医疗保健培训数据如何推动医疗保健人工智能登上月球？
数据采购一直是组织的优先事项。 当相关数据集用于训练自主、自学设置时更是如此。 训练智能模型，尤其是那些由人工智能驱动的模型，采用与准备标准业务数据不同的方法。 此外，由于医疗保健是关注的垂直领域，因此重要的是关注对它们有目的的数据集，而不仅仅是用于记录保存。
但是，当大量有组织的患者数据已经驻留在养老院、医院、医疗诊所和其他医疗机构的医疗数据库和服务器上时，我们为什么还要关注训练数据。 原因是标准患者数据不能或不能用于构建自主模型，然后需要上下文和标记数据才能及时做出有洞察力和主动的决策。
这是医疗保健培训数据进入混合的地方，投影为带注释或标记的数据集。 这些医学数据集专注于帮助机器和模型识别特定的医学模式、疾病的性质、特定疾病的预后以及医学成像、分析和数据管理的其他重要方面。
什么是医疗保健培训数据 - 完整概述？
医疗保健培训数据只不过是用元数据标记的相关信息，供机器学习算法识别和学习。 一旦数据集被标记或注释，模型就可以理解相同的上下文、序列和类别，这有助于他们及时做出更好的决策。
如果您对细节有兴趣，那么与医疗保健相关的训练数据都是关于带注释的医学图像，这可确保智能模型和机器能够及时识别疾病，作为诊断设置的一部分。 训练数据 也可以是文本形式，或者更确切地说是转录性质，然后使模型能够识别从临床试验中提取的数据，并主动调用与药物创建相关的调用。
对你来说还是有点太复杂了！ 好吧，这是了解医疗保健培训数据代表的最简单方法。 想象一个声称的医疗保健应用程序，它可以根据您上传到平台上的报告和图像检测感染并建议下一步行动。 但是，要进行此类调用，智能应用程序需要获得可从中学习的精选和对齐的数据。 是的，这就是我们所说的“训练数据”。
需要训练数据的最相关的医疗保健模型是什么？
训练数据对于自主医疗模型更有意义，这些模型可以在没有人为干预的情况下逐步影响平民的生活。 此外，对增强医疗保健领域研究能力的日益重视进一步推动了数据注释的市场增长； 人工智能不可或缺的无名英雄，有助于开发准确且针对特定案例的训练数据集。
但是哪些医疗保健模型最需要训练数据？ 好吧，这里是最近加速发展的子域和模型，这表明需要一些高质量的训练数据：
- 数字医疗设置： 重点领域包括个性化治疗、患者虚拟护理和健康监测数据分析
- 诊断设置： 重点领域包括及早识别危及生命和高影响的疾病，如任何形式的癌症和病变。
- 报告和诊断工具： 重点领域包括开发具有洞察力的 CT 扫描仪、MRI 检测以及 X 射线或图像工具
- 图像分析器： 重点领域包括识别牙齿问题、皮肤疾病、肾结石等
- 数据标识符： 重点领域包括分析临床试验以更好地管理疾病、确定特定疾病的新治疗方案以及药物开发
- 记录保持设置： 重点领域包括维护和更新患者记录、定期跟踪患者会费，甚至通过识别保险单的细节来预授权索赔。
这些医疗保健模型渴望准确的训练数据，以提高洞察力和主动性。
为什么医疗保健培训数据很重要？
从模型的性质可以看出，当涉及医疗保健领域时，机器学习的作用正在逐步演变。 随着感知 AI 设置成为医疗保健领域的绝对必需品，它归结为 NLP、计算机视觉和深度学习，用于为模型学习准备相关的训练数据。
此外，与患者记录保存、交易处理等标准和静态流程不同，虚拟护理、图像分析仪等智能医疗保健模型无法使用传统数据集进行定位。 这就是为什么训练数据在医疗保健中变得更加重要的原因，作为迈向未来的一大步。
与 500 年相比，2027 年在医疗保健中实施数据注释工具以准备培训数据的市场规模预计将至少增长 2020%，因此可以更好地理解和确定医疗保健培训数据的重要性。
但这还不是全部，首先经过适当训练的智能模型可以通过自动执行多项管理任务并节省高达 30% 的剩余成本来帮助医疗机构削减额外成本。
是的，到 3 年，经过训练的 ML 算法能够分析 1000D 扫描，至少比目前处理速度快 2021 倍。
听起来很有希望，不是吗！
医疗保健 AI 的用例
老实说，除非我们仔细研究用例和实时应用程序，否则用于在医疗保健中增强 AI 模型的训练数据的概念感觉有点乏味。
数字医疗设置
具有经过精心训练的算法的 AI 驱动的医疗保健设置旨在为患者提供最佳的数字护理。 使用 NLP、深度学习和计算机视觉技术的数字和虚拟设置可以通过整理来自不同来源的数据来评估症状和诊断状况，从而将治疗时间减少至少 70%。
资源利用率
全球大流行的出现确实挤压了大多数医疗机构的资源。 但是，如果医疗保健 AI 成为管理模式的一部分，则可以帮助医疗机构更好地管理资源稀缺性、ICU 利用率和其他稀缺可用性方面。
定位高危患者
如果在患者记录部分实施医疗保健人工智能，则允许医院当局识别有可能感染危险疾病的高风险前景。 这种方法有助于制定更好的治疗计划，甚至有助于隔离患者。
互联基础设施
尽可能由 IBM 的内部人工智能，即eWatson, 现代医疗保健设置现已连接，由临床信息技术提供。 此用例旨在提高系统和数据管理之间的互操作性。
除了上述用例之外，医疗保健 AI 还可以在以下方面发挥作用：
- 预测患者停留限制
- 预测未出现以节省医院资源和成本
- 预测可能不会更新健康计划的患者
- 识别身体问题和相应的补救措施
从更基本的角度来看， 医疗保健AI 旨在提高数据完整性、更好地实施预测分析的能力以及相关设置的记录保存能力。
但是为了使这些用例足够成功，医疗保健 AI 模型必须使用带注释的数据进行训练。
医疗保健黄金标准数据集的作用
训练模型很好，但数据呢？ 是的，您确实需要数据集，然后必须对其进行注释才能对 AI 算法有意义。
但是，您不能只是从任何渠道中删除数据，而仍然符合数据完整性标准。 这就是为什么依赖像 Shaip 这样的服务提供商很重要的原因，他们为企业提供了广泛的可靠和相关的数据集供企业使用。 如果您打算建立医疗保健 AI 模型，Shaip 可让您从人机感知、对话数据、物理听写和医生笔记中进行选择。
此外，您甚至可以指定用例，使数据集与核心医疗保健流程或对话式 AI 保持一致，以针对管理功能。 但这还不是全部，在捕获和部署用于训练模型的开放数据集时，经验丰富的注释者和数据收集者甚至提供多语言支持。
回到 Shaip 提供的东西，作为创新者，您可以访问相关的音频文件、文本文件、逐字记录、听写笔记，甚至医学图像数据集，具体取决于您希望模型具有的功能。
包起来
作为一个垂直行业，医疗保健正处于创新热潮中，在大流行后时代更是如此。 然而，企业、健康企业家和独立开发人员正在不断规划新的应用程序和系统，这些应用程序和系统具有智能主动性，可以通过处理重复性和耗时的任务来大大减少人力。
这就是为什么首先通过使用精确策划和标记的数据集来训练设置或模型使其完美至关重要，最好将其外包给可靠的服务提供商以实现完美和准确性。
