Jak data školení ve zdravotnictví posouvají AI ve zdravotnictví na Měsíc?
Získávání dat bylo vždy prioritou organizace. Tím spíše, když se příslušné datové soubory používají k trénování autonomních, samoučících se nastavení. Školení inteligentních modelů, zejména těch, které využívají umělou inteligenci, má jiný přístup než příprava standardních podnikových dat. Navíc vzhledem k tomu, že zdravotní péče je vertikála zaměření, je důležité zaměřit se na soubory dat, které mají svůj účel a neslouží pouze k vedení záznamů.
Ale proč se vůbec potřebujeme zaměřovat na školicí data, když obrovské objemy organizovaných dat o pacientech již sídlí v lékařských databázích a serverech domovů důchodců, nemocnic, lékařských klinik a dalších zdravotnických organizací. Důvodem je, že standardní data pacientů nejsou nebo nemohou být použita k vytváření autonomních modelů, které pak vyžadují kontextová a označená data, aby bylo možné včas přijímat vnímavá a proaktivní rozhodnutí.
Zde přicházejí do mixu data Healthcare Training, promítnutá jako anotované nebo označené datové sady. Tyto lékařské datové soubory jsou zaměřeny na pomoc strojům a modelům identifikovat konkrétní lékařské vzorce, povahu nemocí, prognózu konkrétních onemocnění a další důležité aspekty lékařského zobrazování, analýzy a správy dat.
Co jsou údaje o školení ve zdravotnictví – úplný přehled?
Školicí data ve zdravotnictví nejsou nic jiného než relevantní informace, které jsou označeny metadaty, aby je algoritmy strojového učení poznaly a naučily se z nich. Jakmile jsou datové sady označeny nebo spíše anotovány, je pro modely možné porozumět kontextu, sekvenci a kategorii téhož, což jim pomáhá včas se lépe rozhodovat.
Pokud máte zálibu ve specifikách, tréninková data relevantní pro zdravotnictví se týkají pouze lékařských snímků s poznámkami, které zajišťují, že inteligentní modely a stroje budou schopny včas rozpoznat onemocnění jako součást diagnostického nastavení. Údaje o školení mohou mít také textovou nebo spíše transkribovanou povahu, což pak umožňuje modelům identifikovat data získaná z klinických studií a přijímat proaktivní hovory týkající se tvorby léků.
Stále je to pro vás příliš složité! Zde je nejjednodušší způsob, jak pochopit, co znamenají údaje o zdravotním školení. Představte si údajnou zdravotnickou aplikaci, která dokáže detekovat infekce na základě zpráv a obrázků, které nahrajete na platformu, a navrhnout další postup. Aby však bylo možné takové hovory uskutečnit, je třeba, aby inteligentní aplikace dostávala správná a sladěná data, ze kterých se může učit. Ano, to je to, co nazýváme „výcviková data“.
Jaké jsou nejrelevantnější modely zdravotní péče, které vyžadují školicí data?
Tréninková data dávají větší smysl autonomním modelům zdravotní péče, které mohou postupně ovlivňovat život obyčejných lidí bez lidského zásahu. Rostoucí důraz na rozšiřování výzkumných kapacit v oblasti zdravotní péče také dále podporuje růst trhu anotací dat; nepostradatelný a neopěvovaný hrdina umělé inteligence, který je nápomocný při vývoji přesných a specifických tréninkových datových sad.
Které modely zdravotní péče však nejvíce potřebují tréninková data? Zde jsou subdomény a modely, které v poslední době nabraly tempo a lákaly k potřebě vysoce kvalitních tréninkových dat:
- Nastavení digitální zdravotní péče: Oblasti zájmu zahrnují personalizovanou léčbu, virtuální péči o pacienty a analýzu dat pro monitorování zdraví
- Diagnostická nastavení: Oblasti zájmu zahrnují včasnou identifikaci život ohrožujících onemocnění s velkým dopadem, jako je jakákoli forma rakoviny a lézí.
- Nástroje pro vytváření sestav a diagnostiku: Oblasti zájmu zahrnují vývoj vnímavého druhu CT skenerů, detekce MRI a rentgenových nebo zobrazovacích nástrojů.
- Obrazové analyzátory: Oblasti zájmu zahrnují identifikaci zubních problémů, kožních onemocnění, ledvinových kamenů a dalších
- Identifikátory dat: Oblasti zájmu zahrnují analýzu klinických studií pro lepší léčbu onemocnění, identifikaci nových možností léčby konkrétních onemocnění a tvorbu léků.
- Nastavení uchovávání záznamů: Oblasti zájmu zahrnují udržování a aktualizaci záznamů o pacientech, pravidelné sledování poplatků za pacienty a dokonce i předběžnou autorizaci nároků tím, že identifikujeme podstatnou část pojistné smlouvy.
Tyto modely Healthcare vyžadují přesná tréninková data, aby byly vnímavější a proaktivnější.
Proč jsou údaje o školení ve zdravotnictví důležité?
Jak je patrné z povahy modelů, role strojového učení se v oblasti zdravotnictví postupně vyvíjí. Vzhledem k tomu, že se citlivá nastavení umělé inteligence stávají absolutní nezbytností ve zdravotnictví, přichází na řadu NLP, počítačové vidění a hloubkové učení pro přípravu relevantních školicích dat pro modely, ze kterých se lze učit.
