W jaki sposób dane szkoleniowe w zakresie opieki zdrowotnej wywożą sztuczną inteligencję z zakresu opieki zdrowotnej na Księżyc?
Pozyskiwanie danych zawsze było priorytetem organizacyjnym. Tym bardziej, gdy dane zestawy danych są wykorzystywane do trenowania autonomicznych, samouczących się konfiguracji. Szkolenie inteligentnych modeli, zwłaszcza tych, które są oparte na sztucznej inteligencji, ma inne podejście niż przygotowywanie standardowych danych biznesowych. Ponadto, ponieważ opieka zdrowotna jest pionem zainteresowania, ważne jest, aby skoncentrować się na zestawach danych, które mają dla nich cel i nie są wykorzystywane wyłącznie do prowadzenia dokumentacji.
Ale dlaczego w ogóle musimy koncentrować się na danych treningowych, skoro olbrzymie ilości uporządkowanych danych pacjentów już znajdują się w medycznych bazach danych i serwerach domów spokojnej starości, szpitali, klinik medycznych i innych organizacji opieki zdrowotnej. Powodem jest to, że standardowe dane pacjenta nie są lub nie mogą być wykorzystywane do budowania autonomicznych modeli, które następnie wymagają danych kontekstowych i oznaczonych, aby móc podejmować spostrzegawcze i proaktywne decyzje na czas.
W tym miejscu pojawiają się dane dotyczące szkoleń w zakresie opieki zdrowotnej, które są wyświetlane jako zestawy danych z adnotacjami lub etykietami. Te zestawy danych medycznych koncentrują się na pomaganiu maszynom i modelom w identyfikowaniu określonych wzorców medycznych, charakteru chorób, prognozowania określonych dolegliwości i innych ważnych aspektów obrazowania medycznego, analizy i zarządzania danymi.
Co to są dane szkoleniowe w zakresie opieki zdrowotnej — pełny przegląd?
Dane szkoleniowe dotyczące opieki zdrowotnej to nic innego jak istotne informacje, które są oznaczone metadanymi, które algorytmy uczenia maszynowego mają rozpoznawać i z nich uczyć się. Gdy zestawy danych zostaną oznaczone, a raczej opatrzone adnotacjami, modele mogą zrozumieć kontekst, kolejność i kategorię tego samego, co pomaga im podejmować lepsze decyzje na czas.
Jeśli masz zamiłowanie do szczegółów, dane treningowe istotne dla opieki zdrowotnej dotyczą wyłącznie obrazów medycznych opatrzonych adnotacjami, które zapewniają, że inteligentne modele i maszyny będą w stanie na czas rozpoznać dolegliwości, w ramach konfiguracji diagnostycznej. Dane treningowe mogą mieć również charakter tekstowy lub raczej transkrypcyjny, co z kolei umożliwia modelom identyfikację danych pochodzących z badań klinicznych i podejmowanie proaktywnych rozmów dotyczących tworzenia leków.
Wciąż trochę zbyt skomplikowane dla Ciebie! Cóż, oto najprostszy sposób na zrozumienie, co oznaczają dane szkoleniowe dotyczące opieki zdrowotnej. Wyobraź sobie rzekomą aplikację do opieki zdrowotnej, która może wykrywać infekcje na podstawie raportów i obrazów przesyłanych na platformę i sugerować dalszy kierunek działań. Jednak aby wykonywać takie rozmowy, inteligentna aplikacja musi być zasilana wyselekcjonowanymi i dostosowanymi danymi, z których może się uczyć. Tak, to właśnie nazywamy „Danymi Treningowymi”.
Jakie są najbardziej odpowiednie modele opieki zdrowotnej, które wymagają danych szkoleniowych?
Dane szkoleniowe mają większy sens w przypadku modeli autonomicznej opieki zdrowotnej, które mogą stopniowo wpływać na życie zwykłych ludzi, bez interwencji człowieka. Ponadto rosnący nacisk na wzmocnienie możliwości badawczych w dziedzinie opieki zdrowotnej dodatkowo napędza wzrost rynku adnotacji do danych; niezastąpiony i niedoceniony bohater sztucznej inteligencji, który odgrywa kluczową rolę w opracowywaniu dokładnych i dostosowanych do konkretnych przypadków zestawów danych treningowych.
