Tietojen merkintä

Tietojen huomautustekniikat yleisimmille tekoälyn käyttötapauksille terveydenhuollossa

Olemme jo pitkään lukeneet roolista tietojen merkinnät koneoppimisessa ja tekoälyn (AI) moduulit. Tiedämme, että laadukkaat tietojen merkinnät ovat väistämätön näkökohta, joka vaikuttaa poikkeuksetta näiden järjestelmien tuloksiin.

Kuitenkin, mitä eri merkitsemistekniikoita käytetään terveydenhuolto AI tilaa? Alalla, joka on niin monimutkainen, laaja ja ratkaiseva, mitä toimenpiteitä ja menettelytapoja tietojen merkintäasiantuntijat toteuttavat merkitsemään, toteuttamaan ja noudattamaan merkitsemään kriittisiä terveystietoja lukemattomista lähteistä?

No, juuri tätä tutkimme tässä viestissä tänään. Eri tyyppisten tietojen merkintätekniikoiden perustiedon perusteella alamme avata tason 2 ja tutkia eri merkintätekniikoita, joita käytetään erilaisissa tekoälyn käyttötapauksissa.

Tietojen huomautus eri tekoälyn käyttötapauksiin

chatbots

chatbots Aloitetaan ensin perusasioista. Chatbotit tai keskustelubotit ovat osoittautuneet erittäin tehokkaiksi siipiksi kliiniselle hallinnalle, mHealthille ja muulle. Chatbotit ovat osoittautuneet erinomaisiksi kumppaneiksi sekä potilaille että terveydenhuollon tarjoajille, auttaen potilaita varaamaan tapaamisia diagnoosi- ja terveysneuvontaan ja auttamaan heitä käsittelemään oireita ja elintärkeitä sairauksia ja huolenaiheita.

Jotta chatbotit voivat tuottaa tarkkoja tuloksia, niiden on käsiteltävä miljoonia tavuja dataa. Yksi väärä diagnoosi tai suositus voi osoittautua haitalliseksi potilaille ja heidän ympäristölle. Esimerkiksi jos tekoälykäyttöinen sovellus, joka on suunniteltu antamaan tuloksia Covid-19-alustavasta arvioinnista, antaa vääriä tuloksia, se johtaa tartuntaan. Siksi asianmukainen tekoälykoulutus on suoritettava ennen tuotteen tai ratkaisun julkaisua.

Koulutustarkoituksiin asiantuntijat käyttävät yleensä tekniikoita, kuten kokonaisuuden tunnistamista ja mielipiteiden analyysi. 

Digitaalisen kuvantamisen huomautus

Vaikka diagnostiikkaprosessi on digitaalinen kehittyneiden järjestelmien ja laitteiden avulla, tulosten johtopäätökset ovat edelleen pääosin ihmislähtöisiä. Tämä altistaa tulokset väärälle tulkinnalle tai jopa jättää huomiotta tärkeät huolenaiheet.

Nyt tekoälymoduulit voivat poistaa kaikki tällaiset tapaukset ja havaita pienimmätkin poikkeavuudet tai huolenaiheet MRI-, CT-skannaus- ja röntgenraporteista. Tarkkojen tulosten lisäksi tekoälyjärjestelmät voivat tuottaa tuloksia myös nopeasti.

Perinteisten skannausten lisäksi lämpökuvausta käytetään myös rintasyövän kaltaisten huolenaiheiden varhaiseen havaitsemiseen. Kasvainten lähettämiä IR -säteitä tutkitaan lisäoireiden varalta ja raportoidaan vastaavasti.

Näitä monimutkaisia ​​tarkoituksia varten tietojen huomautuksen veteraanit käyttävät mekanismeja, kuten olemassa olevien MRI-, CT-skannaus- ja röntgenraporttien merkitsemistä sekä lämpökuvaustietoja. Tekoälymoduulit oppivat sitten näistä huomautetuista tietojoukoista itsenäiseen harjoitteluun.

Keskustellaan AI -koulutustietovaatimuksestasi tänään.

