Hvordan Healthcare Training Data driver Healthcare AI til månen?
Datainnkjøp har alltid vært en organisasjonsprioritet. Mer når de aktuelle datasettene brukes til å trene opp autonome, selvlærende oppsett. Trening av intelligente modeller, spesielt de som er AI-drevne, har en annen tilnærming enn å utarbeide standard forretningsdata. I tillegg, med helsevesen som fokusvertikal, er det viktig å fokusere på datasett som har en hensikt med dem og som ikke bare brukes til journalføring.
Men hvorfor trenger vi i det hele tatt å fokusere på treningsdata når gigantiske mengder organiserte pasientdata allerede ligger på medisinske databaser og servere til aldershjem, sykehus, medisinske klinikker og andre helseorganisasjoner. Årsaken er at standard pasientdata ikke brukes eller kan brukes til å bygge autonome modeller, som deretter krever kontekstuelle og merkede data for å kunne ta sansende og proaktive beslutninger i tide.
Det er her Healthcare Training-data kommer inn i blandingen, projisert som kommenterte eller merkede datasett. Disse medisinske datasettene er fokusert på å hjelpe maskiner og modeller med å identifisere spesifikke medisinske mønstre, sykdommers natur, prognose for spesifikke plager og andre viktige aspekter ved medisinsk bildebehandling, analyse og databehandling.
Hva er helseopplæringsdata – en fullstendig oversikt?
Helseopplæringsdata er ikke annet enn relevant informasjon som er merket med metadata som maskinlæringsalgoritmene kan gjenkjenne og lære av. Når datasettene er merket eller snarere kommentert, blir det mulig for modellene å forstå konteksten, sekvensen og kategorien til det samme, noe som hjelper dem å ta bedre beslutninger i tide.
Hvis du har en forkjærlighet for detaljer, handler treningsdata som er relevante for helsevesenet om annoterte medisinske bilder, som sikrer at intelligente modeller og maskiner blir i stand til å gjenkjenne plager i tide, som en del av det diagnostiske oppsettet. Treningsdata kan også være tekstlig eller rettere sagt transkribert i naturen, som deretter gir modeller mulighet til å identifisere data hentet fra kliniske studier og ta proaktive samtaler knyttet til stoffproduksjon.
Fortsatt litt for komplisert for deg! Vel, her er den enkleste måten å forstå hva helseopplæringsdata står for. Se for deg en påstått helseapplikasjon som kan oppdage infeksjoner basert på rapportene og bildene du laster opp til plattformen og foreslår neste handling. Men for å foreta slike samtaler, må den intelligente applikasjonen mates kuraterte og justerte data som den kan lære av. Ja, det er det vi kaller 'treningsdata'.
Hva er de mest relevante helsetjenestemodellene som krever opplæringsdata?
Treningsdata gir mer mening for autonome helsetjenester som gradvis kan påvirke livet til vanlige mennesker, uten menneskelig innblanding. Den eskalerende vektleggingen av å forsterke forskningsmulighetene i helsevesenet gir også næring til markedsveksten for datakommentarer; en uunnværlig og ukjent helt innen AI som er medvirkende til å utvikle nøyaktige og case-spesifikke treningsdatasett.
Men hvilke helsemodeller har mest behov for treningsdata? Vel, her er underdomenene og modellene som har tatt fart i nyere tid, noe som vinker behovet for noen treningsdata av høy kvalitet:
- Digitale helsetjenester oppsett: Fokusområder inkluderer personlig behandling, virtuell omsorg for pasienter og dataanalyse for helseovervåking
- Diagnoseoppsett: Fokusområder inkluderer tidlig identifisering av livstruende og høypåvirkende plager som enhver form for kreft og lesjoner.
- Rapporterings- og diagnoseverktøy: Fokusområder inkluderer å utvikle en oppfattende rase av CT-skannere, MR-deteksjon og røntgen- eller bildeverktøy
- Bildeanalysatorer: Fokusområder inkluderer å identifisere tannproblemer, hudplager, nyrestein og mer
- Dataidentifikatorer: Fokusområder inkluderer å analysere kliniske studier for bedre sykdomsbehandling, identifisering av nye behandlingsalternativer for spesifikke plager, og medikamentutvikling
- Oppsett for journalføring: Fokusområder inkluderer vedlikehold og oppdatering av pasientjournaler, oppfølging med jevne mellomrom på pasientavgifter og til og med forhåndsgodkjenning av krav, ved å identifisere nøytraliteten til en forsikring.
Disse Healthcare-modellene ønsker nøyaktige treningsdata for å være mer oppfattende og proaktive.
Hvorfor helseopplæringsdata er viktige?
Som sett fra modellens natur, er rollen til maskinlæring i trinnvis utvikling når det gjelder helsedomenet. Med sansende AI-oppsett som blir absolutte nødvendigheter i helsevesenet, kommer det ned til NLP, Computer Vision og Deep Learning for å forberede relevante treningsdata for modellene å lære av.
I motsetning til standard og statiske prosesser som pasientjournalføring, transaksjonshåndtering og mer, kan intelligente Healthcare-modeller som virtuell omsorg, bildeanalysatorer og andre ikke målrettes ved bruk av tradisjonelle datasett. Dette er grunnen til at treningsdata blir enda viktigere i helsevesenet, som et gigantisk skritt inn i fremtiden.
