的全球市场 人工智能 医疗保健行业的收入估计将从 1.426 年的 2017 亿美元增加到 28.04 年为 2025 美元. 需求的增加 人工智能随着医疗保健行业一直在寻找改善护理、降低成本和确保准确决策的方法，基于技术的技术变得越来越明显。
根据项目的复杂程度，内部团队无法始终管理 医疗数据标签 需要。 因此，企业被迫从可靠的第三方供应商那里寻求高质量的数据集。
但是，当您寻求外部帮助时，会遇到一些复杂情况和挑战 医疗数据标注. 让我们看看外包前的挑战和注意事项 医疗保健数据集 标签服务。
医疗数据标签面临的挑战
拥有高质量的重要性 医学数据集 和带注释的图像对结果至关重要 机器学习模型. 不正确的图像标注会带来不准确的预测， 计算机视觉 项目。 这也可能意味着损失金钱、时间和大量精力。
这也可能意味着严重错误的诊断、延误和不当的医疗护理等等。 这就是为什么几个 医疗人工智能 公司寻求具有多年经验的数据标记和注释合作伙伴。
工作流管理的挑战
的重大挑战之一 医疗数据标注 拥有足够的训练有素的员工来处理大量的结构化和非结构化数据。 公司努力在增加劳动力、培训和保持质量之间取得平衡。
保持数据集质量的挑战
保持一致的数据集质量是一项挑战——主观和客观。
主观质量没有单一的真理基础，因为它对注释的人来说是主观的 医学数据。 领域专业知识、文化、语言和其他因素会影响工作质量。
在客观质量上，正确答案只有一个单位。 但是，由于缺乏医学专业知识或医学知识，工人可能不会承担 图像标注 准确。
这两个挑战都可以通过广泛的医疗保健领域培训和经验来解决。
控制成本的挑战
如果没有一套好的标准指标，就不可能根据花费在数据标记工作上的时间来跟踪项目结果。
如果数据标记工作是外包的，通常选择按小时付费或按执行的任务付费。
从长远来看，按小时付费效果很好，但一些公司仍然更喜欢按任务付费。 但是，如果工人按任务付费，则工作质量可能会受到影响。
隐私约束的挑战
在收集大量数据时，数据隐私和保密合规性是一个相当大的挑战。 尤其是对于收集大量 医疗保健数据集 因为它们可能包含个人可识别的详细信息、面孔、来自 电子病历.
始终强烈需要在具有访问控制的高度安全的地方存储和管理数据。
如果工作外包，第三方公司负责获得合规认证并增加额外的保护层。
外包医疗数据标签工作时要问的问题
谁来标记数据？
您应该问的第一个问题是关于数据标记团队的。 任何 训练数据 贴标团队表现良好，做常规任务。 但通过医学专家对特定领域术语和概念的培训，他们将能够开发出与项目所需能力相匹配的数据集。
此外，随着劳动力的增加，当数据标记任务被外包时，将工作平均分配给经验丰富和训练有素的注释者的重要部分变得更加容易。 还可以保持跟踪、协作和质量一致性。
- 要求对已完成的任务进行样本审查。 在数据集中寻找准确性。
- 了解他们的培训和招聘标准。 详细了解他们的培训方法、质量基准、审核和验证清单。
它可扩展吗？
数据标签服务提供商应该拥有一支训练有素的医疗领域团队，可以快速启动并快速扩展。 您应该与专门的医疗保健专家合作，他们可以在保持质量的同时加大工作量。
内部 VS 外部团队——哪个更好？
在内部和外部团队之间进行选择始终是一种微妙的平衡行为。 但要开始根据交付时间、扩展数据标签服务的成本和特定的医疗保健经验来权衡这两者。
内部团队可能不具备所需的医疗保健专业知识，需要大量培训才能与专家相提并论。 但外部劳动力可能有 医学数据集 标签专业知识，使他们成为快速启动和扩展的理想候选人。
当医学和健康科学的经验与先进的工具相结合时，您可以看到数据处理的成本和时间大大减少。
它们是否符合监管要求？
应培训正确的数据处理团队以安全地执行其任务。 该团队应由医学专家或数据科学家准备，以确保 电子健康记录 的患者保持匿名。
第三方服务提供商将处理患者隐私法规，包括 HIPAA 和 GDPR 合规性认证。 选择图片 注释服务 拥有 ISO-9002 证书，证明他们采取了严格的措施来维护客户的数据隐私和组织。
提供商如何与托管员工保持沟通？
选择一个努力保持清晰和定期沟通的数据标签合作伙伴，以避免指令、要求和项目需求中的差异。 缺乏沟通、项目关键信息的实时交换以及反馈循环系统不足都会对工作质量和交付期限产生不利影响。
必须选择使用最新协作工具并具有成熟系统的第三方，以便在生产力问题开始影响项目之前检测它。
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