5 câu hỏi cần thiết cần hỏi trước khi thuê ngoài ghi nhãn dữ liệu chăm sóc sức khỏe

Thị trường toàn cầu cho trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe ước tính sẽ tăng từ 1.426 tỷ đô la vào năm 2017 lên 28.04 tỷ đô la vào năm 2025. Sự gia tăng nhu cầu đối với các công nghệ dựa trên trí tuệ nhân tạo ngày càng trở nên rõ rệt khi ngành chăm sóc sức khỏe luôn tìm cách cải thiện chất lượng chăm sóc, giảm chi phí và đảm bảo đưa ra quyết định chính xác.

Tùy thuộc vào độ phức tạp của dự án, đội ngũ nội bộ không phải lúc nào cũng có thể đáp ứng được nhu cầu gắn nhãn dữ liệu y tế . Do đó, doanh nghiệp buộc phải tìm kiếm các bộ dữ liệu chất lượng từ các nhà cung cấp bên thứ ba đáng tin cậy.

Tuy nhiên, có một vài khó khăn và thách thức khi bạn tìm kiếm sự trợ giúp bên ngoài để gắn nhãn dữ liệu chăm sóc sức khỏe . Hãy cùng xem xét những thách thức và những điểm cần lưu ý trước khi thuê ngoài dịch vụ gắn nhãn bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe.

Tầm quan trọng của việc ghi nhãn dữ liệu trong chăm sóc sức khỏe

Ghi nhãn dữ liệu chính xác là rất quan trọng để phát triển các giải pháp hỗ trợ AI trong chăm sóc sức khỏe. Một số lý do chính tại sao ghi nhãn dữ liệu lại cần thiết trong chăm sóc sức khỏe bao gồm:

1. Độ chính xác chẩn đoán được cải thiện: Hình ảnh và dữ liệu y tế được dán nhãn chính xác giúp huấn luyện các thuật toán AI phát hiện bệnh tật và bất thường với độ chính xác cao hơn, dẫn đến phát hiện sớm hơn và kết quả điều trị tốt hơn cho bệnh nhân.

2. Nâng cao chất lượng chăm sóc bệnh nhân: Dữ liệu y tế được chú thích đầy đủ cho phép phát triển các kế hoạch điều trị cá nhân hóa, phân tích dự đoán và hệ thống hỗ trợ ra quyết định lâm sàng, từ đó cải thiện chất lượng chăm sóc bệnh nhân.

3. Tuân thủ quy định: Việc ghi nhãn dữ liệu chăm sóc sức khỏe phải tuân thủ các quy định nghiêm ngặt về quyền riêng tư và bảo mật như HIPAA và GDPR. Đảm bảo tuân thủ là điều cần thiết để bảo vệ thông tin nhạy cảm của bệnh nhân và tránh các hậu quả pháp lý.

Các phương pháp thực hành tốt nhất về chú thích dữ liệu chăm sóc sức khỏe

Để đảm bảo sự thành công của các dự án AI chăm sóc sức khỏe của bạn, hãy xem xét các phương pháp hay nhất sau đây khi thuê ngoài ghi nhãn dữ liệu:

1. Kiến thức chuyên môn: Hãy hợp tác với đối tác gắn nhãn dữ liệu có chuyên môn trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Họ cần có hiểu biết sâu sắc về thuật ngữ y khoa, cấu trúc giải phẫu và bệnh lý để đảm bảo chú thích chính xác.

2. Đảm bảo chất lượng: Triển khai quy trình đảm bảo chất lượng nghiêm ngặt bao gồm nhiều cấp độ xem xét, kiểm toán định kỳ và các vòng phản hồi liên tục để duy trì chất lượng cao của việc gắn nhãn dữ liệu.

3. Bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu: Hãy chọn đối tác gắn nhãn dữ liệu tuân thủ các giao thức bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu nghiêm ngặt, chẳng hạn như làm việc với dữ liệu đã được ẩn danh, sử dụng các phương pháp truyền dữ liệu an toàn và thường xuyên kiểm tra các biện pháp bảo mật của họ.

[Xem thêm: Các kỹ thuật chú thích dữ liệu cho các trường hợp sử dụng AI phổ biến nhất trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe ]

Những thách thức phải đối mặt với việc ghi nhãn dữ liệu chăm sóc sức khỏe

Việc sở hữu bộ dữ liệu y tế chất lượng cao và hình ảnh được chú thích đầy đủ là vô cùng quan trọng đối với kết quả của các mô hình học máy . Chú thích hình ảnh không đúng cách có thể dẫn đến dự đoán không chính xác, làm thất bại dự án thị giác máy tính . Điều này cũng có thể đồng nghĩa với việc mất tiền bạc, thời gian và rất nhiều công sức.

Điều đó cũng có thể dẫn đến chẩn đoán sai nghiêm trọng, điều trị y tế chậm trễ và không đúng cách, và nhiều hơn nữa. Đó là lý do tại sao một số công ty AI y tế tìm kiếm các đối tác có nhiều năm kinh nghiệm trong việc gắn nhãn và chú thích dữ liệu.

• Thách thức về quản lý quy trình làm việc

  Một trong những thách thức đáng kể của việc dán nhãn dữ liệu y tế là tìm đủ nhân viên được đào tạo để xử lý lượng dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc khổng lồ. Các công ty phải vật lộn để cân bằng giữa việc tăng cường lực lượng lao động, đào tạo và duy trì chất lượng.

• Thách thức của việc duy trì chất lượng tập dữ liệu

  Đó là một thách thức để duy trì chất lượng tập dữ liệu nhất quán - chủ quan và khách quan.

  Không có một chuẩn mực duy nhất nào về chất lượng chủ quan vì nó phụ thuộc vào người ghi chú dữ liệu y tế. Chuyên môn, văn hóa, ngôn ngữ và các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến chất lượng công việc.

  Về chất lượng khách quan, chỉ có một đáp án đúng duy nhất. Tuy nhiên, do thiếu chuyên môn y tế hoặc kiến ​​thức y khoa, người lao động có thể không thực hiện việc chú thích hình ảnh một cách chính xác.

  Cả hai thách thức đều có thể được giải quyết với kinh nghiệm và đào tạo chuyên sâu về lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.

• Thách thức Kiểm soát chi phí

  Nếu không có một bộ thước đo tiêu chuẩn tốt, không thể theo dõi kết quả dự án dựa trên thời gian dành cho công việc ghi nhãn dữ liệu.

  Nếu công việc ghi nhãn dữ liệu được thuê ngoài, sự lựa chọn thường là trả tiền theo giờ hoặc cho mỗi tác vụ được thực hiện.

  Trả lương theo giờ hoạt động tốt về lâu dài, nhưng một số công ty vẫn thích trả theo công việc hơn. Tuy nhiên, nếu công nhân được trả cho mỗi công việc, chất lượng công việc có thể bị ảnh hưởng.

• Thách thức về các ràng buộc quyền riêng tư

  Việc tuân thủ các quy định về bảo mật và giữ bí mật dữ liệu là một thách thức đáng kể khi thu thập một lượng lớn dữ liệu. Điều này đặc biệt đúng đối với việc thu thập các bộ dữ liệu y tế khổng lồ vì chúng có thể chứa các thông tin nhận dạng cá nhân, khuôn mặt, từ hồ sơ y tế điện tử.

  Nhu cầu lưu trữ và quản lý dữ liệu ở một nơi an toàn cao với các biện pháp kiểm soát truy cập luôn được cảm nhận mạnh mẽ.

  Nếu công việc được thuê ngoài, công ty bên thứ ba có trách nhiệm đạt được chứng nhận tuân thủ và thêm một lớp bảo vệ bổ sung.