Adnotacja obrazu medycznego odgrywa kluczową rolę w dostarczaniu algorytmom uczenia maszynowego i modelom AI niezbędnych danych szkoleniowych. Proces ten jest niezbędny, aby sztuczna inteligencja mogła dokładnie wykrywać choroby i schorzenia, ponieważ opiera się na wstępnie modelowanych danych w celu wygenerowania odpowiednich reakcji.
Mówiąc najprościej, adnotacja obrazu medycznego to proces etykietowania i opisywania obrazów medycznych. Pomaga to nie tylko w diagnozowaniu schorzeń, ale także odgrywa kluczową rolę w badaniach i zapewnianiu opieki medycznej. Oznaczając i etykietując określone biomarkery, programy AI mogą interpretować i analizować obrazy bogate w informacje, co prowadzi do szybkiej i precyzyjnej diagnozy.
W 2022 r. światowy rynek narzędzi do adnotacji danych dotyczących opieki zdrowotnej wyceniono na 129.9 mln USD i przewiduje się, że w latach 27.5–2023 odnotuje niezwykłą złożoną roczną stopę wzrostu (CAGR) wynoszącą 2030%. Integracja narzędzi do adnotacji danych w sektorze opieki zdrowotnej rewolucjonizuje diagnostyka, leczenie i monitorowanie pacjenta. Generując dokładne diagnozy i umożliwiając spersonalizowane leczenie, narzędzia te znacznie usprawniają badania i wyniki w zakresie opieki zdrowotnej.
Źródło pliku: Badania Grandview
Fenomenalne postępy w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji zrewolucjonizowały branżę opieki zdrowotnej.
Globalny rynek AI w opiece zdrowotnej w 2016 r. wynosił około miliarda, a szacuje się, że liczba ta wzrośnie do ponad $ 28 mld 2025. Wielkość rynku globalnej sztucznej inteligencji w obrazowaniu medycznym, w szczególności, oszacowano na około 980 milionów dolarów w 2022 roku. Co więcej, przewiduje się, że liczba ta wzrośnie przy CAGR na poziomie 26.77% do 3215 milionów dolarów do 2027 roku.
Co to jest adnotacja do obrazu medycznego?
Branża opieki zdrowotnej wykorzystuje potencjał ML, aby zapewnić lepszą opiekę nad pacjentem, lepszą diagnostykę, dokładne prognozy leczenia i opracowywanie leków. Istnieje jednak kilka dziedzin nauk medycznych, w których sztuczna inteligencja może pomóc lekarzom w obrazowaniu medycznym. Jednak aby opracować dokładne modele obrazowania medycznego oparte na sztucznej inteligencji, potrzebujesz ogromnych ilości obrazowania medycznego dokładnie oznaczonych i opatrzonych adnotacjami.
Adnotacja do obrazu medycznego jest techniką dokładnego oznaczania obrazowania medycznego, taką jak MRI, tomografia komputerowa skany, ultradźwięki, mammogramy, prześwietlenia i inne, aby trenować model uczenia maszynowego. Oprócz obrazowania dane obrazu medycznego, takie jak zapisy i raporty, są również opatrzone adnotacjami, aby pomóc w szkoleniu kliniczny NER i modele głębokiego uczenia.
Ta adnotacja do obrazu medycznego pomaga trenować algorytmy uczenia głębokiego i modele ML w celu analizowania obrazów medycznych i dokładnej diagnostyki.
Zrozumienie adnotacji obrazu medycznego
W adnotacjach obrazu medycznego oznaczane są zdjęcia rentgenowskie, tomografia komputerowa, skany MRI i powiązane dokumenty. Algorytmy i modele sztucznej inteligencji są szkolone do różnych celów przy użyciu oznaczonych informacji i znaczników dostarczonych za pośrednictwem Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER). Wykorzystując te informacje, programy AI oszczędzają czas lekarzy i pomagają im podejmować lepsze decyzje. W rezultacie pacjenci uzyskują bardziej ukierunkowane wyniki.
