A globális piac mesterséges intelligencia az egészségügyi ágazatban a becslések szerint a 1.426-es 2017 milliárd dollárról XNUMX milliárd dollárra emelkedik 28.04 USD 2025-ben. A kereslet növekedése a mesterséges intelligenciaA -alapú technológiák egyre nyilvánvalóbbá válnak, mivel az egészségügyi ipar folyamatosan keresi a módokat az ellátás javítására, a költségek csökkentésére és a pontos döntéshozatal biztosítására.
A projekt összetettségétől függően a házon belüli csapat nem mindig tudja kezelni egészségügyi adatok címkézése igények. Ennek következtében a vállalkozás kénytelen minőségi adatkészleteket keresni megbízható külső szolgáltatóktól.
De van néhány komplikáció és kihívás, ha külső segítséget kér Egészségügyi adatok címkézése. Nézzük meg a kihívásokat és azokat a szempontokat, amelyeket érdemes megjegyezni a kiszervezés előtt egészségügyi adatkészlet címkézési szolgáltatások.
Az egészségügyi adatok címkézésével kapcsolatos kihívások
A fontos, hogy jó minőségű legyen orvosi adatkészlet és a megjegyzésekkel ellátott képek döntő fontosságúak az eredmény szempontjából ML modellek. A nem megfelelő képannotáció pontatlan előrejelzéseket eredményezhet, ennek hiányában számítógépes látás projekt. Ez pénzt, időt és sok erőfeszítést is jelenthet.
Ez drasztikusan helytelen diagnózist, késedelmes és nem megfelelő orvosi ellátást és még sok mást is jelenthet. Ezért több orvosi AI a cégek több éves tapasztalattal rendelkező adatcímkéző és annotációs partnereket keresnek.
A munkafolyamat-kezelés kihívása
Az egyik jelentős kihívás a orvosi adatok címkézése elegendő képzett dolgozóval rendelkezik a kiterjedt strukturált és strukturálatlan adatok kezelésére. A vállalatok küzdenek az egyensúly megteremtéséért a munkaerő növelése, a képzés és a minőség megőrzése terén.
Az adatkészlet minőségének fenntartásának kihívása
Kihívást jelent az adatkészlet – szubjektív és objektív – állandó minőségének fenntartása.
A szubjektív minőségben nincs egyetlen alapja az igazságnak, mivel az szubjektív az annotáló személy számára orvosi adatok. A szakértelem, a kultúra, a nyelv és egyéb tényezők befolyásolhatják a munka minőségét.
Objektív minőségben a helyes válasznak egyetlen egysége van. Előfordulhat azonban, hogy az orvosi szakértelem vagy orvosi ismeretek hiánya miatt a dolgozók nem vállalják kép annotáció pontosan.
Mindkét kihívás megoldható kiterjedt egészségügyi képzéssel és tapasztalattal.
A költségek ellenőrzésének kihívása
Jó szabványos mérőszámkészlet nélkül nem lehet nyomon követni a projekt eredményeit az adatcímkézési munkára fordított idő alapján.
Ha az adatcímkézési munkát kihelyezik, akkor általában óránkénti vagy elvégzett feladatonkénti fizetés között kell választani.
Az óránkénti fizetés hosszú távon jól működik, de néhány cég továbbra is inkább a feladatonkénti fizetést részesíti előnyben. Ha azonban a dolgozókat feladatonként fizetik, akkor a munka minősége sérülhet.
Az adatvédelmi korlátozások kihívása
Az adatvédelem és a titoktartás betartása komoly kihívást jelent nagy mennyiségű adat gyűjtése során. Ez különösen igaz a masszív gyűjtésre egészségügyi adatkészletek mivel személyes azonosításra alkalmas részleteket, arcokat tartalmazhatnak elektronikus egészségügyi nyilvántartás.
Mindig erősen érezhető az az igény, hogy az adatokat nagyon biztonságos helyen, hozzáférés-vezérléssel kell tárolni és kezelni.
Ha a munkát kiszervezik, a harmadik fél cég felelős a megfelelőségi tanúsítványok beszerzéséért és egy további védelmi réteg hozzáadásáért.
Elkészült egészségügyi/orvosi adatkészletek az egészségügyi mesterségesintelligencia-projekt gyors beindításához
Kérdések, amelyeket fel kell tenni az egészségügyi adatcímkézési munkák kiszervezésekor
Ki fogja felcímkézni az adatokat?
