Det globale markedet for kunstig intelligens i helsesektoren anslås å øke fra 1.426 milliarder dollar i 2017 til 28.04 milliarder dollar i 2025. Økningen i etterspørselen etter teknologier basert på kunstig intelligens blir tydelig ettersom helsesektoren alltid ser etter måter å forbedre behandling, redusere kostnader og sikre nøyaktig beslutningstaking.
Avhengig av prosjektets kompleksitet kan ikke det interne teamet alltid håndtere behovene for merking av helsedata . Som en konsekvens er bedriften tvunget til å søke kvalitetsdatasett fra pålitelige tredjepartsleverandører.
Men det er noen komplikasjoner og utfordringer når du søker ekstern hjelp til merking av helsedata . La oss se på utfordringene og punktene du bør merke deg før du outsourcer tjenester for merking av helsedatasett .
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:
Forbedret diagnostisk nøyaktighet: Nøyaktig merkede medisinske bilder og data hjelper med å trene AI-algoritmer til å oppdage sykdommer og avvik med høyere presisjon, noe som fører til tidligere deteksjon og bedre pasientresultater.
Forbedret pasientbehandling: Godt kommenterte helsedata muliggjør utvikling av personlige behandlingsplaner, prediktiv analyse og kliniske beslutningsstøttesystemer, noe som til slutt forbedrer pasientbehandlingen.
Samsvar med regelverk: Merking av helsedata må overholde strenge personvern- og sikkerhetsforskrifter som HIPAA og GDPR. Det er viktig å sikre samsvar 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:
Domeneekspertise: Samarbeid 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 annoteringer.
Kvalitetssikring: Implementer en streng kvalitetssikringsprosess som inkluderer flere nivåer av gjennomgang, regelmessige revisjoner og kontinuerlige tilbakemeldingsløkker for å opprettholde datamerking av høy kvalitet.
Datasikkerhet og personvern: Velg en partner for datamerking som følger strenge protokoller for datasikkerhet og personvern, for eksempel å jobbe med avidentifiserte data, bruke sikre dataoverføringsmetoder og regelmessig revidere sikkerhetstiltakene sine.
[Les også: Dataannoteringsteknikker for de vanligste brukstilfellene av AI i helsevesenet ]
Utfordringer for merking av helsedata
Viktigheten av å ha et medisinsk datasett av høy kvalitet og kommenterte bilder er avgjørende for resultatet av maskinlæringsmodellene . Feil bildeannotering kan gi unøyaktige forutsigelser, noe som kan føre til at datasynprosjektet mislykkes . Det kan også bety tap av penger, tid og mye innsats.
Det kan også bety drastisk feil diagnose, forsinket og upassende medisinsk behandling og mer. Derfor søker flere medisinske AI- selskaper partnere innen datamerking og annotering med mange års erfaring.
Utfordring med arbeidsflytstyring
En av de største utfordringene med merking av medisinske data er å ha nok trente arbeidere til å håndtere omfattende strukturerte og ustrukturerte data. Bedrifter sliter med å balansere mellom å øke arbeidsstyrken, opplæring og å opprettholde kvalitet.
Utfordringen med å opprettholde kvaliteten på datasettet
Det er en utfordring å opprettholde konsistent datasettkvalitet – subjektivt og objektivt.
Det finnes ikke et enkelt sannhetsgrunnlag i subjektiv kvalitet, ettersom den er subjektiv for personen som kommenterer de medisinske dataene. Domenets ekspertise, kultur, språk og andre faktorer kan påvirke kvaliteten på arbeidet.
I objektiv kvalitet er det én enhet med det riktige svaret. På grunn av mangel på medisinsk ekspertise eller medisinsk kunnskap kan det imidlertid hende at arbeiderne ikke utfører bildeannotering 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 konfidensialitetsregler er en betydelig utfordring når man samler inn store mengder data. Dette gjelder spesielt for innsamling av massive helsedatasett, siden de kan inneholde personlig identifiserbare detaljer, ansikter, fra elektroniske pasientjournaler.
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.
Spørsmål å stille ved outsourcing av helsedatamerkingsarbeid
Hvem skal merke dataene?
Det første spørsmålet du bør stille deg er om datamerkingsteamet. Ethvert opplæringsteam for datamerking presterer bra og utfører vanlige oppgaver. Men med opplæring i domenespesifikke termer og konsepter fra medisinske eksperter, vil 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.
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.
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 helseekspertisen og krever omfattende opplæring for å være på nivå med ekspertene. Men en ekstern arbeidsstyrke kan ha ekspertise innen merking av medisinske datasett , 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.
Oppfyller de forskriftskravene?
Det riktige databehandlingsteamet bør trenes til å utføre oppgavene sine på en sikker måte. Teamet bør forberedes av medisinske eksperter eller dataforskere for å sikre at pasientjournaler forblir anonyme.
Tredjepartsleverandørene vil håndtere forskrifter for pasientpersonvern, inkludert HIPAA- og GDPR-samsvarssertifiseringer. Velg bildeannoteringstjenester med et ISO-9002-sertifikat som beviser at de tar strenge tiltak for å opprettholde klientenes personvern og organisering.
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.
Konklusjon
Shaip er en bransjeleder innen levering av førsteklasses spesialiserte tjenester for merking av medisinske data til kritiske prosjekter. Vi har et eksklusivt team av helseeksperter som er opplært av de beste medisinske ekspertene i merkeløsninger i toppklassen. Vår erfaring, ferdigheter, strenge opplæringsmoduler og velprøvde kvalitetssikringsparametere har gjort oss til de mest foretrukne partnerne for datamerkingstjenester 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 finne ut hvordan vårt erfarne team for annotering av helsedata kan hjelpe deg med å nå målene dine samtidig som de opprettholder de høyeste standardene for kvalitet og samsvar.Open Source Healthcare-datasett for maskinlæringsprosjekter
