很长一段时间以来，我们一直在阅读有关 机器学习中的数据标注 和人工智能 (AI) 模块。 我们知道，质量数据注释是不可避免的方面，它不可避免地会影响这些系统产生的结果。
但是，有哪些不同的注释技术用于 医疗保健人工智能 空间？ 对于一个如此复杂、庞大且至关重要的行业，数据注释专家采取哪些措施和程序来标记、实施和遵循来自无数来源的关键医疗保健数据？
好吧，这正是我们今天将在这篇文章中探讨的内容。 从对不同类型数据标注技术的基本理解开始，我们将解锁第 2 级并探索不同 AI 用例中使用的不同标注技术。
不同 AI 用例的数据注释
聊天机器人
让我们先从基础开始。 事实证明，聊天机器人或对话机器人是临床管理、移动医疗等领域的高效机翼。 从帮助患者预约诊断和医疗咨询，到帮助他们处理症状和生命体征以发现疾病和疑虑，聊天机器人正成为患者和医疗保健提供者的好伙伴。
为了让聊天机器人提供准确的结果，他们必须处理数百万字节的数据。 一项错误的诊断或建议可能会被证明对患者及其周围环境有害。 例如，如果旨在提供 Covid-19 初步评估结果的 AI 驱动的应用程序给出错误的结果，则会导致传染。 这就是为什么在产品或解决方案上线之前必须进行充分的人工智能培训。
出于培训目的，专家通常使用实体识别和 情绪分析。
数字影像标注
虽然在复杂系统和设备的帮助下诊断过程是数字化的，但结果的推断仍然主要以人为中心。 这使结果容易被误解，甚至忽略了关键问题。
现在，人工智能模块可以消除所有此类情况，甚至可以从 MRI、CT 扫描和 X 射线报告中检测出最细微的异常或问题。 除了准确的结果外，人工智能系统还可以迅速提供结果。
除了传统扫描，热成像还被用于早期检测乳腺癌等问题。 研究肿瘤发出的红外线以寻找进一步的症状并相应地报告。
出于这些复杂的目的，数据注释资深人士部署了诸如标记现有 MRI、CT 扫描和 X 射线报告以及热成像数据等机制。 然后 AI 模块从这些带注释的数据集中学习以自主训练。
药物开发和治疗
通过人工智能模块开发药物的最新例子之一是为 Covid-19 制定疫苗。 在爆发后的几个月内，研究人员和医疗保健提供者就能够破解 Covid-19 疫苗的密码。 这主要归功于人工智能和机器学习算法及其模拟药物和化学相互作用的能力，从大量医疗保健期刊、已发表的论文、研究文件、学术文章中学习，以及更多的药物发现。
AI 模块可以轻松匹配和分析人类永远不会发现的见解（考虑到用于药物发现和临床试验的数据集的数量），以获得即时推理和结果。 这使医疗保健专业人员能够快速跟踪试验，进行严格的测试并将他们的发现转发给适当的批准。
除了药物发现，人工智能模块还帮助临床医生推荐个性化药物，这些药物会根据潜在条件、生物反应等影响他们的剂量和时间。
对于患有自身免疫性疾病、神经系统问题和慢性疾病的患者，会开多种药物。 这可能意味着药物之间的反应。 通过个性化的药物推荐，医疗保健提供者可以在处方药物方面做出更明智的决定。
为了实现所有这些，注释者致力于标记 NLP 数据、来自数据放射学的数据、数字图像、电子病历、保险公司提供的索赔数据、可穿戴设备收集和编译的数据等等。
病人监护和护理
只有在手术或诊断之后才开始恢复的关键之路。 患者要对他们的健康恢复和整体福祉负责。 多亏了人工智能驱动的解决方案，这逐渐变得无缝。
接受过癌症治疗或患有心理健康问题的患者越来越多地发现 对话机器人 有帮助。 从出院后查询到帮助患者克服情绪崩溃，聊天机器人正在成为终极伴侣和助手。 一家名为 Northwell Health 的 AI 组织也分享了一份报告，该报告称，近 96% 的患者展示了与此类聊天机器人的优化患者互动。
这方面的注释技术归结为标记来自健康记录的文本和音频数据、来自临床试验、对话和意图分析、数字成像和文档等的数据。
总结
此类用例正在为 AI 培训和注释方法设定基准测试标准。 由于更新的用例和解决方案的出现，这些还可以作为未来出现的所有独特数据注释挑战的路线图。
但是，这不应阻止您冒险开发用于医疗保健的人工智能。 如果您刚刚起步并正在寻找足够的质量 人工智能训练数据， 今天就联系我们。 我们一直在预测新的挑战并保持领先一步。
