Maailmanlaajuiset markkinat tekoäly terveydenhuollon alalla arvon arvioidaan nousevan vuoden 1.426 2017 miljardista dollarista 28.04 dollaria vuonna 2025. Kysynnän kasvu tekoäly-pohjaiset teknologiat tulevat esiin, kun terveydenhuoltoala etsii jatkuvasti tapoja parantaa hoitoa, vähentää kustannuksia ja varmistaa oikean päätöksenteon.
Projektin monimutkaisuudesta riippuen talon sisäinen tiimi ei aina pysty hallitsemaan terveydenhuollon tietojen merkintä tarpeisiin. Seurauksena on, että yritys joutuu hakemaan laadukkaita tietojoukkoja luotettavilta kolmannen osapuolen tarjoajilta.
Mutta jos etsit ulkopuolista apua, on olemassa muutamia ongelmia ja haasteita Terveydenhuollon tietojen merkintä. Katsotaanpa haasteita ja huomioitavia kohtia ennen ulkoistamista terveydenhuollon tietojoukko merkintäpalvelut.
Terveydenhuollon tietojen merkitsemisen haasteet
- korkean laadun merkitystä lääketieteellinen tietojoukko ja selostetuilla kuvilla on ratkaiseva merkitys lopputuloksen kannalta ML mallit. Virheellinen kuvan merkintä voi tuoda epätarkkoja ennusteita, jos se epäonnistuu tietokoneen visio hanke. Se voi myös tarkoittaa rahan, ajan ja paljon vaivan menettämistä.
Se voi myös tarkoittaa dramaattisesti väärää diagnoosia, viivästynyttä ja sopimatonta lääketieteellistä hoitoa ja paljon muuta. Siksi useita lääketieteellinen AI Yritykset etsivät datamerkintä- ja merkintäkumppaneita, joilla on vuosien kokemus.
Työnkulun hallinnan haaste
Yksi merkittävimmistä haasteista lääketieteellisten tietojen merkintä on tarpeeksi koulutettuja työntekijöitä käsittelemään laajaa jäsenneltyä ja jäsentämätöntä dataa. Yrityksillä on vaikeuksia tasapainottaa työvoimansa lisäämistä, koulutusta ja laadun ylläpitämistä.
Tietojoukon laadun ylläpitämisen haaste
On haastavaa ylläpitää tasaisen aineiston laatua – subjektiivista ja objektiivista.
Ei ole olemassa yhtä ainoaa totuuden perustaa subjektiivisessa laadussa, koska se on subjektiivinen henkilölle, joka huomauttaa lääketieteelliset tiedot. Toimialan asiantuntemus, kulttuuri, kieli ja muut tekijät voivat vaikuttaa työn laatuun.
Objektiivisessa laadussa oikeaa vastausta on yksi yksikkö. Lääketieteellisen asiantuntemuksen tai lääketieteellisen tietämyksen puutteen vuoksi työntekijät eivät kuitenkaan välttämättä toimi kuvan merkintä tarkasti.
Molemmat haasteet voidaan ratkaista laajalla terveydenhuoltoalan koulutuksella ja kokemuksella.
Kustannusten hallinnan haaste
Ilman hyvää standardimittasarjaa ei ole mahdollista seurata projektin tuloksia datamerkintätyöhön käytetyn ajan perusteella.
Jos tietomerkintätyö on ulkoistettu, valitaan yleensä tuntipalkka tai suoritettu tehtävä.
Tuntipalkka toimii hyvin pitkällä aikavälillä, mutta jotkut yritykset haluavat silti maksaa työkohtaisesti. Kuitenkin, jos työntekijöille maksetaan tehtäväkohtaisesti, työn laatu saattaa heiketä.
Tietosuojarajoitusten haaste
Tietosuojan ja luottamuksellisuuden noudattaminen on suuri haaste kerättäessä suuria tietomääriä. Se pätee erityisesti massiivisten keräämiseen terveydenhuollon tietojoukot koska ne voivat sisältää henkilökohtaisia tietoja, kasvoja, peräisin sähköiset lääketieteelliset tiedot.
Tarve tallentaa ja hallita tietoja erittäin turvallisessa paikassa pääsynvalvonta on aina vahvasti esillä.
Jos työ on ulkoistettu, kolmannen osapuolen yritys on vastuussa vaatimustenmukaisuussertifikaattien hankkimisesta ja ylimääräisen suojakerroksen lisäämisestä.
Valmiit terveydenhuollon/lääketieteen tietojoukot terveydenhuollon tekoälyprojektin käynnistämiseen
Kysymyksiä ulkoistaessasi terveydenhuollon tietojen merkintätyötä
Kuka merkitsee tiedot?
