Світовий ринок для Росії штучний інтелект у секторі охорони здоров’я, за оцінками, зросте з 1.426 мільярда доларів у 2017 році 28.04 $ у 2025 році. Збільшення попиту на штучний інтелектТехнології, що базуються на технології, стають очевидними, оскільки галузь охорони здоров’я постійно шукає способи покращити лікування, зменшити витрати та забезпечити точне прийняття рішень.
Залежно від складності проекту, внутрішня команда не завжди може впоратися маркування медичних даних потреби. Як наслідок, бізнес змушений шукати якісні набори даних від надійних сторонніх постачальників.
Але є кілька ускладнень і проблем, коли ви шукаєте сторонньої допомоги Маркування даних охорони здоров'я. Давайте подивимося на виклики та моменти, на які варто звернути увагу перед тим, як передати аутсорсинг набір даних охорони здоров'я послуги з маркування.
Важливість маркування даних в охороні здоров'я
Точне маркування даних має вирішальне значення для розробки рішень на базі ШІ в охороні здоров’я. Деякі з ключових причин, чому маркування даних є важливим у сфері охорони здоров’я, включають:
Покращена точність діагностики: Точно позначені медичні зображення та дані допомагають навчити алгоритми штучного інтелекту виявляти захворювання та аномалії з більшою точністю, що призводить до раннього виявлення та кращих результатів для пацієнтів.
Покращений догляд за пацієнтами: Добре анотовані медичні дані дають змогу розробляти персоналізовані плани лікування, прогностичну аналітику та системи підтримки прийняття клінічних рішень, що зрештою покращує догляд за пацієнтами.
Відповідність нормам: Маркування медичних даних має відповідати суворим нормам конфіденційності та безпеки, таким як HIPAA та GDPR. Забезпечення відповідності має важливе значення для захисту конфіденційної інформації пацієнтів і уникнення правових наслідків.
Найкращі методи анотації даних охорони здоров’я
Щоб забезпечити успіх ваших проектів штучного інтелекту в галузі охорони здоров’я, зверніть увагу на наведені нижче найкращі практики під час аутсорсингу маркування даних:
Експертиза домену: Співпрацюйте з партнером із маркування даних, який має досвід у галузі охорони здоров’я. Вони повинні глибоко розуміти медичну термінологію, анатомічні структури та патології захворювань, щоб забезпечити точні анотації.
Гарантія якості: Впроваджуйте суворий процес забезпечення якості, який включає багаторівневу перевірку, регулярні перевірки та безперервні цикли зворотного зв’язку для підтримки високоякісного маркування даних.
Безпека даних і конфіденційність: Виберіть партнера з маркування даних, який дотримується суворих протоколів безпеки та конфіденційності даних, наприклад працює з деідентифікованими даними, використовує безпечні методи передачі даних і регулярно перевіряє свої заходи безпеки.
[Читайте також: Методи коментування даних для найпоширеніших випадків використання ШІ в охороні здоров'я]
Проблеми, з якими стикається маркування даних охорони здоров’я
Важливість наявності високоякісного набір медичних даних і анотованих зображень має вирішальне значення для результату моделі ML. Неналежна анотація зображення може привести до неточних прогнозів, невдало комп'ютерне бачення демонструвати. Це також може означати втрату грошей, часу та багато зусиль.
Це також може означати кардинально неправильний діагноз, запізнілу та неналежну медичну допомогу тощо. Тому декілька медичний ШІ Компанії шукають партнерів з багаторічним досвідом роботи з маркування даних і анотацій.
Завдання управління робочим процесом
Одним із значних викликів маркування медичних даних має достатньо навчених працівників для обробки великих структурованих і неструктурованих даних. Компанії намагаються збалансувати збільшення робочої сили, навчання та підтримку якості.
Проблема підтримки якості набору даних
Підтримувати постійну якість набору даних — суб’єктивну та об’єктивну — це складно.
Немає єдиної основи істини в суб’єктивній якості, оскільки вона суб’єктивна для особи, яка коментує медичні дані. На якість роботи можуть впливати знання предметної області, культура, мова та інші фактори.
В об'єктивній якості існує єдина одиниця правильної відповіді. Однак через відсутність медичної експертизи чи медичних знань працівники можуть не взятися за це анотація зображення точно
Обидві проблеми можна вирішити за допомогою обширної підготовки та досвіду в сфері охорони здоров’я.
Проблема контролю витрат
Без хорошого набору стандартних показників неможливо відстежувати результати проекту на основі часу, витраченого на роботу з маркування даних.
Якщо роботу з маркуванням даних передано аутсорсингу, зазвичай вибирають між погодинною оплатою або оплатою за виконане завдання.
Погодинна оплата працює добре в довгостроковій перспективі, але деякі компанії все ж віддають перевагу оплаті за завдання. Однак, якщо працівникам платять за завдання, якість роботи може постраждати.
Виклик обмежень конфіденційності
Дотримання конфіденційності та конфіденційності даних є серйозною проблемою під час збору великої кількості даних. Особливо це стосується збору масивів набори даних охорони здоров'я оскільки вони можуть містити особисті дані, обличчя, від електронні медичні записи.