Gdyby nie program AI, zadaniem tym zajmują się lekarze i specjaliści. Tak jak profesjonaliści uczą się przez lata szkoleń i studiów, tak model sztucznej inteligencji wymaga szkolenia, które częściowo zapewnia dane obrazu z adnotacjami. Wykorzystując te dane, modele sztucznej inteligencji i programy uczenia maszynowego uczą się wypełniać lukę między wiedzą medyczną danej osoby a możliwościami sztucznej inteligencji.
Dzięki fuzji człowieka i sztucznej inteligencji diagnostyka w zakresie opieki zdrowotnej jest precyzyjna, szybka i proaktywna. W rezultacie zmniejsza się ryzyko wystąpienia błędów ludzkich, ponieważ program sztucznej inteligencji może z większą skutecznością wykrywać anomalie na poziomie molekularnym, poprawiając w ten sposób wyniki leczenia pacjentów.
Rola adnotacji obrazu medycznego w diagnostyce medycznej
Potencjał AI w diagnostyka obrazu medycznego jest ogromny, a branża opieki zdrowotnej wykorzystuje sztuczną inteligencję i ML, aby zapewnić pacjentom szybszą i bardziej wiarygodną diagnozę. Niektóre przypadki użycia adnotacja do obrazu opieki zdrowotnej w diagnostyce medycznej AI są:
Wykrywanie raka
Wykrywanie komórek rakowych jest prawdopodobnie największą rolą sztucznej inteligencji w analizie obrazowania medycznego. Trening modeli na ogromnych zestawach danych obrazowania medycznego pomaga modelowi w dokładnej identyfikacji, wykrywaniu i przewidywaniu wzrostu komórek rakowych w narządach. Dzięki temu w dużym stopniu można wyeliminować potencjalne błędy ludzkie i fałszywe alarmy.
Obrazowanie stomatologiczne
Problemy medyczne związane z zębami i dziąsłami, takie jak próchnica, nieprawidłowości w budowie zębów, próchnica i choroby, można dokładnie zdiagnozować za pomocą modeli obsługujących sztuczną inteligencję.
Powikłania wątroby
Powikłania związane z wątrobą można skutecznie wykryć, scharakteryzować i monitorować, oceniając obrazy medyczne w celu wykrycia i zidentyfikowania anomalii.
Choroby mózgu
Adnotacje do obrazów medycznych pomagają wykrywać zaburzenia mózgu, skrzepy, guzy i inne problemy neurologiczne.
Dermatologia
Widzenie komputerowe i obrazowanie medyczne są również szeroko stosowane do szybkiego i skutecznego wykrywania schorzeń dermatologicznych.
Choroby serca
Sztuczna inteligencja jest również coraz częściej wykorzystywana w kardiologii do wykrywania anomalii serca, chorób serca, potrzeby interwencji i interpretacji echokardiogramów.
Rodzaje dokumentów opatrzonych adnotacjami medycznymi
Adnotacje do danych medycznych są kluczowym elementem tworzenia modelu uczenia maszynowego. Bez odpowiednich i medycznie dokładnych adnotacji rekordów z tekstem, metadanymi i dodatkowymi uwagami opracowanie wartościowego modelu ML staje się wyzwaniem.
Pomogłoby, gdybyś miał niezwykle utalentowanych i doświadczonych adnotatorów do medyczne dane obrazu. Niektóre z różnych dokumentów, które są opatrzone adnotacjami:
- Tomografia komputerowa
- Mammogram
- X-Ray
- Echokardiogram
- Ultradźwięk
- MRI
- EEG
- DICOM
- NIFTI
- Audio - Dyktowanie przez lekarza
- Filmy
- ZDJĘCIA
- Tekst - Zbiór danych EHR
- Obrazy
Zastosowania adnotacji obrazu medycznego w opiece zdrowotnej
Adnotacje obrazów medycznych mogą służyć wielu celom, oprócz wykrywania chorób i diagnozowania. Dobrze przeszkolone dane pomogły modelom AI i ML w ulepszaniu usług opieki zdrowotnej. Oto kilka dodatkowych zastosowań adnotacji obrazu medycznego:
Wirtualni asystenci
Adnotacje do obrazów medycznych umożliwiają wirtualnym asystentom AI dostarczanie dokładnych informacji w czasie rzeczywistym. Analizuje obrazy medyczne i wykorzystuje wstępnie wyszkolone dane, aby znaleźć trafność i dostarczyć odpowiedzi.
