Незалежно від галузі, машинне навчання та штучний інтелект стають невід’ємними компонентами бізнес-процесів. Але ці моделі необхідно добре навчити, щоб отримати кращі діагнози та покращити догляд за пацієнтами. У цій статті ви знайдете деякі ключові ідеї щодо того, навіщо використовувати анотації зображень для штучного інтелекту в галузі охорони здоров’я.
Ключовий висновок зі статті такий
- Незалежно від того, чи йдеться про ведення медичних записів чи пропонування віртуальної допомоги, індустрія охорони здоров’я еволюціонувала від ручного процесу до автоматизованого, щоб зменшити ручне втручання та зробити моніторинг стану здоров’я доступнішим і кращим. Але зараз медичний штучний інтелект виходить за межі моніторингу.
- Крім того, навчання цих моделей потребує високоякісних даних і зображень для кращого маркування даних для виявлення, класифікації, сегментації та транскрипції. На цьому етапі анотація зображення є великою підмогою. Анотація медичних зображень додає всю модель штучного інтелекту позначеними зображеннями та пропонує краще прогнозне обслуговування.
- Анотація медичних зображень використовує кілька методів, як-от обмежувальні рамки, орієнтири, багатокутники тощо. У сфері охорони здоров’я анотація медичних зображень може допомогти у виявленні згортання крові, стоматологічному аналізі, ідентифікації ракових клітин, аналізі взятих напрокат зображень, виявленні захворювань печінки, покращенні документації та багатьох інших процесах охорони здоров’я.
Прочитайте повну статтю тут: