Régóta olvasunk a szerepéről az adatok megjegyzése a gépi tanulásban és mesterséges intelligencia (AI) modulok. Tudjuk, hogy a minőségi adatok megjegyzése elkerülhetetlen szempont, amely változatlanul befolyásolja az ilyen rendszerek által elért eredményeket.
Azonban milyen különböző megjegyzési technikákat használnak a egészségügyi AI tér? Egy ilyen bonyolult, hatalmas és döntő fontosságú iparág esetében milyen intézkedéseket és eljárásokat tesznek az adatjegyzetelési szakértők, hogy megcímkézzék, megvalósítsák és kövessék a számtalan forrásból származó kritikus egészségügyi adatok címkézését?
Nos, pontosan ezt fogjuk felfedezni a mai bejegyzésben. A különböző típusú adatfeldolgozási technikák alapvető ismereteiből kiindulva feloldjuk a 2. szintet, és feltárjuk a különböző AI -felhasználási esetekben használt különböző megjegyzési technikákat.
Adatjegyzet a különböző AI használati esetekhez
Chatbots
Kezdjük először az alapokkal. A chatbotok vagy a társalgási robotok rendkívül hatékony szárnyaknak bizonyulnak a klinikai menedzsment, az m -egészségügy és más területeken. A csevegőbotok a betegek és az egészségügyi szolgáltatók nagyszerű társaivá válnak, kezdve attól, hogy segítsenek a betegeknek időpontot foglalni diagnózisukra és egészségügyi konzultációikra, valamint segítséget nyújtanak nekik a tünetek és az életerő kezelésében a betegségek és aggodalmak jelei szempontjából.
Ahhoz, hogy a chatbotok pontos eredményeket biztosítsanak, több millió bájtnyi adatot kell feldolgozniuk. Egy rossz diagnózis vagy ajánlás káros lehet a betegekre és környezetükre. Például, ha egy mesterséges intelligenciával működtetett alkalmazás, amelynek célja a Covid-19 előzetes értékelésének eredménye, rossz eredményeket ad, az fertőzést okozhat. Ezért megfelelő AI képzésnek kell megtörténnie, mielőtt a terméket vagy a megoldást élőben közvetítik.
Képzési célokra a szakértők általában olyan technikákat alkalmaznak, mint az entitásfelismerés és hangulatelemzés.
Digitális képalkotás
Míg a diagnosztikai folyamat digitális, kifinomult rendszerek és eszközök segítségével, az eredmények következtetései továbbra is túlnyomórészt emberközpontúak. Ez téves értelmezésnek teszi ki az eredményeket, vagy akár figyelmen kívül hagyja az alapvető kérdéseket.
Most az AI-modulok kiküszöbölhetnek minden ilyen esetet, és még a legapróbb rendellenességeket vagy aggályokat is észlelhetik az MRI, a CT-vizsgálat és a röntgenjelentésekből. A pontos eredmények mellett az AI rendszerek is gyorsan eredményeket tudnak nyújtani.
A hagyományos vizsgálatok mellett a hőképalkotást is használják olyan problémák korai felismerésére, mint az emlőrák. A daganatok által kibocsátott infravörös sugarakat további tünetekre keresik, és ennek megfelelően jelentik.
Ezekre az összetett célokra az adatfelismerő veteránok olyan mechanizmusokat alkalmaznak, mint a meglévő MRI, a CT-vizsgálat és a röntgenjelentések címkézése, valamint a hőképes adatok. Az AI modulok ezután tanulnak ezekből a jegyzetekkel ellátott adatkészletekből, hogy önállóan képezzék magukat.
Gyógyszerfejlesztés és kezelés
A mesterséges intelligencia modulokon keresztül történő gyógyszerfejlesztés egyik legfrissebb példája a Covid-19 elleni vakcinák elkészítése. A járvány kitörését követő hónapokban a kutatók és az egészségügyi szolgáltatók feltörték a Covid-19 vakcinák kódját. Ez elsősorban az AI és a gépi tanulási algoritmusoknak köszönhető, valamint a gyógyszer- és kémiai kölcsönhatások szimulálásának képességének köszönhetően, rengeteg egészségügyi folyóiratból, publikált cikkekből, kutatási dokumentumokból, tudományos cikkekből és sok másból tanulva a gyógyszerek felfedezéséről.
Azokat a felismeréseket, amelyek soha nem kerülhettek az emberek radarja alá (figyelembe véve a gyógyszerek felfedezéséhez és a klinikai vizsgálatokhoz használt adatkészletek mennyiségét), az AI -modulok könnyen párosítják és elemzik az azonnali következtetések és eredmények érdekében. Ez lehetővé teszi az egészségügyi szakemberek számára, hogy gyorsított vizsgálatokat végezzenek, szigorú teszteket végezzenek, és továbbítsák megállapításaikat a megfelelő jóváhagyásokhoz.
A gyógyszerek felfedezésén kívül az AI modulok segítséget nyújtanak a klinikusoknak abban, hogy személyre szabott gyógyszereket ajánljanak, amelyek befolyásolhatják az adagolást és az időzítést az alapállapotuk, a biológiai válaszok stb. Alapján.
Az autoimmun betegségekben, neurológiai problémákban és krónikus betegségekben szenvedő betegek számára több gyógyszert írnak fel. Ez reakciót jelenthet a gyógyszerek között. A személyre szabott gyógyszeres ajánlások alapján az egészségügyi szolgáltatók megalapozottabb döntést hozhatnak a gyógyszerek felírása tekintetében.
Mindezek érdekében az annotátorok az NLP -adatok, az adatröntgen -adatok, a digitális képek, az EHR -ek, a biztosítótársaságok által szolgáltatott káradatok, a hordható eszközök által gyűjtött és összegyűjtött adatok címkézésén dolgoznak.
Betegfigyelés és gondozás
A helyreállításhoz vezető út csak a műtét vagy a diagnózis után kezdődik. A beteg feladata, hogy vállalja egészségének helyreállítását és általános jólétét. Az AI-alapú megoldásoknak köszönhetően ez fokozatosan zökkenőmentessé válik.
Azok a betegek, akik rákkezelésen estek át, vagy akik mentális egészségi problémákkal küzdenek, egyre gyakrabban találnak társalgási robotok hasznos. A kisülés utáni lekérdezésektől a betegeknek az érzelmi összeomlásokon való navigálás segítéséig a chatbotok végső társakként és asszisztensként érkeznek. A Northwell Health nevű mesterséges mesterséges szervezet szintén megosztott egy jelentést, amely szerint betegeinek közel 96% -a optimális páciens -elkötelezettséget mutatott az ilyen chatbotokkal.
A megjegyzési technikák ebben az esetben az egészségügyi nyilvántartásokból származó szöveges és audio adatok, a klinikai vizsgálatok, a beszélgetések és a szándék elemzések, a digitális képalkotás és a dokumentumok stb. Címkézéséből fakadnak.
Csomagolta
Az ehhez hasonló esetek benchmarking szabványokat határoznak meg a mesterséges intelligencia képzéshez és a megjegyzések módszertanához. Ezek útitérképként is szolgálnak minden egyedi adatfeliratkozási kihíváshoz, amelyek a jövőben felmerülnek az újabb használati esetek és megoldások miatt.
Ez azonban nem akadályozhatja meg Önt abban, hogy belekezdjen az egészségügyi mesterséges intelligencia fejlesztésébe. Ha még csak most kezdi, és megfelelő és minőséget keres AI képzési adatok, lépjen velünk kapcsolatba még ma. Mindig újabb kihívásokra számítunk, és egy lépéssel a görbe előtt járunk.
