Data Hyfforddiant Gofal Iechyd

Beth yw data hyfforddiant gofal iechyd a pham ei fod yn bwysig?

Sut mae Data Hyfforddiant Gofal Iechyd yn Gyrru AI Gofal Iechyd i'r Lleuad?

Mae caffael data wedi bod yn flaenoriaeth sefydliadol erioed. Yn fwy felly pan ddefnyddir y setiau data dan sylw i hyfforddi setiau hunan-ddysgu ymreolaethol. Mae hyfforddi modelau deallus, yn enwedig y rhai sy'n cael eu pweru gan AI, yn defnyddio dull gwahanol na pharatoi data busnes safonol. Hefyd, gyda gofal iechyd yn fertigol ffocws, mae'n bwysig canolbwyntio ar setiau data sydd â phwrpas iddynt ac nad ydynt yn cael eu defnyddio i gadw cofnodion yn unig.

Ond pam mae angen i ni ganolbwyntio ar ddata hyfforddi hyd yn oed pan fo cyfeintiau gargantuan o ddata cleifion trefnus eisoes yn byw ar gronfeydd data meddygol a gweinyddwyr cartrefi ymddeol, ysbytai, clinigau meddygol, a sefydliadau gofal iechyd eraill. Y rheswm yw nad yw neu na ellir defnyddio data safonol cleifion i adeiladu modelau ymreolaethol, sydd wedyn yn gofyn am ddata cyd-destunol a labelu i allu gwneud penderfyniadau craff a rhagweithiol mewn pryd.

Dyma lle mae data Hyfforddiant Gofal Iechyd yn dod i mewn i'r gymysgedd, wedi'i daflunio fel setiau data anodedig neu wedi'u labelu. Mae'r setiau data meddygol hyn yn canolbwyntio ar helpu peiriannau a modelau i nodi patrymau meddygol penodol, natur afiechydon, prognosis anhwylderau penodol, ac agweddau pwysig eraill ar ddelweddu meddygol, dadansoddi a rheoli data.

Beth yw Data Hyfforddiant Gofal Iechyd - Trosolwg Cyflawn?

Nid yw data hyfforddiant gofal iechyd yn ddim byd ond gwybodaeth berthnasol sydd wedi'i labelu â metadata i'r algorithmau dysgu peiriannau ei hadnabod a dysgu ohoni. Unwaith y bydd y setiau data wedi'u labelu neu wedi'u hanodi'n hytrach, mae'n bosibl i'r modelau ddeall cyd-destun, dilyniant a chategori yr un peth, sy'n eu helpu i wneud penderfyniadau gwell mewn pryd.

Os oes gennych enw da am fanylion penodol, mae data hyfforddi sy'n berthnasol i ofal iechyd yn ymwneud â delweddau meddygol anodedig, sy'n sicrhau bod modelau a pheiriannau deallus yn dod yn alluog mewn pryd i adnabod anhwylderau, fel rhan o'r setliad diagnostig. Data hyfforddi gall hefyd fod yn destunol neu'n hytrach wedi'i drawsgrifio ei natur, sydd wedyn yn grymuso modelau i nodi data a dynnwyd o dreialon clinigol a chymryd galwadau rhagweithiol sy'n ymwneud â chreu cyffuriau.

Dal tad yn rhy gymhleth i chi! Wel, dyma’r ffordd symlaf o ddeall beth yw data hyfforddiant gofal iechyd. Dychmygwch gais gofal iechyd honedig a all ganfod heintiau yn seiliedig ar yr adroddiadau a'r delweddau rydych chi'n eu huwchlwytho ar y platfform ac awgrymu'r cam gweithredu nesaf. Fodd bynnag, i wneud galwadau o'r fath, mae angen bwydo'r data deallus wedi'i guradu a'i alinio â data y gall ddysgu ohono. Ie, dyna'r hyn rydyn ni'n ei alw'n 'Ddata Hyfforddi'.

Beth yw'r Modelau Gofal Iechyd Mwyaf Perthnasol sydd angen Data Hyfforddi?

Modelau Gofal Iechyd Mwyaf Perthnasol Mae data hyfforddi yn gwneud mwy o synnwyr i fodelau gofal iechyd ymreolaethol a all effeithio'n raddol ar fywyd cominwyr, heb ymyrraeth ddynol. Hefyd, mae'r pwyslais cynyddol ar ymhelaethu ar y galluoedd ymchwil yn y maes gofal iechyd yn hybu twf anodi data ymhellach ar y farchnad; arwr anhepgor a di-glod AI sy'n allweddol wrth ddatblygu setiau data hyfforddi cywir ac achos-benodol.

Ond pa fodelau gofal iechyd sydd fwyaf angen data hyfforddi? Wel, dyma’r is-barthau a’r modelau sydd wedi cyflymu yn ddiweddar, gan nodi’r angen am rywfaint o ddata hyfforddi o ansawdd uchel:

  • Sefydliadau Gofal Iechyd Digidol: Ymhlith y meysydd ffocws mae Triniaeth wedi'i Phersonoli, gofal rhithwir i gleifion, a dadansoddi data ar gyfer monitro iechyd
  • Gosodiadau Diagnostig: Mae'r meysydd ffocws yn cynnwys nodi anhwylderau sy'n bygwth bywyd ac effaith uchel yn gynnar fel unrhyw fath o ganser a briwiau.
  • Offer Adrodd a Diagnostig: Ymhlith y meysydd ffocws mae datblygu brîd craff o Sganwyr CT, canfod MRI, ac Pelydr-X neu offer delweddu
  • Dadansoddwyr Delwedd: Ymhlith y meysydd ffocws mae nodi materion deintyddol, anhwylderau croen, cerrig arennau, a mwy
  • Dynodwyr Data: Ymhlith y meysydd ffocws mae dadansoddi treialon clinigol ar gyfer rheoli clefydau yn well, nodi opsiynau triniaeth newydd ar gyfer anhwylderau penodol, a chreu cyffuriau
  • Gosodiadau Cadw Cofnodion: Ymhlith y meysydd ffocws mae cynnal a diweddaru cofnodion cleifion, dilyn i fyny o bryd i'w gilydd ar daliadau cleifion, a hyd yn oed cyn-awdurdodi hawliadau, trwy nodi nitty-graeanus polisi yswiriant.

Mae'r modelau Gofal Iechyd hyn yn dyheu am ddata hyfforddi cywir i fod yn fwy craff a rhagweithiol.

Pam fod Data Hyfforddiant Gofal Iechyd yn Bwysig?

Fel y gwelir o natur modelau, mae rôl dysgu peiriannau yn esblygu'n raddol pan fydd y maes gofal iechyd yn y cwestiwn. Gyda setups AI craff yn dod yn angenrheidiau absoliwt mewn gofal iechyd, mater i NLP, Computer Vision, a Deep Learning yw paratoi data hyfforddi perthnasol i'r modelau ddysgu ohono.

Hefyd, yn wahanol i'r prosesau safonol a statig fel cadw cofnodion cleifion, trin trafodion, a mwy, ni ellir targedu modelau Gofal Iechyd deallus fel gofal rhithwir, dadansoddwyr delweddau, ac eraill gan ddefnyddio setiau data traddodiadol. Dyma pam mae data hyfforddi yn dod yn bwysicach fyth ym maes gofal iechyd, fel cam enfawr i'r dyfodol.

Gellir deall a chanfod pwysigrwydd data hyfforddiant gofal iechyd yn well gan y ffaith bod disgwyl i faint y farchnad o ran gweithredu offer anodi data mewn gofal iechyd i baratoi data hyfforddi dyfu o leiaf 500% yn 2027, o'i gymharu â hynny yn 2020.

Ond nid dyna'r cyfan, gall modelau deallus sydd wedi'u hyfforddi'n iawn yn y lle cyntaf helpu setiau gofal iechyd i dorri costau ychwanegol trwy awtomeiddio sawl tasg weinyddol ac arbed hyd at 30% o gostau gweddilliol.

Ac ydy, mae algorithmau ML hyfforddedig yn gallu dadansoddi sganiau 3D, o leiaf 1000 gwaith yn gyflymach nag y maen nhw'n cael eu prosesu heddiw, yn 2021.

Mae'n swnio'n addawol, yn tydi!

Gadewch i ni drafod eich gofyniad Data Hyfforddi AI heddiw.

Defnyddiwch Achosion o AI Gofal Iechyd

Yn onest, mae'r cysyniad o ddata hyfforddi, a ddefnyddir i rymuso modelau AI mewn gofal iechyd, yn teimlo ychydig yn ddi-glem oni bai ein bod yn edrych yn agosach ar yr achosion defnydd a chymwysiadau amser real o'r un peth. 

  • Gosod Gofal Iechyd Digidol

Mae setiau gofal iechyd wedi'u pweru gan AI gydag algorithmau wedi'u hyfforddi'n ofalus wedi'u hanelu at ddarparu'r gofal digidol gorau posibl i'r cleifion. Gall setiau digidol a rhithwir gyda NLP, Deep Learning, a thechnoleg Computer Vision asesu symptomau a gwneud diagnosis o gyflyrau trwy goladu data o wahanol ffynonellau, a thrwy hynny leihau amser triniaeth o leiaf 70%.

