Mae'r farchnad fyd-eang ar gyfer deallusrwydd artiffisial yn y sector gofal iechyd amcangyfrifir i godi o $1.426 biliwn yn 2017 i $28.04 yn 2025. Mae'r cynnydd yn y galw am deallusrwydd artiffisialMae technolegau sy'n seiliedig ar hyn yn dod yn amlwg gan fod y diwydiant gofal iechyd bob amser yn chwilio am ffyrdd o wella gofal, lleihau costau, a sicrhau bod penderfyniadau'n cael eu gwneud yn gywir.
Gan ddibynnu ar gymhlethdod y prosiect, ni all y tîm mewnol ymdopi bob amser labelu data gofal iechyd anghenion. O ganlyniad, mae'r busnes yn cael ei orfodi i geisio setiau data o ansawdd gan ddarparwyr trydydd parti dibynadwy.
Ond mae yna rai cymhlethdodau a heriau pan fyddwch chi'n ceisio cymorth allanol Labelu data gofal iechyd. Gadewch i ni edrych ar yr heriau, a'r pwyntiau i'w nodi cyn gosod gwaith ar gontract allanol set ddata gofal iechyd gwasanaethau labelu.
Pwysigrwydd Labelu Data mewn Gofal Iechyd
Mae labelu data cywir yn hanfodol ar gyfer datblygu datrysiadau wedi'u pweru gan AI mewn gofal iechyd. Mae rhai o'r prif resymau pam mae labelu data yn hanfodol mewn gofal iechyd yn cynnwys:
Cywirdeb Diagnostig Gwell: Mae delweddau a data meddygol sydd wedi'u labelu'n gywir yn helpu i hyfforddi algorithmau AI i ganfod clefydau ac annormaleddau yn fwy manwl gywir, gan arwain at ganfod yn gynt a chanlyniadau gwell i gleifion.
Gofal Cleifion Gwell: Mae data gofal iechyd wedi'i anodi'n dda yn galluogi datblygu cynlluniau triniaeth personol, dadansoddeg ragfynegol, a systemau cefnogi penderfyniadau clinigol, gan wella gofal cleifion yn y pen draw.
Cydymffurfio â Rheoliadau: Rhaid i labelu data gofal iechyd gadw at reoliadau preifatrwydd a diogelwch llym fel HIPAA a GDPR. Mae sicrhau cydymffurfiaeth yn hanfodol er mwyn diogelu gwybodaeth sensitif am gleifion ac osgoi canlyniadau cyfreithiol.
Arferion Gorau ar gyfer Anodi Data Gofal Iechyd
Er mwyn sicrhau llwyddiant eich prosiectau AI gofal iechyd, ystyriwch yr arferion gorau canlynol wrth roi labeli data ar gontract allanol:
Arbenigedd Parth: Gweithio gyda phartner labelu data sydd ag arbenigedd parth mewn gofal iechyd. Dylent feddu ar ddealltwriaeth ddofn o derminoleg feddygol, strwythurau anatomegol, a phatholegau afiechyd i sicrhau anodiadau cywir.
Sicrwydd Ansawdd: Gweithredu proses sicrhau ansawdd drylwyr sy'n cynnwys lefelau lluosog o adolygu, archwiliadau rheolaidd, a dolenni adborth parhaus i gynnal labelu data o ansawdd uchel.
Diogelwch Data a Phreifatrwydd: Dewiswch bartner labelu data sy'n dilyn protocolau diogelwch data a phreifatrwydd llym, megis gweithio gyda data heb ei nodi, defnyddio dulliau trosglwyddo data diogel, ac archwilio eu mesurau diogelwch yn rheolaidd.
Heriau sy'n Wynebu Labelu Data Gofal Iechyd
The pwysigrwydd cael ansawdd uchel set ddata feddygol ac mae delweddau anodedig yn hollbwysig i ganlyniad y modelau ML. Gall anodi delwedd amhriodol ddod â rhagfynegiadau anghywir, gan fethu'r gweledigaeth gyfrifiadurol prosiect. Gallai hefyd olygu colli arian, amser, a llawer o ymdrech.
Gallai hefyd olygu diagnosis hynod anghywir, oedi a gofal meddygol amhriodol, a mwy. Dyna pam sawl un AI meddygol mae cwmnïau'n chwilio am bartneriaid labelu data ac anodi gyda blynyddoedd o brofiad.
Her rheoli llif gwaith
Un o heriau sylweddol labelu data meddygol yn cael digon o weithwyr hyfforddedig i drin data strwythuredig ac anstrwythuredig helaeth. Mae cwmnïau'n cael trafferth cydbwyso cynyddu eu gweithlu, hyfforddiant, a chynnal ansawdd.
Her Cynnal ansawdd Set Ddata
Mae cynnal ansawdd set ddata gyson yn her – goddrychol a gwrthrychol.
Nid oes un sylfaen wirionedd mewn ansawdd goddrychol gan ei fod yn oddrychol i'r person sy'n anodi'r data meddygol. Gall arbenigedd y maes, diwylliant, iaith, a ffactorau eraill ddylanwadu ar ansawdd y gwaith.
Mewn ansawdd gwrthrychol, mae un uned o'r ateb cywir. Fodd bynnag, oherwydd diffyg arbenigedd meddygol neu wybodaeth feddygol, efallai na fydd y gweithwyr yn ymgymryd anodiad delwedd yn gywir.
Gellir datrys y ddwy her gyda hyfforddiant a phrofiad helaeth ym maes gofal iechyd.
Her Rheoli Costau
Heb set dda o fetrigau safonol, nid yw'n bosibl olrhain canlyniadau'r prosiect yn seiliedig ar yr amser a dreulir ar waith labelu data.
Os caiff y gwaith labelu data ei roi ar gontract allanol, y dewis fel arfer yw talu fesul awr neu fesul tasg a gyflawnir.
Mae talu fesul awr yn gweithio'n dda yn y tymor hir, ond mae'n well gan rai cwmnïau dalu fesul tasg o hyd. Fodd bynnag, os yw gweithwyr yn cael eu talu fesul tasg, gallai ansawdd y gwaith fod yn ergyd.
Herio Cyfyngiadau Preifatrwydd
Mae cydymffurfio â phreifatrwydd a chyfrinachedd data yn her sylweddol wrth gasglu symiau mawr o ddata. Mae'n arbennig o wir am gasglu enfawr setiau data gofal iechyd gan y gallent gynnwys manylion y gellir eu hadnabod yn bersonol, wynebau, o cofnodion meddygol electronig.
Teimlir yn gryf bob amser bod angen storio a rheoli data mewn man diogel iawn gyda rheolaethau mynediad.
Os caiff y gwaith ei roi ar gontract allanol, mae'r cwmni trydydd parti yn gyfrifol am gaffael ardystiadau cydymffurfio ac ychwanegu haen ychwanegol o amddiffyniad.
Cwestiynau i'w Gofyn Wrth Allanoli Gwaith Labelu Data Gofal Iechyd
Pwy sy'n mynd i labelu'r data?
Mae'r cwestiwn cyntaf y dylech ei ofyn yn ymwneud â'r tîm labelu data. Unrhyw data hyfforddi tîm labelu yn perfformio'n dda, gan wneud tasgau rheolaidd. Ond gyda hyfforddiant ar dermau a chysyniadau parth-benodol gan arbenigwyr meddygol, byddent yn gallu datblygu setiau data sy'n cyfateb i'r cymhwysedd sy'n ofynnol gan y prosiect.
At hynny, gyda gweithlu mwy, pan fydd y dasg labelu data yn cael ei rhoi ar gontract allanol, daw'n haws rhannu'r gwaith yn gyfartal rhwng adrannau sylweddol o anodyddion profiadol a hyfforddedig. Gellir hefyd cynnal olrhain, cydweithio, ac unffurfiaeth o ran ansawdd.
- Gofynnwch am adolygiad sampl o'r tasgau gorffenedig. Chwiliwch am gywirdeb yn y setiau data.
- Deall eu meini prawf hyfforddi a recriwtio. Dysgwch fwy am eu dulliau hyfforddi, meincnodau ansawdd, safoni, a rhestrau gwirio dilysu.
A yw'n scalable?
Dylai fod gan y darparwr gwasanaeth labelu data dîm parth gofal iechyd sydd wedi'i hyfforddi'n dda a all ddechrau'n gyflym a graddio'n gyflym. Dylech weithio gydag arbenigwyr gofal iechyd yn unig a all gynyddu gwaith tra'n cynnal ansawdd.
Timau Allanol VS Mewnol – Pa un sy'n Well?
