Toimialasta riippumatta koneoppimisesta ja tekoälystä on tulossa olennainen osa liiketoimintaprosesseja. Mutta nämä mallit on koulutettava hyvin parempien diagnoosien saamiseksi ja potilaiden hoidon parantamiseksi. Tässä artikkelissa on joitakin keskeisiä oivalluksia siitä, miksi kuvamerkintöjä kannattaa käyttää terveydenhuollon tekoälyssä.
Tärkein poisto artikkelista on
- Olipa kyseessä sairauskertomusten hallinta tai virtuaalisen avun tarjoaminen, terveydenhuoltoala on kehittynyt manuaalisesta prosessista automatisoituun vähentääkseen manuaalisia toimenpiteitä ja tehdäkseen terveydentilan seurannasta helpompaa ja parempaa. Mutta nyt terveydenhuollon tekoäly on siirtymässä seurantaa pidemmälle.
- Lisäksi näiden mallien koulutus vaatii korkealaatuista dataa ja kuvia paremman datamerkinnän saamiseksi havaitsemista, luokittelua, segmentointia ja transkriptiota varten. Tässä vaiheessa kuvamerkinnät ovat suureksi avuksi. Medical Image Annotation syöttää koko tekoälymallin merkityillä ja merkittyillä kuvilla ja tarjoaa paremman ennakoivan ylläpidon.
- Lääketieteellisten kuvien merkinnöissä käytetään useita tekniikoita, kuten rajauslaatikoiden maamerkit, polygonit ja muut. Terveydenhuollossa lääketieteelliset kuvamerkinnät voivat auttaa havaitsemaan veren hyytymistä, hampaiden analysointia, syöpäsolujen tunnistamista, vuokrakuvien analysointia, havaitsemaan maksakohtaisia vaivoja, parantamaan dokumentaatiota ja monia muita terveydenhuollon prosesseja.
Lue koko artikkeli:
