Der globale Markt für künstliche Intelligenz im Gesundheitssektor soll von 1.426 Milliarden US-Dollar im Jahr 2017 auf steigen 28.04 $ im Jahr 2025. Die steigende Nachfrage nach künstliche Intelligenz-basierte Technologien werden immer deutlicher, da die Gesundheitsbranche ständig nach Möglichkeiten sucht, die Versorgung zu verbessern, Kosten zu senken und eine genaue Entscheidungsfindung sicherzustellen.
Je nach Komplexität des Projekts kommt das Inhouse-Team nicht immer zurecht Kennzeichnung von Gesundheitsdaten braucht. Infolgedessen ist das Unternehmen gezwungen, qualitativ hochwertige Datensätze von zuverlässigen Drittanbietern zu suchen.
Aber es gibt ein paar Komplikationen und Herausforderungen, wenn Sie Hilfe von außen suchen Kennzeichnung von Gesundheitsdaten. Sehen wir uns die Herausforderungen und die Punkte an, die vor dem Outsourcing zu beachten sind Gesundheitsdatensatz Kennzeichnungsdienste.
Die Bedeutung der Datenkennzeichnung im Gesundheitswesen
Eine genaue Datenkennzeichnung ist für die Entwicklung KI-gestützter Lösungen im Gesundheitswesen von entscheidender Bedeutung. Zu den Hauptgründen, warum die Datenkennzeichnung im Gesundheitswesen unerlässlich ist, gehören:
Verbesserte Diagnosegenauigkeit: Präzise gekennzeichnete medizinische Bilder und Daten helfen dabei, KI-Algorithmen zu trainieren, um Krankheiten und Anomalien präziser zu erkennen, was zu einer früheren Erkennung und besseren Patientenergebnissen führt.
Verbesserte Patientenversorgung: Gut kommentierte Gesundheitsdaten ermöglichen die Entwicklung personalisierter Behandlungspläne, prädiktiver Analysen und klinischer Entscheidungsunterstützungssysteme und verbessern letztendlich die Patientenversorgung.
Einhaltung der Vorschriften: Bei der Kennzeichnung von Gesundheitsdaten müssen strenge Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften wie HIPAA und DSGVO eingehalten werden. Die Sicherstellung der Compliance ist von entscheidender Bedeutung, um sensible Patientendaten zu schützen und rechtliche Konsequenzen zu vermeiden.
Best Practices für die Annotation von Gesundheitsdaten
Um den Erfolg Ihrer KI-Projekte im Gesundheitswesen sicherzustellen, sollten Sie bei der Auslagerung der Datenkennzeichnung die folgenden Best Practices berücksichtigen:
Domain-Know-how: Arbeiten Sie mit einem Datenkennzeichnungspartner zusammen, der über Fachwissen im Gesundheitswesen verfügt. Sie sollten über ein tiefes Verständnis der medizinischen Terminologie, anatomischen Strukturen und Krankheitspathologien verfügen, um genaue Anmerkungen zu gewährleisten.
Qualitätssicherung: Implementieren Sie einen strengen Qualitätssicherungsprozess, der mehrere Überprüfungsebenen, regelmäßige Audits und kontinuierliche Feedbackschleifen umfasst, um eine qualitativ hochwertige Datenkennzeichnung aufrechtzuerhalten.
Datensicherheit und Datenschutz: Wählen Sie einen Datenkennzeichnungspartner, der strenge Datensicherheits- und Datenschutzprotokolle befolgt, z. B. mit nicht identifizierten Daten arbeitet, sichere Datenübertragungsmethoden verwendet und seine Sicherheitsmaßnahmen regelmäßig überprüft.
Herausforderungen bei der Kennzeichnung von Gesundheitsdaten
Der wichtig, eine hohe Qualität zu haben medizinischer Datensatz und kommentierte Bilder ist entscheidend für das Ergebnis der ML-Modelle. Unsachgemäße Bildanmerkungen können zu ungenauen Vorhersagen führen, wenn dies nicht der Fall ist Computer Vision Projekt. Es könnte auch bedeuten, Geld, Zeit und viel Mühe zu verlieren.
Es könnte auch eine drastisch falsche Diagnose, verzögerte und unsachgemäße medizinische Versorgung und mehr bedeuten. Deshalb mehrere medizinische KI Unternehmen suchen Partner für Datenkennzeichnung und -anmerkung mit langjähriger Erfahrung.