Mae dewis rhwng timau mewnol ac allanol bob amser yn weithred o gydbwysedd bregus. Ond dechreuwch bwyso'r ddau hyn yn seiliedig ar yr amser a gymerir ar gyfer cyflwyno, cost graddio gwasanaethau labelu data, a phrofiad gofal iechyd penodol.
Mae'n bosibl na fydd gan dîm mewnol yr arbenigedd gofal iechyd gofynnol a bydd angen hyfforddiant helaeth arnynt i gyd-fynd â'r arbenigwyr. Ond gallai fod gan weithlu allanol set ddata feddygol arbenigedd labelu, gan eu gwneud yn ymgeiswyr delfrydol i ddechrau a graddio'n gyflym.
Pan gyfunir y profiad yn y gwyddorau meddygol ac iechyd ag offer uwch, gallwch weld gostyngiad sylweddol yng nghost ac amser prosesu data.
A ydynt yn bodloni'r Gofynion Rheoliadol?
Dylid hyfforddi'r tîm prosesu data cywir i gyflawni eu tasgau'n ddiogel. Dylai'r tîm gael ei baratoi gan arbenigwyr meddygol neu wyddonwyr data i sicrhau cofnodion iechyd electronig o gleifion yn aros yn ddienw.
Bydd y darparwyr gwasanaethau trydydd parti yn ymdrin â rheoliadau preifatrwydd cleifion, gan gynnwys ardystiadau cydymffurfio HIPAA a GDPR. Dewiswch ddelwedd gwasanaethau anodi gyda thystysgrif ISO-9002 sy'n profi eu bod yn cymryd mesurau llym i gynnal preifatrwydd a threfniadaeth data cleientiaid.
Sut mae'r darparwr yn cynnal Cyfathrebu â'r gweithlu a reolir?
Dewiswch bartner labelu data sy'n ymdrechu i gynnal cyfathrebu clir a rheolaidd i osgoi anghysondebau mewn cyfarwyddiadau, gofynion a gofynion prosiect. Gall diffyg cyfathrebu, cyfnewid amser real o wybodaeth sy'n hanfodol i'r prosiect, a system dolen adborth annigonol effeithio'n andwyol ar ansawdd y gwaith a therfynau amser cyflawni. Mae'n hanfodol dewis trydydd parti sy'n defnyddio'r offer cydweithredu diweddaraf ac sydd â systemau profedig i ganfod problemau cynhyrchiant cyn iddo ddechrau effeithio ar y prosiect.
Astudiaeth Achos: Anodi Delwedd Feddygol ar gyfer Radioleg â Phŵer AI
Ymunodd cwmni technoleg gofal iechyd blaenllaw â Shaip i ddatblygu datrysiad radioleg wedi'i bweru gan AI. Darparodd Shaip wasanaethau anodi delweddau meddygol o ansawdd uchel, gan labelu miloedd o sganiau CT ac MRI â strwythurau anatomegol manwl gywir ac annormaleddau. Trwy weithio gyda thîm Shaip o anodyddion data gofal iechyd profiadol, llwyddodd y cwmni i hyfforddi ei algorithmau AI i ganfod clefydau gyda chywirdeb uchel, gan wella canlyniadau cleifion yn y pen draw a lleihau costau gofal iechyd.
Casgliad
Mae Shaip yn arweinydd diwydiant o ran darparu gwasanaethau labelu data meddygol arbenigol o'r radd flaenaf i brosiectau hanfodol. Mae gennym dîm unigryw o arbenigwyr gofal iechyd sydd wedi'u hyfforddi gan y goreuon arbenigwyr meddygol ar atebion labelu gorau yn y dosbarth. Mae ein profiad, sgil, modiwlau hyfforddi llym, a pharamedrau sicrhau ansawdd profedig wedi ein gwneud ni'r partneriaid gwasanaeth labelu data mwyaf dewisol ar gyfer busnesau mawr.
Yn barod i sicrhau llwyddiant eich prosiectau AI gofal iechyd gyda labelu data o ansawdd uchel? Cysylltwch â Shaip heddiw i ddysgu sut y gall ein tîm anodi data gofal iechyd profiadol eich helpu i gyflawni eich nodau tra'n cynnal y safonau uchaf o ran ansawdd a chydymffurfiaeth. Setiau Data Gofal Iechyd Ffynhonnell Agored ar gyfer Prosiectau Dysgu Peiriannau
