Kemajuan luar biasa dalam pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan telah merevolusikan industri penjagaan kesihatan.
Pasaran global untuk AI dalam penjagaan kesihatan pada 2016 adalah kira-kira satu bilion, dan jumlah ini dianggarkan meningkat sehingga lebih daripada $ 28 bilion menjelang 2025. Saiz pasaran AI global dalam Pengimejan Perubatan, khususnya, dianggarkan sekitar $980 juta pada 2022. Selain itu, angka ini diunjurkan meningkat pada CAGR sebanyak 26.77% kepada $ 3215 juta menjelang 2027.
Apakah Anotasi Imej Perubatan?
Industri penjagaan kesihatan memanfaatkan potensi ML untuk menyampaikan penjagaan pesakit yang dipertingkatkan, diagnostik yang lebih baik, ramalan rawatan yang tepat dan pembangunan ubat. Walau bagaimanapun, terdapat beberapa bidang sains perubatan yang AI boleh membantu profesional perubatan dalam pengimejan perubatan. Namun, untuk membangunkan model pengimejan perubatan berasaskan AI yang tepat, anda memerlukan sejumlah besar pengimejan perubatan yang dilabel dan diberi anotasi dengan tepat.
Anotasi imej perubatan ialah teknik melabelkan pengimejan perubatan dengan tepat seperti MRI, CT imbasan, Ultrasound, Mamogram, X-Ray dan banyak lagi untuk melatih model pembelajaran mesin. Selain pengimejan, data imej perubatan seperti rekod dan laporan juga dianotasi untuk membantu melatih NER klinikal dan model Pembelajaran Dalam.
Anotasi imej perubatan ini membantu melatih algoritma pembelajaran mendalam dan model ML untuk menganalisis imej perubatan dan memperbaik diagnosis dengan tepat.
Peranan Anotasi Imej Perubatan dalam Diagnostik Perubatan
Potensi AI dalam diagnosis imej perubatan adalah besar, dan industri penjagaan kesihatan mengambil bantuan AI dan ML untuk memberikan diagnosis yang lebih pantas dan lebih dipercayai kepada pesakit. Beberapa kes penggunaan anotasi imej penjagaan kesihatan dalam diagnostik perubatan AI ialah:
Pengesanan Kanser
Pengesanan sel kanser mungkin merupakan peranan terbesar AI dalam analisis pengimejan perubatan. Apabila model dilatih tentang set besar data pengimejan perubatan, ia membantu model mengenal pasti, mengesan dan meramalkan pertumbuhan sel kanser dalam organ dengan tepat. Akibatnya, potensi kesilapan manusia dan positif palsu boleh dihapuskan secara besar-besaran.
Pengimejan Pergigian
Isu perubatan berkaitan gigi dan gusi seperti kaviti, keabnormalan dalam struktur gigi, pereputan dan penyakit boleh didiagnosis dengan tepat menggunakan model yang didayakan AI.
Komplikasi Hati
Komplikasi yang berkaitan dengan hati boleh dikesan, dicirikan, dan dipantau dengan berkesan dengan menilai imej perubatan untuk mengesan dan mengenal pasti anomali.
Gangguan Otak
Anotasi imej perubatan membantu mengesan gangguan otak, bekuan darah, tumor dan isu neurologi yang lain.
Dermatologi
Penglihatan komputer dan pengimejan perubatan juga digunakan secara meluas untuk mengesan keadaan dermatologi dengan cepat dan berkesan.
Keadaan jantung
AI juga semakin digunakan dalam kardiologi untuk mengesan anomali jantung, keadaan jantung, keperluan untuk campur tangan, dan mentafsir kardiogram gema.
Jenis Dokumen yang Dianotasi melalui Anotasi Imej Perubatan
Anotasi data perubatan ialah bahagian penting dalam pembangunan model pembelajaran mesin. Tanpa anotasi rekod yang betul dan tepat dari segi perubatan dengan teks, metadata dan nota tambahan, ia menjadi mencabar untuk membangunkan model ML yang berharga.
Ini akan membantu jika anda mempunyai anotasi yang sangat berbakat dan berpengalaman data imej perubatan. Beberapa daripada pelbagai dokumen yang diberi anotasi:
- Imbas CT
- Mammogram
- X-Ray
- Echocardiogram
- Ultrasound
- MRI
- EEG
- DICOM
- NIfTI
- Audio - Audio Dikte Pakar Perubatan
- Video
- pics
- Teks – Set Data EHR
- Imej
Anotasi imej perubatan VS Anotasi data biasa
Jika anda membina model ML untuk pengimejan perubatan, anda harus ingat bahawa ia berbeza daripada imej biasa anotasi data dalam pelbagai cara. Pertama, mari kita ambil contoh pengimejan radiologi.
