Hogyan vezetik az egészségügyi képzési adatok a Holdra az egészségügyi mesterséges intelligenciát?
Az adatbeszerzés mindig is szervezeti prioritás volt. Még inkább, ha az érintett adatkészleteket autonóm, öntanuló beállítások betanítására használják. Az intelligens modellek betanítása, különösen az AI-alapú modellek képzése más megközelítést alkalmaz, mint a szabványos üzleti adatok előkészítése. Ráadásul, mivel az egészségügy a középpontban áll, fontos, hogy azokra az adatkészletekre összpontosítsunk, amelyeknek céljuk van, és amelyeket nem egyszerűen nyilvántartásra használnak.
De miért kell egyáltalán a képzési adatokra összpontosítanunk, amikor már hatalmas mennyiségű szervezett betegadat található nyugdíjasotthonok, kórházak, orvosi klinikák és más egészségügyi szervezetek egészségügyi adatbázisain és szerverein. Ennek az az oka, hogy a szabványos betegadatokat nem vagy nem lehet felhasználni autonóm modellek felépítésére, amelyekhez aztán kontextuális és címkézett adatokra van szükség ahhoz, hogy időben észrevehető és proaktív döntéseket hozhassanak.
Ez az a hely, ahol a Healthcare Training adatok kerülnek a keverékbe, megjegyzésekkel ellátott vagy címkézett adatkészletek formájában. Ezek az orvosi adatkészletek arra összpontosítanak, hogy segítsenek a gépeknek és modelleknek azonosítani a konkrét orvosi mintákat, a betegségek természetét, az egyes betegségek prognózisát, valamint az orvosi képalkotás, elemzés és adatkezelés egyéb fontos szempontjait.
Mi az egészségügyi képzési adatok – egy teljes áttekintés?
Az egészségügyi képzési adatok nem más, mint releváns információk, amelyek metaadatokkal vannak ellátva, hogy a gépi tanulási algoritmusok felismerjék és tanuljanak belőlük. Ha az adatkészleteket felcímkézték vagy inkább megjegyzésekkel látták el, lehetővé válik a modellek számára, hogy megértsék annak kontextusát, sorrendjét és kategóriáját, ami segít időben jobb döntéseket hozni.
Ha hajlamos a konkrétumokra, az egészségügy szempontjából releváns képzési adatok a megjegyzésekkel ellátott orvosi képekről szólnak, amelyek biztosítják, hogy az intelligens modellek és gépek a diagnosztikai beállítások részeként időben képesek legyenek felismerni a betegségeket. Képzési adatok szöveges vagy inkább átírható is lehet, ami felhatalmazza a modelleket a klinikai vizsgálatokból kinyert adatok azonosítására és a gyógyszeralkotással kapcsolatos proaktív hívások fogadására.
Még mindig egy kicsit túl bonyolult neked! Nos, itt van a legegyszerűbb módja annak, hogy megértsük, mit jelentenek az egészségügyi képzési adatok. Képzeljen el egy állítólagos egészségügyi alkalmazást, amely képes észlelni a fertőzéseket a platformra feltöltött jelentések és képek alapján, és javaslatot tesz a következő lépésekre. Az ilyen hívások indításához azonban az intelligens alkalmazásnak kurált és összehangolt adatokat kell táplálnia, amelyekből tanulhat. Igen, ezt hívjuk „képzési adatoknak”.
Melyek a leginkább releváns egészségügyi modellek, amelyek képzési adatokat igényelnek?
A képzési adatok sokkal értelmesebbek az autonóm egészségügyi modellek számára, amelyek emberi beavatkozás nélkül is fokozatosan befolyásolhatják az átlagemberek életét. Emellett az egészségügy területén a kutatási kapacitások bővítésére irányuló növekvő hangsúly tovább serkenti az adatfeljegyzések piacának növekedését; az AI nélkülözhetetlen és nem énekelt hőse, amely fontos szerepet játszik a pontos és esetspecifikus képzési adatkészletek kidolgozásában.
