A szerepe adatmegjegyzések az egészségügyi mesterséges intelligenciában kulcsfontosságú. A kiváló minőségű adatcímkézés és -annotáció közvetlenül befolyásolja a mesterséges intelligencia betanítási adatainak pontosságát és a mesterséges intelligencia egészségügyi felhasználási eseteinek megbízhatóságát. A betegségek orvosi képalkotással történő diagnosztizálásától a gyógyszerkutatáson át a távoli betegmonitorozásig az annotált adatkészletek alkotják a modern egészségügyi mesterséges intelligenciarendszerek gerincét.
Ebben a cikkben megvizsgáljuk az egészségügyi MI-alkalmazásokban használt adat-annotációs technikákat, kiemeljük a legújabb felhasználási eseteket, és megválaszoljuk az orvosi adatok annotációjával kapcsolatos néhány gyakori kérdést.
Mi az adatannotáció az egészségügyi mesterséges intelligenciában?
Az adatannotáció az adatok (szöveg, kép, hanganyag vagy videó) címkézésének vagy címkézésének folyamata, hogy azok érthetőek legyenek a mesterséges intelligencia modellek számára. Az egészségügyben összetett adathalmazok, például orvosi képek, elektronikus egészségügyi nyilvántartások (EHR)és klinikai vizsgálati adatok mesterséges intelligencia rendszerek betanításához.
Például a rákfelismeréshez használt mesterséges intelligencia modellek röntgen- vagy MRI-felvételek annotált adatkészleteire szorulnak a daganatok pontos azonosításához. Megfelelő annotáció nélkül a modellek nem tudnak pontos eredményeket szolgáltatni.
1. Chatbotok klinikai és betegtámogatáshoz
Használja az ügyet
A mesterséges intelligenciával működő egészségügyi chatbotok átalakítják a betegellátást azáltal, hogy:
- Találkozók foglalása
- Tünetek elemzése
- Mentális egészségügyi támogatás nyújtása
- Műtét utáni kérdések megválaszolása
Annotációs technikák
Az egészségügyi chatbotok betanításához az annotációs szakértők olyan technikákat alkalmaznak, mint az entitásfelismerés, a szándékcímkézés és az érzelemelemzés. Ez biztosítja, hogy a chatbotok megértsék az orvosi terminológiát és a betegek érzelmeit.
Példa
Egy Covid-19 chatbot a betegek tüneteinek és klinikai irányelveinek jegyzetekkel ellátott adatkészleteit használja a pontos előzetes értékelésekhez. Az olyan eszközök, mint a Northwell Health chatbotja, a betegek elköteleződésének 96%-os növekedéséről számoltak be.
2. Digitális képalkotási annotáció diagnosztikához
Használja az ügyet
A mesterséges intelligencia rendszerek forradalmasítják Orvosi képalkotás segítve a következő állapotok diagnosztizálásában:
- MRI, CT-vizsgálatok és röntgenfelvételek
- Termikus képalkotás a rák kimutatására
- 3D képalkotás a műtéti tervezéshez
Annotációs technikák
Az olyan annotációs technikák, mint a határoló dobozok, a szemantikus szegmentálás és a kulcspont-címkézés, olyan rendellenességek címkézésére szolgálnak, mint a daganatok, törések vagy szabálytalan szövetnövekedés.
Példa
A mesterséges intelligenciával működő emlőrák-észlelő rendszerek a hőkamerás képalkotás annotált adatkészleteit használják a rák korai jeleinek azonosítására. Ezek a rendszerek csökkentik a diagnosztikai hibák esélyét és javítják a betegek eredményeit.
3. Gyógyszerkutatás és -fejlesztés
Használja az ügyet
A mesterséges intelligencia felgyorsítja a gyógyszerkutatást azáltal, hogy elemzi a kémiai kölcsönhatásokat, az orvosi folyóiratokat és a klinikai vizsgálati adatokat. Emellett lehetővé teszi a személyre szabott orvoslást, testreszabott gyógyszerajánlásokkal az egyéni egészségügyi adatok alapján.
Annotációs technikák
Az annotátorok az alábbi adathalmazokat címkézik:
- Elektronikus egészségügyi nyilvántartás (EHR)
- Klinikai vizsgálati adatok
- Viselhető eszközök mérőszámai
- Radiológiai és genetikai adatok
Példa
A COVID-19 világjárvány alatt a mesterséges intelligencia rendszerek több millió kutatási cikket dolgoztak fel a vakcinafejlesztés felgyorsítása érdekében. Ma a mesterséges intelligencia segít a krónikus betegségben szenvedő betegek személyre szabott gyógyszereinek ajánlásában, javítva a kezelés hatékonyságát.
4. Távoli betegmonitorozás és utógondozási segítségnyújtás
Használja az ügyet
A mesterséges intelligencia által vezérelt megoldások lehetővé teszik távoli betegfigyelés viselhető eszközökből, klinikai feljegyzésekből és beszélgetésekből származó adatok elemzésével. Ezek a rendszerek a következőket követik nyomon:
- Életjelek
- A gyógyszeres kezelés betartása
- A műtét utáni felépülés folyamata
Annotációs technikák
Az idősoros annotációkat és a hang-/szöveges címkézést arra használják, hogy a mesterséges intelligencia rendszereket betanítsák a betegek egészségügyi adataiban található szabálytalanságok észlelésére.
