Terveydenhuollon koulutustiedot

Mitä ovat terveydenhuollon koulutustiedot ja miksi ne ovat tärkeitä?

Miten terveydenhuollon koulutustiedot vievät terveydenhuollon tekoälyä kuuhun?

Tiedonhankinta on aina ollut organisaation prioriteetti. Varsinkin, kun kyseisiä tietojoukkoja käytetään itsenäisten, itseoppivien asetusten kouluttamiseen. Älykkäiden mallien, erityisesti tekoälypohjaisten mallien, kouluttaminen on erilainen kuin tavallisten liiketoimintatietojen valmistelu. Lisäksi, koska terveydenhuolto on painopistealueena, on tärkeää keskittyä tietokokonaisuuksiin, joilla on tarkoitus ja joita ei käytetä vain kirjaamiseen.

Mutta miksi meidän edes tarvitsee keskittyä koulutustietoihin, kun valtavat määrät organisoitua potilastietoa ovat jo vanhainkotien, sairaaloiden, lääketieteellisten klinikoiden ja muiden terveydenhuoltoorganisaatioiden lääketieteellisissä tietokannassa ja palvelimissa. Syynä on se, että tavanomaisia ​​potilastietoja ei käytetä tai ei voida käyttää itsenäisten mallien rakentamiseen, jotka sitten edellyttävät kontekstuaalista ja merkittyä dataa voidakseen tehdä tarkkaavaisia ​​ja ennakoivia päätöksiä ajoissa.

Tässä Healthcare Training -tiedot tulevat sekoitukseen, projisoituina huomautuksina tai merkittyinä tietojoukkoina. Nämä lääketieteelliset tietojoukot keskittyvät auttamaan koneita ja malleja tunnistamaan tietyt lääketieteelliset mallit, sairauksien luonteen, tiettyjen sairauksien ennusteen ja muita tärkeitä lääketieteellisen kuvantamisen, analyysin ja tiedonhallinnan näkökohtia.

Mitä ovat terveydenhuollon koulutustiedot – täydellinen yleiskatsaus?

Terveydenhuollon koulutusdata ei ole muuta kuin olennaista tietoa, joka on merkitty metatiedoilla koneoppimisalgoritmien tunnistamista ja oppimista varten. Kun tietojoukot on merkitty tai pikemminkin merkitty, mallit voivat ymmärtää niiden kontekstin, järjestyksen ja kategorian, mikä auttaa heitä tekemään parempia päätöksiä ajoissa.

Jos kaipaat erityisiä tietoja, terveydenhuollon kannalta olennainen koulutusdata koskee merkinnöillä varustettuja lääketieteellisiä kuvia, jotka varmistavat, että älykkäät mallit ja koneet pystyvät tunnistamaan vaivoja ajoissa osana diagnostiikkaa. Harjoittelutiedot Se voi olla myös tekstimuotoista tai pikemminkin transkriboitua, mikä antaa malleille mahdollisuuden tunnistaa kliinisistä kokeista saatua dataa ja ottaa vastaan ​​proaktiivisia lääkkeiden luomiseen liittyviä puheluita.

Silti vähän liian monimutkainen sinulle! No, tässä on yksinkertaisin tapa ymmärtää, mitä terveydenhuollon koulutusdata tarkoittaa. Kuvittele väitetty terveydenhuoltosovellus, joka voi havaita infektiot alustalle lataamiesi raporttien ja kuvien perusteella ja ehdottaa seuraavaa toimintatapaa. Tällaisten puhelujen soittamiseksi älykkäälle sovellukselle on kuitenkin syötettävä kuratoitua ja kohdistettua tietoa, josta se voi oppia. Kyllä, sitä me kutsumme "koulutustiedoiksi".

Mitkä ovat tärkeimmät terveydenhuollon mallit, jotka vaativat koulutustietoja?

Tärkeimmät terveydenhuollon mallit Koulutusdata on järkevämpää itsenäisille terveydenhuoltomalleille, jotka voivat asteittain vaikuttaa tavallisten elämään ilman ihmisen puuttumista. Myös lisääntyvä painotus terveydenhuollon tutkimusvalmiuksien vahvistamiseen ruokkii edelleen datamerkintöjen markkinoiden kasvua; Tekoälyn korvaamaton ja laulamaton sankari, joka auttaa kehittämään tarkkoja ja tapauskohtaisia ​​harjoitustietojoukkoja.