Herausforderung des Workflow-Managements
Eine der größten Herausforderungen von Kennzeichnung medizinischer Daten verfügt über genügend geschulte Mitarbeiter, um mit umfangreichen strukturierten und unstrukturierten Daten umzugehen. Unternehmen haben Schwierigkeiten, die Aufstockung ihrer Belegschaft, Schulungen und die Aufrechterhaltung der Qualität in Einklang zu bringen.
Herausforderung der Aufrechterhaltung der Datensatzqualität
Es ist eine Herausforderung, eine konsistente Datensatzqualität aufrechtzuerhalten – subjektiv und objektiv.
Es gibt keine einzige Grundlage der Wahrheit in der subjektiven Qualität, da sie für die Person, die sie kommentiert, subjektiv ist medizinische Daten. Fachkenntnisse, Kultur, Sprache und andere Faktoren können die Qualität der Arbeit beeinflussen.
In objektiver Qualität gibt es eine einzelne Einheit der richtigen Antwort. Aufgrund des Mangels an medizinischem Fachwissen oder medizinischen Kenntnissen können die Arbeitnehmer jedoch möglicherweise nicht tätig werden Bildanmerkung genau.
Beide Herausforderungen können mit umfassender Ausbildung und Erfahrung im Gesundheitsbereich gelöst werden.
Herausforderung der Kostenkontrolle
Ohne einen guten Satz von Standardmetriken ist es nicht möglich, die Projektergebnisse basierend auf der für die Datenkennzeichnungsarbeit aufgewendeten Zeit zu verfolgen.
Wenn die Datenkennzeichnungsarbeit ausgelagert wird, besteht die Wahl normalerweise zwischen einer Bezahlung pro Stunde oder pro durchgeführter Aufgabe.
Die Bezahlung pro Stunde funktioniert auf lange Sicht gut, aber einige Unternehmen bevorzugen immer noch die Bezahlung pro Aufgabe. Wenn Arbeiter jedoch pro Aufgabe bezahlt werden, könnte die Qualität der Arbeit darunter leiden.
Herausforderung der Datenschutzbeschränkungen
Die Einhaltung von Datenschutz und Vertraulichkeit ist eine große Herausforderung bei der Erfassung großer Datenmengen. Es gilt vor allem für das Sammeln massiv Gesundheitsdatensätze da sie möglicherweise persönlich identifizierbare Details, Gesichter, enthalten könnten elektronische medizinische Aufzeichnungen.
Die Notwendigkeit, Daten an einem hochsicheren Ort mit Zugriffskontrollen zu speichern und zu verwalten, wird immer stark wahrgenommen.
Wenn die Arbeit ausgelagert wird, ist das Drittunternehmen dafür verantwortlich, Compliance-Zertifizierungen zu erwerben und eine zusätzliche Schutzebene hinzuzufügen.
Fragen, die Sie sich stellen sollten, wenn Sie die Kennzeichnung von Gesundheitsdaten auslagern
Wer wird die Daten kennzeichnen?
Die erste Frage, die Sie stellen sollten, bezieht sich auf das Datenkennzeichnungsteam. Irgendein Trainingsdaten Das Etikettierteam leistet gute Arbeit und erledigt regelmäßige Aufgaben. Aber mit einer Schulung zu domänenspezifischen Begriffen und Konzepten durch medizinische Experten wären sie in der Lage, Datensätze zu entwickeln, die den für das Projekt erforderlichen Kompetenzen entsprechen.
Darüber hinaus wird es bei einer größeren Belegschaft, wenn die Aufgabe der Datenkennzeichnung ausgelagert wird, einfacher, die Arbeit gleichmäßig auf bedeutende Teile erfahrener und geschulter Kommentatoren aufzuteilen. Nachverfolgung, Zusammenarbeit und einheitliche Qualität können ebenfalls aufrechterhalten werden.
- Fordern Sie eine Musterbesprechung der erledigten Aufgaben an. Suchen Sie in den Datensätzen nach Genauigkeit.
- Verstehen Sie ihre Ausbildungs- und Rekrutierungskriterien. Erfahren Sie mehr über ihre Trainingsmethoden, Qualitätsbenchmarks, Moderation und Validierungschecklisten.
Ist es skalierbar?
Der Anbieter von Datenkennzeichnungsdiensten sollte über ein gut ausgebildetes Team im Gesundheitsbereich verfügen, das schnell starten und schnell skalieren kann. Sie sollten ausschließlich mit Gesundheitsexperten zusammenarbeiten, die die Arbeit beschleunigen und gleichzeitig die Qualität aufrechterhalten können.
