Az orvosi képannotáció létfontosságú szerepet játszik a gépi tanulási algoritmusok és mesterséges intelligencia modellek számára a szükséges képzési adatokkal való ellátásában. Ez a folyamat elengedhetetlen az AI számára a betegségek és állapotok pontos észleléséhez, mivel előre modellezett adatokra támaszkodik a megfelelő válaszok generálásához.
Egyszerűen fogalmazva, az orvosi képannotáció az orvosi képek címkézésének és leírásának folyamata. Ez nemcsak az állapotok diagnosztizálásában segít, hanem döntő szerepet játszik a kutatásban és az orvosi ellátásban is. A speciális biomarkerek megjelölésével és címkézésével az AI-programok értelmezni és elemezni tudják az információban gazdag képeket, ami gyors és pontos diagnózishoz vezet.
2022-ben az egészségügyi adatfeljegyzési eszközök globális piacának értéke 129.9 millió USD volt, és az előrejelzések szerint 27.5 és 2023 között figyelemreméltó, 2030%-os összetett éves növekedési rátát (CAGR) fog tapasztalni. diagnózis, kezelés és a beteg monitorozása. A pontos diagnózisok létrehozásával és a személyre szabott kezelések lehetővé tételével ezek az eszközök jelentősen javítják az egészségügyi kutatást és az eredményeket.
Image Source: Grandview-kutatás
A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia fenomenális fejlődése forradalmasította az egészségügyi ágazatot.
A mesterséges intelligencia globális piaca az egészségügyben 2016-ban körülbelül egymilliárd volt, és ez a szám a becslések szerint több mint $ 28 milliárd 2025. A becslések szerint a globális mesterséges intelligencia piacmérete az orvosi képalkotás területén 980-ben körülbelül 2022 millió dollár volt. Ráadásul ez a szám az előrejelzések szerint 26.77%-os CAGR-rel nő. 3215 millió dollár 2027-ig.
Mi az az orvosi képannotáció?
Az egészségügyi ágazat kihasználja az ML-ben rejlő lehetőségeket, hogy jobb betegellátást, jobb diagnosztikát, pontos kezelési előrejelzéseket és gyógyszerfejlesztést biztosítson. Az orvostudománynak azonban van néhány olyan területe, ahol a mesterséges intelligencia segítheti az egészségügyi szakembereket az orvosi képalkotásban. A pontos mesterséges intelligencia-alapú orvosi képalkotási modellek kifejlesztéséhez azonban hatalmas mennyiségű, pontosan megjelölt és annotált orvosi képalkotásra van szükség.
Orvosi képannotáció az orvosi képalkotás pontos címkézésének technikája, mint pl MRI, CT szkennelés, ultrahang, mammográfiás, röntgen és még sok más a gépi tanulási modell betanításához. A képalkotás mellett az orvosi képadatok, például a feljegyzések és jelentések is megjegyzésekkel vannak ellátva, hogy segítsék a képzést klinikai NER és a Deep Learning modellek.
Ez az orvosi képjegyzet segít a mély tanulási algoritmusok és ML modellek képzésében az orvosi képek elemzéséhez és a diagnózis pontos javításához.
Az orvosi képannotáció megértése
Az orvosi képannotációban a röntgen-, CT-, MRI-vizsgálatok és a kapcsolódó dokumentumok címkézve vannak. A mesterséges intelligencia algoritmusait és modelljeit különböző célokra képezik ki az általuk biztosított címkézett információk és markerek felhasználásával Elnevezett entitás-felismerés (NER). Ezen információk felhasználásával az AI-programok időt takarítanak meg az orvosoknak, és segítik őket a jobb döntések meghozatalában. Ennek eredményeként a betegek célzottabb eredményeket érnek el.