Mutta mitkä terveydenhuollon mallit tarvitsevat eniten koulutusdataa? Tässä ovat aliverkkotunnukset ja mallit, jotka ovat kiihtyneet viime aikoina, mikä on osoittanut laadukkaan harjoitusdatan tarpeen:

  • Digitaalisen terveydenhuollon asetukset: Painopistealueita ovat henkilökohtainen hoito, virtuaalinen potilaiden hoito ja data-analyysi terveyden seurantaa varten
  • Diagnostiset asetukset: Painopistealueita ovat hengenvaarallisten ja voimakkaiden sairauksien, kuten minkä tahansa syövän ja leesioiden, varhainen tunnistaminen.
  • Raportointi- ja diagnostiikkatyökalut: Painopistealueita ovat havaintokykyisten CT-skannerien, MRI-tunnistuksen ja röntgen- tai kuvatyökalujen kehittäminen
  • Kuva-analysaattorit: Painopistealueita ovat hammasongelmien, ihosairauksien, munuaiskivien ja muiden tunnistaminen
  • Tietojen tunnisteet: Painopistealueita ovat kliinisten tutkimusten analysointi taudin hallinnan parantamiseksi, uusien hoitovaihtoehtojen tunnistaminen tiettyihin vaivoihin ja lääkkeiden luominen
  • Kirjanpitoasetukset: Painopistealueita ovat potilastietojen ylläpito ja päivittäminen, potilasmaksujen ajoittainen seuranta ja jopa korvausvaatimusten ennakkohyväksyntä tunnistamalla vakuutussopimuksen karkeus.

Nämä terveydenhuollon mallit kaipaavat tarkkoja harjoitustietoja ollakseen tarkkaavaisempia ja ennakoivampia.

Miksi terveydenhuollon koulutustiedot ovat tärkeitä?

Kuten mallien luonteesta nähdään, koneoppimisen rooli kehittyy vähitellen terveydenhuollon alalla. Kun havainnollisista tekoälyasennuksista tulee terveydenhuollon ehdottomia välttämättömyyksiä, NLP:n, Computer Visionin ja Deep Learningin tehtävänä on valmistella tarvittavat koulutustiedot malleille, joista voidaan oppia.

Toisin kuin tavalliset ja staattiset prosessit, kuten potilastietojen säilyttäminen, tapahtumien käsittely ja muut, älykkäitä terveydenhuollon malleja, kuten virtuaalihoitoa, kuva-analysaattoreita ja muita, ei voida kohdistaa perinteisten tietojoukkojen avulla. Tästä syystä koulutustiedoista tulee entistäkin tärkeämpää terveydenhuollossa jättiläisaskeleena tulevaisuuteen.

Terveydenhuollon koulutusdatan tärkeyden ymmärtää ja todentaa paremmin se, että terveydenhuollon koulutusdatan laatimiseen tarkoitettujen datamerkintätyökalujen käyttöönoton markkinoiden koon odotetaan kasvavan vähintään 500 % vuonna 2027 vuoteen 2020 verrattuna.

Mutta se ei ole vielä kaikki, älykkäät mallit, jotka on ensin koulutettu asianmukaisesti, voivat auttaa terveydenhuollon järjestelmiä vähentämään lisäkustannuksia automatisoimalla useita hallinnollisia tehtäviä ja säästämällä jopa 30 % jäännöskustannuksista.

Ja kyllä, koulutetut ML-algoritmit pystyvät analysoimaan 3D-skannauksia, ainakin 1000 kertaa nopeammin kuin ne käsitellään nykyään, vuonna 2021.

Kuulostaa lupaavalta, eikö!

Keskustellaan AI -koulutustietovaatimuksestasi tänään.

Terveydenhuollon tekoälyn käyttötapaukset

Rehellisesti sanottuna koulutusdatan käsite, jota käytetään tehostamaan tekoälymalleja terveydenhuollossa, tuntuu hieman tylsältä, ellemme tarkastella lähemmin sen käyttötapauksia ja reaaliaikaisia ​​sovelluksia. 

  • Digitaalisen terveydenhuollon asetukset

Tekoälykäyttöiset terveydenhuoltojärjestelmät, joissa on huolellisesti koulutetut algoritmit, on suunnattu tarjoamaan parasta mahdollista digitaalista hoitoa potilaille. Digitaaliset ja virtuaaliset asetukset NLP-, Deep Learning- ja Computer Vision -tekniikalla voivat arvioida oireita ja diagnosoida tilat vertaamalla tietoja eri lähteistä, mikä vähentää hoitoaikaa vähintään 70 %.

  • Resurssien käyttö

Maailmanlaajuisen pandemian ilmaantuminen puristi useimmat lääketieteelliset resurssit. Mutta sitten Healthcare AI, jos se tehdään osaksi hallinnollista järjestelmää, voi auttaa lääketieteellisiä laitoksia hallitsemaan resurssien niukkuutta, teho-osaston käyttöä ja muita niukan saatavuuden näkökohtia paremmin. 

