Pasaran global untuk kecerdasan buatan dalam sektor penjagaan kesihatan dianggarkan meningkat daripada $ 1.426 bilion pada 2017 kepada $ 28.04 pada tahun 2025. Peningkatan permintaan untuk kecerdasan buatanteknologi berasaskan semakin ketara apabila industri penjagaan kesihatan sentiasa mencari jalan untuk menambah baik penjagaan, mengurangkan kos dan memastikan membuat keputusan yang tepat.
Bergantung pada kerumitan projek, pasukan dalaman tidak selalu dapat mengurus pelabelan data penjagaan kesihatan keperluan. Akibatnya, perniagaan terpaksa mencari set data berkualiti daripada penyedia pihak ketiga yang boleh dipercayai.
Tetapi terdapat beberapa komplikasi dan cabaran apabila anda mencari bantuan dari luar Pelabelan data penjagaan kesihatan. Mari kita lihat cabaran, dan perkara yang perlu diberi perhatian sebelum penyumberan luar set data penjagaan kesihatan perkhidmatan pelabelan.
Kepentingan Pelabelan Data dalam Penjagaan Kesihatan
Pelabelan data yang tepat adalah penting untuk pembangunan penyelesaian dikuasakan AI dalam penjagaan kesihatan. Beberapa sebab utama mengapa pelabelan data penting dalam penjagaan kesihatan termasuk:
Ketepatan Diagnostik yang Diperbaiki: Imej dan data perubatan yang dilabel dengan tepat membantu melatih algoritma AI untuk mengesan penyakit dan keabnormalan dengan ketepatan yang lebih tinggi, yang membawa kepada pengesanan lebih awal dan hasil pesakit yang lebih baik.
Penjagaan Pesakit yang Dipertingkatkan: Data penjagaan kesihatan yang dianotasi dengan baik membolehkan pembangunan pelan rawatan yang diperibadikan, analitik ramalan dan sistem sokongan keputusan klinikal, akhirnya meningkatkan penjagaan pesakit.
Pematuhan dengan Peraturan: Pelabelan data penjagaan kesihatan mesti mematuhi peraturan privasi dan keselamatan yang ketat seperti HIPAA dan GDPR. Memastikan pematuhan adalah penting untuk melindungi maklumat pesakit yang sensitif dan mengelakkan akibat undang-undang.
Amalan Terbaik untuk Anotasi Data Penjagaan Kesihatan
Untuk memastikan kejayaan projek AI penjagaan kesihatan anda, pertimbangkan amalan terbaik berikut apabila pelabelan data penyumberan luar:
Kepakaran Domain: Bekerjasama dengan rakan kongsi pelabelan data yang mempunyai kepakaran domain dalam penjagaan kesihatan. Mereka harus mempunyai pemahaman yang mendalam tentang istilah perubatan, struktur anatomi, dan patologi penyakit untuk memastikan anotasi yang tepat.
Jaminan kualiti: Laksanakan proses jaminan kualiti yang ketat yang merangkumi pelbagai peringkat semakan, audit tetap dan gelung maklum balas berterusan untuk mengekalkan pelabelan data berkualiti tinggi.
Keselamatan dan Privasi Data: Pilih rakan kongsi pelabelan data yang mematuhi protokol keselamatan dan privasi data yang ketat, seperti bekerja dengan data yang tidak dikenal pasti, menggunakan kaedah pemindahan data selamat dan mengaudit langkah keselamatan mereka secara kerap.
Cabaran Menghadapi Pelabelan Data Penjagaan Kesihatan
. kepentingan mempunyai kualiti yang tinggi set data perubatan dan imej beranotasi adalah penting untuk hasil daripada model ML. Anotasi imej yang tidak betul boleh membawa ramalan yang tidak tepat, gagal penglihatan komputer projek. Ini juga boleh bermakna kehilangan wang, masa dan banyak usaha.
Ini juga boleh bermakna diagnosis yang salah secara drastik, rawatan perubatan yang tertangguh dan tidak betul, dan banyak lagi. Itulah sebabnya beberapa AI perubatan syarikat mencari rakan kongsi pelabelan dan anotasi data dengan pengalaman bertahun-tahun.
