Chú thích hình ảnh y tế: Định nghĩa, ứng dụng, trường hợp và loại sử dụng

Chú thích hình ảnh y tế đóng một vai trò quan trọng trong việc cung cấp các thuật toán học máy và mô hình AI với dữ liệu đào tạo cần thiết. Quá trình này rất cần thiết để AI phát hiện chính xác các bệnh và tình trạng vì nó dựa vào dữ liệu được mô hình hóa trước để tạo ra các phản hồi thích hợp.

Nói một cách đơn giản, chú thích hình ảnh y tế là quá trình dán nhãn và mô tả hình ảnh y tế. Điều này không chỉ hỗ trợ chẩn đoán tình trạng bệnh mà còn đóng vai trò quan trọng trong nghiên cứu và cung cấp dịch vụ chăm sóc y tế. Bằng cách đánh dấu và dán nhãn các dấu ấn sinh học cụ thể, các chương trình AI có thể diễn giải và phân tích các hình ảnh giàu thông tin, giúp đưa ra chẩn đoán nhanh chóng và chính xác.

Vào năm 2022, thị trường công cụ chú thích dữ liệu chăm sóc sức khỏe toàn cầu được định giá 129.9 triệu USD và được dự đoán sẽ có tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) đáng chú ý là 27.5% từ năm 2023 đến năm 2030. Việc tích hợp các công cụ chú thích dữ liệu trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe đang mang tính cách mạng chẩn đoán, điều trị và theo dõi bệnh nhân. Bằng cách tạo ra các chẩn đoán chính xác và cho phép điều trị được cá nhân hóa, những công cụ này đang nâng cao đáng kể kết quả và nghiên cứu chăm sóc sức khỏe.

Hình ảnh Nguồn: nghiên cứu Grandview 

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.

Hiểu chú thích hình ảnh y tế

Trong chú thích hình ảnh y tế, tia X, quét CT, quét MRI và các tài liệu liên quan được dán nhãn. Các thuật toán và mô hình AI được đào tạo cho các mục đích khác nhau bằng cách sử dụng thông tin được dán nhãn và các điểm đánh dấu được cung cấp thông qua Nhận dạng đối tượng được đặt tên (NER). Sử dụng thông tin này, các chương trình AI tiết kiệm thời gian cho bác sĩ và giúp họ đưa ra quyết định tốt hơn. Kết quả là, bệnh nhân nhận được nhiều kết quả mục tiêu hơn.

Nếu không có chương trình AI, nhiệm vụ này được thực hiện bởi các bác sĩ và chuyên gia. Giống như các chuyên gia học hỏi qua nhiều năm đào tạo và nghiên cứu, một mô hình AI cần được đào tạo, điều này được cung cấp một phần bởi dữ liệu hình ảnh có chú thích. Sử dụng dữ liệu này, các mô hình AI và chương trình máy học sẽ học cách thu hẹp khoảng cách giữa chuyên môn y tế của một cá nhân và khả năng AI.

Sự hợp nhất giữa con người và trí tuệ nhân tạo này đang giúp chẩn đoán chăm sóc sức khỏe trở nên chính xác, nhanh chóng và chủ động. Do đó, lỗi của con người giảm đi vì chương trình AI có thể phát hiện sự bất thường ở cấp độ phân tử với hiệu quả tốt hơn, do đó cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân.

Vai trò của chú thích hình ảnh y tế 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: