Chú thích dữ liệu

Kỹ thuật chú thích dữ liệu cho các trường hợp sử dụng AI phổ biến nhất trong chăm sóc sức khỏe

Trong một thời gian dài, chúng ta đã đọc về vai trò của chú thích dữ liệu trong học máy và các mô-đun Trí tuệ nhân tạo (AI). Chúng tôi biết rằng chú thích dữ liệu chất lượng là một khía cạnh không thể tránh khỏi luôn ảnh hưởng đến kết quả do các hệ thống này tạo ra.

Tuy nhiên, các kỹ thuật chú thích khác nhau được sử dụng trong AI chăm sóc sức khỏe không gian? Đối với một ngành rất phức tạp, rộng lớn và quan trọng, các chuyên gia chú thích dữ liệu sẽ thực hiện những biện pháp và quy trình nào để gắn thẻ, triển khai và tuân theo để gắn thẻ dữ liệu chăm sóc sức khỏe quan trọng từ vô số nguồn?

Vâng, đây chính xác là những gì chúng ta sẽ khám phá trong bài đăng này ngày hôm nay. Từ hiểu biết cơ bản về các loại kỹ thuật chú thích dữ liệu khác nhau, chúng ta sẽ mở khóa cấp độ 2 và khám phá các kỹ thuật chú thích khác nhau được sử dụng trong các trường hợp sử dụng AI đa dạng.

Chú thích dữ liệu cho các trường hợp sử dụng AI khác nhau

Chatbots

Chatbots Hãy bắt đầu với những điều cơ bản trước. Chatbots hoặc bot trò chuyện đang chứng tỏ là đôi cánh hiệu quả cao cho việc quản lý lâm sàng, mHealth và hơn thế nữa. Từ việc giúp bệnh nhân đặt lịch hẹn để chẩn đoán và tư vấn chăm sóc sức khỏe cho đến hỗ trợ họ xử lý các triệu chứng và quan điểm của họ cho các dấu hiệu của bệnh và mối quan tâm, chatbot đang trở thành người bạn đồng hành tuyệt vời cho cả bệnh nhân và nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe.

Để chatbots cung cấp kết quả chính xác, chúng phải xử lý hàng triệu byte dữ liệu. Một chẩn đoán hoặc khuyến cáo sai có thể gây hại cho bệnh nhân và môi trường xung quanh họ. Ví dụ: nếu một ứng dụng được hỗ trợ bởi AI được thiết kế để đưa ra kết quả đánh giá sơ bộ Covid-19 đưa ra kết quả sai, nó sẽ dẫn đến lây lan. Đó là lý do tại sao việc đào tạo đầy đủ về AI phải được thực hiện trước khi sản phẩm hoặc giải pháp được đưa vào hoạt động.

Đối với mục đích đào tạo, các chuyên gia thường sử dụng các kỹ thuật như nhận dạng thực thể và phân tích tình cảm. 

Chú thích hình ảnh kỹ thuật số

Mặc dù quy trình chẩn đoán là kỹ thuật số với sự trợ giúp của các hệ thống và thiết bị tinh vi, nhưng việc suy luận kết quả vẫn chủ yếu lấy con người làm trung tâm. Điều này làm cho các kết quả hiểu sai, hoặc thậm chí bỏ qua các mối quan tâm quan trọng.

Giờ đây, các mô-đun AI có thể loại bỏ tất cả các trường hợp như vậy và có thể phát hiện ngay cả những bất thường hoặc mối quan tâm nhỏ nhất từ ​​các báo cáo MRI, CT scan và X-Ray. Ngoài kết quả chính xác, hệ thống AI cũng có thể cung cấp kết quả nhanh chóng.

Bên cạnh quét thông thường, hình ảnh nhiệt cũng đang được sử dụng để phát hiện sớm các mối quan tâm như ung thư vú. Các tia hồng ngoại do khối u phát ra được nghiên cứu để tìm ra các triệu chứng khác và được báo cáo tương ứng.

Đối với những mục đích phức tạp này, các chuyên gia về chú thích dữ liệu triển khai các cơ chế như gắn thẻ các báo cáo MRI, CT scan và X-Ray hiện có cũng như dữ liệu hình ảnh nhiệt. Sau đó, các mô-đun AI sẽ học từ các tập dữ liệu được chú thích này để đào tạo một cách tự chủ.

Hãy thảo luận về yêu cầu Dữ liệu đào tạo AI của bạn ngay hôm nay.

