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。
数据标签在医疗保健中的重要性
准确的数据标签对于开发人工智能驱动的医疗保健解决方案至关重要。数据标签在医疗保健中至关重要的一些关键原因包括：
提高诊断准确性： 准确标记的医学图像和数据有助于训练人工智能算法以更高精度检测疾病和异常，从而实现更早检测和更好的患者治疗效果。
加强患者护理： 注释良好的医疗数据可以帮助制定个性化治疗计划、预测分析和临床决策支持系统，最终改善患者护理。
遵守法规： 医疗保健数据标签必须遵守严格的隐私和安全法规，例如 HIPAA 和 GDPR。确保合规对于保护敏感的患者信息和避免法律后果至关重要。
医疗保健数据注释的最佳实践
为了确保您的医疗保健人工智能项目取得成功，在外包数据标签时请考虑以下最佳实践：
领域专长： 与拥有医疗保健领域专业知识的数据标签合作伙伴合作。他们应该对医学术语、解剖结构和疾病病理有深入的了解，以确保准确的注释。
质量保证： 实施严格的质量保证流程，包括多级审查、定期审核和持续反馈循环，以保持高质量的数据标签。
数据安全和隐私： 选择遵循严格的数据安全和隐私协议的数据标签合作伙伴，例如处理去识别化的数据、使用安全的数据传输方法以及定期审核其安全措施。
医疗数据标签面临的挑战
特 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？
选择一个致力于保持清晰和定期沟通的数据标签合作伙伴，以避免说明、要求和项目需求方面的差异。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可能会对工作质量和交付期限产生不利影响。选择使用最新协作工具并拥有经过验证的系统的第三方至关重要，可以在生产力问题开始影响项目之前检测到它。
案例研究：人工智能放射学的医学图像注释
一家领先的医疗保健技术公司与 Shaip 合作开发人工智能驱动的放射学解决方案。 Shaip 提供高质量的医学图像注释服务，用精确的解剖结构和异常标记了数千张 CT 扫描和 MRI。通过与 Shaip 经验丰富的医疗数据注释者团队合作，该公司能够训练其人工智能算法以高精度检测疾病，最终改善患者治疗结果并降低医疗成本。
结论
Shaip 是行业领导者，为关键项目提供一流的专业医疗数据标记服务。我们拥有一支由最优秀的医疗保健专家培训的专属团队 医学专家 一流的标签解决方案。我们的经验、技能、严格的培训模块和经过验证的质量保证参数使我们成为大型企业最喜欢的数据标签服务合作伙伴。
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