De mely egészségügyi modelleknek van leginkább szüksége a képzési adatokra? Nos, itt vannak azok az aldomainek és modellek, amelyek az utóbbi időben felgyorsultak, jelezve, hogy jó minőségű képzési adatokra van szükség:
- Digitális egészségügyi beállítások: A fókuszterületek közé tartozik a személyre szabott kezelés, a betegek virtuális gondozása és az adatok elemzése az egészségügyi monitorozáshoz
- Diagnosztikai beállítások: A fókuszterületek közé tartozik az életveszélyes és súlyos betegségek korai felismerése, mint például a rák és az elváltozások bármely formája.
- Jelentéskészítő és diagnosztikai eszközök: A fókuszterületek közé tartozik a CT-szkennerek, az MRI-detektálás, valamint a röntgen- vagy képalkotó eszközök érzékeny fajtájának fejlesztése.
- Képelemzők: A fókuszterületek közé tartozik a fogászati problémák, a bőrbetegségek, a vesekövek és egyebek azonosítása
- Adatazonosítók: A fókuszterületek közé tartozik a klinikai vizsgálatok elemzése a jobb betegségkezelés érdekében, új kezelési lehetőségek azonosítása bizonyos betegségekre, valamint a gyógyszerek létrehozása.
- Nyilvántartási beállítások: A fókuszterületek közé tartozik a betegnyilvántartások karbantartása és frissítése, a betegdíjak rendszeres nyomon követése, sőt a kárigények előzetes engedélyezése is a biztosítási kötvény aprólékosságának azonosítása révén.
Ezek az egészségügyi modellek pontos edzési adatokra vágynak, hogy figyelmesebbek és proaktívabbak legyenek.
Miért fontosak az egészségügyi képzési adatok?
A modellek természetéből adódóan a gépi tanulás szerepe fokozatosan fejlődik, ha az egészségügyi területről van szó. Mivel az észlelő mesterséges intelligencia-beállítások elengedhetetlenek az egészségügyben, az NLP, a Computer Vision és a Deep Learning feladata a releváns képzési adatok elkészítése a modellek számára, amelyekből tanulhatnak.
Ezenkívül, ellentétben a szokásos és statikus folyamatokkal, mint például a betegnyilvántartás, a tranzakciókezelés és egyebek, az intelligens egészségügyi modellek, például a virtuális ellátás, a képelemzők és mások nem célozhatók meg hagyományos adatkészletekkel. Ez az oka annak, hogy a képzési adatok még fontosabbá válnak az egészségügyben, óriási lépésként a jövő felé.
Az egészségügyi képzési adatok jelentőségét jobban megérti és bizonyítja, hogy a képzési adatok előkészítésére szolgáló adatfeliratozó eszközök egészségügyi alkalmazásának piacmérete 500-hoz képest 2027-ben várhatóan legalább 2020%-kal nő.
De ez még nem minden, az intelligens modellek, amelyek eleve megfelelően képzettek, segíthetnek az egészségügyi rendszereknek több adminisztrációs feladat automatizálásával és a fennmaradó költségek 30%-os megtakarításával csökkenteni a többletköltségeket.
És igen, a képzett ML-algoritmusok képesek a 3D szkennelések elemzésére, legalább 1000-szer gyorsabban, mint ahogyan ma, 2021-ben feldolgozzák.
Ígéretesen hangzik, nem igaz!
Az egészségügyi AI használati esetei
Őszintén szólva, a képzési adatok fogalma, amelyet az AI-modellek egészségügyben való megerősítésére használnak, kissé unalmasnak tűnik, hacsak nem nézzük meg közelebbről a felhasználási eseteket és a valós idejű alkalmazásait.
Digitális egészségügyi beállítás
A mesterséges intelligencia által vezérelt egészségügyi berendezések gondosan kiképzett algoritmusokkal arra irányulnak, hogy a lehető legjobb digitális ellátást nyújtsák a betegeknek. Az NLP, a Deep Learning és a Computer Vision technológiával működő digitális és virtuális beállítások a különböző forrásokból származó adatok összevetésével felmérhetik a tüneteket és diagnosztizálhatják az állapotokat, ezáltal legalább 70%-kal csökkentve a kezelési időt.
