Dữ liệu đào tạo về chăm sóc sức khỏe

Dữ liệu đào tạo về chăm sóc sức khỏe là gì và tại sao dữ liệu này lại quan trọng?

Dữ liệu đào tạo về chăm sóc sức khỏe đang thúc đẩy AI chăm sóc sức khỏe lên Mặt trăng như thế nào?

Mua sắm dữ liệu luôn là một ưu tiên của tổ chức. Hơn thế nữa khi các tập dữ liệu liên quan được sử dụng để đào tạo các thiết lập tự chủ, tự học. Đào tạo các mô hình thông minh, đặc biệt là những mô hình được hỗ trợ bởi AI, có cách tiếp cận khác với việc chuẩn bị dữ liệu kinh doanh tiêu chuẩn. Ngoài ra, với việc chăm sóc sức khỏe là lĩnh vực trọng tâm, điều quan trọng là phải tập trung vào các tập dữ liệu có mục đích đối với chúng và không chỉ đơn giản được sử dụng để lưu trữ hồ sơ.

Nhưng tại sao chúng ta thậm chí cần tập trung vào dữ liệu đào tạo khi khối lượng khổng lồ dữ liệu bệnh nhân có tổ chức đã nằm trên cơ sở dữ liệu y tế và máy chủ của các nhà hưu trí, bệnh viện, phòng khám y tế và các tổ chức chăm sóc sức khỏe khác. Lý do là dữ liệu bệnh nhân tiêu chuẩn không hoặc không thể được sử dụng để xây dựng các mô hình tự trị, sau đó yêu cầu dữ liệu theo ngữ cảnh và được gắn nhãn để có thể đưa ra quyết định chủ động và sáng suốt kịp thời.

Đây là nơi dữ liệu Đào tạo về Chăm sóc sức khỏe được kết hợp, được chiếu dưới dạng tập dữ liệu có chú thích hoặc được gắn nhãn. Các bộ dữ liệu y tế này tập trung vào việc giúp máy móc và mô hình xác định các mô hình y tế cụ thể, bản chất của bệnh, tiên lượng các bệnh cụ thể và các khía cạnh quan trọng khác của hình ảnh y tế, phân tích và quản lý dữ liệu.

Dữ liệu đào tạo về chăm sóc sức khỏe- Tổng quan đầy đủ là gì?

Dữ liệu đào tạo về chăm sóc sức khỏe không có gì khác ngoài thông tin liên quan được gắn nhãn siêu dữ liệu để các thuật toán máy học nhận ra và học hỏi từ đó. Khi các tập dữ liệu được gắn nhãn hoặc đúng hơn là được chú thích, các mô hình có thể hiểu ngữ cảnh, trình tự và danh mục giống nhau, điều này giúp họ đưa ra quyết định tốt hơn kịp thời.

Nếu bạn có thiên hướng về các chi tiết cụ thể, dữ liệu đào tạo liên quan đến chăm sóc sức khỏe là tất cả về hình ảnh y tế được chú thích, đảm bảo rằng các mô hình và máy móc thông minh có khả năng nhận biết bệnh kịp thời, như một phần của thiết lập chẩn đoán. Dữ liệu đào tạo cũng có thể là văn bản hoặc đúng hơn là được phiên âm trong tự nhiên, sau đó trao quyền cho các mô hình xác định dữ liệu được trích xuất từ ​​các thử nghiệm lâm sàng và thực hiện các cuộc gọi chủ động liên quan đến việc tạo ra thuốc.

Vẫn là một chút quá phức tạp đối với bạn! Đây là cách đơn giản nhất để hiểu dữ liệu đào tạo chăm sóc sức khỏe là viết tắt của từ gì. Hãy tưởng tượng một ứng dụng chăm sóc sức khỏe có mục đích có thể phát hiện nhiễm trùng dựa trên các báo cáo và hình ảnh bạn tải lên nền tảng và đề xuất hướng hành động tiếp theo. Tuy nhiên, để thực hiện các cuộc gọi như vậy, ứng dụng thông minh cần được cung cấp dữ liệu được sắp xếp và căn chỉnh mà nó có thể học hỏi. Vâng, đó là những gì chúng tôi gọi là 'Dữ liệu Đào tạo'.