Ha nem egy AI-programot, akkor ezt a feladatot orvosok és szakemberek végzik. Ahogy a szakemberek több éves képzés és tanulmányok során tanulnak, az AI-modellnek képzésre van szüksége, amelyet részben megjegyzésekkel ellátott képadatok biztosítanak. Ezen adatok felhasználásával az AI-modellek és a gépi tanulási programok megtanulják áthidalni az egyén orvosi szakértelme és az AI-képességek közötti szakadékot.
Az emberek és a mesterséges intelligencia egyesülése pontossá, gyorssá és proaktívvá teszi az egészségügyi diagnózist. Ennek eredményeként csökken az emberi hiba, mert egy mesterséges intelligencia program molekuláris szinten is nagyobb hatékonysággal képes észlelni az anomáliákat, így javítva a betegek kimenetelét.
Az orvosi képannotáció szerepe az orvosi diagnosztikában
Az AI-ban rejlő lehetőségek orvosi képdiagnózis óriási, és az egészségügyi ipar igénybe veszi az AI és az ML segítségét, hogy gyorsabb és megbízhatóbb diagnózist biztosítson a betegeknek. Néhány felhasználási eset egészségügyi képannotáció Az AI orvosi diagnosztikában a következők:
Rák felismerése
A ráksejtek kimutatása a mesterséges intelligencia talán legnagyobb szerepe az orvosi képalkotó elemzésben. Ha a modelleket orvosi képalkotó adatok hatalmas halmazára képezik, az segít a modellnek pontosan azonosítani, észlelni és előre jelezni a rákos sejtek növekedését a szervekben. Ennek eredményeként az emberi hibák és a téves pozitív eredmények lehetősége nagymértékben kiküszöbölhető.
Fogászati képalkotás
A fogakkal és az ínyekkel kapcsolatos egészségügyi problémák, mint például a fogszuvasodás, a fogszerkezet rendellenességei, a szuvasodás és a betegségek pontosan diagnosztizálhatók az AI-kompatibilis modellekkel.
Májszövődmények
A májjal kapcsolatos szövődmények kimutathatók, jellemezhetők és hatékonyan nyomon követhetők az orvosi képek értékelésével az anomáliák kimutatására és azonosítására.
Agyi rendellenességek
Az orvosi képannotáció segít az agyi rendellenességek, vérrögök, daganatok és más neurológiai problémák észlelésében.
Bőrgyógyászat
A számítógépes látást és az orvosi képalkotást is széles körben használják a bőrgyógyászati állapotok gyors és hatékony kimutatására.
Szívbetegségek
Az MI-t a kardiológiában is egyre gyakrabban alkalmazzák a szív anomáliáinak, a szívbetegségeknek, a beavatkozás szükségességének kimutatására és az echo-kardiogramok értelmezésére.
Orvosi képannotációval jegyzett dokumentumok típusai
Az orvosi adatok annotációja a gépi tanulási modell fejlesztésének döntő része. A rekordok megfelelő és orvosilag pontos szöveggel, metaadatokkal és további megjegyzésekkel történő megjegyzése nélkül kihívást jelent egy értékes ML-modell kidolgozása.
Segítene, ha rendkívül tehetséges és tapasztalt annotátorai lennének orvosi képadatok. Néhány a különféle megjegyzésekkel ellátott dokumentumok közül:
- CT vizsgálat
- Mammográfia
- X-Ray
- echocardiogram
- Ultrahang
- MRI
- EEG
- DICOM
- NIfTI
- Hang - Orvos diktálási hang
- Videók
- képek
- Szöveg - EHR adatkészlet
- képek
Az orvosi képannotáció alkalmazásai az egészségügyben
Az orvosi képannotáció többféle célt is szolgálhat a betegségek és a diagnózisok felderítésén túl. A jól képzett adatok segítették a mesterséges intelligencia és az ML modelleket az egészségügyi szolgáltatások javításában. Íme néhány további alkalmazás az orvosi képannotációhoz:
Virtuális asszisztensek
Az orvosi képannotáció lehetővé teszi az AI virtuális asszisztenseinek, hogy valós idejű és pontos információkat nyújtsanak. Elemezi az orvosi képeket, és előre betanított adatokat használ a relevanciák megtalálásához és a válaszok továbbításához.
Diagnosztikai támogatás
A pontos diagnózis érdekében az AI-modellek segíthetik az egészségügyi szakembereket az emberi hibák kijavításában. Miközben növeli a feltételek észlelésének sebességét, csökkentheti a végrehajtási költségeket is.
Korai diagnózis
Az olyan állapotok esetében, mint a rák, ahol a késői diagnózis végzetes kimenetelhez vezethet, a korai diagnózis a korai biomarkerek azonosítása révén vagy az életveszélyes állapot nagyra értékelhető.
Pattern Recognition
A mintafelismerés hasznos a gyógyszerfejlesztésben, ahol az orvosi képannotációt a különféle anyagokra adott specifikus biológiai válaszok felfedezésére használják.
Robotos sebészet
A robotikai sebészetben az orvosi képannotáció és a mesterséges intelligencia együttműködik az összetett emberi testrészek és szerkezetek megértése érdekében. Ezen információk felhasználásával az AI-modellek precízen hajthatnak végre műtéteket.
Orvosi képannotáció VS Rendszeres adatannotáció
Ha ML modellt készít orvosi képalkotáshoz, ne feledje, hogy ez különbözik a normál képtől adat annotáció oly sokféleképpen. Először is vegyük a radiológiai képalkotás példáját.
Mielőtt azonban ezt megtennénk, lefektetjük a feltevést – minden fénykép és videó, amit valaha készített, a spektrum egy kis töredékéből, látható fényből származik. A radiológiai képalkotás azonban röntgensugárzással készül, amely az elektromágneses spektrum láthatatlan fényrésze alá esik.
Itt található az orvosi képalkotó annotáció és a rendszeres adatannotáció részletes összehasonlítása.
| Orvosi képalkotó megjegyzés | Rendszeres adatfeljegyzés |
|---|---|
| Minden orvosi képalkotó adatot azonosítás nélkül kell azonosítani, és adatfeldolgozási megállapodásokkal (DPA) kell védeni. | A szokásos képek könnyen elérhetők. |
| Az orvosi képek DICOM formátumban vannak | A normál képek JPEG, PNG, BMP stb. formátumban lehetnek |
| Az orvosi képek felbontása magas a 16 bites színprofillal | A normál képek 8 bites színprofillal rendelkezhetnek. |
| Az orvosi képek orvosi célú mértékegységeket is tartalmaznak | A mérések a kamerára vonatkoznak |
| Szigorúan kötelező a HIPAA megfelelőség | A megfelelés nem szabályozza |
| Ugyanarról a tárgyról több kép is elérhető különböző szögekből és nézetekből | Külön képek a különböző tárgyakról |
| Ezt radiológiai kontrolloknak kell vezérelnie | A normál kamerabeállítások elfogadottak |
| Több szelet megjegyzés | Egyszeletes megjegyzések |
HIPAA megfelelőség
A mesterséges intelligencia alapú egészségügyi modellek készítése során ki kell képeznie és tesztelnie kell őket nagy mennyiségű, kiváló minőségű orvosi kép felhasználásával, amelyet pontosan annotálnak, hogy pontos előrejelzést adjanak. Azonban, amikor orvosi képannotációs és adatfeldolgozási igényeihez platformot választ, mindig olyan ajánlatokat kell keresnie, amelyek megfelelnek ezeknek a műszaki megfelelőségi követelményeknek.
A HIPAA egy szövetségi törvény, amely szabályozza az elektronikusan továbbított egészségügyi információk biztonságát, és megfelelő intézkedéseket ír elő a szolgáltatók számára annak érdekében, hogy megóvják és megóvják a betegadatokat a beteg beleegyezése nélkül történő nyilvánosságra hozataltól.
