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.
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
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 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.