Erőforrás-felhasználás
A globális világjárvány megjelenése a legtöbb orvosi rendszert megszorította az erőforrásokért. Ha azonban az adminisztratív séma részét képezi, a Healthcare AI segíthet az egészségügyi intézményeknek jobban kezelni az erőforrások szűkösségét, az intenzív osztályok kihasználtságát és a szűkös rendelkezésre állás egyéb vonatkozásait.
A magas kockázatú betegek felkutatása
Az egészségügyi mesterséges intelligencia, ha és amikor a betegnyilvántartási szakaszban be van vezetve, lehetővé teszi a kórházi hatóságok számára, hogy azonosítsák azokat a magas kockázatú potenciális személyeket, akiknek esélyük van veszélyes betegségekre. Ez a megközelítés segít a kezelés jobb tervezésében, és még a betegek elkülönítését is megkönnyíti.
Kapcsolt infrastruktúra
Ahogy lehetővé tette Az IBM házon belüli mesterséges intelligenciája, az eWatson, A Clinical Information Technology jóvoltából a modern kor egészségügyi rendszere már csatlakoztatva van. Ez a használati eset a rendszerek és az adatkezelés közötti átjárhatóság javítását célozza.
Az említett felhasználási eseteken kívül a Healthcare AI a következőkben is szerepet játszik:
- A beteg tartózkodási határának előrejelzése
- A meg nem jelenések előrejelzése a kórházi erőforrások és költségek megtakarítása érdekében
- Olyan betegek előrejelzése, akik esetleg nem újítják meg egészségügyi terveiket
- A fizikai problémák azonosítása és a megfelelő orvosi intézkedések
Egy elemibb szemszögből nézve Egészségügyi AI célja az adatok integritásának javítása, a prediktív elemzés jobb megvalósításának képessége, valamint az érintett beállítás nyilvántartási képességei.
De ahhoz, hogy ezek a használati esetek kellően sikeresek legyenek, a Healthcare AI modelleket megjegyzésekkel ellátott adatokkal kell képezni.
Az aranystandard adatkészletek szerepe az egészségügyben
A képzési modellek rendben vannak, de mi a helyzet az adatokkal? Igen, szükség van adatkészletekre, amelyeket ezután megjegyzésekkel kell ellátni, hogy értelmet kapjanak az AI-algoritmusok számára.
De nem lehet egyszerűen kivonni az adatokat bármelyik csatornáról, és továbbra is lépést tartani az adatintegritás szabványaival. Ezért fontos, hogy olyan szolgáltatókra hagyatkozzunk, mint a Shaip, akik megbízható és releváns adatkészletek széles skáláját kínálják a vállalkozások számára. Ha egészségügyi mesterséges intelligencia modell felállítását tervezi, a Shaip lehetővé teszi az ember-bot észlelések, a beszélgetési adatok, a fizikai diktálás és az orvos megjegyzései közül a választást.
Ezenkívül még felhasználási eseteket is megadhat, hogy az adatkészleteket az alapvető egészségügyi folyamatokhoz vagy a párbeszédes AI-hoz igazítsa az adminisztratív funkciók célzásához. De ez még nem minden, a tapasztalt annotátorok és adatgyűjtők még többnyelvű támogatást is kínálnak, amikor nyílt adatkészletek rögzítéséről és telepítéséről van szó a képzési modellekhez.
Visszatérve arra, amit a Shaip kínál, Ön innovátorként hozzáférhet a releváns hangfájlokhoz, szövegfájlokhoz, szó szerint, diktálási jegyzetekhez és akár orvosi képadatokhoz is, attól függően, hogy a modell milyen funkcióval rendelkezik.
Wrap-Up
Az egészségügy, mint vertikum, újító körben halad, még inkább a járvány utáni időszakban. A vállalkozások, egészségügyi vállalkozók és független fejlesztők azonban folyamatosan új alkalmazásokat és rendszereket terveznek, amelyek intelligensen proaktívak, és az ismétlődő és időigényes feladatok kezelésével jelentősen csökkenthetik az emberi erőfeszítést.
Éppen ezért kulcsfontosságú, hogy először a beállításokat vagy inkább a modelleket tökéletesre tanítsuk pontosan kurált és címkézett adatkészletek használatával, amit jobb kiszervezni megbízható szolgáltatókhoz a tökéletesség és pontosság elérése érdekében.
