De fenomenale fremskrittene innen maskinlæring og kunstig intelligens har revolusjonert helsesektoren.
Det globale markedet for kunstig intelligens i helsevesenet var i 2016 rundt én milliard, og dette tallet anslås å skyte opp til mer enn $ 28 milliarder 2025. Markedsstørrelsen på global kunstig intelligens i medisinsk bildebehandling, spesielt, ble estimert til å være rundt 980 millioner dollar i 2022. Dessuten er dette tallet anslått å stige til en CAGR på 26.77 % til 3215 millioner dollar innen 2027.
Hva er medisinsk bildeannotering?
Helseindustrien utnytter potensialet til ML for å levere forbedret pasientbehandling, bedre diagnostikk, nøyaktige behandlingsforutsigelser og medikamentutvikling. Imidlertid er det noen få områder innen medisinsk vitenskap hvor AI kan hjelpe medisinske fagfolk med medisinsk bildebehandling. Likevel, for å utvikle nøyaktige AI-baserte medisinske bildebehandlingsmodeller, trenger du enorme mengder medisinsk bildebehandling merket og kommentert nøyaktig.
Medisinsk bildeanmerkning er teknikken for nøyaktig merking av medisinsk bildebehandling som f.eks MR, CT skanninger, ultralyd, mammografi, røntgen og mer for å trene opp maskinlæringsmodellen. I tillegg til bildebehandling, er medisinske bildedata som journaler og rapporter også kommentert for å hjelpe til med trening klinisk NER og Deep Learning-modeller.
Denne medisinske bildekommentaren hjelper til med å trene dyplæringsalgoritmer og ML-modeller for å analysere medisinske bilder og forbedre diagnosen nøyaktig.
Rollen til medisinsk bildeannotering i medisinsk diagnostikk
Potensialet til AI i medisinsk bildediagnose er enorm, og helsesektoren tar hjelp av AI og ML for å gi en raskere og mer pålitelig diagnose til pasienter. Noen av brukstilfellene av bildeanmerkning for helsevesenet i AI medisinsk diagnostikk er:
Kreftdeteksjon
Deteksjon av kreftceller er kanskje den største rollen til AI i medisinsk bildeanalyse. Når modeller trenes på massive sett med medisinsk bildedata, hjelper det modellen nøyaktig å identifisere, oppdage og forutsi veksten av kreftceller i organer. Som et resultat kan potensialet for menneskelige feil og falske positiver elimineres i stor grad.
Dental bildebehandling
Tenner og tannkjøttrelaterte medisinske problemer som hulrom, abnormiteter i tannstrukturen, forråtnelse og sykdommer kan diagnostiseres nøyaktig med AI-aktiverte modeller.
Leverkomplikasjoner
Komplikasjoner relatert til leveren kan oppdages, karakteriseres og overvåkes effektivt ved å vurdere medisinske bilder for å oppdage og identifisere anomalier.
Hjernesykdommer
Medisinsk bildeannotering hjelper til med å oppdage hjernesykdommer, blodpropper, svulster og andre nevrologiske problemer.
Dermatology
Datasyn og medisinsk bildebehandling er også mye brukt for å oppdage dermatologiske tilstander raskt og effektivt.
Hjertesykdommer
AI blir også i økende grad brukt i kardiologi for å oppdage hjerteanomalier, hjertesykdommer, behov for intervensjon og tolking av ekkokardiogrammer.
Typer dokumenter kommentert gjennom medisinsk bildekommentar
Medisinske datakommentarer er en avgjørende del av utviklingen av maskinlæringsmodeller. Uten riktig og medisinsk nøyaktig annotering av poster med tekst, metadata og tilleggsnotater, blir det utfordrende å utvikle en verdifull ML-modell.