  • Defnyddio Adnoddau

Fe wnaeth ymddangosiad y pandemig byd-eang binsio'r rhan fwyaf o setiau meddygol ar gyfer adnoddau. Ond wedyn, gall AI Gofal Iechyd, os caiff ei wneud yn rhan o'r sgema weinyddol, helpu sefydliadau meddygol i reoli prinder adnoddau, defnyddio ICU, ac agweddau eraill ar argaeledd prin, yn well. 

  • Lleoli Cleifion Risg Uchel

Mae AI gofal iechyd, os caiff ei weithredu yn yr adran cofnodion cleifion, a'i ganiatáu, yn caniatáu i awdurdodau ysbytai nodi rhagolygon risg uchel sydd â'r siawns o ddal clefydau peryglus. Mae'r dull hwn yn helpu gyda gwell cynllunio triniaeth a hyd yn oed yn hwyluso ynysu cleifion.

  • Seilwaith Cysylltiedig

Fel y gwnaed yn bosibl gan AI mewnol IBM, i.eWatson, mae sefydlu gofal iechyd modern bellach wedi'i gysylltu, trwy garedigrwydd Technoleg Gwybodaeth Glinigol. Nod yr achos defnydd hwn yw gwella rhyngweithrededd rhwng systemau a rheoli data.

Yn ogystal â'r achosion defnydd a grybwyllwyd, mae gan AI Gofal Iechyd rôl i'w chwarae mewn:

  1. Rhagfynegi terfyn arhosiad cleifion
  2. Rhagfynegi dim sioeau i arbed adnoddau a chostau ysbytai
  3. Rhagfynegi cleifion na fyddai efallai'n adnewyddu cynlluniau iechyd
  4. Nodi materion corfforol a'r mesurau adfer cyfatebol

O safbwynt mwy elfennol, AI Gofal Iechyd yn anelu at wella cywirdeb data, y gallu i weithredu dadansoddeg ragfynegol yn well, a galluoedd cadw cofnodion y setup dan sylw.

Ond er mwyn sicrhau bod yr achosion defnydd hyn yn ddigon llwyddiannus, rhaid hyfforddi'r modelau AI Gofal Iechyd gyda data anodedig.

Rôl setiau data safon aur ar gyfer Gofal Iechyd

Mae modelau hyfforddi yn iawn ond beth am y data? Oes, mae angen setiau data arnoch, y mae'n rhaid eu hanodi wedyn i wneud synnwyr i'r algorithmau AI.

Rôl Setiau Data Safon Aur ar gyfer Gofal Iechyd Ond ni allwch sgrapio data allan o unrhyw sianel yn unig a dal i gadw i fyny â safonau cywirdeb data. Dyma pam ei bod yn bwysig dibynnu ar ddarparwyr gwasanaeth fel Shaip sy'n cynnig ystod eang o setiau data dibynadwy a pherthnasol i fentrau eu defnyddio. Os ydych chi'n bwriadu sefydlu model AI gofal iechyd, mae Shaip yn gadael i chi ddewis o ganfyddiadau dynol-bot, data sgwrsio, arddywediad corfforol, a nodiadau meddyg.

Hefyd, gallwch hyd yn oed nodi achosion defnyddio i sicrhau bod y setiau data wedi'u halinio tuag at brosesau gofal iechyd craidd neu AI sgyrsiol i dargedu'r swyddogaethau gweinyddol. Ond nid dyna'r cyfan, mae anodwyr a chasglwyr data profiadol hyd yn oed yn cynnig cefnogaeth amlieithog o ran dal a defnyddio setiau data agored ar gyfer modelau hyfforddi.

Gan ddod yn ôl at yr hyn y mae Shaip yn ei gynnig, gallwch chi, fel arloeswr, gyrchu ffeiliau sain perthnasol, ffeiliau testun, air am air, nodiadau arddweud, a hyd yn oed set ddata delwedd feddygol, yn dibynnu ar yr ymarferoldeb rydych chi am i'r model ei gael.

Wrap-Up

Mae gofal iechyd, fel fertigol, ar sbri arloesol, yn fwy felly yn yr oes ôl-bandemig. Fodd bynnag, mae mentrau, entrepreneuriaid iechyd, a datblygwyr annibynnol yn cynllunio cymwysiadau a systemau newydd yn rhagweithiol yn ddeallus yn gyson ac yn gallu lleihau ymdrech ddynol yn sylweddol trwy drin tasgau ailadroddus a llafurus.

Dyma pam ei bod yn hanfodol hyfforddi'r setups yn gyntaf neu yn hytrach fodelau i berffeithrwydd trwy ddefnyddio setiau data wedi'u curadu a'u labelu'n union, rhywbeth sy'n cael ei gontractio'n well i ddarparwyr gwasanaeth dibynadwy i sicrhau perffeithrwydd a chywirdeb.

Cyfran Gymdeithasol