Példa
A viselhető eszközök, mint például a Fitbit és az Apple Watch, mesterséges intelligenciát használnak a pulzusszám és az oxigénszint monitorozására. Az annotált adatkészletek segítenek ezeknek az eszközöknek előre jelezni az egészségügyi kockázatokat, például a pitvarfibrillációt.
5. Mesterséges intelligencia által vezérelt betegségkitörés-előrejelzés
Használja az ügyet
A mesterséges intelligencia rendszerek képesek globális egészségügyi adatok elemzésére, hogy előre jelezzék a betegségkitöréseket és hatékonyan elosszák az erőforrásokat. Például meg tudják jósolni az influenzaszezonokat, vagy nyomon tudják követni a világjárványok, például a COVID-19 terjedését.
Annotációs technikák
A térinformatikai adatokat, az epidemiológiai jelentéseket és a betegadatkészleteket annotálják a betegségek nyomon követése és előrejelzése érdekében.
Példa
AI platform BlueDot jegyzetekkel ellátott adatkészleteket használt a COVID-19 kezdeti terjedésének előrejelzésére, lehetővé téve a kormányok számára a gyorsabb reagálást és az orvosi erőforrások hatékonyabb elosztását.
6. Speciális genomikai elemzés
Használja az ügyet
Az AI-t egyre gyakrabban használják genomika olyan betegségekkel összefüggő genetikai markerek azonosítására, mint a rák és az Alzheimer-kór.
Annotációs technikák
Az annotátorok genomszekvenciákat címkéznek fel, és azokat egészségügyi feljegyzésekkel integrálják, hogy mesterséges intelligencia modelleket képezzenek a genetikai kockázatok előrejelzésére.
Példa
Az olyan mesterséges intelligencia rendszerek, mint a DeepGenomics, elemzik a jegyzetekkel ellátott genomikai adatokat, hogy megjósolják a genetikai mutációk hatását, lehetővé téve a célzott terápiák fejlesztését.
7. Mesterséges intelligencia az egészségbiztosítási kárigények feldolgozásához
Használja az ügyet
A mesterséges intelligencia automatizálja az egészségbiztosítási igények feldolgozását, csökkentve a csalásokat és felgyorsítva a jóváhagyásokat.
Annotációs technikák
Az annotátorok elektronikus egészségügyi nyilvántartásokat, biztosítási dokumentumokat és betegtörténeteket címkéznek fel, hogy modelleket képezzenek a csalásészlelés és a kárigények kezelése érdekében.
Példa
A mesterséges intelligencia rendszerei jegyzetekkel ellátott adathalmazokat használnak a kárigényekben előforduló ellentmondások észlelésére, amivel évente több millió dollárt takarítanak meg a biztosítóknak.
8. Virtuális valóság (VR) a rehabilitációban
Használja az ügyet
A mesterséges intelligencia által vezérelt VR-eszközök segítik a betegeket a fizikai sérülésekből vagy mentális egészségügyi problémákból, például a poszttraumás stressz szindrómából vagy a stroke-ból való felépülésben.
Annotációs technikák
A mozgásrögzítési adatokat, a terápiás üléseket és a betegekkel való interakciókat annotálják, hogy mesterséges intelligencia rendszereket képezzenek ki az adaptív rehabilitációhoz.
Példa
Az olyan VR platformok, mint a MindMaze, jegyzetekkel ellátott terápiás ülésadatokat használnak a stroke-túlélők felépülési gyakorlatainak személyre szabására.
9. Prediktív elemzés viselhető eszközök használatával
Használja az ügyet
A mesterséges intelligenciával felszerelt viselhető eszközök olyan mérőszámok elemzésével előrejelzik a lehetséges egészségügyi kockázatokat, mint a pulzusszám, az alvási szokások és a stressz-szint.
Annotációs technikák
Az időszekvencia-címkézést és az eseménycímkézést a viselhető eszközökből származó adatok feldolgozására használják.
Példa
Az Apple Watch EKG funkciója, amelyet jegyzetekkel ellátott adathalmazokon tanítanak be, figyelmezteti a felhasználókat a pitvarfibrilláció kockázataira, javítva a megelőző ellátást.
Következtetés
A chatbotoktól a prediktív elemzésig az egészségügyi MI-ben alkalmazott adatannotációs technikák kulcsfontosságúak a hatékony és megbízható megoldások létrehozásához. Ahogy újabb technológiák, mint például a genomikai elemzés, a VR-rehabilitáció és a betegségkitörések előrejelzése megjelennek, az annotált MI-tréningadatok iránti igény csak növekedni fog.
Ha kiváló minőségű orvosi adatkészleteket vagy szakértői annotációs szolgáltatásokat keres, vegye fel a kapcsolatot a Shaippel, hogy ötleteit intelligensebb mesterséges intelligencia megoldásokká alakíthassa.