Những Mô Hình Chăm Sóc Sức Khỏe Có Liên Quan Nhất Yêu Cầu Dữ Liệu Đào Tạo là gì?

Các mô hình chăm sóc sức khỏe có liên quan nhất Dữ liệu đào tạo có ý nghĩa hơn đối với các mô hình chăm sóc sức khỏe tự chủ có thể tác động dần dần đến cuộc sống của người dân bình thường mà không cần sự can thiệp của con người. Ngoài ra, sự chú trọng ngày càng tăng vào việc tăng cường khả năng nghiên cứu trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe đang tiếp tục thúc đẩy sự phát triển thị trường của chú thích dữ liệu; một anh hùng không thể thiếu và không thể thiếu của AI, công cụ hỗ trợ phát triển các bộ dữ liệu đào tạo chính xác và theo từng trường hợp cụ thể.

Nhưng mô hình chăm sóc sức khỏe nào đang cần dữ liệu đào tạo nhất? Chà, đây là các miền phụ và mô hình đã tăng tốc trong thời gian gần đây, báo hiệu nhu cầu về một số dữ liệu đào tạo chất lượng cao:

  • Thiết lập chăm sóc sức khỏe kỹ thuật số: Các lĩnh vực trọng tâm bao gồm Điều trị được cá nhân hóa, chăm sóc ảo cho bệnh nhân và phân tích dữ liệu để theo dõi sức khỏe
  • Thiết lập chẩn đoán: Các lĩnh vực trọng tâm bao gồm xác định sớm các căn bệnh nguy hiểm đến tính mạng và có tác động mạnh như bất kỳ dạng ung thư và tổn thương nào.
  • Công cụ báo cáo và chẩn đoán: Các lĩnh vực trọng tâm bao gồm phát triển một loạt các Máy quét CT, phát hiện MRI và X-Ray hoặc các công cụ hình ảnh một cách dễ hiểu
  • Máy phân tích hình ảnh: Các lĩnh vực trọng tâm bao gồm xác định các vấn đề về răng miệng, bệnh ngoài da, sỏi thận, v.v.
  • Số nhận dạng dữ liệu: Các lĩnh vực trọng tâm bao gồm phân tích các thử nghiệm lâm sàng để quản lý bệnh tốt hơn, xác định các lựa chọn điều trị mới cho các bệnh cụ thể và tạo thuốc
  • Thiết lập lưu trữ hồ sơ: Các lĩnh vực trọng tâm bao gồm duy trì và cập nhật hồ sơ bệnh nhân, theo dõi định kỳ phí bệnh nhân và thậm chí ủy quyền trước các yêu cầu bồi thường, bằng cách xác định tính chất thực tế của chính sách bảo hiểm.

Các mô hình Chăm sóc sức khỏe này mong muốn có dữ liệu đào tạo chính xác để dễ hiểu và chủ động hơn.

Tại sao Dữ liệu Đào tạo về Chăm sóc Sức khỏe lại Quan trọng?

Như đã thấy từ bản chất của các mô hình, vai trò của học máy đang từng bước phát triển khi lĩnh vực chăm sóc sức khỏe được quan tâm. Với việc thiết lập AI nhận thức trở thành nhu cầu tuyệt đối trong chăm sóc sức khỏe, NLP, Thị giác máy tính và Học sâu để chuẩn bị dữ liệu đào tạo có liên quan cho các mô hình học hỏi.

