Chú thích Hình ảnh Y tế

Vai trò của AI trong chú thích hình ảnh y tế

Những tiến bộ vượt bậc trong học máy và trí tuệ nhân tạo đã tạo nên một cuộc cách mạng trong ngành chăm sóc sức khỏe.

Thị trường toàn cầu cho AI trong chăm sóc sức khỏe vào năm 2016 là khoảng một tỷ và con số này ước tính sẽ tăng lên hơn $ 28 tỷ bởi 2025. Cụ thể, quy mô thị trường của AI toàn cầu trong ngành Hình ảnh Y học ước tính vào khoảng 980 triệu đô la vào năm 2022. Hơn nữa, con số này được dự báo sẽ tăng với tốc độ CAGR là 26.77% tới 3215 triệu đô la vào năm 2027.

Chú thích Hình ảnh Y tế là gì?

Ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe đang tận dụng tiềm năng của ML để cung cấp dịch vụ chăm sóc bệnh nhân nâng cao, chẩn đoán tốt hơn, dự đoán điều trị chính xác và phát triển thuốc. Tuy nhiên, có một số lĩnh vực khoa học y tế mà AI có thể hỗ trợ các chuyên gia y tế trong việc chụp ảnh y tế. Tuy nhiên, để phát triển các mô hình hình ảnh y tế dựa trên AI chính xác, bạn cần một lượng lớn hình ảnh y tế được dán nhãn và chú thích chính xác.

Chú thích hình ảnh y tế là kỹ thuật ghi nhãn chính xác cho hình ảnh y tế như chụp cộng hưởng từ, chụp cắt lớp vi tính quét, Siêu âm, Chụp X-quang, và hơn thế nữa để đào tạo mô hình học máy. Ngoài hình ảnh, dữ liệu hình ảnh y tế như hồ sơ và báo cáo cũng được chú thích để giúp đào tạo NER lâm sàng và các mô hình Deep Learning.

Chú thích hình ảnh y tế này giúp đào tạo các thuật toán học sâu và mô hình ML để phân tích hình ảnh y tế và cải thiện chẩn đoán một cách chính xác.

Vai trò của chú thích hình ảnh y tế trong chẩn đoán y tế

Ai trong chẩn đoán y tế Tiềm năng của AI trong chẩn đoán hình ảnh y tế là vô cùng rộng lớn và ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe đang sử dụng sự trợ giúp của AI và ML để đưa ra chẩn đoán nhanh hơn và đáng tin cậy hơn cho bệnh nhân. Một số trường hợp sử dụng của chú thích hình ảnh chăm sóc sức khỏe trong chẩn đoán y tế AI là:

  • Phát hiện ung thư

    Phát hiện tế bào ung thư có lẽ là vai trò lớn nhất của AI trong phân tích hình ảnh y tế. Khi người mẫu được đào tạo dựa trên bộ dữ liệu hình ảnh y tế khổng lồ, nó sẽ giúp người mẫu xác định, phát hiện và dự đoán chính xác sự phát triển của tế bào ung thư trong các cơ quan. Do đó, khả năng xảy ra sai sót của con người và dương tính giả có thể được loại bỏ ở một mức độ lớn.

  • Hình ảnh nha khoa

    Các vấn đề y tế liên quan đến răng và nướu như sâu răng, bất thường trong cấu trúc răng, sâu răng và các bệnh có thể được chẩn đoán chính xác bằng các mô hình hỗ trợ AI.

  • Biến chứng gan

    Các biến chứng liên quan đến gan có thể được phát hiện, đặc trưng và theo dõi hiệu quả bằng cách đánh giá các hình ảnh y tế để phát hiện và xác định các bất thường.

  • Rối loạn não

    Chú thích hình ảnh y tế giúp phát hiện các rối loạn não, cục máu đông, khối u và các vấn đề thần kinh khác.

  • Da liễu

    Thị giác máy tính và hình ảnh y tế cũng được sử dụng rộng rãi để phát hiện các tình trạng da liễu một cách nhanh chóng và hiệu quả.

  • Điều kiện tim

    AI cũng ngày càng được sử dụng rộng rãi trong tim mạch học để phát hiện các dị tật về tim, tình trạng tim, nhu cầu can thiệp và giải thích các siêu âm tim.

Các loại tài liệu được chú thích thông qua chú thích hình ảnh y tế

Chú thích dữ liệu y tế là một phần quan trọng trong quá trình phát triển mô hình học máy. Nếu không có chú thích phù hợp và chính xác về mặt y tế của các bản ghi với văn bản, siêu dữ liệu và ghi chú bổ sung, việc phát triển một mô hình ML có giá trị sẽ trở nên khó khăn.