Необхідність зберігати та керувати даними в надійно захищеному місці з контролем доступу завжди сильно відчувається.
Якщо роботу передано аутсорсингу, стороння компанія несе відповідальність за отримання сертифікатів відповідності та додавання додаткового рівня захисту.
Запитання, які варто поставити, коли передаєте роботу з маркування медичних даних аутсорсингу
Хто буде маркувати дані?
Перше запитання, яке ви повинні поставити, стосується команди маркування даних. Будь-який дані навчання команда маркування працює добре, виконуючи регулярні завдання. Але завдяки навчанню спеціальним термінам і концепціям, проведеним медичними експертами, вони зможуть розробити набори даних, які відповідають вимогам проекту.
Крім того, з більшою робочою силою, коли завдання маркування даних передається аутсорсингу, стає легше рівномірно розподілити роботу між значними частинами досвідчених і навчених анотаторів. Також можна підтримувати відстеження, співпрацю та однорідність якості.
- Попросіть зразок перевірки виконаних завдань. Подивіться на точність наборів даних.
- Зрозумійте їх навчання та критерії найму. Дізнайтеся більше про їхні методи навчання, контрольні показники якості, модерацію та контрольні списки перевірки.
Це масштабовано?
Постачальник послуг маркування даних повинен мати добре навчену команду сфери охорони здоров’я, яка може швидко розпочати роботу та швидко розширюватися. Ви повинні працювати виключно з експертами з охорони здоров’я, які можуть збільшити роботу, зберігаючи якість.
Внутрішні проти зовнішніх команд – що краще?
Вибір між внутрішньою та зовнішньою командами завжди є актом тонкого балансу. Але почніть зважувати ці два на основі часу, необхідного для доставки, вартості масштабування послуг маркування даних і конкретного досвіду охорони здоров’я.
Внутрішня команда може не мати необхідного досвіду в галузі охорони здоров’я та потребуватиме тривалого навчання, щоб бути нарівні з експертами. Але зовнішня робоча сила могла мати набір медичних даних досвід маркування, що робить їх ідеальними кандидатами для початку та швидкого масштабування.
Коли досвід у галузі медицини та охорони здоров’я поєднується з передовими інструментами, можна побачити значне скорочення вартості та часу обробки даних.
Чи відповідають вони нормативним вимогам?
Правильна команда обробки даних має бути навчена безпечно виконувати свої завдання. Команда повинна бути підготовлена медичними експертами або дослідниками даних, щоб забезпечити електронні медичні картки пацієнтів залишаються анонімними.
Сторонні постачальники послуг керуватимуться положеннями щодо конфіденційності пацієнтів, включаючи сертифікати відповідності HIPAA та GDPR. Виберіть зображення послуги анотування з сертифікатом ISO-9002, який доводить, що вони вживають суворих заходів для забезпечення конфіденційності та організації даних клієнтів.
Як постачальник підтримує зв’язок із керованою робочою силою?
Виберіть партнера з маркування даних, який прагне підтримувати чітку та регулярну комунікацію, щоб уникнути розбіжностей в інструкціях, вимогах і вимогах проекту. Відсутність зв’язку, обміну важливою для проекту інформацією в режимі реального часу та неадекватна система зворотного зв’язку можуть негативно вплинути на якість роботи та терміни доставки. Важливо вибрати третю сторону, яка використовує новітні інструменти співпраці та має перевірені системи для виявлення проблем продуктивності, перш ніж вони почнуть впливати на проект.
Приклад: Анотація медичного зображення для радіології на основі ШІ
Провідна медична технологічна компанія співпрацює з Shaip для розробки радіологічного рішення на основі ШІ. Shaip надавав високоякісні послуги анотації медичних зображень, позначаючи тисячі КТ та МРТ точними анатомічними структурами та аномаліями. Співпрацюючи з командою Шайпа, яка складається з досвідчених анотаторів медичних даних, компанія змогла навчити свої алгоритми штучного інтелекту виявляти захворювання з високою точністю, що зрештою покращило результати лікування пацієнтів і зменшило витрати на охорону здоров’я.
Висновок
Shaip є лідером у галузі надання першокласних спеціалізованих послуг з маркування медичних даних для критично важливих проектів. У нас є ексклюзивна команда експертів з охорони здоров’я, навчена найкращими медичні експерти на найкращі у своєму класі рішення для маркування. Наш досвід, навички, суворі навчальні модулі та перевірені параметри гарантії якості зробили нас найпопулярнішими партнерами з надання послуг маркування даних для великих компаній.
Готові забезпечити успіх ваших проектів ШІ в галузі охорони здоров’я за допомогою високоякісного маркування даних? Зв’яжіться з Шайпом сьогодні, щоб дізнатися, як наша досвідчена команда анотацій медичних даних може допомогти вам досягти ваших цілей, зберігаючи при цьому найвищі стандарти якості та відповідності. Набори медичних даних із відкритим кодом для проектів машинного навчання