Na rozdíl od standardních a statických procesů, jako je vedení záznamů o pacientech, zpracování transakcí a další, nelze inteligentní modely zdravotní péče, jako je virtuální péče, analyzátory obrazu a další, cílit pomocí tradičních datových souborů. To je důvod, proč se tréninková data stávají ve zdravotnictví ještě důležitějšími jako obrovský krok do budoucnosti.
Důležitost dat o zdravotnických školeních lze lépe pochopit a zjistit tím, že se očekává, že velikost trhu týkající se implementace nástrojů pro anotaci dat ve zdravotnictví pro přípravu školicích dat vzroste v roce 500 minimálně o 2027 % ve srovnání s rokem 2020.
Ale to není vše. Inteligentní modely, které jsou v první řadě řádně proškoleny, mohou pomoci zdravotnickým zařízením snížit dodatečné náklady automatizací několika administrativních úkolů a úsporou až 30 % zbytkových nákladů.
A ano, trénované algoritmy ML jsou schopny analyzovat 3D skeny, a to nejméně 1000krát rychleji, než se dnes zpracovávají, v roce 2021.
Zní to slibně, že!
Use Cases of Healthcare AI
Upřímně řečeno, koncept tréninkových dat, který se používá k posílení modelů umělé inteligence ve zdravotnictví, působí trochu nevýrazně, pokud se blíže nepodíváme na případy použití a aplikace v reálném čase.
Nastavení digitálního zdravotnictví
Zdravotní zařízení založená na umělé inteligenci s pečlivě vyškolenými algoritmy jsou zaměřena na poskytování nejlepší možné digitální péče pacientům. Digitální a virtuální nastavení s technologií NLP, Deep Learning a Computer Vision dokážou vyhodnotit příznaky a diagnostikovat stavy shromažďováním dat z různých zdrojů, čímž zkrátí dobu léčby nejméně o 70 %.
Využití zdrojů
Vznik globální pandemie srazil většinu lékařských zařízení o zdroje. Pokud se však AI pro zdravotnictví stane součástí administrativního schématu, může lékařským institucím pomoci lépe zvládat nedostatek zdrojů, využití JIP a další aspekty omezené dostupnosti.
Lokalizace vysoce rizikových pacientů
Umělá inteligence ve zdravotnictví, pokud je implementována v sekci záznamů o pacientech, umožňuje nemocničním orgánům identifikovat vysoce rizikové vyhlídky, u nichž existuje možnost nakazit se nebezpečnými nemocemi. Tento přístup pomáhá s lepším plánováním léčby a dokonce usnadňuje izolaci pacienta.
Připojená infrastruktura
Jak to umožnilo Interní AI IBM, i.eWatson, Moderní nastavení zdravotní péče je nyní připojeno, s laskavým svolením klinické informační technologie. Tento případ použití se zaměřuje na zlepšení interoperability mezi systémy a správou dat.
Kromě zmíněných případů použití má Healthcare AI roli v:
- Předpovídání limitu pobytu pacienta
- Předpovídání nedostavení se k úspoře nemocničních zdrojů a nákladů
- Předpovídání pacientů, kteří nemusí obnovit zdravotní plány
- Identifikace fyzických problémů a odpovídající nápravná opatření
Z elementárnějšího pohledu Zdravotní AI má za cíl zlepšit integritu dat, schopnost lépe implementovat prediktivní analytiku a schopnosti uchovávání záznamů příslušného nastavení.
Aby však byly tyto případy použití dostatečně úspěšné, musí být modely AI pro zdravotnictví trénovány s anotovanými daty.
Role datových sad zlatého standardu pro zdravotnictví
Tréninkové modely jsou v pořádku, ale co data? Ano, potřebujete datové sady, které pak musí být anotovány, aby dávaly smysl algoritmům AI.
Ale nemůžete jen tak zrušit data z jakéhokoli kanálu a stále držet krok se standardy integrity dat. To je důvod, proč je důležité spoléhat se na poskytovatele služeb, jako je Shaip, kteří nabízejí širokou škálu spolehlivých a relevantních datových sad, které mohou podniky využít. Pokud plánujete nastavit model umělé inteligence pro zdravotnictví, Shaip vám umožní vybrat si z postřehů od člověka-bota, konverzačních dat, fyzických diktátů a poznámek lékaře.
Navíc můžete dokonce specifikovat případy použití, aby se datové sady sladily se základními procesy zdravotní péče nebo konverzační AI pro cílení na administrativní funkce. Ale to není vše, zkušení anotátoři a sběratelé dat dokonce nabízejí vícejazyčnou podporu, pokud jde o zachycení a nasazení otevřených datových sad pro tréninkové modely.
Vrátíme-li se zpět k tomu, co Shaip nabízí, vy jako inovátor můžete přistupovat k relevantním zvukovým souborům, textovým souborům, doslovně, diktátům a dokonce lékařským obrazovým datům, v závislosti na funkcích, které chcete, aby model měl.
Wrap-Up
Zdravotnictví jako vertikála je na inovaci, a to ještě více v postpandemické éře. Podniky, zdravotničtí podnikatelé a nezávislí vývojáři však neustále plánují nové aplikace a systémy, které jsou inteligentně proaktivní a mohou značně minimalizovat lidské úsilí tím, že řeší opakující se a časově náročné úkoly.
To je důvod, proč je klíčové nejprve vytrénovat nastavení nebo spíše modely k dokonalosti pomocí přesně upravených a označených datových sad, což je pro dosažení dokonalosti a přesnosti lepší outsourcovat spolehlivým poskytovatelům služeb.