Cabaran pengurusan Aliran Kerja
Salah satu cabaran penting bagi pelabelan data perubatan mempunyai pekerja terlatih yang mencukupi untuk mengendalikan data berstruktur dan tidak berstruktur yang luas. Syarikat berjuang untuk mengimbangi peningkatan tenaga kerja mereka, latihan dan mengekalkan kualiti.
Cabaran Mengekalkan kualiti Set Data
Ia adalah satu cabaran untuk mengekalkan kualiti set data yang konsisten - subjektif dan objektif.
Tiada asas kebenaran tunggal dalam kualiti subjektif kerana ia adalah subjektif kepada orang yang memberi penjelasan data perubatan. Kepakaran domain, budaya, bahasa dan faktor lain boleh mempengaruhi kualiti kerja.
Dalam kualiti objektif, terdapat satu unit jawapan yang betul. Walau bagaimanapun, disebabkan oleh kekurangan kepakaran perubatan atau pengetahuan perubatan, pekerja mungkin tidak menjalankannya anotasi gambar dengan tepat.
Kedua-dua cabaran itu boleh diselesaikan dengan latihan dan pengalaman domain penjagaan kesihatan yang meluas.
Cabaran Mengawal kos
Tanpa set metrik standard yang baik, adalah tidak mungkin untuk menjejaki hasil projek berdasarkan masa yang dihabiskan untuk kerja pelabelan data.
Jika kerja pelabelan data disumber luar, pilihan biasanya antara membayar setiap jam atau setiap tugas yang dilakukan.
Membayar setiap jam berfungsi dengan baik dalam jangka masa panjang, tetapi sesetengah syarikat masih lebih suka membayar setiap tugas. Walau bagaimanapun, jika pekerja dibayar setiap tugas, kualiti kerja mungkin terjejas.
Cabaran Kekangan Privasi
Pematuhan privasi dan kerahsiaan data merupakan satu cabaran yang besar apabila mengumpul data dalam kuantiti yang banyak. Ia adalah benar terutamanya untuk mengumpul besar-besaran set data penjagaan kesihatan kerana ia mungkin mengandungi butiran yang boleh dikenal pasti secara peribadi, wajah, daripada Rekod perubatan elektronik.
Keperluan untuk menyimpan dan mengurus data di tempat yang sangat selamat dengan kawalan akses sentiasa dirasai.
Jika kerja itu disumber luar, syarikat pihak ketiga bertanggungjawab untuk memperoleh pensijilan pematuhan dan menambah lapisan perlindungan tambahan.
Soalan untuk Ditanya Apabila Pelabelan Data Penjagaan Kesihatan Penyumberan Luar Berfungsi
Siapa yang akan melabel data?
Soalan pertama yang perlu anda tanyakan ialah tentang pasukan pelabelan data. mana-mana data latihan pasukan pelabelan berfungsi dengan baik, melakukan tugas biasa. Tetapi dengan latihan tentang istilah dan konsep khusus domain oleh pakar perubatan, mereka akan dapat membangunkan set data yang sepadan dengan kecekapan yang diperlukan oleh projek.
Lebih-lebih lagi, dengan tenaga kerja yang lebih besar, apabila tugas pelabelan data disumber luar, ia menjadi lebih mudah untuk membahagikan kerja secara sama rata antara bahagian penting juru anotasi berpengalaman dan terlatih. Penjejakan, kerjasama dan keseragaman dalam kualiti juga boleh dikekalkan.
- Minta contoh semakan tugasan yang telah disiapkan. Cari ketepatan dalam set data.
- Fahami latihan dan kriteria pengambilan mereka. Ketahui lebih lanjut tentang kaedah latihan, tanda aras kualiti, penyederhanaan dan senarai semak pengesahan mereka.
Adakah ia berskala?
Pembekal perkhidmatan pelabelan data harus mempunyai pasukan domain penjagaan kesihatan yang terlatih yang boleh bermula dengan cepat dan berskala dengan cepat. Anda harus bekerja dengan pakar penjagaan kesihatan secara eksklusif yang boleh meningkatkan kerja sambil mengekalkan kualiti.
Pasukan Dalaman VS Luaran – Mana Yang Lebih Baik?