Lääkkeiden kehittäminen ja hoito

Yksi viimeisimmistä esimerkeistä AI-moduulien kautta kehitettävistä lääkkeistä on rokotteiden muotoilu Covid-19-tautia vastaan. Kuukausien kuluessa epidemiasta tutkijat ja terveydenhuollon tarjoajat pystyivät murtamaan Covid-19-rokotteiden koodin. Tämä johtuu pääasiassa tekoälystä ja koneoppimisalgoritmeista ja niiden kyvystä simuloida lääke- ja kemiallisia vuorovaikutuksia, oppia tonnia terveydenhuollon lehtiä, julkaistuja papereita, tutkimusasiakirjoja, tieteellisiä artikkeleita ja paljon muuta lääkkeiden löytämiseksi.

Oivallukset, jotka eivät olisi koskaan voineet tulla ihmisten tutkan alle (ottaen huomioon lääkkeiden löytämiseen ja kliinisiin tutkimuksiin käytettävien tietojoukkojen määrä), voidaan helposti yhdistää ja analysoida tekoälymoduuleilla välittömiä johtopäätöksiä ja tuloksia varten. Tämä antaa terveydenhuollon ammattilaisille mahdollisuuden nopeuttaa kokeita, suorittaa tiukkoja testejä ja lähettää löydöksensä asianmukaisten hyväksyntöjen saamiseksi.

Lääkkeiden löytämisen lisäksi tekoälymoduulit auttavat myös lääkäreitä suosittelemaan yksilöllisiä lääkkeitä, jotka vaikuttaisivat niiden annosteluun ja ajoitukseen perustuvien olosuhteiden, biologisten vasteiden ja muun perusteella.

Autoimmuunisairauksista, neurologisista ongelmista ja kroonisista vaivoista kärsiville potilaille määrätään useita lääkkeitä. Tämä voi tarkoittaa reaktiota huumeiden kesken. Henkilökohtaisten lääkesuositusten avulla terveydenhuollon tarjoajat voivat tehdä tietoisemman päätöksen lääkkeiden määräämisestä.

Jotta kaikki tämä tapahtuisi, annotaattorit merkitsevät NLP -tietoja, dataradiologiasta saatuja tietoja, digitaalisia kuvia, EHR -tietoja, vakuutusyhtiöiden toimittamia korvaustietoja, puettavilla laitteilla kerättyjä ja koottuja tietoja ja paljon muuta.

Potilaan seuranta ja hoito

Potilaan seuranta & amp; Hoito Ratkaiseva tie toipumiseen alkaa vasta leikkauksen tai diagnoosin jälkeen. Potilaan on otettava vastuu terveytensä palautumisesta ja yleisestä hyvinvoinnista. Tekoälykäyttöisten ratkaisujen ansiosta tästä tulee vähitellen saumatonta.

Potilaat, jotka ovat saaneet syövän hoitoa tai kärsivät mielenterveysongelmista, löytävät yhä enemmän keskustelubotit hyödyllinen. Vuodesta purkamisen jälkeisistä kyselyistä potilaiden auttamiseen navigoimaan emotionaalisten häiriöiden läpi-chatbotit saapuvat lopullisiksi kumppaneiksi ja avustajiksi. Tekoälyjärjestö nimeltä Northwell Health jakoi myös raportin, jonka mukaan lähes 96% sen potilaista osoitti optimoidun potilaan sitoutumisen tällaisiin chatboteihin.

Huomautustekniikat selviävät teksti- ja äänitietojen merkitsemisestä terveystietueista, kliinisistä tutkimuksista, keskusteluista ja aikomusanalyyseistä, digitaalisesta kuvantamisesta ja asiakirjoista ja muusta.

Käärimistä

Tällaiset käyttötapaukset ovat vertailustandardien asettamista tekoälyn koulutukselle ja huomautusmenetelmille. Ne toimivat myös etenemissuunnitelmina kaikille ainutlaatuisille datamerkintöihin liittyville haasteille, joita syntyy tulevaisuudessa uusien käyttötapausten ja ratkaisujen ilmaantumisen vuoksi.

Tämä ei kuitenkaan saisi estää sinua ryhtymästä terveydenhuollon tekoälyn kehittämiseen. Jos olet vasta aloittamassa ja etsit riittävää ja laatua Tekoälyn harjoittelutiedot, ota meihin yhteyttä tänään. Odotamme aina uusia haasteita ja pysymme askeleen edellä käyrää.

Sosiaalinen osuus

Jaa facebookissa
Jaa Twitterissä
Jaa LinkedIn
Jaa sähköpostilla
Jaa whatsappissa