Az első kérdés, amelyet fel kell tennie, az adatcímkéző csapattal kapcsolatos. Bármi képzési adatok címkéző csapat jól teljesít, rendszeres feladatokat lát el. De a szakterület-specifikus kifejezések és koncepciók orvosi szakértők által végzett képzésével képesek lennének olyan adatkészleteket kifejleszteni, amelyek megfelelnek a projekt által megkövetelt kompetenciáknak.
Sőt, nagyobb munkaerővel, ha az adatcímkézési feladatot kiszervezzük, könnyebbé válik a munka egyenletes felosztása a tapasztalt és képzett annotátorok jelentős részei között. A követés, az együttműködés és a minőségi egységesség is fenntartható.
- Kérjen mintaértékelést az elvégzett feladatokról. Keresse az adatkészletek pontosságát.
- Ismerje meg képzési és felvételi kritériumaikat. Tudjon meg többet a képzési módszereikről, a minőségi referenciaértékekről, a moderálásról és az érvényesítési ellenőrzőlistákról.
Skálázható?
Az adatcímkézési szolgáltatónak jól képzett, egészségügyi területen működő csapattal kell rendelkeznie, amely gyorsan tud kezdeni és gyorsan skálázható. Kizárólag egészségügyi szakértőkkel dolgozzon, akik a minőség megőrzése mellett felgyorsíthatják a munkát.
Belső VS külső csapatok – melyik a jobb?
A belső és külső csapatok közötti választás mindig kényes egyensúlyi aktus. De kezdje el mérlegelni ezt a kettőt a szállítási idő, az adatcímkézési szolgáltatások méretezésének költsége és a konkrét egészségügyi tapasztalatok alapján.
Előfordulhat, hogy egy belső csapat nem rendelkezik a szükséges egészségügyi szakértelemmel, és kiterjedt képzésre van szüksége ahhoz, hogy egyenrangú legyen a szakértőkkel. De külső munkaerő megtehetné orvosi adatkészlet címkézési szakértelem, így ideális jelöltek a gyors kezdéshez és méretezéshez.
Ha az orvosi és egészségtudományi tapasztalatokat fejlett eszközökkel kombináljuk, akkor az adatfeldolgozás költsége és ideje jelentősen csökken.
Megfelelnek a szabályozási követelményeknek?
A megfelelő adatfeldolgozó csapatot ki kell képezni feladataik biztonságos elvégzésére. A csapatot orvosi szakértőknek vagy adattudósoknak kell felkészíteniük annak biztosítására elektronikus egészségügyi nyilvántartások a betegek névtelenek maradnak.
A külső szolgáltatók kezelik a betegek adatvédelmi szabályozását, beleértve a HIPAA és a GDPR megfelelőségi tanúsítványokat. Válasszon képet annotációs szolgáltatások ISO-9002 tanúsítvánnyal, amely bizonyítja, hogy szigorú intézkedéseket tesznek az ügyfelek adatvédelmének és szervezettségének megőrzése érdekében.
Hogyan tartja fenn a szolgáltató a kommunikációt az irányított munkaerővel?
Válasszon olyan adatcímkéző partnert, aki törekszik az egyértelmű és rendszeres kommunikációra, hogy elkerülje az utasítások, követelmények és projektigények eltéréseit. A kommunikáció hiánya, a projekt szempontjából kritikus információk valós idejű cseréje és a nem megfelelő visszacsatolási hurok rendszer hátrányosan befolyásolhatja a munka minőségét és a szállítási határidőket.
Alapvető fontosságú, hogy olyan harmadik felet válasszunk, amely a legújabb együttműködési eszközöket használja, és bevált rendszerekkel rendelkezik a termelékenységi problémák észlelésére, mielőtt azok befolyásolnák a projektet.
Keres jó minőségű egészségügyi adatkészleteket az orvosi ML modellek betanításához?
Van megoldásunk az Ön számára.
Próbálja ki a Shaip-et – a csúcsminőségű iparág vezetőjét speciális orvosi adatok címkézési szolgáltatások kritikus projektekhez. Exkluzív egészségügyi szakértőkből álló csapatunk van, akiket a legjobbak képeztek ki orvosi szakértők a kategóriájában legjobb címkézési megoldásokon.
Tapasztalataink, szakértelmünk, szigorú képzési moduljaink és bevált minőségbiztosítási paramétereink a nagyvállalatok legkedveltebb adatcímkézési szolgáltató partnerévé tettek bennünket.
Ha meg szeretné tapasztalni a szakértelmet és a hatékonyságot, lépjen kapcsolatba velünk még ma.