Memilih antara pasukan dalaman dan luaran sentiasa merupakan tindakan keseimbangan yang halus. Tetapi mula menimbang kedua-dua ini berdasarkan masa yang diambil untuk penghantaran, kos penskalaan perkhidmatan pelabelan data dan pengalaman penjagaan kesihatan khusus.
Pasukan dalaman mungkin tidak mempunyai kepakaran penjagaan kesihatan yang diperlukan dan memerlukan latihan yang meluas untuk berdiri setanding dengan pakar. Tetapi tenaga kerja luar boleh melakukannya set data perubatan kepakaran pelabelan, menjadikan mereka calon yang ideal untuk memulakan dan membuat skala dengan cepat.
Apabila pengalaman dalam sains perubatan dan kesihatan digabungkan dengan alat canggih, anda boleh melihat pengurangan yang ketara dalam kos dan masa pemprosesan data.
Adakah mereka memenuhi Keperluan Kawal Selia?
Pasukan pemprosesan data yang betul harus dilatih untuk melaksanakan tugas mereka dengan selamat. Pasukan itu harus disediakan oleh pakar perubatan atau saintis data untuk memastikan rekod kesihatan elektronik pesakit kekal tanpa nama.
Pembekal perkhidmatan pihak ketiga akan mengendalikan peraturan privasi pesakit, termasuk pensijilan pematuhan HIPAA dan GDPR. Pilih imej perkhidmatan anotasi dengan sijil ISO-9002 yang membuktikan bahawa mereka mengambil langkah yang ketat untuk mengekalkan privasi dan organisasi data pelanggan.
Bagaimanakah pembekal mengekalkan Komunikasi dengan tenaga kerja terurus?
Pilih rakan kongsi pelabelan data yang berusaha untuk mengekalkan komunikasi yang jelas dan tetap untuk mengelakkan percanggahan dalam arahan, keperluan dan permintaan projek. Kekurangan komunikasi, pertukaran masa nyata maklumat kritikal projek, dan sistem gelung maklum balas yang tidak mencukupi boleh menjejaskan kualiti kerja dan tarikh akhir penghantaran. Adalah penting untuk memilih pihak ketiga yang menggunakan alat kerjasama terkini dan telah membuktikan sistem untuk mengesan isu produktiviti sebelum ia mula menjejaskan projek.
Kajian Kes: Anotasi Imej Perubatan untuk Radiologi Dikuasakan AI
Sebuah syarikat teknologi penjagaan kesihatan terkemuka bekerjasama dengan Shaip untuk membangunkan penyelesaian radiologi dikuasakan AI. Shaip menyediakan perkhidmatan anotasi imej perubatan berkualiti tinggi, melabelkan beribu-ribu imbasan CT dan MRI dengan struktur dan kelainan anatomi yang tepat. Dengan bekerjasama dengan pasukan penganotasi data penjagaan kesihatan berpengalaman Shaip, syarikat itu dapat melatih algoritma AInya untuk mengesan penyakit dengan ketepatan yang tinggi, akhirnya meningkatkan hasil pesakit dan mengurangkan kos penjagaan kesihatan.
Kesimpulan
Shaip ialah peneraju industri dalam menyediakan perkhidmatan pelabelan data perubatan khusus terkemuka kepada projek kritikal. Kami mempunyai pasukan pakar penjagaan kesihatan eksklusif yang dilatih oleh yang terbaik pakar perubatan pada penyelesaian pelabelan terbaik dalam kelasnya. Pengalaman, kemahiran, modul latihan yang ketat dan parameter jaminan kualiti yang terbukti telah menjadikan kami rakan kongsi perkhidmatan pelabelan data yang paling diutamakan untuk perniagaan besar.
Bersedia untuk memastikan kejayaan projek AI penjagaan kesihatan anda dengan pelabelan data berkualiti tinggi? Hubungi Shaip hari ini untuk mengetahui cara pasukan anotasi data penjagaan kesihatan kami yang berpengalaman boleh membantu anda mencapai matlamat anda sambil mengekalkan standard kualiti dan pematuhan tertinggi.Set Data Penjagaan Kesihatan Sumber Terbuka untuk Projek Pembelajaran Mesin
