Bagaimanakah Data Latihan Penjagaan Kesihatan Memacu AI Penjagaan Kesihatan ke Bulan?
Pemerolehan data sentiasa menjadi keutamaan organisasi. Lebih-lebih lagi apabila set data berkenaan digunakan untuk melatih persediaan pembelajaran kendiri yang autonomi. Melatih model pintar, terutamanya model yang dikuasakan AI, mengambil pendekatan yang berbeza daripada menyediakan data perniagaan standard. Selain itu, dengan penjagaan kesihatan menjadi tumpuan menegak, adalah penting untuk memfokuskan pada set data yang mempunyai tujuan untuknya dan bukan hanya digunakan untuk penyimpanan rekod.
Tetapi mengapa kita perlu menumpukan pada data latihan apabila jumlah besar data pesakit yang tersusun sudah berada pada pangkalan data perubatan dan pelayan rumah persaraan, hospital, klinik perubatan dan organisasi penjagaan kesihatan yang lain. Sebabnya ialah data pesakit standard tidak atau tidak boleh digunakan untuk membina model autonomi, yang kemudiannya memerlukan data kontekstual dan berlabel untuk dapat mengambil keputusan yang perseptif dan proaktif tepat pada masanya.
Di sinilah data Latihan Penjagaan Kesihatan dimasukkan ke dalam campuran, diunjurkan sebagai set data beranotasi atau berlabel. Set data perubatan ini tertumpu pada membantu mesin dan model mengenal pasti corak perubatan tertentu, sifat penyakit, prognosis penyakit tertentu dan aspek penting lain dalam pengimejan perubatan, analisis dan pengurusan data.
Apakah Data Latihan Penjagaan Kesihatan- Gambaran Keseluruhan Lengkap?
Data latihan penjagaan kesihatan hanyalah maklumat yang relevan yang dilabelkan dengan metadata untuk algoritma pembelajaran mesin untuk mengenali dan belajar daripadanya. Setelah set data dilabelkan atau sebaliknya diberi anotasi, model menjadi mungkin untuk memahami konteks, urutan dan kategori yang sama, yang membantu mereka membuat keputusan yang lebih baik dalam masa.
Jika anda mempunyai minat yang khusus, data latihan yang berkaitan dengan penjagaan kesihatan adalah mengenai imej perubatan beranotasi, yang memastikan model dan mesin pintar menjadi mampu tepat pada masanya untuk mengenali penyakit, sebagai sebahagian daripada persediaan diagnostik. Data latihan juga boleh berbentuk teks atau lebih tepat ditranskripsikan, yang kemudiannya memperkasakan model untuk mengenal pasti data yang diekstrak daripada ujian klinikal dan menerima panggilan proaktif berkaitan penciptaan dadah.
Masih agak rumit untuk anda! Nah, berikut ialah cara paling mudah untuk memahami maksud data latihan penjagaan kesihatan. Bayangkan aplikasi penjagaan kesihatan yang dikatakan boleh mengesan jangkitan berdasarkan laporan dan imej yang anda muat naik ke platform dan mencadangkan tindakan seterusnya. Walau bagaimanapun, untuk membuat panggilan sedemikian, aplikasi pintar perlu diberi data susun atur dan sejajar yang boleh dipelajari daripadanya. Ya, itulah yang kami panggil 'Data Latihan'.
Apakah Model Penjagaan Kesihatan Paling Relevan yang memerlukan Data Latihan?
Data latihan lebih masuk akal kepada model penjagaan kesihatan autonomi yang boleh memberi kesan secara progresif kepada kehidupan rakyat biasa, tanpa campur tangan manusia. Selain itu, penekanan yang semakin meningkat terhadap pengukuhan keupayaan penyelidikan dalam domain penjagaan kesihatan terus memacu pertumbuhan pasaran anotasi data; wira AI yang sangat diperlukan dan tidak didendangkan yang memainkan peranan penting dalam membangunkan set data latihan yang tepat dan khusus kes.
Tetapi model penjagaan kesihatan manakah yang paling memerlukan data latihan? Nah, berikut ialah subdomain dan model yang telah meningkat pesat sejak kebelakangan ini, menandakan keperluan untuk beberapa data latihan berkualiti tinggi:
- Persediaan Penjagaan Kesihatan Digital: Bidang tumpuan termasuk Rawatan Peribadi, penjagaan maya untuk pesakit dan analisis data untuk pemantauan kesihatan
- Persediaan Diagnostik: Bidang tumpuan termasuk pengecaman awal penyakit yang mengancam nyawa dan berimpak tinggi seperti sebarang bentuk kanser dan lesi.
- Alat pelaporan dan Diagnostik: Bidang tumpuan termasuk membangunkan baka pengimbas CT, pengesanan MRI dan X-Ray atau alat imejan
- Penganalisis Imej: Bidang tumpuan termasuk mengenal pasti masalah pergigian, penyakit kulit, batu karang dan banyak lagi
- Pengecam Data: Bidang tumpuan termasuk menganalisis ujian klinikal untuk pengurusan penyakit yang lebih baik, mengenal pasti pilihan rawatan baharu untuk penyakit tertentu, dan penciptaan ubat
- Persediaan Penyimpanan Rekod: Bidang tumpuan termasuk mengekalkan dan mengemas kini rekod pesakit, membuat susulan secara berkala mengenai bayaran pesakit, dan juga pra-kebenaran tuntutan, dengan mengenal pasti perkara-perkara kecil polisi insurans.
Model Penjagaan Kesihatan ini mendambakan data latihan yang tepat untuk menjadi lebih perseptif dan proaktif.
Mengapa Data Latihan Penjagaan Kesihatan Penting?
Seperti yang dilihat daripada sifat model, peranan pembelajaran mesin berkembang secara berperingkat apabila domain penjagaan kesihatan berkenaan. Dengan persediaan AI perseptif menjadi keperluan mutlak dalam penjagaan kesihatan, ia bergantung kepada NLP, Penglihatan Komputer dan Pembelajaran Mendalam untuk menyediakan data latihan yang berkaitan untuk dipelajari oleh model.
Selain itu, tidak seperti proses standard dan statik seperti penyimpanan rekod pesakit, pengendalian transaksi dan banyak lagi, model Penjagaan Kesihatan pintar seperti penjagaan maya, penganalisis imej dan lain-lain tidak boleh disasarkan menggunakan set data tradisional. Inilah sebabnya mengapa data latihan menjadi lebih penting dalam penjagaan kesihatan, sebagai langkah gergasi ke masa hadapan.
Kepentingan data latihan penjagaan kesihatan boleh difahami dan dipastikan dengan lebih baik oleh fakta bahawa saiz pasaran berkaitan pelaksanaan alat anotasi data dalam penjagaan kesihatan untuk menyediakan data latihan dijangka meningkat sekurang-kurangnya 500% pada 2027, berbanding dengan pada 2020.
Tetapi bukan itu sahaja, model pintar yang dilatih dengan betul pada mulanya boleh membantu persediaan penjagaan kesihatan mengurangkan kos tambahan dengan mengautomasikan beberapa tugas pentadbiran dan menjimatkan sehingga 30% daripada baki kos.
Dan ya, algoritma ML terlatih mampu menganalisis imbasan 3D, sekurang-kurangnya 1000 kali lebih cepat daripada yang diproses hari ini, pada 2021.
Bunyi menjanjikan, bukan!
Gunakan Kes AI Penjagaan Kesihatan
Sejujurnya, konsep data latihan, yang digunakan untuk memperkasakan model AI dalam penjagaan kesihatan, terasa agak hambar melainkan kita melihat dengan lebih dekat kes penggunaan dan aplikasi masa nyata yang sama.
Persediaan Penjagaan Kesihatan Digital
Persediaan penjagaan kesihatan dikuasakan AI dengan algoritma terlatih dengan teliti ditujukan ke arah menyediakan penjagaan digital yang terbaik kepada pesakit. Persediaan digital dan maya dengan teknologi NLP, Pembelajaran Dalam dan Penglihatan Komputer boleh menilai gejala dan mendiagnosis keadaan dengan mengumpul data daripada sumber yang berbeza, sekali gus mengurangkan masa rawatan sekurang-kurangnya 70%.
Penggunaan sumber
Kemunculan pandemik global menyebabkan kebanyakan persediaan perubatan untuk sumber. Namun, AI Penjagaan Kesihatan, jika dijadikan sebahagian daripada skema pentadbiran, boleh membantu institusi perubatan mengurus kekurangan sumber, penggunaan ICU dan aspek ketersediaan yang terhad, dengan lebih baik.
Mengesan Pesakit Berisiko Tinggi
AI Penjagaan Kesihatan, jika dan apabila dilaksanakan di bahagian rekod pesakit, membolehkan pihak berkuasa hospital mengenal pasti prospek berisiko tinggi yang mempunyai peluang untuk dijangkiti penyakit berbahaya. Pendekatan ini membantu dengan perancangan rawatan yang lebih baik malah memudahkan pengasingan pesakit.
Infrastruktur Bersambung
Seperti yang dimungkinkan oleh AI dalaman IBM, i.eWatson, persediaan penjagaan kesihatan moden kini disambungkan, ihsan Teknologi Maklumat Klinikal. Kes penggunaan ini bertujuan untuk meningkatkan kesalingoperasian antara sistem dan pengurusan data.
Sebagai tambahan kepada kes penggunaan yang disebutkan, AI Penjagaan Kesihatan memainkan peranan dalam:
- Meramalkan had tinggal pesakit
- Meramalkan ketidakhadiran untuk menjimatkan sumber dan kos hospital
- Meramalkan pesakit yang mungkin tidak memperbaharui rancangan kesihatan
- Mengenal pasti isu fizikal dan langkah-langkah pemulihan yang sepadan
Dari perspektif yang lebih asas, Kesihatan AI bertujuan untuk meningkatkan integriti data, keupayaan untuk melaksanakan analisis ramalan dengan lebih baik, dan keupayaan penyimpanan rekod bagi persediaan yang berkenaan.
Tetapi untuk menjadikan kes penggunaan ini cukup berjaya, model AI Penjagaan Kesihatan mesti dilatih dengan data beranotasi.
Peranan set data standard emas untuk Penjagaan Kesihatan
Model latihan adalah baik tetapi bagaimana dengan data? Ya, anda memerlukan set data, yang kemudiannya perlu diberi anotasi untuk memahami algoritma AI.
Tetapi anda tidak boleh hanya membuang data daripada mana-mana saluran dan masih mengikuti piawaian integriti data. Itulah sebabnya penting untuk bergantung pada penyedia perkhidmatan seperti Shaip yang menawarkan pelbagai set data yang boleh dipercayai dan berkaitan untuk digunakan oleh perusahaan. Jika anda merancang untuk menyediakan model AI penjagaan kesihatan, Shaip membenarkan anda memilih daripada persepsi bot manusia, data perbualan, imlak fizikal dan nota doktor.
Selain itu, anda juga boleh menentukan kes penggunaan untuk menjadikan set data sejajar dengan proses penjagaan kesihatan teras atau AI perbualan untuk menyasarkan fungsi pentadbiran. Tetapi bukan itu sahaja, annotator dan pengumpul data yang berpengalaman malah menawarkan sokongan berbilang bahasa apabila ia datang untuk menangkap dan menggunakan set data terbuka untuk model latihan.
Kembali kepada apa yang Shaip tawarkan, anda, sebagai inovator, boleh mengakses fail audio yang berkaitan, fail teks, kata kerja, nota imlak, dan juga set data imej perubatan, bergantung pada fungsi yang anda mahu model itu miliki.
Balut-Up
Penjagaan kesihatan, secara menegak, sedang melakukan inovasi, lebih-lebih lagi dalam era pasca-pandemik. Walau bagaimanapun, perusahaan, usahawan kesihatan dan pembangun bebas sentiasa merancang aplikasi dan sistem baharu yang proaktif secara bijak dan boleh meminimumkan usaha manusia dengan banyak dengan mengendalikan tugas yang berulang dan memakan masa.
Itulah sebabnya penting untuk melatih persediaan atau lebih tepatnya model untuk kesempurnaan dahulu dengan menggunakan set data yang dipilih susun dan dilabelkan dengan tepat, sesuatu yang lebih baik disumber luar kepada penyedia perkhidmatan yang boleh dipercayai untuk mencapai kesempurnaan dan ketepatan.