Od dłuższego czasu czytamy o roli adnotacja danych w uczeniu maszynowym oraz moduły sztucznej inteligencji (AI). Wiemy, że jakość adnotacji danych jest nieuniknionym aspektem, który niezmiennie wpływa na wyniki uzyskiwane przez te systemy.
Jednak jakie są różne techniki adnotacji używane w opieka zdrowotna AI przestrzeń? W branży, która jest tak złożona, rozległa i kluczowa, jakie środki i procedury podejmują eksperci od adnotacji danych, aby oznaczać, wdrażać i śledzić krytyczne dane dotyczące opieki zdrowotnej z niezliczonych źródeł?
Cóż, dokładnie to omówimy dzisiaj w tym poście. Od podstawowego zrozumienia różnych rodzajów technik adnotacji danych, zamierzamy odblokować poziom 2 i zbadać różne techniki adnotacji stosowane w różnych przypadkach użycia sztucznej inteligencji.
Adnotacje danych dla różnych przypadków użycia AI
Chatbots
Zacznijmy od podstaw. Chatboty lub boty konwersacyjne okazują się bardzo wydajnymi skrzydłami do zarządzania klinicznego, m-zdrowia i nie tylko. Chatboty okazują się być doskonałymi towarzyszami zarówno dla pacjentów, jak i pracowników służby zdrowia, od pomocy pacjentom w rezerwacji wizyt w celu diagnozy i konsultacji zdrowotnych po pomoc w przetwarzaniu objawów i parametrów życiowych pod kątem oznak chorób i obaw.
Aby chatboty zapewniały dokładne wyniki, muszą przetworzyć miliony bajtów danych. Jedna błędna diagnoza lub zalecenie może okazać się szkodliwe dla pacjentów i ich otoczenia. Na przykład, jeśli aplikacja oparta na sztucznej inteligencji zaprojektowana w celu uzyskania wyników wstępnej oceny Covid-19 daje błędne wyniki, spowoduje to zarażenie. Dlatego przed wdrożeniem produktu lub rozwiązania na żywo musi nastąpić odpowiednie szkolenie w zakresie sztucznej inteligencji.
Do celów szkoleniowych eksperci zazwyczaj stosują techniki, takie jak rozpoznawanie jednostek i analiza sentymentu.
Adnotacja do obrazowania cyfrowego
Podczas gdy proces diagnostyczny jest cyfrowy z pomocą wyrafinowanych systemów i urządzeń, wnioski z wyników są nadal w przeważającej mierze skoncentrowane na człowieku. Naraża to wyniki na błędną interpretację, a nawet przeoczenie kluczowych obaw.
Teraz moduły sztucznej inteligencji mogą wyeliminować wszystkie takie przypadki i mogą wykryć nawet najdrobniejsze anomalie lub wątpliwości na podstawie raportów MRI, tomografii komputerowej i prześwietlenia. Oprócz dokładnych wyników, systemy AI mogą również szybko dostarczać wyniki.
Oprócz konwencjonalnych skanów, obrazowanie termiczne jest również wykorzystywane do wczesnego wykrywania problemów, takich jak rak piersi. Promienie IR emitowane przez guzy są badane pod kątem dalszych objawów i odpowiednio raportowane.
Do tych złożonych celów weterani adnotacji danych stosują mechanizmy, takie jak znakowanie istniejących raportów MRI, tomografii komputerowej i rentgenowskiej oraz danych z obrazowania termicznego. Następnie moduły sztucznej inteligencji uczą się na podstawie tych zestawów danych z adnotacjami, aby trenować autonomicznie.
Rozwój i leczenie leków
Jednym z najnowszych przykładów opracowywania leków za pomocą modułów AI jest opracowywanie szczepionek przeciwko Covid-19. W ciągu kilku miesięcy od wybuchu naukowcy i pracownicy służby zdrowia byli w stanie złamać kod szczepionek Covid-19. Wynika to głównie z algorytmów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego oraz ich zdolności do symulowania interakcji leków i substancji chemicznych, uczenia się z mnóstwa czasopism medycznych, opublikowanych artykułów, dokumentów badawczych, artykułów naukowych i innych informacji dotyczących odkrywania leków.
Wglądy, które nigdy nie mogłyby znaleźć się pod radarem ludzi (biorąc pod uwagę ilość zbiorów danych wykorzystywanych do odkrywania leków i badań klinicznych) są łatwo dopasowywane i analizowane przez moduły sztucznej inteligencji w celu uzyskania natychmiastowych wniosków i wyników. Umożliwia to pracownikom służby zdrowia przyspieszenie badań, przeprowadzanie rygorystycznych testów i przekazywanie ich wyników do odpowiednich zatwierdzeń.
Oprócz odkrywania leków, moduły sztucznej inteligencji pomagają również klinicystom zalecać spersonalizowane leki, które wpływają na ich dawkowanie i czas w zależności od ich podstawowych warunków, reakcji biologicznych i innych.
Pacjentom cierpiącym na choroby autoimmunologiczne, problemy neurologiczne i przewlekłe dolegliwości przepisuje się wiele leków. Może to oznaczać reakcję między lekami. Dzięki spersonalizowanym zaleceniom dotyczącym leków świadczeniodawcy mogą podjąć bardziej świadomą decyzję dotyczącą przepisywania leków.
Aby to wszystko miało miejsce, adnotatorzy pracują nad tagowaniem danych NLP, danych z radiologii danych, obrazów cyfrowych, EHR, danych roszczeń dostarczonych przez firmy ubezpieczeniowe, danych gromadzonych i kompilowanych przez urządzenia do noszenia i nie tylko.
Monitorowanie i opieka nad pacjentem
Kluczowa droga do wyzdrowienia zaczyna się dopiero po operacji lub diagnozie. To na pacjencie spoczywa odpowiedzialność za powrót do zdrowia i ogólne samopoczucie. Dzięki rozwiązaniom opartym na sztucznej inteligencji stopniowo staje się to bezproblemowe.
Pacjenci, którzy przeszli leczenie raka lub cierpiący na problemy ze zdrowiem psychicznym, coraz częściej znajdują boty konwersacyjne pomocny. Od zapytań po wypisie po pomoc pacjentom w radzeniu sobie z załamaniami emocjonalnymi, chatboty pojawiają się jako najlepsi towarzysze i asystenci. Organizacja AI o nazwie Northwell Health również podzieliła się raportem, że blisko 96% jej pacjentów wykazało optymalne zaangażowanie pacjentów w takie chatboty.
Techniki adnotacji w tym przypadku sprowadzają się do tagowania danych tekstowych i dźwiękowych z dokumentacji medycznej, danych z badań klinicznych, rozmów i analiz intencji, obrazowania cyfrowego i dokumentów oraz nie tylko.
Owijanie w górę
Takie przypadki użycia wyznaczają standardy benchmarkingu dla metodologii szkolenia AI i adnotacji. Służą one również jako mapy drogowe dla wszystkich unikalnych wyzwań związanych z adnotacjami danych, które pojawią się w przyszłości z powodu pojawienia się nowszych przypadków użycia i rozwiązań.
Nie powinno to jednak powstrzymywać Cię od rozpoczęcia rozwoju sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej. Jeśli dopiero zaczynasz i szukasz odpowiedniej i jakości Dane treningowe AI, skontaktuj się z nami już dziś. Zawsze przewidujemy nowsze wyzwania i jesteśmy o krok przed krzywą.
