmi s anotací lékařských snímků a hlubokým pochopením lékařské terminologie, anatomie a patologie.
- Quality Assurance: Zajistěte, aby společnost zavedla přísný proces kontroly kvality, který zaručí přesnost, jednotnost a soulad s vašimi konkrétními kritérii v anotacích.
- Zabezpečení dat a soukromí: Ověřte, že společnost dodržuje robustní opatření pro zabezpečení dat a dodržuje příslušné předpisy, jako je HIPAA nebo GDPR, aby byla chráněna citlivá data pacientů.
- Škálovatelnost: Vyberte si společnost, která si poradí s rozsahem vašeho projektu a má kapacitu, aby se zvýšila nebo snížila podle vašich potřeb.
- Doba obratu: Zaměřte se na schopnost společnosti poskytovat anotace ve vámi stanoveném časovém rámci při dodržování standardů kvality.
- Komunikace a spolupráce: Hledejte společnost, která udržuje jasné komunikační kanály a reaguje na vaše potřeby a zpětnou vazbu v průběhu projektu.
- Technologie a nástroje: Posuďte, jak společnost využívá pokročilé anotační nástroje a technologie, jako je anotace s pomocí strojového učení, ke zlepšení efektivity a přesnosti.
- Cena a hodnota: Porovnejte ceny mezi různými společnostmi, ale také zvažte hodnotu, kterou poskytují, pokud jde o kvalitu, služby a odborné znalosti.
- Reference a případové studie: Vyžádejte si od společnosti reference nebo případové studie, abyste mohli vyhodnotit své zkušenosti a výsledky v projektech anotací lékařských snímků podobných těm vašim.
Jak může Shaip pomoci?
Shaip je stálým lídrem na trhu v poskytování vysoce kvalitních školení obrazové datové sady rozvíjet pokročilé zdravotnická lékařská řešení založená na umělé inteligenci. Máme tým zkušených, exkluzivně vyškolených anotátorů a obrovskou síť vysoce kvalifikovaných radiologů, patologů a praktických lékařů, kteří pomáhají a školí anotátory. Navíc naše nejlepší přesnost anotací ve své třídě označení dat služby pomáhají vyvíjet nástroje ke zlepšení diagnostiky pacientů.
Při partnerství se společností Shaip můžete zažít snadnou spolupráci s profesionály, kteří zajišťují shodu s předpisy, formáty dat a krátkou propustnost.
Když máte na mysli projekt anotací lékařských dat, který potřebuje odborníka světové třídy anotační služby, Shaip je tím správným partnerem, který dokáže spustit váš projekt během okamžiku.