Wsparcie diagnostyczne
Aby zapewnić dokładną diagnozę, modele sztucznej inteligencji mogą pomóc lekarzom w naprawianiu błędów ludzkich. Zwiększając szybkość wykrywania warunków, może również obniżyć koszty wykonania.
Wczesna diagnoza
W przypadku chorób takich jak rak, gdzie późna diagnoza może prowadzić do zgonu, bardzo ceniona jest wczesna diagnoza poprzez identyfikację wczesnych biomarkerów lub stanu zagrażającego życiu.
Pattern Recognition
Rozpoznawanie wzorców jest pomocne w opracowywaniu leków, gdzie adnotacje obrazu medycznego służą do odkrywania konkretnych reakcji biologicznych na różne rodzaje substancji.
Chirurgia robotyczna
W chirurgii robotycznej adnotacje obrazów medycznych i sztuczna inteligencja współpracują ze sobą, aby zrozumieć złożone części i struktury ludzkiego ciała. Korzystając z tych informacji, modele AI mogą wykonywać operacje z dużą precyzją.
Adnotacja do obrazu medycznego VS Zwykła adnotacja do danych
Jeśli budujesz model ML do obrazowania medycznego, pamiętaj, że różni się on od zwykłego obrazu adnotacja danych na tak wiele sposobów. Najpierw weźmy przykład obrazowania radiologicznego.
Ale zanim to zrobimy, ustalamy założenie – wszystkie zdjęcia i filmy, które kiedykolwiek zrobiłeś, pochodzą z niewielkiej części widma zwanego światłem widzialnym. Jednak obrazowanie radiologiczne odbywa się za pomocą promieni rentgenowskich, które znajdują się w niewidzialnej części widma elektromagnetycznego.
Oto szczegółowe porównanie adnotacji obrazowania medycznego i zwykłych adnotacji danych.
| Adnotacja do obrazowania medycznego | Zwykła adnotacja danych |
|---|---|
| Wszystkie dane obrazowania medycznego powinny być pozbawione elementów identyfikacyjnych i chronione przez umowy o przetwarzanie danych (DPA) | Zwykłe obrazy są łatwo dostępne. |
| Obrazy medyczne są w formacie DICOM | Zwykłe obrazy mogą być w formatach JPEG, PNG, BMP i nie tylko |
| Rozdzielczość obrazów medycznych jest wysoka dzięki 16-bitowemu profilowi kolorów | Zwykłe obrazy mogą mieć profil 8-bitowy kolor. |
| Obrazy medyczne zawierają również jednostki miary do celów medycznych | Pomiary dotyczą aparatu |
| Zgodność z HIPAA jest ściśle wymagana | Nieuregulowany przez zgodność |
| Dostępnych jest wiele obrazów tego samego obiektu pod różnymi kątami i widokami | Oddzielne obrazy różnych obiektów |
| Powinien być kierowany przez kontrole radiologiczne | Akceptowane są zwykłe ustawienia aparatu |
| Wiele adnotacji o plasterkach | Adnotacje pojedynczego wycinka |
Zgodność z HIPAA
Tworząc modele opieki zdrowotnej oparte na sztucznej inteligencji, musisz je przeszkolić i przetestować przy użyciu ogromnych ilości wysokiej jakości obrazów medycznych z dokładnymi adnotacjami, aby zapewnić dokładne prognozy. Jednak wybierając platformę dla potrzeb dodawania adnotacji do obrazów medycznych i przetwarzania danych, należy zawsze szukać ofert, które spełniają te wymagania zgodności technicznej.