Det ville hjelpe om du hadde ekstremt dyktige og erfarne kommentatorer for medisinske bildedata. Noen av de ulike dokumentene som er kommentert:
- CT skann
- Mammogram
- X-Ray
- ekkokardiogram
- Ultralyd
- MR
- EEG
- DICOM
- NIfTI
- Lyd - Legedikteringslyd
- videoer
- Bilder
- Tekst - EPJ-datasett
- Bilder
Medisinsk bildekommentar VS Vanlig datamerknad
Hvis du bygger en ML-modell for medisinsk bildebehandling, bør du huske at den er forskjellig fra vanlig bilde datanotering på så mange måter. La oss først ta eksemplet med røntgenavbildning.
Men før vi gjør det, legger vi premisset – alle bilder og videoer du noen gang har tatt kommer fra en liten brøkdel av spekteret som kalles det synlige lyset. Imidlertid er røntgenavbildning laget ved hjelp av røntgenstråler som kommer under den usynlige lysdelen av det elektromagnetiske spekteret.
Her er en detaljert sammenligning av annotering for medisinsk bildebehandling og vanlig dataanmerkning.
| Medisinsk bildediagnostikk | Vanlig datakommentar |
|---|---|
| Alle medisinske bildedata bør avidentifiseres og beskyttes av databehandlingsavtaler (DPA) | Vanlige bilder er lett tilgjengelige. |
| Medisinske bilder er i DICOM-format | Vanlige bilder kan være i JPEG, PNG, BMP og mer |
| Medisinske bildeoppløsninger er høye med en 16-biters fargeprofil | Vanlige bilder kan ha en 8-biters fargeprofil. |
| Medisinske bilder inneholder også måleenheter for medisinske formål | Målene gjelder kameraet |
| HIPAA-samsvar er strengt påkrevd | Ikke regulert av etterlevelse |
| Flere bilder av samme objekt fra forskjellige vinkler og visninger er gitt | Separate bilder av forskjellige objekter |
| Den bør styres av radiologikontroller | Vanlige kamerainnstillinger godtas |
| Merknader for flere stykker | Enkeltstykkekommentarer |
HIPAA-samsvar
Når du bygger AI-baserte helsemodeller, må du trene og teste dem ved å bruke enorme mengder medisinske bilder av høy kvalitet som er kommentert nøyaktig for å levere en nøyaktig prediksjon. Men når du velger en plattform for dine medisinske bildekommentarer og databehandlingsbehov, bør du alltid se etter tilbud som tilfredsstiller disse tekniske samsvarskravene.
HIPAA er en føderal lov som regulerer sikkerheten til elektronisk overført helseinformasjon og pålegger at leverandørene skal ta passende tiltak for å beskytte og sikre pasientinformasjon fra å bli avslørt uten pasientens samtykke.
- Finnes det et system for lagring og administrasjon av helseinformasjon?
- Er systemsikkerhetskopiene opprettet, vedlikeholdt og oppdatert regelmessig?
- Finnes det et system for å forhindre at uautoriserte brukere får tilgang til sensitive medisinske data?
- Er dataene kryptert under hvile og overføring?
- Er det noen tiltak som hindrer brukere i å eksportere og lagre medisinske bilder på enhetene sine, noe som forårsaker et sikkerhetsbrudd?
Hvordan kan Shaip hjelpe?
Shaip har vært en konsekvent markedsleder når det gjelder opplæring av høy kvalitet bildedatasett å utvikle avansert helsetjenester AI-baserte medisinske løsninger. Vi har et team med erfarne, eksklusivt opplærte annotatorer og et stort nettverk av høyt kvalifiserte radiologer, patologer og allmennleger som bistår og trener annotatorene. I tillegg er vår klassens beste annoteringsnøyaktighet og datamerking tjenester bidrar til å utvikle verktøy for å forbedre pasientdiagnosen.
Når du samarbeider med Shaip, kan du oppleve hvor enkelt det er å jobbe med fagfolk som sikrer overholdelse av regelverk, dataformater og kort gjennomstrømningstid.
Når du har et annoteringsprosjekt for medisinske data i tankene som trenger ekspert i verdensklasse annoteringstjenester, Shaip er den rette partneren som kan lansere prosjektet ditt på kort tid.