Interne vs. externe Teams – was ist besser?
Die Wahl zwischen internen und externen Teams ist immer ein Akt der empfindlichen Balance. Aber fangen Sie an, diese beiden basierend auf der Lieferzeit, den Kosten für die Skalierung von Datenkennzeichnungsdiensten und der spezifischen Erfahrung im Gesundheitswesen abzuwägen.
Ein internes Team verfügt möglicherweise nicht über das erforderliche Fachwissen im Gesundheitswesen und erfordert eine umfassende Schulung, um auf Augenhöhe mit den Experten zu sein. Aber eine externe Belegschaft hätte es tun können medizinischer Datensatz Etikettierungsexpertise, was sie zu idealen Kandidaten macht, um schnell zu starten und zu skalieren.
Wenn die Erfahrung in den Medizin- und Gesundheitswissenschaften mit fortschrittlichen Tools kombiniert wird, können Sie eine erhebliche Reduzierung der Kosten und des Zeitaufwands für die Datenverarbeitung feststellen.
Erfüllen sie die regulatorischen Anforderungen?
Das richtige Datenverarbeitungsteam sollte geschult werden, um seine Aufgaben sicher auszuführen. Das Team sollte von medizinischen Experten oder Datenwissenschaftlern vorbereitet werden, um sicherzustellen elektronische Gesundheitsakten der Patienten bleiben anonym.
Die Drittanbieter von Dienstleistungen kümmern sich um die Datenschutzbestimmungen für Patienten, einschließlich HIPAA- und GDPR-Compliance-Zertifizierungen. Bild auswählen Anmerkungsdienste mit einem ISO-9002-Zertifikat, das beweist, dass sie strenge Maßnahmen ergreifen, um den Datenschutz und die Organisation der Kunden zu wahren.
Wie hält der Anbieter die Kommunikation mit der verwalteten Belegschaft aufrecht?
Wählen Sie einen Datenkennzeichnungspartner, der sich um eine klare und regelmäßige Kommunikation bemüht, um Diskrepanzen bei Anweisungen, Anforderungen und Projektanforderungen zu vermeiden. Mangelnde Kommunikation, projektkritischer Informationsaustausch in Echtzeit und ein unzureichendes Feedback-Schleifensystem können sich negativ auf die Arbeitsqualität und Lieferfristen auswirken. Es ist wichtig, einen Drittanbieter zu wählen, der die neuesten Tools für die Zusammenarbeit verwendet und über bewährte Systeme zur Erkennung von Produktivitätsproblemen verfügt, bevor diese sich auf das Projekt auswirken.
Fallstudie: Medizinische Bildanmerkung für die KI-gestützte Radiologie
Ein führendes Unternehmen für Gesundheitstechnologie hat sich mit Shaip zusammengetan, um eine KI-gestützte Radiologielösung zu entwickeln. Shaip lieferte hochwertige Annotationsdienste für medizinische Bilder und beschriftete Tausende von CT-Scans und MRTs mit präzisen anatomischen Strukturen und Anomalien. Durch die Zusammenarbeit mit Shaips Team aus erfahrenen Annotatoren für Gesundheitsdaten konnte das Unternehmen seine KI-Algorithmen trainieren, um Krankheiten mit hoher Genauigkeit zu erkennen, was letztendlich die Patientenergebnisse verbessert und die Gesundheitskosten senkt.
Schlussfolgerung
Shaip ist ein Branchenführer bei der Bereitstellung erstklassiger spezialisierter medizinischer Datenkennzeichnungsdienste für kritische Projekte. Wir verfügen über ein exklusives Team von Gesundheitsexperten, die von den besten ausgebildet wurden medizinische Experten auf erstklassige Etikettierlösungen. Unsere Erfahrung, Kompetenz, strengen Schulungsmodule und bewährten Qualitätssicherungsparameter haben uns zum bevorzugten Datenkennzeichnungsdienstleistungspartner für große Unternehmen gemacht.
Sind Sie bereit, den Erfolg Ihrer KI-Projekte im Gesundheitswesen durch eine hochwertige Datenkennzeichnung sicherzustellen? Kontaktieren Sie Shaip noch heute, um zu erfahren, wie unser erfahrenes Team für die Annotation von Gesundheitsdaten Ihnen dabei helfen kann, Ihre Ziele zu erreichen und gleichzeitig die höchsten Qualitäts- und Compliance-Standards einzuhalten.Open-Source-Gesundheitsdatensätze für Projekte zum maschinellen Lernen