  • Korkean riskin potilaiden paikantaminen

Terveydenhuollon tekoäly, jos ja kun se on otettu käyttöön potilastietoosiossa, antaa sairaalaviranomaisille mahdollisuuden tunnistaa riskialttiit henkilöt, joilla on mahdollisuus saada vaarallisia sairauksia. Tämä lähestymistapa auttaa parantamaan hoidon suunnittelua ja jopa helpottaa potilaan eristämistä.

  • Yhdistetty infrastruktuuri

Kuten on mahdollistanut IBM:n sisäinen tekoäly eli eWatson, nykyajan terveydenhuolto on nyt yhdistetty Clinical Information Technologyn ansiosta. Tämän käyttötapauksen tavoitteena on parantaa järjestelmien ja tiedonhallinnan yhteentoimivuutta.

Mainittujen käyttötapausten lisäksi Healthcare AI:lla on roolinsa:

  1. Potilaan oleskelurajan ennustaminen
  2. Sairaalan resurssien ja kustannusten säästäminen ennustamalla saapumatta jättämistä
  3. Potilaiden ennustaminen, jotka eivät ehkä uusi terveyssuunnitelmia
  4. Fyysisten ongelmien tunnistaminen ja vastaavat korjaavat toimenpiteet

Alkeisemmasta näkökulmasta katsottuna Terveydenhuollon AI Tavoitteena on parantaa tietojen eheyttä, kykyä toteuttaa ennakoivaa analytiikkaa paremmin sekä kyseisen asennuksen kirjaamiskykyä.

Mutta jotta nämä käyttötapaukset olisivat riittävän onnistuneita, Healthcare AI -malleja on koulutettava annotoiduilla tiedoilla.

Terveydenhuollon kultastandarditietosarjojen rooli

Koulutusmallit ovat hyviä, mutta entä data? Kyllä, tarvitset tietojoukkoja, jotka on sitten merkittävä, jotta ne ovat järkeviä tekoälyalgoritmeille.

Terveydenhuollon kultastandarditietosarjojen rooli Mutta et voi vain hävittää tietoja miltä tahansa kanavalta ja silti pysyä tietojen eheyden standardeissa. Tästä syystä on tärkeää luottaa Shaipin kaltaisiin palveluntarjoajiin, jotka tarjoavat laajan valikoiman luotettavia ja relevantteja tietojoukkoja yrityksille. Jos suunnittelet terveydenhuollon tekoälymallin luomista, Shaip antaa sinun valita ihmisen ja botin havainnoista, keskustelutiedoista, fyysisestä sanelusta ja lääkärin muistiinpanoista.

Lisäksi voit jopa määrittää käyttötapauksia, jotta tietojoukot kohdistetaan terveydenhuollon ydinprosesseihin tai keskustelun tekoälyyn kohdistaaksesi hallinnolliset toiminnot. Mutta se ei ole vielä kaikki, kokeneet annotaattorit ja tiedonkerääjät tarjoavat jopa monikielistä tukea, kun on kyse avoimien tietojoukkojen kaappaamisesta ja käyttöönotosta koulutusmalleja varten.

Palatakseni Shaipin tarjontaan, sinä innovaattorina pääset käsiksi asiaankuuluviin äänitiedostoihin, tekstitiedostoihin, sanatarkasti, sanelumuistiinpanoihin ja jopa lääketieteellisiin kuvatietoihin riippuen siitä, minkä toiminnon haluat mallin sisältävän.

Wrap-Up

Terveydenhuolto vertikaalina on innovatiivisessa vauhdissa, varsinkin pandemian jälkeisellä aikakaudella. Yritykset, terveysalan yrittäjät ja itsenäiset kehittäjät suunnittelevat kuitenkin jatkuvasti uusia sovelluksia ja järjestelmiä, jotka ovat älykkäästi ennakoivia ja voivat merkittävästi minimoida ihmisen vaivan hoitamalla toistuvia ja aikaa vieviä tehtäviä.

Tästä syystä on ratkaisevan tärkeää ensin kouluttaa asetukset tai pikemminkin mallit täydellisyyteen käyttämällä tarkasti kuratoituja ja merkittyjä tietojoukkoja, mikä on parempi ulkoistaa luotettaville palveluntarjoajille täydellisyyden ja tarkkuuden saavuttamiseksi.

Sosiaalinen osuus

Jaa facebookissa
Jaa Twitterissä
Jaa LinkedIn
Jaa sähköpostilla
Jaa whatsappissa