Sẽ hữu ích nếu bạn có những người chú thích cực kỳ tài năng và giàu kinh nghiệm cho dữ liệu hình ảnh y tế. Một số tài liệu khác nhau được chú thích:

  • Quét CT
  • Chụp quang tuyến vú
  • Tia X
  • Siêu âm tim
  • Siêu âm
  • MRI
  • EEG

Giấy phép Dữ liệu y tế / chăm sóc sức khỏe chất lượng cao cho các mô hình AI & ML

Chú thích hình ảnh y tế VS Chú thích dữ liệu thông thường

Nếu bạn đang xây dựng một mô hình ML cho hình ảnh y tế, bạn nên nhớ rằng nó khác với hình ảnh thông thường chú thích dữ liệu trong nhiều cách. Đầu tiên, hãy lấy ví dụ về hình ảnh X quang.

Nhưng trước khi làm điều đó, chúng tôi đang đặt ra tiền đề - tất cả ảnh và video mà bạn từng chụp đều đến từ một phần nhỏ của quang phổ được gọi là ánh sáng khả kiến. Tuy nhiên, hình ảnh X quang được thực hiện bằng cách sử dụng Tia X nằm dưới phần ánh sáng không nhìn thấy được của quang phổ điện từ.

Dưới đây là so sánh chi tiết giữa chú thích hình ảnh y tế và chú thích dữ liệu thông thường.

Chú thích hình ảnh y tếChú thích Dữ liệu Thông thường
Tất cả dữ liệu hình ảnh y tế phải được khử nhận dạng và được bảo vệ bởi Thỏa thuận xử lý dữ liệu (DPA)Hình ảnh thông thường luôn có sẵn.
Hình ảnh Y tế ở Định dạng DICOMHình ảnh thông thường có thể ở định dạng JPEG, PNG, BMP, v.v.
Độ phân giải hình ảnh y tế cao với cấu hình Màu 16-BitHình ảnh thông thường có thể có cấu hình Màu 8-Bit.
Hình ảnh y tế cũng chứa các đơn vị đo lường cho các mục đích y tếCác phép đo liên quan đến máy ảnh
Tuân thủ HIPAA là bắt buộcKhông được điều chỉnh bởi sự tuân thủ
Nhiều hình ảnh của cùng một đối tượng từ các góc và chế độ xem khác nhau được cung cấpCác hình ảnh riêng biệt của các đối tượng khác nhau
Nó phải được hướng dẫn bởi các điều khiển X quangCài đặt máy ảnh thông thường được chấp nhận
Nhiều chú thích lát cắtChú thích lát đơn

Tuân thủ HIPAA

Mặt nạ dữ liệu tuân thủ Hipaa của Shaip Khi xây dựng các mô hình chăm sóc sức khỏe dựa trên AI, bạn phải đào tạo và kiểm tra chúng bằng cách sử dụng số lượng lớn các hình ảnh y tế chất lượng cao được chú thích chính xác để đưa ra dự đoán chính xác. Tuy nhiên, khi chọn một nền tảng cho các nhu cầu xử lý dữ liệu và chú thích hình ảnh y tế của mình, bạn nên luôn tìm kiếm các dịch vụ đáp ứng các yêu cầu tuân thủ kỹ thuật này.

HIPAA là luật liên bang quản lý sự an toàn của thông tin y tế được truyền điện tử và yêu cầu các nhà cung cấp thực hiện các biện pháp thích hợp để bảo vệ và bảo vệ thông tin của bệnh nhân không bị tiết lộ mà không có sự đồng ý của bệnh nhân.

  • Có hệ thống lưu trữ và quản lý thông tin chăm sóc sức khỏe không?
  • Các bản sao lưu hệ thống có được tạo, duy trì và cập nhật thường xuyên không?
  • Có hệ thống nào để ngăn người dùng trái phép truy cập dữ liệu y tế nhạy cảm không?
  • Dữ liệu có được mã hóa trong quá trình nghỉ và chuyển không?
  • Có biện pháp nào ngăn người dùng xuất và lưu trữ hình ảnh y tế trên thiết bị của họ, gây ra vi phạm bảo mật không?

Shaip có thể giúp gì?

Shaip luôn dẫn đầu thị trường trong việc cung cấp chương trình đào tạo chất lượng cao bộ dữ liệu hình ảnh để phát triển nâng cao chăm sóc sức khỏe các giải pháp y tế dựa trên AI. Chúng tôi có một đội ngũ chuyên gia chú giải giàu kinh nghiệm, được đào tạo độc quyền và một mạng lưới khổng lồ gồm các bác sĩ X quang, bác sĩ bệnh lý và bác sĩ đa khoa có trình độ cao, những người hỗ trợ và đào tạo các chú giải. Ngoài ra, độ chính xác của chú thích tốt nhất trong lớp của chúng tôi và ghi nhãn dữ liệu dịch vụ giúp phát triển các công cụ để cải thiện chẩn đoán bệnh nhân.

Khi hợp tác với Shaip, bạn có thể trải nghiệm sự dễ dàng khi làm việc với các chuyên gia đảm bảo tuân thủ quy định, định dạng dữ liệu và thời gian lưu lượng ngắn.

Khi bạn có một dự án chú thích dữ liệu y tế cần chuyên gia đẳng cấp thế giới dịch vụ chú thích, Shaip là đối tác phù hợp có thể khởi động dự án của bạn ngay lập tức.

Xã hội Chia sẻ