Sejak sekian lama, kami telah membaca mengenai peranan anotasi data dalam pembelajaran mesin dan modul Kecerdasan Buatan (AI). Kami tahu bahawa anotasi data berkualiti adalah aspek yang tidak dapat dielakkan yang selalu mempengaruhi hasil yang dihasilkan oleh sistem ini.
Namun, apakah teknik anotasi yang berbeza yang digunakan dalam penjagaan kesihatan AI ruang? Untuk industri yang begitu kompleks, luas, dan penting, langkah dan prosedur apa yang diambil oleh pakar anotasi data untuk menandai, menerapkan dan mengikuti untuk menandai data kesihatan yang kritikal dari segudang sumber?
Baiklah, inilah yang akan kita terokai dalam catatan ini hari ini. Dari pemahaman asas mengenai pelbagai jenis teknik anotasi data, kita akan membuka tahap 2 dan meneroka teknik anotasi yang berbeza yang digunakan dalam pelbagai kes penggunaan AI.
Anotasi Data untuk kes penggunaan AI yang berbeza
Chatbots
Mari mulakan dengan asasnya terlebih dahulu. Chatbots atau bot percakapan terbukti menjadi sayap yang sangat cekap untuk pengurusan klinikal, mHealth, dan banyak lagi. Dari menolong pesakit membuat janji temu untuk diagnosis dan perundingan penjagaan kesihatan mereka hingga membantu mereka memproses gejala dan tanda-tanda vital mereka untuk tanda-tanda penyakit dan kebimbangan, chatbots ternyata menjadi sahabat baik bagi pesakit dan penyedia perkhidmatan kesihatan.
Untuk chatbots memberikan hasil yang tepat, mereka harus memproses berjuta-juta byte data. Salah satu diagnosis atau cadangan yang salah boleh memudaratkan pesakit dan persekitarannya. Sebagai contoh, jika aplikasi bertenaga AI yang dirancang untuk memberikan hasil pada penilaian awal Covid-19 memberikan hasil yang salah, itu akan mengakibatkan penularan. Itulah sebabnya latihan AI yang mencukupi harus dilakukan sebelum produk atau penyelesaiannya disiarkan secara langsung.
Untuk tujuan latihan, pakar biasanya menggunakan teknik seperti pengecaman entiti dan analisis sentimen.
Anotasi Pengimejan Digital
Walaupun proses diagnostik bersifat digital dengan bantuan sistem dan peranti yang canggih, kesimpulan hasilnya masih berpusat pada manusia. Ini mendedahkan hasilnya kepada salah tafsiran, atau bahkan mengabaikan kebimbangan penting.
Sekarang, modul AI dapat menghilangkan semua kejadian seperti itu dan dapat mengesan bahkan anomali atau kebimbangan paling minimum dari laporan MRI, imbasan CT, dan X-Ray. Selain hasil yang tepat, sistem AI dapat memberikan hasil dengan cepat juga.
Selain imbasan konvensional, pencitraan termal juga digunakan untuk pengesanan awal masalah seperti barah payudara. Sinar IR yang dipancarkan oleh tumor dikaji untuk gejala selanjutnya dan dilaporkan dengan sewajarnya.
Untuk tujuan kompleks ini, veteran anotasi data menggunakan mekanisme seperti pemberian tag pada MRI yang ada, CT scan dan laporan X-Ray, dan data pengimejan termal. Modul AI kemudian belajar dari kumpulan data beranotasi ini untuk melatih secara autonomi.
Pembangunan & Rawatan Dadah
Salah satu contoh perkembangan ubat terbaru melalui modul AI adalah perumusan vaksin untuk Covid-19. Dalam beberapa bulan selepas wabak itu, para penyelidik dan penyedia perkhidmatan kesihatan dapat memecahkan kod vaksin Covid-19. Hal ini terutama disebabkan oleh algoritma AI dan pembelajaran mesin dan kemampuan mereka untuk mensimulasikan interaksi ubat dan kimia, belajar dari banyak jurnal penjagaan kesihatan, makalah yang diterbitkan, dokumen penyelidikan, artikel ilmiah, dan banyak lagi untuk penemuan ubat.
Wawasan yang tidak mungkin berada di bawah radar manusia (mengingat jumlah set data yang digunakan untuk penemuan ubat dan ujian klinikal) mudah dipadankan dan dianalisis oleh modul AI untuk kesimpulan dan hasil segera. Ini membolehkan profesional penjagaan kesihatan menjalani ujian pantas, menjalankan ujian yang ketat dan meneruskan penemuan mereka untuk mendapatkan kelulusan yang sesuai.
Selain daripada penemuan ubat, modul AI juga membantu doktor untuk mengesyorkan ubat yang diperibadikan yang akan mempengaruhi dos dan masa berdasarkan keadaan asasnya, tindak balas biologi, dan banyak lagi.
Bagi pesakit yang menderita penyakit autoimun, kebimbangan neurologi, dan penyakit kronik, pelbagai ubat diresepkan. Ini boleh bererti reaksi di antara ubat-ubatan. Dengan cadangan ubat yang diperibadikan, penyedia perkhidmatan kesihatan dapat mengambil keputusan yang lebih tepat berkenaan dengan menetapkan ubat.
Untuk semua ini berlaku, anotator berusaha menandai data NLP, data dari radiologi data, gambar digital, EHR, data tuntutan yang disediakan oleh syarikat insurans, data yang dikumpulkan dan disusun oleh peranti yang boleh dipakai, dan banyak lagi.
Pemantauan & Penjagaan Pesakit
Jalan penting untuk pemulihan hanya bermula selepas pembedahan atau diagnosis. Pesakit bertanggungjawab untuk pemulihan kesihatan mereka dan kesejahteraan keseluruhan. Terima kasih kepada penyelesaian bertenaga AI, ini secara beransur-ansur menjadi lancar.
Pesakit yang telah menjalani rawatan untuk barah atau mereka yang menderita masalah kesihatan mental semakin banyak dijumpai bot perbualan menolong. Dari pertanyaan pasca pelepasan hingga membantu pesakit menavigasi gangguan emosi, chatbots tiba sebagai sahabat dan pembantu utama. Sebuah organisasi AI yang bernama Northwell Health juga berkongsi laporan bahawa hampir 96% pesakitnya menunjukkan penglibatan pesakit yang optimum dengan chatbots seperti itu.
Teknik anotasi dalam hal ini menandai data teks dan audio dari catatan kesihatan, data dari ujian klinikal, perbualan, dan analisis niat, pencitraan digital dan dokumen, dan banyak lagi.
Membungkus Up
Kes penggunaan seperti ini menetapkan standard penanda aras untuk latihan AI dan metodologi anotasi. Ini juga berfungsi sebagai peta jalan untuk semua cabaran anotasi data unik yang muncul di masa depan kerana bermulanya kes dan penyelesaian penggunaan yang lebih baru.
Namun, itu tidak boleh menghalang anda untuk menceburkan diri dalam pengembangan AI untuk penjagaan kesihatan. Sekiranya anda baru bermula dan mencari yang mencukupi dan berkualiti Data latihan AI, hubungi kami hari ini. Kami sentiasa menjangkakan cabaran yang lebih baru dan melangkah selangkah lebih maju.