- Létezik-e rendszer az egészségügyi információk tárolására és kezelésére?
- Létrehozzák, karbantartják és rendszeresen frissítik a rendszer biztonsági másolatait?
- Létezik olyan rendszer, amely megakadályozza, hogy jogosulatlan felhasználók hozzáférjenek érzékeny egészségügyi adatokhoz?
- Pihenés és átvitel közben titkosítva vannak az adatok?
- Vannak-e olyan intézkedések, amelyek megakadályozzák, hogy a felhasználók orvosi képeket exportáljanak és tároljanak eszközeiken, ami a biztonságot sérti?
Hogyan válasszuk ki a legjobb Medical Image Annotation Company-t
- Domain szakértelem: Keressen olyan céget, amely széleskörű tapasztalattal rendelkezik az orvosi képek annotálásában, és mélyen ismeri az orvosi terminológiát, anatómiát és patológiát.
- Minőségbiztosítás: Gondoskodjon arról, hogy a vállalat szigorú minőség-ellenőrzési folyamatot hajtson végre, hogy garantálja a pontosságot, az egységességet és az Ön egyedi kritériumaihoz való igazodást a megjegyzésekben.
- Adatbiztonság és adatvédelem: Győződjön meg arról, hogy a vállalat szigorú adatbiztonsági intézkedéseket tart fenn, és betartja-e a vonatkozó előírásokat, például a HIPAA-t vagy a GDPR-t az érzékeny betegek adatainak védelme érdekében.
- skálázhatóság: Válasszon egy olyan vállalatot, amely képes kezelni projektje léptékét, és képes felfelé vagy lefelé haladni, ha az Ön igényei változnak.
- Átfutási idő: Vegye figyelembe a vállalat azon képességét, hogy megjegyzéseket tudjon készíteni az Ön által meghatározott időkereten belül, miközben betartja a minőségi szabványokat.
- Kommunikáció és együttműködés: Keressen egy olyan céget, amely világos kommunikációs csatornákat tart fenn, és a projekt teljes időtartama alatt reagál az Ön igényeire és visszajelzéseire.
- Technológia és eszközök: Értékelje, hogy a vállalat hogyan használja a fejlett annotációs eszközöket és technológiákat, például a gépi tanulással segített annotációt a hatékonyság és a pontosság javítása érdekében.
- Ár és érték: Hasonlítsa össze a különböző vállalatok árait, de vegye figyelembe az általuk nyújtott értéket is a minőség, a szolgáltatás és a szakértelem tekintetében.
- Referenciák és esettanulmányok: Kérjen referenciákat vagy esettanulmányokat a cégtől, hogy értékelje az Önéhez hasonló orvosi képannotációs projektekben szerzett tapasztalatait és eredményeit.
Hogyan tud Shaip segíteni?
A Shaip következetes piacvezető a magas színvonalú képzés biztosításában képadatkészletek haladó fejlesztésére egészségügyi mesterségesintelligencia-alapú orvosi megoldások. Tapasztalt, kizárólag képzett annotátorokból álló csapatunk, valamint magasan képzett radiológusokból, patológusokból és általános orvosokból álló hatalmas hálózat áll rendelkezésünkre, akik segítik és képezik az annotátorokat. Ezen túlmenően kategóriájában legjobb annotációs pontosságunk és adatcímkézés szolgáltatások segítenek olyan eszközök kifejlesztésében, amelyek javítják a betegek diagnózisát.
A Shaip partnereként megtapasztalhatja, milyen egyszerű a munkavégzés olyan szakemberekkel, akik biztosítják a szabályozási megfelelést, az adatformátumokat és a rövid átviteli időt.
Ha egy orvosi adatok annotációs projektje van a fejében, amelyhez világszínvonalú szakértőre van szüksége annotációs szolgáltatások, Shaip a megfelelő partner, aki pillanatok alatt elindítja projektjét.
