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.
Herausforderungen bei der Kennzeichnung von Gesundheitsdaten
Das 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.
Standardmäßige Gesundheits-/medizinische Datensätze, um Ihr KI-Projekt im Gesundheitswesen in Gang zu bringen
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, Austausch projektkritischer Informationen in Echtzeit und ein unzureichendes Feedback-Loop-System können die Qualität der Arbeit und die Lieferfristen beeinträchtigen.
Es ist wichtig, einen Drittanbieter auszuwählen, der die neuesten Collaboration-Tools verwendet und über bewährte Systeme verfügt, um Produktivitätsprobleme zu erkennen, bevor sie sich auf das Projekt auswirken.
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