Lääketieteellisen kuvan merkintä

Tekoälyn rooli lääketieteellisissä kuvamerkinnöissä

Koneoppimisen ja tekoälyn ilmiömäiset edistysaskeleet ovat mullistaneet terveydenhuoltoalan.

Tekoälyn maailmanlaajuiset markkinat terveydenhuollossa vuonna 2016 olivat noin miljardi, ja tämän luvun arvioidaan nousevan jopa yli $ 28 miljardia 2025. Erityisesti lääketieteellisen kuvantamisen maailmanlaajuisen tekoälyn markkinoiden koon arvioitiin olevan noin 980 miljoonaa dollaria vuonna 2022. Lisäksi tämän luvun ennustetaan nousevan 26.77 prosentin CAGR:llä. 3215 miljoonaa dollaria vuoteen 2027 mennessä.

Mikä on lääketieteellisen kuvan merkintä?

Terveydenhuoltoteollisuus hyödyntää ML:n potentiaalia parantaakseen potilaiden hoitoa, parempaa diagnostiikkaa, tarkkoja hoitoennusteita ja lääkekehitystä. On kuitenkin olemassa muutamia lääketieteen alueita, joilla tekoäly voi auttaa lääketieteen ammattilaisia ​​lääketieteellisessä kuvantamisessa. Tarkkojen tekoälypohjaisten lääketieteellisten kuvantamismallien kehittämiseksi tarvitset kuitenkin valtavia määriä lääketieteellistä kuvantamista, jotka on merkitty ja merkitty tarkasti.

Lääketieteellisen kuvan huomautus on lääketieteellisen kuvantamisen tarkan merkitsemisen tekniikka, kuten MRI, CT skannaukset, ultraäänet, mammografiat, röntgenkuvat ja paljon muuta koneoppimismallin kouluttamiseksi. Kuvantamisen lisäksi lääketieteelliset kuvatiedot, kuten tietueet ja raportit, on myös merkitty koulutuksen helpottamiseksi kliininen NER ja Deep Learning -mallit.

Tämä lääketieteellisten kuvien merkintä auttaa kouluttamaan syväoppimisalgoritmeja ja ML-malleja analysoimaan lääketieteellisiä kuvia ja parantamaan diagnoosia tarkasti.

Lääketieteellisten kuvamerkintöjen rooli lääketieteellisessä diagnostiikassa

Ai lääketieteellisessä diagnostiikassa Tekoälyn potentiaali sisään lääketieteellisen kuvan diagnoosi on valtava, ja terveydenhuoltoala käyttää tekoälyn ja ML:n apua tarjotakseen potilaille nopeamman ja luotettavamman diagnoosin. Jotkut käyttötapaukset terveydenhuollon kuvamerkintä AI lääketieteellisessä diagnostiikassa ovat:

  • Syövän havaitseminen

    Syöpäsolujen havaitseminen on kenties tekoälyn suurin rooli lääketieteellisessä kuvantamisanalyysissä. Kun malleja koulutetaan käyttämään valtavia lääketieteellisten kuvantamistietojen sarjoja, se auttaa mallia tarkasti tunnistamaan, havaitsemaan ja ennustamaan syöpäsolujen kasvua elimissä. Tämän seurauksena inhimillisten virheiden ja väärien positiivisten tulosten mahdollisuus voidaan suurelta osin eliminoida.

  • Hampaiden kuvantaminen

    Hampaisiin ja ikeniin liittyvät lääketieteelliset ongelmat, kuten reikiintymät, hampaiden rakenteen poikkeavuudet, reikiintyminen ja sairaudet, voidaan diagnosoida tarkasti tekoälyä tukevilla malleilla.

  • Maksan komplikaatiot

    Maksaan liittyvät komplikaatiot voidaan havaita, karakterisoida ja seurata tehokkaasti arvioimalla lääketieteellisiä kuvia poikkeamien havaitsemiseksi ja tunnistamiseksi.

  • Aivosairaudet

    Lääketieteellisten kuvien merkintä auttaa havaitsemaan aivohäiriöt, hyytymät, kasvaimet ja muut neurologiset ongelmat.

  • ihotautioppi

    Tietokonenäköä ja lääketieteellistä kuvantamista käytetään myös laajasti dermatologisten sairauksien nopeaan ja tehokkaaseen havaitsemiseen.

  • Sydänolosuhteet

    Tekoälyä käytetään yhä enemmän myös kardiologiassa sydämen poikkeavuuksien, sydänsairauksien, toimenpiteiden tarpeen havaitsemiseen ja kaikukardiogrammien tulkitsemiseen.

Lääketieteellisen kuvamerkinnän kautta merkittyjen asiakirjojen tyypit

Lääketieteellisten tietojen merkintä on tärkeä osa koneoppimismallin kehittämistä. Ilman asianmukaisia ​​ja lääketieteellisesti tarkkoja tietueiden tekstiä, metatietoja ja lisähuomautuksia sisältävää merkintää arvokkaan ML-mallin kehittämisestä tulee haastavaa.

