За оцінками, світовий ринок штучного інтелекту в секторі охорони здоров'я зросте з 1.426 мільярда доларів у 2017 році до 28.04 мільярда доларів у 2025 році . Зростання попиту на технології на основі штучного інтелекту стає очевидним, оскільки галузь охорони здоров'я завжди шукає способи покращення медичного обслуговування, зниження витрат та забезпечення точного прийняття рішень.
Залежно від складності проекту, власна команда не завжди може впоратися з потребами маркування медичних даних . Як наслідок, бізнес змушений шукати якісні набори даних у надійних сторонніх постачальників.
Але є кілька складнощів і труднощів, коли ви звертаєтеся за зовнішньою допомогою для маркування медичних даних . Давайте розглянемо труднощі та моменти, які слід врахувати перед тим, як передавати на аутсорсинг послуги маркування медичних наборів даних .
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:
Підвищена точність діагностики: точно марковані медичні зображення та дані допомагають навчати алгоритми штучного інтелекту виявляти захворювання та аномалії з вищою точністю, що призводить до більш раннього виявлення та кращих результатів лікування пацієнтів.
Покращений догляд за пацієнтами: Добре анотовані дані охорони здоров'я дозволяють розробляти персоналізовані плани лікування, прогнозну аналітику та системи підтримки клінічних рішень, що зрештою покращує догляд за пацієнтами.
Відповідність нормативним вимогам: Маркування медичних даних має відповідати суворим нормам конфіденційності та безпеки, таким як HIPAA та GDPR. Забезпечення відповідності є важливим для захисту конфіденційної інформації пацієнтів та уникнення юридичних 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 в предметній області: Співпрацюйте з партнером з маркування даних, який має досвід у галузі охорони здоров'я. Він повинен мати глибоке розуміння медичної термінології, анатомічних структур та патологій захворювань, щоб забезпечити точність анотацій.
Забезпечення якості: Впроваджуйте суворий процес забезпечення якості, який включає кілька рівнів перевірки, регулярні аудити та постійні цикли зворотного зв'язку для підтримки високоякісного маркування даних.
Безпека та конфіденційність даних: оберіть партнера з маркування даних, який дотримується суворих протоколів безпеки та конфіденційності даних, таких як робота з анонімними даними, використання безпечних методів передачі даних та регулярний аудит своїх заходів безпеки.
[Читайте також: Методи анотації даних для найпоширеніших випадків використання штучного інтелекту в охороні здоров'я ]
Проблеми, з якими стикається маркування даних охорони здоров’я
Важливість наявності високоякісного медичного набору даних та анотованих зображень має вирішальне значення для результату моделей машинного навчання . Неправильне анотування зображень може призвести до неточних прогнозів, що призведе до провалу проекту комп'ютерного зору . Це також може означати втрату грошей, часу та значних зусиль.
Це також може означати кардинально неправильний діагноз, затримку та неналежну медичну допомогу тощо. Саме тому кілька компаній, що займаються медичним штучним інтелектом, шукають партнерів з маркування та анотації даних, які мають багаторічний досвід.
Завдання управління робочим процесом
Однією з суттєвих проблем маркування медичних даних є наявність достатньої кількості навчених працівників для роботи з великими структурованими та неструктурованими даними. Компанії намагаються знайти баланс між збільшенням кількості персоналу, навчанням та підтримкою 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 анотує медичні дані. Експертиза в галузі, культура, мова та інші фактори можуть впливати на якість роботи.
В об'єктивній якості існує лише одна одиниця правильної відповіді. Однак через брак медичної експертизи чи медичних знань працівники можуть неточно виконувати анотування зображень.
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 значним викликом під час збору великих обсягів даних. Це особливо актуально для збору масивних наборів медичних даних , оскільки вони можуть містити особисті дані, обличчя, з електронних медичних записів.
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 питання, яке вам слід поставити, стосується команди з маркування даних. Будь-яка команда з навчання маркування даних добре працює, виконуючи регулярні завдання. Але завдяки навчанню медичним експертам з питань специфічних для предметної області термінів та концепцій, вони зможуть розробляти набори даних, що відповідають компетенції, необхідній для 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 значної підготовки, щоб не поступатися експертам. Але зовнішня команда може мати досвід маркування медичних наборів даних , що робить їх ідеальними кандидатами для швидкого початку та 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?
Відповідна команда з обробки даних повинна бути навчена безпечно виконувати свої завдання. Команда повинна бути підготовлена медичними експертами або спеціалістами з обробки даних, щоб забезпечити анонімність електронних медичних записів пацієнтів.
Сторонні постачальники послуг займатимуться дотриманням правил конфіденційності пацієнтів, включаючи сертифікати відповідності HIPAA та GDPR. Оберіть сервіси анотації зображень із сертифікатом ISO-9002, який підтверджує, 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 галузі з надання першокласних спеціалізованих послуг з маркування медичних даних для критично важливих проектів. У нас є ексклюзивна команда експертів у галузі охорони здоров'я, навчених найкращими медичними експертами з використання найкращих у своєму класі рішень для маркування. Наш досвід, навички, суворі навчальні модулі та перевірені параметри забезпечення якості зробили нас найбажанішими партнерами з надання послуг маркування даних для великого бізнесу.
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