Tetapi sebelum kami berbuat demikian, kami membentangkan premis – semua foto dan video yang pernah anda rakam datang daripada sebahagian kecil spektrum yang dipanggil cahaya boleh dilihat. Walau bagaimanapun, pengimejan radiologi dibuat menggunakan X-Rays yang berada di bawah bahagian cahaya halimunan spektrum elektromagnet.
Berikut ialah perbandingan terperinci anotasi pengimejan perubatan dan anotasi data biasa.
| Anotasi Pengimejan Perubatan | Anotasi Data Biasa |
|---|---|
| Semua data pengimejan perubatan hendaklah dinyahgenal pasti dan dilindungi oleh Perjanjian Pemprosesan Data (DPA) | Imej biasa sedia ada. |
| Imej Perubatan adalah dalam Format DICOM | Imej biasa boleh dalam JPEG, PNG, BMP dan banyak lagi |
| Resolusi imej perubatan adalah tinggi dengan profil Warna 16-Bit | Imej biasa boleh mempunyai profil Warna 8-Bit. |
| Imej perubatan juga mengandungi unit ukuran untuk tujuan perubatan | Pengukuran berkaitan dengan kamera |
| Pematuhan HIPAA sangat diperlukan | Tidak dikawal oleh pematuhan |
| Berbilang imej objek yang sama dari sudut dan pandangan yang berbeza disediakan | Asingkan imej objek yang berbeza |
| Ia harus dipandu oleh kawalan radiologi | Tetapan kamera biasa diterima |
| Anotasi hirisan berbilang | Anotasi kepingan tunggal |
Pematuhan HIPAA
Apabila membina model penjagaan kesihatan berasaskan AI, anda perlu melatih dan mengujinya menggunakan kuantiti besar imej perubatan berkualiti tinggi yang dianotasi dengan tepat untuk menyampaikan ramalan yang tepat. Walau bagaimanapun, apabila memilih platform untuk keperluan anotasi imej perubatan dan pemprosesan data anda, anda harus sentiasa mencari tawaran yang memenuhi keperluan pematuhan teknikal ini.
HIPAA ialah undang-undang persekutuan yang mengawal keselamatan maklumat kesihatan yang dihantar secara elektronik dan mewajibkan langkah yang sesuai diambil oleh pembekal untuk melindungi dan melindungi maklumat pesakit daripada didedahkan tanpa kebenaran pesakit.
- Adakah terdapat sistem untuk penyimpanan dan pengurusan maklumat penjagaan kesihatan?
- Adakah sandaran sistem dibuat, diselenggara dan dikemas kini dengan kerap?
- Adakah terdapat sistem untuk menghalang pengguna yang tidak dibenarkan daripada mengakses data perubatan yang sensitif?
- Adakah data disulitkan semasa rehat dan pemindahan?
- Adakah terdapat sebarang langkah yang menghalang pengguna daripada mengeksport dan menyimpan imej perubatan pada peranti mereka, menyebabkan pelanggaran keselamatan?
Bagaimanakah Shaip Boleh Membantu?
Shaip telah menjadi peneraju pasaran yang konsisten dalam menyediakan latihan berkualiti tinggi set data imej untuk berkembang maju penyelesaian perubatan berasaskan AI penjagaan kesihatan. Kami mempunyai pasukan annotator yang berpengalaman, terlatih secara eksklusif dan rangkaian besar pakar radiologi, pakar patologi dan pakar perubatan am yang berkelayakan tinggi yang membantu dan melatih juru anotasi. Selain itu, ketepatan anotasi terbaik dalam kelas kami dan pelabelan data perkhidmatan membantu membangunkan alat untuk meningkatkan diagnosis pesakit.
Apabila bekerjasama dengan Shaip, anda boleh mengalami kemudahan bekerja dengan profesional yang memastikan pematuhan peraturan, format data dan masa pemprosesan yang singkat.
Apabila anda memikirkan projek anotasi data perubatan yang memerlukan pakar bertaraf dunia perkhidmatan anotasi, Shaip ialah rakan kongsi yang tepat yang boleh melancarkan projek anda dalam masa yang singkat.
