Globalny rynek dla sztuczna inteligencja w sektorze opieki zdrowotnej ma wzrosnąć z 1.426 mld USD w 2017 r. do 28.04 $ w 2025. Wzrost popytu na sztuczna inteligencjaTechnologie oparte na technologiach stają się widoczne, ponieważ branża opieki zdrowotnej zawsze szuka sposobów na poprawę opieki, obniżenie kosztów i zapewnienie trafnego podejmowania decyzji.
W zależności od złożoności projektu, zespół wewnętrzny nie zawsze poradzi sobie etykietowanie danych dotyczących opieki zdrowotnej wymagania. W konsekwencji firma jest zmuszona do poszukiwania wysokiej jakości zbiorów danych od wiarygodnych dostawców zewnętrznych.
Ale jest kilka komplikacji i wyzwań, gdy szukasz pomocy z zewnątrz Etykietowanie danych opieki zdrowotnej. Przyjrzyjmy się wyzwaniom i punktom, na które należy zwrócić uwagę przed outsourcingiem zbiór danych opieki zdrowotnej usługi etykietowania.
Wyzwania stojące przed etykietowaniem danych w opiece zdrowotnej
Połączenia znaczenie posiadania wysokiej jakości zbiór danych medycznych i opatrzone adnotacjami obrazy mają kluczowe znaczenie dla wyniku Modele ML. Niewłaściwa adnotacja do obrazu może spowodować niedokładne prognozy, co może zawieść wizja komputerowa projekt. Może to również oznaczać utratę pieniędzy, czasu i dużo wysiłku.
Może to również oznaczać drastycznie nieprawidłową diagnozę, opóźnioną i niewłaściwą opiekę medyczną i nie tylko. Dlatego kilka medyczna sztuczna inteligencja firmy poszukują partnerów do etykietowania i adnotacji danych z wieloletnim doświadczeniem.
Wyzwanie zarządzania przepływem pracy
Jedno z istotnych wyzwań etykietowanie danych medycznych posiada wystarczającą liczbę wyszkolonych pracowników do obsługi rozległych danych strukturalnych i nieustrukturyzowanych. Firmy walczą o zrównoważenie zwiększania liczby pracowników, szkoleń i utrzymywania jakości.
Wyzwanie utrzymania jakości zestawu danych
Wyzwaniem jest utrzymanie spójnej jakości zbioru danych – subiektywnej i obiektywnej.
Nie ma jednego fundamentu prawdy w jakości subiektywnej, ponieważ jest ona subiektywna dla osoby dokonującej adnotacji dane medyczne. Znajomość domeny, kultura, język i inne czynniki mogą wpływać na jakość pracy.
W obiektywnej jakości istnieje jedna jednostka prawidłowej odpowiedzi. Jednak ze względu na brak specjalistycznej wiedzy medycznej lub wiedzy medycznej pracownicy mogą nie podejmować się adnotacja obrazu dokładnie.
Oba wyzwania można rozwiązać dzięki rozległym szkoleniom i doświadczeniu w dziedzinie opieki zdrowotnej.
Wyzwanie kontroli kosztów
Bez dobrego zestawu standardowych metryk nie jest możliwe śledzenie wyników projektu na podstawie czasu poświęconego na pracę nad etykietowaniem danych.
Jeśli prace związane z etykietowaniem danych są zlecane na zewnątrz, zwykle wybór jest pomiędzy płaceniem za godzinę lub za wykonane zadanie.
Płacenie za godzinę sprawdza się na dłuższą metę, ale niektóre firmy nadal wolą płacić za zadanie. Jeśli jednak pracownicy otrzymują wynagrodzenie za zadanie, jakość pracy może ucierpieć.
Wyzwanie ograniczeń prywatności
Zgodność z prywatnością i poufnością danych jest poważnym wyzwaniem przy gromadzeniu dużych ilości danych. Dotyczy to szczególnie zbierania masywnych zbiory danych opieki zdrowotnej ponieważ mogą zawierać dane osobowe, twarze, od elektronicznej dokumentacji medycznej.
Zawsze silnie odczuwana jest potrzeba przechowywania danych i zarządzania nimi w bardzo bezpiecznym miejscu z kontrolą dostępu.
Jeśli praca jest zlecona na zewnątrz, firma zewnętrzna jest odpowiedzialna za uzyskanie certyfikatów zgodności i dodanie dodatkowej warstwy ochrony.
Gotowe zestawy danych medycznych/medycznych, które ułatwią rozpoczęcie projektu AI w opiece zdrowotnej
Pytania, które należy zadać podczas outsourcingu prac związanych z etykietowaniem danych w opiece zdrowotnej
Kto oznaczy dane?