Betydningen av treningsdata for helsetjenester kan forstås og fastslås bedre av det faktum at markedsstørrelsen for implementering av datanoteringsverktøy i helsevesenet for å utarbeide treningsdata forventes å vokse med minst 500 % i 2027, sammenlignet med 2020.
Men det er ikke alt, intelligente modeller som er riktig opplært i utgangspunktet kan hjelpe helsevesenet med å kutte ekstra kostnader ved å automatisere flere administrative oppgaver og spare opptil 30 % av gjenværende kostnader.
Og ja, trente ML-algoritmer er i stand til å analysere 3D-skanninger, minst 1000 ganger raskere enn de blir behandlet i dag, i 2021.
Høres lovende ut, ikke sant!
Brukstilfeller av Healthcare AI
Ærlig talt, konseptet med treningsdata, brukt for å styrke AI-modeller i helsevesenet, føles litt tørt med mindre vi ser nærmere på brukstilfellene og sanntidsapplikasjonene av det samme.
Digitalt helsevesen oppsett
AI-drevne helseoppsett med omhyggelig trente algoritmer er rettet mot å gi best mulig digital omsorg til pasientene. Digitale og virtuelle oppsett med NLP, Deep Learning og Computer Vision-teknologi kan vurdere symptomer og diagnostisere tilstander ved å samle data fra forskjellige kilder, og dermed redusere behandlingstiden med minst 70 %.
Ressursutnyttelse
Fremveksten av den globale pandemien klemte de fleste medisinske oppsett for ressurser. Men så kan Healthcare AI, hvis det gjøres til en del av det administrative skjemaet, hjelpe medisinske institusjoner med å håndtere ressursknapphet, ICU-utnyttelse og andre aspekter av knapp tilgjengelighet, bedre.
Lokalisering av høyrisikopasienter
Healthcare AI, hvis og når implementert i pasientjournalseksjonen, lar sykehusmyndighetene identifisere høyrisikoprospekter som har sjansen til å pådra seg farlige sykdommer. Denne tilnærmingen hjelper til med bedre behandlingsplanlegging og letter pasientens isolasjon.
Tilkoblet infrastruktur
Som muliggjort av IBMs interne AI, dvs. Watson, Moderne helseoppsett er nå tilkoblet, med tillatelse fra Clinical Information Technology. Denne brukssaken tar sikte på å forbedre interoperabiliteten mellom systemer og databehandling.
I tillegg til de nevnte brukssakene, spiller Healthcare AI en rolle i:
- Forutsi grense for pasientopphold
- Forutsi manglende oppmøte for å spare sykehusressurser og kostnader
- Forutsi pasienter som kanskje ikke fornyer helseplaner
- Identifisere fysiske problemer og tilsvarende utbedringstiltak
Fra et mer elementært perspektiv, Helsevesenet AI tar sikte på å forbedre dataintegriteten, evnen til å implementere prediktiv analyse bedre, og journalføringsmulighetene til det aktuelle oppsettet.
Men for å gjøre disse brukstilfellene vellykkede, må Healthcare AI-modellene trenes med annoterte data.
Rollen til gullstandard datasett for helsevesenet
Treningsmodeller er fine, men hva med dataene? Ja, du trenger datasett, som deretter må kommenteres for å gi mening til AI-algoritmene.
Men du kan ikke bare kassere data fra en hvilken som helst kanal og fortsatt holde tritt med standardene for dataintegritet. Dette er grunnen til at det er viktig å stole på tjenesteleverandører som Shaip som tilbyr et bredt spekter av pålitelige og relevante datasett som bedrifter kan benytte seg av. Hvis du planlegger å sette opp en AI-modell for helsevesenet, lar Shaip deg velge mellom menneske-bot-oppfatninger, samtaledata, fysisk diktering og legenotater.
I tillegg kan du til og med spesifisere brukstilfeller for å gjøre datasettene tilpasset kjerneprosesser i helsevesenet eller samtale-AI for å målrette de administrative funksjonene. Men det er ikke alt, erfarne annotatorer og datainnsamlere tilbyr til og med flerspråklig støtte når det gjelder å fange og distribuere åpne datasett for opplæringsmodeller.
Når vi kommer tilbake til det Shaip tilbyr, kan du som innovatør få tilgang til relevante lydfiler, tekstfiler, ordrett, dikteringsnotater og til og med medisinsk bildedatasett, avhengig av funksjonaliteten du vil at modellen skal ha.
Wrap-Up
Helsevesenet, som vertikal, er på en nyskapende tur, mer i den post-pandemiske epoken. Imidlertid planlegger bedrifter, helsegründere og uavhengige utviklere stadig nye applikasjoner og systemer som er intelligent proaktive og kan redusere menneskelig innsats betraktelig ved å håndtere repeterende og tidkrevende oppgaver.
Dette er grunnen til at det er avgjørende å først trene oppsettene eller snarere modellene til perfeksjon ved å bruke nøyaktig kuraterte og merkede datasett, noe som er bedre outsourcet til pålitelige tjenesteleverandører for å oppnå perfeksjon og nøyaktighet.