Ngoài ra, không giống như các quy trình tiêu chuẩn và tĩnh như lưu trữ hồ sơ bệnh nhân, xử lý giao dịch, v.v., các mô hình Chăm sóc sức khỏe thông minh như chăm sóc ảo, máy phân tích hình ảnh và các mô hình khác không thể được nhắm mục tiêu bằng cách sử dụng bộ dữ liệu truyền thống. Đây là lý do tại sao dữ liệu đào tạo càng trở nên quan trọng hơn trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, như một bước tiến khổng lồ trong tương lai.

Tầm quan trọng của dữ liệu đào tạo chăm sóc sức khỏe có thể được hiểu và xác định rõ hơn bởi thực tế là quy mô thị trường liên quan đến việc triển khai các công cụ chú thích dữ liệu trong chăm sóc sức khỏe để chuẩn bị dữ liệu đào tạo dự kiến ​​sẽ tăng ít nhất 500% vào năm 2027, so với năm 2020.

Nhưng đó không phải là tất cả, các mô hình thông minh được đào tạo bài bản ngay từ đầu có thể giúp các thiết lập chăm sóc sức khỏe cắt giảm chi phí bổ sung bằng cách tự động hóa một số tác vụ quản trị và tiết kiệm tới 30% chi phí còn lại.

Và đúng vậy, các thuật toán ML được đào tạo có khả năng phân tích các bản quét 3D, nhanh hơn ít nhất 1000 lần so với những gì chúng được xử lý hiện nay, vào năm 2021.

Nghe có vẻ đầy hứa hẹn phải không!

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

Các trường hợp sử dụng của Healthcare AI

Thành thật mà nói, khái niệm về dữ liệu đào tạo, được sử dụng để trao quyền cho các mô hình AI trong chăm sóc sức khỏe, cảm thấy hơi nhạt nhẽo trừ khi chúng ta xem xét kỹ hơn các trường hợp sử dụng và các ứng dụng thời gian thực giống nhau. 

  • Thiết lập chăm sóc sức khỏe kỹ thuật số

Các thiết lập chăm sóc sức khỏe do AI hỗ trợ với các thuật toán được đào tạo tỉ mỉ nhằm hướng tới việc cung cấp dịch vụ chăm sóc kỹ thuật số tốt nhất có thể cho bệnh nhân. Các thiết lập kỹ thuật số và ảo với công nghệ NLP, Deep Learning và Computer Vision có thể đánh giá các triệu chứng và chẩn đoán tình trạng bệnh bằng cách đối chiếu dữ liệu từ các nguồn khác nhau, do đó giảm ít nhất 70% thời gian điều trị.

  • Tận dụng nguồn tài nguyên

Sự xuất hiện của đại dịch toàn cầu đã làm chùn bước hầu hết các cơ sở y tế để tìm nguồn lực. Nhưng sau đó, Healthcare AI, nếu được tạo thành một phần của lược đồ quản trị, có thể giúp các tổ chức y tế quản lý sự khan hiếm tài nguyên, sử dụng ICU và các khía cạnh khan hiếm khác, tốt hơn. 

  • Xác định vị trí bệnh nhân có nguy cơ cao

Healthcare AI, nếu và khi được triển khai trong phần hồ sơ bệnh nhân, cho phép các nhà chức trách bệnh viện xác định những người có nguy cơ cao có khả năng mắc các bệnh nguy hiểm. Cách tiếp cận này giúp lập kế hoạch điều trị tốt hơn và thậm chí tạo điều kiện cách ly bệnh nhân.

  • Cơ sở hạ tầng được kết nối

Có thể được thực hiện bởi AI nội bộ của IBM, i.eWatson, thiết lập chăm sóc sức khỏe thời hiện đại hiện đã được kết nối, nhờ sự hỗ trợ của Công nghệ Thông tin Lâm sàng. Trường hợp sử dụng này nhằm mục đích cải thiện khả năng tương tác giữa các hệ thống và quản lý dữ liệu.

