Niezależnie od branży, uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja stają się integralnymi składnikami procesów biznesowych. Ale te modele muszą być dobrze wyszkolone, aby uzyskać lepsze diagnozy i poprawić opiekę nad pacjentem. Ten artykuł zawiera kilka kluczowych informacji na temat tego, dlaczego należy używać adnotacji obrazu w sztucznej inteligencji opieki zdrowotnej.
Kluczowym wnioskiem z artykułu jest
- Niezależnie od tego, czy zarządzasz dokumentacją medyczną, czy oferujesz wirtualną pomoc, branża opieki zdrowotnej ewoluowała od procesu ręcznego do zautomatyzowanego, aby ograniczyć ręczne interwencje i uczynić monitorowanie zdrowia bardziej dostępnym i lepszym. Ale teraz sztuczna inteligencja opieki zdrowotnej wykracza poza monitorowanie.
- Ponadto uczenie tych modeli wymaga wysokiej jakości danych i obrazów, aby uzyskać lepsze etykietowanie danych na potrzeby wykrywania, klasyfikacji, segmentacji i transkrypcji. W tym momencie adnotacja obrazu jest bardzo pomocna. Adnotacja obrazu medycznego zasila cały model AI za pomocą oznaczonych i oznaczonych obrazów oraz oferuje lepszą konserwację predykcyjną.
- Adnotacja obrazów medycznych wykorzystuje wiele technik, takich jak wyznaczanie punktów orientacyjnych obwiedni, wielokąty i inne. W opiece zdrowotnej adnotacja obrazu medycznego może pomóc w wykrywaniu krzepnięcia krwi, analizie zębów, identyfikacji komórek nowotworowych, analizie wypożyczonych obrazów, wykrywaniu dolegliwości specyficznych dla wątroby, ulepszaniu dokumentacji i wielu innych procesach opieki zdrowotnej.
Przeczytaj cały artykuł tutaj: