Merking av helsedata

5 essensielle spørsmål å stille før du outsourcer helsedatamerking

Det globale markedet for kunstig intelligens i helsesektoren anslås å stige fra 1.426 milliarder dollar i 2017 til 28.04 dollar i 2025. Økningen i etterspørselen etter kunstig intelligens-baserte teknologier blir tydelige ettersom helsesektoren alltid leter etter måter å forbedre omsorgen på, redusere kostnadene og sikre nøyaktige beslutninger.

Avhengig av kompleksiteten til prosjektet, kan det interne teamet ikke alltid administrere merking av helsedata behov. Som en konsekvens er virksomheten tvunget til å søke kvalitetsdatasett fra pålitelige tredjepartsleverandører.

Men det er noen få komplikasjoner og utfordringer når du søker hjelp utenfra Merking av helsedata. La oss se på utfordringene og poengene du bør merke oss før du outsourcing helsevesenets datasett merketjenester.

Viktigheten av datamerking i helsevesenet

Nøyaktig datamerking er avgjørende for utviklingen av AI-drevne løsninger i helsevesenet. Noen av hovedårsakene til at datamerking er viktig i helsevesenet inkluderer:

  1. Forbedret diagnostisk nøyaktighet: Nøyaktig merkede medisinske bilder og data hjelper til med å trene AI-algoritmer til å oppdage sykdommer og abnormiteter med høyere presisjon, noe som fører til tidligere deteksjon og bedre pasientresultater.

  2. Forbedret pasientbehandling: Godt kommenterte helsedata muliggjør utvikling av personlig tilpassede behandlingsplaner, prediktiv analyse og kliniske beslutningsstøttesystemer, noe som til slutt forbedrer pasientbehandlingen.

  3. Overholdelse av forskrifter: Merking av helsedata må overholde strenge personvern- og sikkerhetsforskrifter som HIPAA og GDPR. Å sikre overholdelse er avgjørende for å beskytte sensitiv pasientinformasjon og unngå juridiske konsekvenser.

Beste praksis for annotering av helsedata

For å sikre suksessen til helse-AI-prosjektene dine, bør du vurdere følgende beste praksis når du outsourcer datamerking:

  1. Domenekompetanse: Arbeid med en datamerkingspartner som har domeneekspertise innen helsevesenet. De bør ha en dyp forståelse av medisinsk terminologi, anatomiske strukturer og sykdomspatologier for å sikre nøyaktige merknader.

  2. Kvalitetssikring: Implementer en streng kvalitetssikringsprosess som inkluderer flere nivåer av gjennomgang, regelmessige revisjoner og kontinuerlige tilbakemeldingssløyfer for å opprettholde datamerking av høy kvalitet.

  3. Datasikkerhet og personvern: Velg en datamerkingspartner som følger strenge datasikkerhets- og personvernprotokoller, for eksempel arbeid med avidentifiserte data, bruk av sikre dataoverføringsmetoder og regelmessig revisjon av sikkerhetstiltakene deres.

Utfordringer for merking av helsedata

Utfordringer for merking av helsedata

De viktigheten av å ha høy kvalitet medisinsk datasett og kommenterte bilder er avgjørende for resultatet av ML-modeller. Feil bildekommentarer kan føre til unøyaktige spådommer, hvis ikke datasyn prosjekt. Det kan også bety å tape penger, tid og mye innsats.

Det kan også bety drastisk feil diagnose, forsinket og feilaktig medisinsk behandling og mer. Det er derfor flere medisinsk AI selskaper søker datamerking og merknadspartnere med mange års erfaring.

  • Utfordring med arbeidsflytstyring

    En av de betydelige utfordringene ved merking av medisinske data har nok opplærte arbeidere til å håndtere omfattende strukturerte og ustrukturerte data. Bedrifter sliter med å balansere å øke arbeidsstyrken, opplæringen og opprettholde kvaliteten.

  • Utfordringen med å opprettholde kvaliteten på datasettet

    Det er en utfordring å opprettholde konsistent datasettkvalitet – subjektivt og objektivt.

    Det er ikke noe enkelt grunnlag for sannhet i subjektiv kvalitet, da det er subjektivt for personen som kommenterer medisinske data. Domenekompetansen, kulturen, språket og andre faktorer kan påvirke kvaliteten på arbeidet.

    I objektiv kvalitet er det en enkelt enhet av det riktige svaret. Men på grunn av mangel på medisinsk ekspertise eller medisinsk kunnskap, kan det hende at arbeiderne ikke påtar seg bildekommentar nøyaktig.

    Begge utfordringene kan løses med omfattende opplæring og erfaring i helsesektoren.

  • Utfordring med å kontrollere kostnader

    Uten et godt sett med standardverdier er det ikke mulig å spore prosjektresultatene basert på tiden brukt på datamerkingsarbeid.

    Dersom datamerkingsarbeidet er outsourcet står valget som regel mellom å betale timevis eller per utført oppgave.

    Å betale per time fungerer godt i det lange løp, men noen selskaper foretrekker fortsatt å betale per oppgave. Men hvis arbeidstakere får betalt per oppgave, kan kvaliteten på arbeidet bli dårligere.

  • Utfordring med personvernbegrensninger

    Overholdelse av personvern og konfidensialitet er en betydelig utfordring ved innsamling av store datamengder. Det gjelder spesielt for innsamling av massive helsevesenets datasett siden de kan inneholde personlig identifiserbare detaljer, ansikter, fra elektroniske medisinske journaler.

    Behovet for å lagre og administrere data på et svært sikkert sted med tilgangskontroll er alltid sterkt følt.

    Hvis arbeidet er outsourcet, er tredjepartsselskapet ansvarlig for å skaffe samsvarssertifiseringer og legge til et ekstra lag med beskyttelse.

Hyllevare for helsetjenester/medisinske datasett for å sette i gang Healthcare AI-prosjektet ditt

Spørsmål å stille ved outsourcing av helsedatamerkingsarbeid

Helsedatamerking som kortlister en leverandør

  1. Hvem skal merke dataene?

    Det første spørsmålet du bør stille er om datamerkingsteamet. Noen treningsdata merketeamet presterer godt og gjør vanlige oppgaver. Men med opplæring på domenespesifikke termer og konsepter av medisinske eksperter, ville de være i stand til å utvikle datasett som samsvarer med kompetansen som kreves av prosjektet.

    Dessuten, med en større arbeidsstyrke, når datamerkingsoppgaven er outsourcet, blir det lettere å fordele arbeidet jevnt mellom betydelige deler av erfarne og trente annotatorer. Sporing, samarbeid og enhetlighet i kvalitet kan også opprettholdes.

    • Be om en prøvegjennomgang av de fullførte oppgavene. Se etter nøyaktighet i datasettene.
    • Forstå deres opplærings- og rekrutteringskriterier. Lær mer om deres treningsmetoder, kvalitetsstandarder, moderering og sjekklister for validering.
  2. Er den skalerbar?

    Leverandøren av datamerking bør ha et godt trent, helsedomeneteam som kan starte raskt og skalere raskt. Du bør arbeide med utelukkende helseeksperter som kan øke arbeidet samtidig som kvaliteten opprettholdes.

  3. Interne VS Eksterne lag - Hvilken er bedre?

    Å velge mellom interne og eksterne team er alltid en delikat balansehandling. Men begynn å veie disse to basert på leveringstiden, kostnadene ved å skalere datamerkingstjenester og spesifikk helseerfaring.

    Et internt team har kanskje ikke den nødvendige helsekompetansen og krever omfattende opplæring for å stå på nivå med ekspertene. Men en ekstern arbeidsstyrke kunne ha medisinsk datasett merkeekspertise, noe som gjør dem til ideelle kandidater for å starte og skalere raskt.

    Når erfaringen innen medisinsk og helsevitenskap kombineres med avanserte verktøy, kan du se en betydelig reduksjon i kostnadene og tiden for databehandling.

  4. Oppfyller de forskriftskravene?

    Riktig databehandlingsteam bør være opplært til å utføre oppgavene sine sikkert. Teamet bør forberedes av medisinske eksperter eller dataforskere for å sikre elektroniske helsejournaler av pasientene forblir anonyme.

    Tredjepartstjenesteleverandørene vil håndtere personvernforskrifter, inkludert HIPAA- og GDPR-sertifiseringer. Velg bilde annoteringstjenester med et ISO-9002-sertifikat som beviser at de tar strenge tiltak for å opprettholde klienters personvern og organisering.

  5. Hvordan opprettholder leverandøren kommunikasjonen med den administrerte arbeidsstyrken?

    Velg en datamerkingspartner som streber etter å opprettholde klar og regelmessig kommunikasjon for å unngå avvik i instruksjoner, krav og prosjektkrav. Mangel på kommunikasjon, sanntidsutveksling av prosjektkritisk informasjon og et utilstrekkelig tilbakemeldingssløyfesystem kan påvirke kvaliteten på arbeidet og leveringsfrister negativt. Det er viktig å velge en tredjepart som bruker de nyeste samarbeidsverktøyene og har velprøvde systemer for å oppdage produktivitetsproblemer før det begynner å påvirke prosjektet.

Kasusstudie: Medisinsk bildeannotering for AI-drevet radiologi

Et ledende selskap innen helseteknologi inngikk samarbeid med Shaip for å utvikle en AI-drevet radiologiløsning. Shaip leverte høykvalitets medisinske bildeannoteringstjenester, og merket tusenvis av CT-skanninger og MR-er med presise anatomiske strukturer og abnormiteter. Ved å jobbe med Shaips team av erfarne helsedataannotatorer, var selskapet i stand til å trene sine AI-algoritmer for å oppdage sykdommer med høy nøyaktighet, og til slutt forbedre pasientresultatene og redusere helsekostnader.

konklusjonen

Shaip er en bransjeleder når det gjelder å tilby førsteklasses spesialiserte medisinske data merketjenester til kritiske prosjekter. Vi har et eksklusivt team av helseeksperter trent av de beste medisinske eksperter på klassens beste merkeløsninger. Vår erfaring, dyktighet, strenge opplæringsmoduler og utprøvde kvalitetssikringsparametere har gjort oss til de mest foretrukne datamerkingstjenestepartnerne for store bedrifter.

Er du klar til å sikre suksessen til AI-prosjektene dine i helsevesenet med datamerking av høy kvalitet? Kontakt Shaip i dag for å lære hvordan vårt erfarne team for annotering av helsedata kan hjelpe deg med å nå dine mål samtidig som de opprettholder de høyeste standardene for kvalitet og samsvar.

Sosial Share