健康防护

数据收集和注释在医疗保健中的作用

如果我们告诉您下次自拍时,您的智能手机会预测您可能会在接下来的几天内长出粉刺怎么办? 听起来很有趣,对吧? 嗯,这就是我们共同前往的地方。

科技界充满野心。 通过我们的想法、创新和目标,我们作为一个社会向前迈进。 尤其是在进化过程中尤其如此 医疗保健人工智能,其中一些最令人困扰的问题正在借助技术得到解决和解决。

今天,我们即将推出机器学习模型,可以准确预测遗传性疾病的发作和肿瘤癌变的时间。 我们正在为机器人外科医生和支持 VR 的医生培训中心开发原型。 即使在操作层面,我们也通过人工智能驱动的系统优化了床位和患者管理、远程护理、药物分配以及更多和自动化大量冗余任务。

在我们继续梦想提供更好的医疗保健方式的同时,让我们探索和了解医疗保健发展的一些关键方面,以及技术,尤其是数据科学及其翅膀,如何帮助实现这一惊人的增长。

这篇文章致力于介绍数据在医疗保健系统和模块开发中的重要性、一些突出的用例以及该过程带来的挑战。

数据在医疗保健 AI 中的重要性

现在,在我们开始了解 AI 的一些更复杂的用例和实现之前,让我们意识到您手机上的普通医疗保健和健身应用程序均由 AI 模块提供支持。 他们经过多年的培训,能够准确地分析、规定和推断您的数据,并将其可视化为洞察力。

数据在医疗保健人工智能中的重要性 它可能是您的 mHealth 应用程序,它可以让您虚拟地从医生那里获得咨询或与他们预约,或者是一个应用程序,它可以根据您的症状和健康状况检索可能的健康问题的结果,人工智能已嵌入到当今的每个医疗保健应用程序中。

进一步扩展此要求,您将拥有先进的系统 需要数据 从多个来源(例如计算机视觉、电子健康记录等)执行复杂任务。 请记住我们之前提到的肿瘤学突破,此类解决方案需要大量上下文数据才能产生准确的结果。 为了这, 注释者 和专家必须 资源 data 从扫描和报告(例如 X 射线、MRI、CT 扫描等)中提取,并注释他们在上面看到的每个元素。

医疗保健专业人员必须努力识别不同的问题和病例并标记它们,以便机器可以更好地理解它们并处理更准确的结果。 因此,所有结果、诊断和治疗计划都源于数据及其精确处理。

数据是医疗保健的核心,让我们承认数据正在为更健康的明天铺平道路。

让我们今天讨论一下您的 AI 训练数据需求。

医疗保健中的人工智能用例

  • 当我们谈论外科手术和器械的进步时,当前的人工智能系统首先规定了是否需要手术。 通过对数据的细致处理,系统可以模拟实例并分享是否可以通过药物和生活方式的改变来治愈问题。
  • 人工智能还通过基因组测序的病原体和分析帮助我们诊断病毒性疾病。
  • 虚拟护士和助理也正在开发中,以协助患者护理并在他们的康复过程中提供支持。 在大流行期间,当患者人数较多时,虚拟护士可以帮助组织降低运营费用,同时提供患者所需的护理。 这些数字护士将接受培训,以执行人类接受培训的所有基本任务。
  • 可以通过人工智能和机器学习模型提前预测几种永远无法治愈或逆转的神经和自身免疫疾病。 痴呆症、阿尔茨海默氏症、帕金森氏症等可以通过这种方式消除。
  • 个性化的治疗计划和药物也可以通过人工智能和访问 选举罗尼奇 健康记录. 通过了解患者的健康史、过敏症、化学相容性等,机器可以推荐有效的药物。
  • 新药的发现也可以通过模拟临床试验快速追踪。

为医疗保健开发人工智能解决方案所涉及的挑战

为医疗保健开发人工智能解决方案所涉及的挑战 无论在哪个行业实施人工智能,一些挑战仍然突出和普遍。 在医疗保健方面也是如此。 为了让您快速了解,以下是一些限制人工智能在医疗保健领域取得进步的最常见挑战:

  • 一致的产生 医疗保健 数据是一项挑战,因为机器学习模型依赖于海量数据集的可用性来学习处理推理和交付结果。
  • 医疗保健行业受多项法律、合规性和协议的约束,以维护隐私和保密标准。 由于管理利益相关者之间公平共享数据的协议,数据互操作性是不可避免的,同时也是乏味的。 组织必须采取额外措施,通过以下方式保护患者和用户的机密性 data 去标识化.
  • 医疗保健中小企业的可用性也是一个巨大的挑战。 数据注释 可能是影响最终结果的决定性时刻。 由于医疗保健是一个高度专业化的部门,因此医疗保健专业人员必须对来自报告和扫描的数据进行注释。 招募他们是一个巨大的挑战。

因此,这是您需要对医疗保健行业及其特定于 AI 的实施有基本了解。 在我们发言时,正在发生大量进步以解决我们讨论的一些挑战。 新的用例和挑战也同时出现。 这里唯一的主要收获是数据将继续影响医疗保健结果,如果您正在开发 AI 解决方案,我们建议从专家那里获取数据,例如 夏普.

它产生的差异是无与伦比的。

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