Pulsujące nagłówki - Shaip

Dlaczego adnotacje do obrazów medycznych są ważne dla przekształcenia sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej?

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:

https://www.pulseheadlines.com/how-medical-image-annotation-is-rapidly-transforming-healthcare-ai/78638/

Podziel społecznej

Omówmy dzisiaj Twoje wymagania dotyczące danych szkoleniowych AI.