I lang tid har vi lest om rollen som datakommentarer i maskinlæring og kunstig intelligens (AI) moduler. Vi vet at kvalitetsdatakommentarer er et uunngåelig aspekt som alltid påvirker resultatene som produseres av disse systemene.
Men hva er de forskjellige merknadsteknikkene som brukes i helsevesenet AI rom? For en bransje som er så kompleks, omfattende og avgjørende, hvilke tiltak og prosedyrer tar dataannoteringseksperter for å merke, implementere og følge for å merke kritiske helsedata fra en myriade av kilder?
Vel, det er akkurat dette vi skal utforske i dette innlegget i dag. Fra den grunnleggende forståelsen av de forskjellige typene datamerkingsteknikker, skal vi låse opp nivå 2 og utforske de forskjellige merknadsteknikkene som brukes i forskjellige AI-brukstilfeller.
Dataanmerkning for forskjellige brukstilfeller for AI
Chatbots
La oss starte med det grunnleggende først. Chatboter eller samtaleroboter viser seg å være svært effektive vinger for klinisk ledelse, mHealth og mer. Fra å hjelpe pasienter med å bestille avtaler for diagnose og helsekonsultasjon til å hjelpe dem med å behandle symptomene og vitale funksjonene for tegn på sykdommer og bekymringer, chatbots viser seg å være gode følgesvenner for både pasienter og helsepersonell.
For at chatboter skal gi nøyaktige resultater, må de behandle millioner av byte med data. Én feil diagnose eller anbefaling kan vise seg å være skadelig for pasienter og deres omgivelser. For eksempel, hvis en AI-drevet app designet for å gi resultater på Covid-19 foreløpig vurdering gir feil resultater, vil det føre til smitte. Det er derfor tilstrekkelig AI-opplæring må skje før produktet eller løsningen tas i bruk.
For opplæringsformål bruker eksperter vanligvis teknikker som enhetsgjenkjenning og sentimentanalyse.
Digital bildebehandlingskommentar
Mens den diagnostiske prosessen er digital ved hjelp av sofistikerte systemer og enheter, er konklusjonene av resultater fortsatt hovedsakelig menneskesentriske. Dette utsetter resultatene for feiltolkning, eller til og med oversett avgjørende bekymringer.
Nå kan AI-moduler eliminere alle slike tilfeller og kan oppdage selv de minste anomalier eller bekymringer fra MR, CT-skanning og røntgenrapporter. Bortsett fra nøyaktige resultater, kan AI-systemer også gi resultater raskt.
I tillegg til konvensjonelle skanninger, brukes termisk avbildning også for tidlig oppdagelse av bekymringer som brystkreft. IR-stråler som sendes ut av svulster studeres for ytterligere symptomer og rapporteres deretter.
For disse komplekse formålene implementerer veteraner med datakommentarer mekanismer som merking av eksisterende MR, CT-skanning og røntgenrapporter, og termisk bildedata. AI-moduler lærer deretter av disse kommenterte datasettene for å trene autonomt.
Legemiddelutvikling og -behandling
Et av de siste eksemplene på medikamentutvikling gjennom AI-moduler er formuleringen av vaksiner for Covid-19. I løpet av måneder etter utbruddet klarte forskere og helsepersonell å knekke koden for Covid-19-vaksiner. Dette er hovedsakelig på grunn av AI og maskinlæringsalgoritmer og deres evne til å simulere medikament- og kjemiske interaksjoner, lære fra tonnevis av helsetidsskrifter, publiserte artikler, forskningsdokumenter, vitenskapelige artikler og mer for medisinoppdagelse.
Innsikt som aldri kunne ha kommet under radaren til mennesker (med tanke på volumet av datasett som brukes til medikamentoppdagelse og kliniske studier) matches enkelt og analyseres av AI-moduler for umiddelbare slutninger og resultater. Dette gjør det mulig for helsepersonell å fremskynde forsøk, gjennomføre strenge tester og videresende funnene sine for passende godkjenninger.
Bortsett fra medikamentoppdagelse, hjelper AI-moduler også klinikere med å anbefale persontilpassede medisiner som vil påvirke deres dosering og tidspunkt basert på deres underliggende forhold, biologiske responser og mer.
For pasienter som lider av autoimmune sykdommer, nevrologiske bekymringer og kroniske plager, er flere legemidler foreskrevet. Dette kan bety en reaksjon blant narkotika. Med personlig tilpassede legemiddelanbefalinger kan helsepersonell ta en mer informert beslutning med hensyn til forskrivning av medisiner.
For at alt dette skal skje, jobber annotatorer med å merke NLP-data, data fra dataradiologi, digitale bilder, EPJer, skadedata levert av forsikringsselskaper, data samlet inn og kompilert av bærbare enheter og mer.
Pasientovervåking og omsorg
Den avgjørende veien til bedring starter først etter operasjonen eller diagnosen. Det er opp til pasienten å ta eierskap til helsens bedring og generelle velvære. Takket være AI-drevne løsninger blir dette gradvis sømløst.
Pasienter som har gjennomgått behandlinger for kreft eller de som lider av psykiske helseproblemer finner stadig oftere samtaleoboter hjelpsom. Fra forespørsler etter utskrivning til å hjelpe pasienter med å navigere gjennom følelsesmessige sammenbrudd, chatbots kommer som ultimate følgesvenner og assistenter. En AI-organisasjon kalt Northwell Health delte også en rapport om at nærmere 96 % av pasientene demonstrerte optimalisert pasientengasjement med slike chatbots.
Annoteringsteknikker i dette koker ned til merking av tekst- og lyddata fra helsejournaler, data fra kliniske studier, samtale- og intensjonsanalyser, digital bildebehandling og dokumenter og mer.
Innpakning Up
Brukstilfeller som disse setter benchmarking-standarder for AI-opplæring og annoteringsmetoder. Disse fungerer også som veikart for alle unike dataannoteringsutfordringer som oppstår i fremtiden på grunn av utbruddet av nyere brukstilfeller og løsninger.
Det bør imidlertid ikke stoppe deg fra å begi deg ut i utviklingen av AI for helsevesenet. Hvis du nettopp har startet og ser etter tilstrekkelig og kvalitet AI treningsdata, ta kontakt med oss i dag. Vi forventer alltid nye utfordringer og ligger et skritt foran kurven.