Phát triển & Điều trị Thuốc

Một trong những ví dụ gần đây nhất về việc phát triển thuốc thông qua mô-đun AI là công thức vắc-xin cho Covid-19. Trong vòng vài tháng sau khi bùng phát, các nhà nghiên cứu và nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe đã có thể bẻ khóa mã cho vắc xin Covid-19. Điều này chủ yếu là do các thuật toán học máy và AI và khả năng mô phỏng tương tác thuốc và hóa chất của chúng, học hỏi từ rất nhiều tạp chí chăm sóc sức khỏe, các bài báo đã xuất bản, tài liệu nghiên cứu, các bài báo học thuật và hơn thế nữa để khám phá thuốc.

Những thông tin chi tiết có thể chưa bao giờ nằm ​​trong tầm ngắm của con người (xem xét khối lượng bộ dữ liệu được sử dụng để khám phá thuốc và thử nghiệm lâm sàng) dễ dàng được so khớp và phân tích bởi các mô-đun AI để có kết quả và suy luận tức thì. Điều này cho phép các chuyên gia chăm sóc sức khỏe theo dõi nhanh các thử nghiệm, tiến hành các thử nghiệm nghiêm ngặt và chuyển tiếp các phát hiện của họ để được phê duyệt thích hợp.

Ngoài việc phát hiện ra thuốc, các mô-đun AI cũng hỗ trợ các bác sĩ lâm sàng đề xuất các loại thuốc được cá nhân hóa có thể ảnh hưởng đến liều lượng và thời gian của họ dựa trên các tình trạng cơ bản, phản ứng sinh học và hơn thế nữa.

Đối với những bệnh nhân mắc các bệnh tự miễn dịch, các vấn đề về thần kinh và các bệnh mãn tính, nhiều loại thuốc được kê đơn. Điều này có thể có nghĩa là một phản ứng giữa các loại thuốc. Với các khuyến nghị về thuốc được cá nhân hóa, nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe có thể đưa ra quyết định sáng suốt hơn đối với việc kê đơn thuốc.

Để tất cả những điều này xảy ra, các trình chú thích làm việc trên việc gắn thẻ dữ liệu NLP, dữ liệu từ quang tuyến dữ liệu, hình ảnh kỹ thuật số, EHR, dữ liệu yêu cầu bồi thường do các công ty bảo hiểm cung cấp, dữ liệu được thu thập và tổng hợp bởi các thiết bị đeo được, v.v.

Theo dõi & Chăm sóc Bệnh nhân

Giám sát bệnh nhân & Amp; Quan tâm Con đường quan trọng để hồi phục chỉ bắt đầu sau khi phẫu thuật hoặc chẩn đoán. Bệnh nhân có quyền sở hữu đối với sự phục hồi sức khỏe và hạnh phúc tổng thể của họ. Nhờ các giải pháp được hỗ trợ bởi AI, điều này đang dần trở nên liền mạch.

Những bệnh nhân đã trải qua các đợt điều trị ung thư hoặc những người bị các vấn đề về sức khỏe tâm thần ngày càng tìm thấy bot đàm thoại Hữu ích. Từ các truy vấn sau khi xuất viện đến giúp bệnh nhân vượt qua những đổ vỡ trong cảm xúc, chatbot sẽ trở thành người bạn đồng hành và trợ lý cuối cùng. Một tổ chức AI có tên Northwell Health cũng đã chia sẻ một báo cáo rằng gần 96% bệnh nhân của họ đã chứng minh sự tương tác của bệnh nhân được tối ưu hóa với các chatbot như vậy.

Các kỹ thuật chú thích trong phần này bao gồm việc gắn thẻ dữ liệu văn bản và âm thanh từ hồ sơ sức khỏe, dữ liệu từ các thử nghiệm lâm sàng, hội thoại và phân tích ý định, hình ảnh kỹ thuật số và tài liệu, v.v.

Tổng kết

Các trường hợp sử dụng như thế này đang đặt ra các tiêu chuẩn đo điểm chuẩn cho các phương pháp đào tạo và chú thích AI. Chúng cũng đóng vai trò là bản đồ chỉ đường cho tất cả các thách thức về chú thích dữ liệu duy nhất phát sinh trong tương lai do sự xuất hiện của các trường hợp sử dụng và giải pháp mới hơn.

Tuy nhiên, điều đó không ngăn bạn mạo hiểm phát triển AI cho lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Nếu bạn mới bắt đầu và đang tìm kiếm sự phù hợp và chất lượng Dữ liệu đào tạo AI, Hãy liên lạc với chúng tôi ngay hôm nay. Chúng tôi luôn dự đoán những thách thức mới hơn và luôn đi trước một bước trước đường cong.

Xã hội Chia sẻ

Chia sẻ trên facebook
Chia sẻ trên twitter
Chia sẻ trên linkin
Chia sẻ trên email
Chia sẻ trên whatsapp