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?

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!