Pierwsze pytanie, które powinieneś zadać, dotyczy zespołu etykietowania danych. Każdy dane treningowe zespół zajmujący się etykietowaniem działa dobrze, wykonując regularne zadania. Jednak dzięki szkoleniom ekspertów medycznych w zakresie terminów i pojęć specyficznych dla danej dziedziny będą oni w stanie opracować zestawy danych odpowiadające kompetencjom wymaganym przez projekt.
Co więcej, przy większej sile roboczej, gdy zadanie oznaczania danych jest zlecane na zewnątrz, łatwiej jest równomiernie podzielić pracę między znaczną część doświadczonych i przeszkolonych adnotatorów. Można również zachować śledzenie, współpracę i jednolitość jakości.
- Poproś o przykładowy przegląd wykonanych zadań. Poszukaj dokładności w zestawach danych.
- Zrozum ich szkolenia i kryteria rekrutacji. Dowiedz się więcej o ich metodach szkoleniowych, wzorcach jakości, moderacji i listach kontrolnych walidacji.
Czy jest skalowalne?
Dostawca usług etykietowania danych powinien mieć dobrze wyszkolony zespół w dziedzinie opieki zdrowotnej, który może szybko rozpocząć i szybko skalować. Powinieneś współpracować wyłącznie z ekspertami opieki zdrowotnej, którzy mogą przyspieszyć pracę przy zachowaniu jakości.
Zespoły wewnętrzne VS zewnętrzne – co jest lepsze?
Wybór między zespołami wewnętrznymi i zewnętrznymi jest zawsze aktem delikatnej równowagi. Ale zacznij rozważać te dwa na podstawie czasu potrzebnego na dostawę, kosztu skalowania usług etykietowania danych i konkretnego doświadczenia w opiece zdrowotnej.
Zespół wewnętrzny może nie mieć wymaganej wiedzy fachowej w zakresie opieki zdrowotnej i wymagać intensywnego szkolenia, aby dorównać ekspertom. Ale zewnętrzna siła robocza może mieć zbiór danych medycznych specjalistyczną wiedzę w zakresie etykietowania, dzięki czemu są idealnymi kandydatami do szybkiego uruchomienia i skalowania.
Połączenie doświadczenia w medycynie i naukach o zdrowiu z zaawansowanymi narzędziami pozwala zauważyć znaczną redukcję kosztów i czasu przetwarzania danych.
Czy spełniają wymagania prawne?
Prawidłowy zespół przetwarzający dane powinien zostać przeszkolony w zakresie bezpiecznego wykonywania swoich zadań. Zespół powinien być przygotowany przez ekspertów medycznych lub naukowców zajmujących się danymi, aby zapewnić: elektroniczna dokumentacja medyczna pacjentów pozostaje anonimowych.
Zewnętrzni dostawcy usług zajmą się przepisami dotyczącymi prywatności pacjentów, w tym certyfikatami zgodności z HIPAA i RODO. Wybierz obraz usługi adnotacji z certyfikatem ISO-9002, który potwierdza, że podejmują rygorystyczne działania w celu zachowania prywatności i organizacji danych klientów.
W jaki sposób dostawca utrzymuje komunikację z zarządzaną siłą roboczą?
Wybierz partnera w zakresie etykietowania danych, który stara się utrzymywać przejrzystą i regularną komunikację, aby uniknąć rozbieżności w instrukcjach, wymaganiach i wymaganiach projektowych. Brak komunikacji, wymiana informacji o kluczowym znaczeniu dla projektu w czasie rzeczywistym oraz nieodpowiedni system sprzężenia zwrotnego mogą negatywnie wpłynąć na jakość pracy i terminy dostaw.
Niezbędne jest wybranie strony trzeciej, która korzysta z najnowszych narzędzi do współpracy i ma sprawdzone systemy do wykrywania problemów z wydajnością, zanim zaczną one wpływać na projekt.
Czy szukasz wysokiej jakości zestawy danych opieki zdrowotnej do trenowania medycznych modeli ML?
Mamy dla Ciebie rozwiązanie.
Wypróbuj Shaip – lidera w branży w dostarczaniu produktów na najwyższym poziomie specjalistyczne dane medyczne usługi etykietowania krytycznych projektów. Posiadamy ekskluzywny zespół ekspertów medycznych przeszkolonych przez najlepszych eksperci medyczni na najlepszych w swojej klasie rozwiązaniach w zakresie etykietowania.
Nasze doświadczenie, umiejętności, rygorystyczne moduły szkoleniowe i sprawdzone parametry zapewniania jakości sprawiły, że jesteśmy najbardziej preferowanym partnerem usługowym w zakresie etykietowania danych dla dużych firm.
Aby doświadczyć fachowej wiedzy i wydajności, połącz się z nami już dziś.