HIPAA to prawo federalne, które reguluje bezpieczeństwo przesyłanych drogą elektroniczną informacji zdrowotnych i nakazuje dostawcom podjęcie odpowiednich środków w celu ochrony i zabezpieczenia informacji pacjenta przed ujawnieniem bez jego zgody.
- Czy istnieje system przechowywania i zarządzania informacjami w opiece zdrowotnej?
- Czy kopie zapasowe systemu są tworzone, utrzymywane i aktualizowane regularnie?
- Czy istnieje system uniemożliwiający nieuprawnionym użytkownikom dostęp do wrażliwych danych medycznych?
- Czy dane są szyfrowane podczas spoczynku i przesyłania?
- Czy istnieją jakieś środki uniemożliwiające użytkownikom eksportowanie i przechowywanie obrazów medycznych na ich urządzeniach, powodujące naruszenie bezpieczeństwa?
Jak wybrać najlepszą firmę zajmującą się adnotacjami obrazów medycznych
- Ekspertyza domeny: Poszukaj firmy z dużym doświadczeniem w dodawaniu adnotacji do obrazów medycznych i dogłębną znajomością terminologii medycznej, anatomii i patologii.
- Zapewnienie jakości: Upewnij się, że firma wdraża rygorystyczny proces kontroli jakości, aby zagwarantować precyzję, jednolitość i zgodność adnotacji z określonymi kryteriami.
- Bezpieczeństwo danych i prywatność: Sprawdź, czy firma utrzymuje solidne środki bezpieczeństwa danych i przestrzega odpowiednich przepisów, takich jak HIPAA lub RODO, aby chronić wrażliwe dane pacjentów.
- Skalowalność: Wybierz firmę, która poradzi sobie ze skalą Twojego projektu i będzie w stanie zwiększać lub zmniejszać zakres prac w miarę zmiany Twoich potrzeb.
- Czas realizacji: Uwzględnij zdolność firmy do dostarczania adnotacji w określonych ramach czasowych, przy jednoczesnym przestrzeganiu standardów jakości.
- Komunikacja i współpraca: Poszukaj firmy, która utrzymuje jasne kanały komunikacji i reaguje na Twoje potrzeby i opinie przez cały czas trwania projektu.
- Technologia i narzędzia: Oceń wykorzystanie przez firmę zaawansowanych narzędzi i technologii do adnotacji, takich jak adnotacje wspomagane uczeniem maszynowym, w celu poprawy wydajności i dokładności.
- Ceny i wartość: Porównaj ceny różnych firm, ale weź także pod uwagę wartość, jaką zapewniają pod względem jakości, usług i wiedzy specjalistycznej.
- Referencje i studia przypadków: Poproś firmę o referencje lub studia przypadków, aby ocenić jej doświadczenie i osiągnięcia w projektach adnotacji obrazów medycznych podobnych do Twojego.
Jak Shaip może pomóc?
Shaip jest konsekwentnym liderem rynku w zapewnianiu wysokiej jakości szkoleń zbiory danych obrazu rozwijać zaawansowane Opieka zdrowotna rozwiązania medyczne oparte na sztucznej inteligencji. Mamy zespół doświadczonych, wyłącznie przeszkolonych adnotatorów oraz ogromną sieć wysoko wykwalifikowanych radiologów, patologów i lekarzy ogólnych, którzy pomagają i szkolą adnotatorów. Ponadto nasza najlepsza w swojej klasie dokładność adnotacji i etykietowanie danych usługi pomagają w opracowaniu narzędzi usprawniających diagnostykę pacjentów.
Współpracując z Shaip, możesz doświadczyć łatwości współpracy z profesjonalistami, którzy zapewniają zgodność z przepisami, formaty danych i krótki czas przepustowości.
Kiedy masz na myśli projekt adnotacji danych medycznych, który wymaga światowej klasy eksperta usługi adnotacji, Shaip jest odpowiednim partnerem, który może uruchomić Twój projekt w mgnieniu oka.