Ensimmäinen kysymys, joka sinun tulee kysyä, koskee tietomerkintätiimiä. Minkä tahansa harjoitustiedot merkintätiimi suoriutuu hyvin ja tekee säännöllisiä tehtäviä. Mutta kun lääketieteen asiantuntijat kouluttavat toimialuekohtaisia termejä ja käsitteitä, he pystyisivät kehittämään tietojoukkoja, jotka vastaavat projektin edellyttämää pätevyyttä.
Lisäksi suuremman työvoiman myötä, kun tiedon merkintätehtävä ulkoistetaan, on helpompi jakaa työ tasaisesti merkittävien kokeneiden ja koulutettujen kommentoijien kesken. Seuranta, yhteistyö ja laadun yhtenäisyys voidaan myös säilyttää.
- Pyydä näytearvostelu suoritetuista tehtävistä. Tarkista tietojoukoista tarkkuus.
- Ymmärrä heidän koulutus- ja rekrytointikriteerinsä. Lue lisää heidän koulutusmenetelmistään, laatukriteeristään, moderoinnin ja validoinnin tarkistuslistoista.
Onko se skaalautuva?
Tietojen merkintäpalvelun tarjoajalla tulee olla hyvin koulutettu terveydenhuoltoalan tiimi, joka voi aloittaa nopeasti ja skaalata nopeasti. Sinun tulisi työskennellä yksinomaan terveydenhuollon asiantuntijoiden kanssa, jotka voivat tehostaa työtä laadun säilyttäen.
Sisäiset VS-ulkoiset tiimit – kumpi on parempi?
Valinta sisäisen ja ulkoisen tiimin välillä on aina herkkää tasapainoa. Mutta aloita näiden kahden punnitseminen toimitusajan, datamerkintäpalvelujen skaalauskustannusten ja erityisten terveydenhuoltokokemusten perusteella.
Sisäisellä tiimillä ei välttämättä ole tarvittavaa terveydenhuollon asiantuntemusta ja se vaatii laajaa koulutusta ollakseen asiantuntijoiden tasolla. Mutta ulkopuolinen työvoima voisi olla lääketieteellinen tietojoukko merkintäasiantuntemus, mikä tekee niistä ihanteellisia ehdokkaita aloittamaan ja skaalautumaan nopeasti.
Kun lääketieteen ja terveystieteiden kokemus yhdistetään edistyneisiin työkaluihin, huomaat huomattavan alenemisen tietojenkäsittelyn kustannuksissa ja ajassa.
Täyttävätkö ne lakisääteiset vaatimukset?
Oikea tietojenkäsittelytiimi tulee kouluttaa suorittamaan tehtävänsä turvallisesti. Lääketieteen asiantuntijoiden tai datatieteilijöiden tulee valmistella ryhmää sen varmistamiseksi elektroniset terveyskertomukset potilaista pysyy nimettöminä.
Kolmannen osapuolen palveluntarjoajat käsittelevät potilaiden tietosuojasäännöksiä, mukaan lukien HIPAA- ja GDPR-vaatimustenmukaisuussertifikaatit. Valitse kuva huomautuspalvelut ISO-9002-sertifikaatilla, joka osoittaa, että he toteuttavat tiukkoja toimenpiteitä asiakkaiden tietosuojan ja organisaation ylläpitämiseksi.
Miten palveluntarjoaja ylläpitää kommunikaatiota johdetun työvoiman kanssa?
Valitse tietomerkintäkumppani, joka pyrkii ylläpitämään selkeää ja säännöllistä viestintää välttääkseen ristiriitaisuuksia ohjeissa, vaatimuksissa ja projektivaatimuksissa. Viestinnän puute, projektikriittisten tietojen reaaliaikainen vaihto ja riittämätön palautejärjestelmä voivat vaikuttaa haitallisesti työn laatuun ja toimitusaikoihin.
On olennaista valita kolmas osapuoli, joka käyttää uusimpia yhteistyötyökaluja ja jolla on todistetut järjestelmät tunnistamaan tuottavuusongelmat ennen kuin ne alkavat vaikuttaa projektiin.
Etsitkö korkealaatuisia terveydenhuollon tietojoukot lääketieteellisten ML-mallien kouluttamiseksi?
Meillä on sinulle ratkaisu.
Kokeile Shaipia – alan johtavaa huippuluokan tarjoajaa erikoistuneita lääketieteellisiä tietoja merkintäpalvelut kriittisiin hankkeisiin. Meillä on eksklusiivinen tiimi terveydenhuollon asiantuntijoita, jotka ovat kouluttaneet parhaita lääketieteellisiä asiantuntijoita luokkansa parhaista merkintäratkaisuista.
Kokemuksemme, taitomme, tiukat koulutusmoduulit ja todistetut laadunvarmistusparametrit ovat tehneet meistä suosituimmat datamerkintäpalvelukumppanit suuryrityksille.
Ota meihin yhteyttä tänään saadaksesi kokemusta asiantuntemuksesta ja tehokkuudesta.