Se auttaisi, jos sinulla olisi erittäin lahjakkaita ja kokeneita kommentoijia lääketieteelliset kuvatiedot. Jotkut eri asiakirjoista, joihin on merkitty huomautus:

  • Tietokonetomografia
  • mammografiassa
  • X-Ray
  • sydämen ultraäänitutkimus
  • Ultraääni
  • MK
  • EEG

Lisenssi korkealaatuisia terveydenhuolto-/lääketieteellisiä tietoja tekoäly- ja ML-malleille

Lääketieteellisten kuvien merkintä VS Säännöllinen datamerkintä

Jos rakennat ML-mallia lääketieteellistä kuvantamista varten, muista, että se eroaa tavallisesta kuvasta tietojen merkintä niin monella tapaa. Otetaan ensin esimerkki radiologian kuvantamisesta.

Mutta ennen kuin teemme sen, esittelemme lähtökohdan – kaikki valokuvat ja videot, jotka olet koskaan ottanut, ovat peräisin pienestä spektrin osasta, jota kutsutaan näkyväksi valoksi. Radiologinen kuvantaminen tehdään kuitenkin käyttämällä röntgensäteitä, jotka tulevat sähkömagneettisen spektrin näkymätön valon alle.

Tässä on yksityiskohtainen vertailu lääketieteellisistä kuvantamismerkinnöistä ja tavallisista datamerkinnöistä.

Lääketieteellisen kuvantamisen huomautusSäännöllinen tietomerkintä
Kaikki lääketieteelliset kuvantamistiedot tulee poistaa ja suojata tietojenkäsittelysopimuksilla (DPA)Tavalliset kuvat ovat helposti saatavilla.
Lääketieteelliset kuvat ovat DICOM-muodossaTavalliset kuvat voivat olla JPEG-, PNG-, BMP- ja muissa muodossa
Lääketieteellisten kuvien resoluutiot ovat korkeat 16-bittisellä väriprofiilillaTavallisilla kuvilla voi olla 8-bittinen väriprofiili.
Lääketieteelliset kuvat sisältävät myös mittayksiköitä lääketieteellisiin tarkoituksiinMitat koskevat kameraa
HIPAA-yhteensopivuus vaaditaan ehdottomastiEi säännelty vaatimustenmukaisuudesta
Saatavilla on useita kuvia samasta kohteesta eri kulmista ja näkymistäErillisiä kuvia eri kohteista
Sitä tulee ohjata radiologian kontrollien avullaTavalliset kameran asetukset hyväksytään
Useita siivumerkintöjäYhden viipaleen huomautukset

HIPAA-vaatimustenmukaisuus

Shipin Hipaa-yhteensopiva datan peitto Kun rakennat tekoälypohjaisia ​​terveydenhuoltomalleja, sinun on koulutettava ja testattava niitä käyttämällä suuria määriä korkealaatuisia lääketieteellisiä kuvia, jotka on merkitty tarkasti, jotta saat tarkan ennusteen. Kun valitset alustaa lääketieteellisten kuvien merkintä- ja tietojenkäsittelytarpeillesi, sinun tulee kuitenkin aina etsiä tarjouksia, jotka täyttävät nämä tekniset vaatimustenmukaisuusvaatimukset.

HIPAA on liittovaltion laki, joka säätelee sähköisesti välitettävien terveystietojen turvallisuutta ja velvoittaa palveluntarjoajia ryhtymään asianmukaisiin toimenpiteisiin potilastietojen suojaamiseksi ja suojaamiseksi ilman potilaan suostumusta paljastamista.

  • Onko olemassa järjestelmää terveydenhuollon tiedon tallentamiseen ja hallintaan?
  • Luodaan, ylläpidetään ja päivitetäänkö järjestelmän varmuuskopioita säännöllisesti?
  • Onko olemassa järjestelmää, joka estää luvattomia käyttäjiä pääsemästä arkaluonteisiin lääketieteellisiin tietoihin?
  • Onko tiedot salattu levon ja siirron aikana?
  • Onko olemassa toimenpiteitä, joilla estetään käyttäjiä viemästä ja tallentamasta lääketieteellisiä kuvia laitteilleen, mikä aiheuttaa tietoturvaloukkauksen?

Kuinka Shaip voi auttaa?

Shaip on ollut johdonmukainen markkinajohtaja korkealaatuisen koulutuksen tarjoajana kuvatietojoukot kehittyä edistyneeksi terveydenhuollon tekoälypohjaisia ​​lääketieteellisiä ratkaisuja. Meillä on joukko kokeneita, yksinomaan koulutettuja annotaattoreita ja valtava verkosto erittäin päteviä radiologeja, patologia ja yleislääkäreitä, jotka auttavat ja kouluttavat annotaattoreita. Lisäksi luokkansa paras merkintätarkkuus ja tietojen merkitseminen Palvelut auttavat kehittämään työkaluja potilaan diagnoosin parantamiseen.

Kun teet yhteistyötä Shaipin kanssa, voit kokea helpon työskentelyn ammattilaisten kanssa, jotka varmistavat säännösten noudattamisen, tietomuodot ja lyhyen läpimenoajan.

Kun sinulla on mielessäsi lääketieteellisten tietojen merkintäprojekti, joka tarvitsee maailmanluokan asiantuntijaa huomautuspalvelut, Shaip on oikea kumppani, joka voi käynnistää projektisi hetkessä.

Sosiaalinen osuus