Ale które modele opieki zdrowotnej najbardziej potrzebują danych szkoleniowych? Cóż, oto subdomeny i modele, które ostatnio nabrały tempa, wywołując potrzebę uzyskania wysokiej jakości danych treningowych:
- Konfiguracje cyfrowej opieki zdrowotnej: Obszary zainteresowania obejmują spersonalizowane leczenie, wirtualną opiekę nad pacjentami oraz analizę danych do monitorowania stanu zdrowia
- Konfiguracje diagnostyczne: Obszary zainteresowania obejmują wczesną identyfikację zagrażających życiu i poważnych dolegliwości, takich jak każda forma raka i zmiany chorobowe.
- Narzędzia raportowania i diagnostyki: Obszary zainteresowania obejmują opracowanie percepcyjnej rasy skanerów CT, wykrywanie MRI oraz narzędzia rentgenowskie lub obrazowe
- Analizatory obrazu: Obszary zainteresowania obejmują identyfikację problemów stomatologicznych, dolegliwości skórnych, kamieni nerkowych i nie tylko
- Identyfikatory danych: Obszary zainteresowania obejmują analizę badań klinicznych w celu lepszego zarządzania chorobami, identyfikację nowych opcji leczenia określonych dolegliwości oraz tworzenie leków
- Ustawienia do prowadzenia ewidencji: Obszary zainteresowania obejmują utrzymywanie i aktualizowanie dokumentacji pacjentów, okresowe kontrolowanie należności pacjentów, a nawet wstępną autoryzację roszczeń poprzez identyfikację sedna polisy ubezpieczeniowej.
Te modele opieki zdrowotnej wymagają dokładnych danych treningowych, aby były bardziej spostrzegawcze i proaktywne.
Dlaczego dane szkoleniowe dotyczące opieki zdrowotnej są ważne?
Jak widać z natury modeli, rola uczenia maszynowego stopniowo ewoluuje w dziedzinie opieki zdrowotnej. Ponieważ percepcyjne konfiguracje sztucznej inteligencji stają się absolutną koniecznością w opiece zdrowotnej, sprowadza się to do NLP, Computer Vision i Deep Learning do przygotowania odpowiednich danych treningowych, z których modele mają się uczyć.
Ponadto, w przeciwieństwie do standardowych i statycznych procesów, takich jak prowadzenie dokumentacji pacjentów, obsługa transakcji i innych, inteligentne modele opieki zdrowotnej, takie jak opieka wirtualna, analizatory obrazu i inne, nie mogą być kierowane przy użyciu tradycyjnych zestawów danych. Dlatego dane treningowe stają się jeszcze ważniejsze w opiece zdrowotnej, jako gigantyczny krok w przyszłość.
Znaczenie danych szkoleniowych w opiece zdrowotnej może być lepiej zrozumiane i potwierdzone przez fakt, że oczekuje się, że wielkość rynku wdrażania narzędzi do adnotacji danych w opiece zdrowotnej w celu przygotowania danych szkoleniowych wzrośnie o co najmniej 500% w 2027 r. w porównaniu z 2020 r.
Ale to nie wszystko, inteligentne modele, które są odpowiednio przeszkolone w pierwszej kolejności, mogą pomóc placówkom opieki zdrowotnej obniżyć dodatkowe koszty poprzez automatyzację kilku zadań administracyjnych i zaoszczędzenie do 30% kosztów rezydualnych.
I tak, wytrenowane algorytmy ML są w stanie analizować skany 3D, co najmniej 1000 razy szybciej niż są przetwarzane dzisiaj, w 2021 roku.
Brzmi obiecująco, prawda?
Przypadki użycia AI w opiece zdrowotnej
Szczerze mówiąc, koncepcja danych treningowych, wykorzystywana do wzmacniania modeli AI w opiece zdrowotnej, wydaje się nieco nijakie, chyba że przyjrzymy się bliżej przypadkom ich użycia i aplikacjom w czasie rzeczywistym.
Konfiguracja cyfrowej opieki zdrowotnej
Oparte na sztucznej inteligencji konfiguracje opieki zdrowotnej ze skrupulatnie wyszkolonymi algorytmami są nastawione na zapewnienie pacjentom najlepszej możliwej opieki cyfrowej. Cyfrowe i wirtualne konfiguracje z technologią NLP, Deep Learning i Computer Vision mogą oceniać objawy i diagnozować stany, zestawiając dane z różnych źródeł, skracając w ten sposób czas leczenia o co najmniej 70%.
Utylizacja zasobów
Pojawienie się globalnej pandemii ograniczyło dostęp do zasobów większości medycznych konfiguracji. Ale z drugiej strony sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej, jeśli stanie się częścią schematu administracyjnego, może pomóc instytucjom medycznym lepiej zarządzać niedoborem zasobów, wykorzystaniem OIT i innymi aspektami ograniczonej dostępności.
Lokalizowanie pacjentów wysokiego ryzyka
Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej, jeśli i kiedy zostanie wdrożona w sekcji kart pacjentów, pozwala władzom szpitalnym identyfikować perspektywy wysokiego ryzyka, które mają szansę na zarażenie się niebezpiecznymi chorobami. Takie podejście pomaga w lepszym planowaniu leczenia, a nawet ułatwia izolację pacjenta.
Połączona infrastruktura
Jak to możliwe dzięki Własna sztuczna inteligencja IBM, tj. eWatson, Nowoczesna konfiguracja opieki zdrowotnej jest teraz podłączona dzięki uprzejmości Clinical Information Technology. Ten przypadek użycia ma na celu poprawę interoperacyjności między systemami i zarządzaniem danymi.
Oprócz wspomnianych przypadków użycia, sztuczna inteligencja w służbie zdrowia odgrywa rolę w:
- Przewidywanie limitu pobytu pacjenta
- Przewidywanie niedojazdów w celu zaoszczędzenia zasobów i kosztów szpitala
- Przewidywanie pacjentów, którzy mogą nie odnowić planów zdrowotnych
- Identyfikacja problemów fizycznych i odpowiednie środki zaradcze
Z bardziej elementarnej perspektywy AI opieki zdrowotnej ma na celu poprawę integralności danych, możliwości lepszego wdrażania analiz predykcyjnych oraz możliwości prowadzenia rejestrów w danej konfiguracji.
Aby jednak te przypadki użycia były wystarczająco skuteczne, modele AI w służbie zdrowia muszą być przeszkolone z wykorzystaniem danych z adnotacjami.
Rola zestawów danych o złotym standardzie w opiece zdrowotnej
Modele szkoleniowe są w porządku, ale co z danymi? Tak, potrzebujesz zestawów danych, które następnie muszą być opatrzone adnotacjami, aby miały sens dla algorytmów AI.
Nie można jednak po prostu usuwać danych z dowolnego kanału i nadal przestrzegać standardów integralności danych. Dlatego ważne jest, aby polegać na dostawcach usług, takich jak Shaip, którzy oferują szeroką gamę wiarygodnych i odpowiednich zbiorów danych, z których mogą korzystać przedsiębiorstwa. Jeśli planujesz skonfigurować model sztucznej inteligencji w służbie zdrowia, Shaip pozwala wybierać spośród wyobrażeń człowieka-bota, danych konwersacyjnych, dyktowania fizycznego i notatek lekarskich.
Co więcej, możesz nawet określić przypadki użycia, aby zestawy danych były dostosowane do podstawowych procesów opieki zdrowotnej lub konwersacyjnej sztucznej inteligencji w celu ukierunkowania na funkcje administracyjne. Ale to nie wszystko, doświadczeni adnotatorzy i zbieracze danych oferują nawet wielojęzyczne wsparcie, jeśli chodzi o przechwytywanie i wdrażanie otwartych zestawów danych dla modeli szkoleniowych.
Wracając do tego, co oferuje Shaip, jako innowator możesz uzyskać dostęp do odpowiednich plików audio, plików tekstowych, dosłownych, dyktowanych notatek, a nawet zestawu danych obrazu medycznego, w zależności od funkcjonalności, jaką chcesz mieć w modelu.
Peleryna
Opieka zdrowotna, jako pion, jest w szaleństwie innowacji, zwłaszcza w erze po pandemii. Jednak przedsiębiorstwa, przedsiębiorcy zajmujący się zdrowiem i niezależni programiści stale planują nowe aplikacje i systemy, które są inteligentnie proaktywne i mogą znacznie zminimalizować wysiłek ludzki, wykonując powtarzalne i czasochłonne zadania.
Dlatego ważne jest, aby najpierw wyszkolić konfiguracje, a raczej modele, do perfekcji przy użyciu precyzyjnie dobranych i oznaczonych zestawów danych, co lepiej zlecić wiarygodnym dostawcom usług, aby osiągnąć doskonałość i dokładność.