Ngoài các trường hợp sử dụng đã đề cập, Healthcare AI có vai trò trong:

  1. Dự đoán giới hạn thời gian lưu trú của bệnh nhân
  2. Dự đoán vắng mặt để tiết kiệm tài nguyên và chi phí bệnh viện
  3. Dự đoán những bệnh nhân có thể không gia hạn các chương trình sức khỏe
  4. Xác định các vấn đề vật lý và các biện pháp xử lý tương ứng

Từ một góc độ cơ bản hơn, Chăm sóc sức khỏe AI nhằm mục đích cải thiện tính toàn vẹn của dữ liệu, khả năng triển khai phân tích dự đoán tốt hơn và khả năng lưu trữ hồ sơ của thiết lập liên quan.

Nhưng để làm cho những trường hợp sử dụng này đủ thành công, các mô hình Healthcare AI phải được đào tạo với dữ liệu có chú thích.

Vai trò của bộ dữ liệu tiêu chuẩn vàng đối với Chăm sóc sức khỏe

Các mô hình đào tạo thì ổn nhưng còn dữ liệu thì sao? Có, bạn cần tập dữ liệu, sau đó phải được chú thích để có ý nghĩa đối với các thuật toán AI.

Vai trò của bộ dữ liệu tiêu chuẩn vàng đối với chăm sóc sức khỏe Nhưng bạn không thể loại bỏ dữ liệu từ bất kỳ kênh nào mà vẫn theo kịp các tiêu chuẩn về tính toàn vẹn của dữ liệu. Đây là lý do tại sao điều quan trọng là phải dựa vào các nhà cung cấp dịch vụ như Shaip, những người cung cấp một loạt các bộ dữ liệu đáng tin cậy và phù hợp cho các doanh nghiệp sử dụng. Nếu bạn đang lên kế hoạch thiết lập một mô hình AI chăm sóc sức khỏe, Shaip cho phép bạn chọn từ các khái niệm người-bot, dữ liệu trò chuyện, đọc chính tả vật lý và ghi chú của bác sĩ.

Ngoài ra, bạn thậm chí có thể chỉ định các trường hợp sử dụng để làm cho bộ dữ liệu được điều chỉnh theo các quy trình chăm sóc sức khỏe cốt lõi hoặc AI đàm thoại để nhắm mục tiêu các chức năng quản trị. Nhưng đó không phải là tất cả, các nhà chú giải và thu thập dữ liệu có kinh nghiệm thậm chí còn cung cấp hỗ trợ đa ngôn ngữ khi nói đến việc nắm bắt và triển khai các tập dữ liệu mở cho các mô hình đào tạo.

Trở lại với những gì Shaip cung cấp, bạn, với tư cách là một nhà đổi mới, có thể truy cập các tệp âm thanh, tệp văn bản, nguyên văn, ghi chú chính tả có liên quan và thậm chí là bộ dữ liệu hình ảnh y tế, tùy thuộc vào chức năng bạn muốn mô hình có.

Tổng kết Up

Chăm sóc sức khỏe, như một ngành dọc, đang trên đà đổi mới, hơn thế nữa trong thời kỳ hậu đại dịch. Tuy nhiên, các doanh nghiệp, doanh nhân y tế và nhà phát triển độc lập không ngừng lên kế hoạch cho các ứng dụng và hệ thống mới chủ động một cách thông minh và có thể giảm thiểu đáng kể nỗ lực của con người bằng cách xử lý các công việc lặp đi lặp lại và tốn thời gian.

Đây là lý do tại sao điều quan trọng đầu tiên là phải đào tạo các thiết lập hoặc đúng hơn là các mô hình để hoàn thiện bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu được lựa chọn và gắn nhãn chính xác, một thứ tốt hơn nên được thuê ngoài cho các nhà cung cấp dịch vụ đáng tin cậy để đạt được sự hoàn hảo và chính xác.

Xã hội Chia sẻ

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