Datenanmerkung

Datenannotationstechniken für die häufigsten KI-Anwendungsfälle im Gesundheitswesen

Seit langem lesen wir über die Rolle von Datenannotation beim maschinellen Lernen und Module für künstliche Intelligenz (KI). Wir wissen, dass die Annotation qualitativ hochwertiger Daten ein unvermeidlicher Aspekt ist, der die Ergebnisse dieser Systeme unweigerlich beeinflusst.

Was sind jedoch die verschiedenen Anmerkungstechniken, die in der KI im Gesundheitswesen Platz? Welche Maßnahmen und Verfahren ergreifen Datenannotationsexperten für eine Branche, die so komplex, weitläufig und entscheidend ist, um kritische Gesundheitsdaten aus einer Vielzahl von Quellen zu markieren, zu implementieren und zu befolgen?

Nun, genau das werden wir heute in diesem Beitrag untersuchen. Ausgehend vom grundlegenden Verständnis der verschiedenen Arten von Datenannotationstechniken werden wir Level 2 freischalten und die verschiedenen Annotationstechniken untersuchen, die in verschiedenen KI-Anwendungsfällen verwendet werden.

Datenannotation für verschiedene KI-Anwendungsfälle

Chatbots

Chatbots Beginnen wir zunächst mit den Grundlagen. Chatbots oder Conversational Bots erweisen sich als hocheffiziente Flügel für klinisches Management, mHealth und mehr. Von der Unterstützung von Patienten bei der Buchung von Terminen für ihre Diagnose und Gesundheitsberatung bis hin zur Unterstützung bei der Verarbeitung ihrer Symptome und Vitalwerte für Anzeichen von Krankheiten und Bedenken erweisen sich Chatbots sowohl für Patienten als auch für Gesundheitsdienstleister als großartige Begleiter.

Damit Chatbots genaue Ergebnisse liefern können, müssen sie Millionen von Bytes an Daten verarbeiten. Eine falsche Diagnose oder Empfehlung könnte für Patienten und ihre Umgebung schädlich sein. Wenn beispielsweise eine KI-gestützte App, die Ergebnisse zur vorläufigen Bewertung von Covid-19 liefert, falsche Ergebnisse liefert, würde dies zu einer Ansteckung führen. Deshalb muss vor der Produkt- oder Lösungsimplementierung eine adäquate KI-Schulung stattfinden.

Zu Schulungszwecken verwenden Experten im Allgemeinen Techniken wie die Entitätserkennung und Stimmungsanalyse. 

Anmerkungen zur digitalen Bildgebung

Während der Diagnoseprozess mit Hilfe ausgeklügelter Systeme und Geräte digital ist, sind die Rückschlüsse auf die Ergebnisse immer noch überwiegend menschzentriert. Dies setzt die Ergebnisse einer Fehlinterpretation aus oder übersieht sogar entscheidende Bedenken.

Jetzt können KI-Module all diese Fälle eliminieren und selbst kleinste Anomalien oder Bedenken aus MRT-, CT-Scan- und Röntgenberichten erkennen. Neben genauen Ergebnissen können KI-Systeme auch schnell Ergebnisse liefern.

Neben konventionellen Scans wird die Wärmebildgebung auch zur Früherkennung von Bedenken wie Brustkrebs eingesetzt. Von Tumoren emittierte IR-Strahlen werden auf weitere Symptome untersucht und entsprechend gemeldet.

Für diese komplexen Zwecke setzen Veteranen der Datenanmerkung Mechanismen wie das Markieren vorhandener MRT-, CT- und Röntgenberichte sowie Wärmebilddaten ein. KI-Module lernen dann aus diesen annotierten Datensätzen, um autonom zu trainieren.

Lassen Sie uns noch heute Ihre Anforderungen an KI-Trainingsdaten besprechen.

Arzneimittelentwicklung und -behandlung

Eines der jüngsten Beispiele für die Medikamentenentwicklung durch KI-Module ist die Formulierung von Impfstoffen gegen Covid-19. Innerhalb weniger Monate nach dem Ausbruch konnten Forscher und Gesundheitsdienstleister den Code für Covid-19-Impfstoffe knacken. Dies ist hauptsächlich auf KI- und maschinelle Lernalgorithmen und ihre Fähigkeit zurückzuführen, Arzneimittel- und chemische Wechselwirkungen zu simulieren, aus Tonnen von Gesundheitszeitschriften, veröffentlichten Artikeln, Forschungsdokumenten, wissenschaftlichen Artikeln und mehr für die Wirkstoffforschung zu lernen.

Erkenntnisse, die niemals unter das Radar des Menschen gelangen könnten (in Anbetracht der Menge an Datensätzen, die für die Wirkstoffforschung und klinische Studien verwendet werden), werden von KI-Modulen leicht abgeglichen und analysiert, um sofortige Schlussfolgerungen und Ergebnisse zu erhalten. Dies ermöglicht es medizinischen Fachkräften, Studien zu beschleunigen, strenge Tests durchzuführen und ihre Ergebnisse zur entsprechenden Zulassung weiterzuleiten.

Abgesehen von der Wirkstoffforschung unterstützen KI-Module Kliniker auch bei der Empfehlung personalisierter Medikamente, die ihre Dosierung und den Zeitpunkt basierend auf ihren zugrunde liegenden Erkrankungen, biologischen Reaktionen und mehr beeinflussen würden.

Für Patienten mit Autoimmunerkrankungen, neurologischen Problemen und chronischen Beschwerden werden mehrere Medikamente verschrieben. Dies könnte eine Reaktion zwischen Medikamenten bedeuten. Mit personalisierten Medikamentenempfehlungen können Gesundheitsdienstleister eine fundiertere Entscheidung in Bezug auf die Verschreibung von Medikamenten treffen.

Damit all dies geschieht, arbeiten Annotatoren daran, NLP-Daten, Daten aus der Datenradiologie, digitale Bilder, EHRs, von Versicherungsunternehmen bereitgestellte Schadensdaten, von tragbaren Geräten gesammelte und zusammengestellte Daten und mehr zu markieren.

Patientenüberwachung und -pflege

Patientenüberwachung &Amp; Pflege Der entscheidende Weg zur Genesung beginnt erst nach der Operation oder Diagnose. Es liegt am Patienten, die Verantwortung für die Genesung seiner Gesundheit und das allgemeine Wohlbefinden zu übernehmen. Dank KI-gestützter Lösungen wird dies nach und nach nahtlos.

Patienten, die sich einer Krebsbehandlung unterzogen haben oder an psychischen Problemen leiden, finden zunehmend Konversations-Bots hilfreich. Von Fragen nach der Entlassung bis hin zur Unterstützung von Patienten bei der Navigation durch emotionale Zusammenbrüche – Chatbots werden als ultimative Begleiter und Assistenten eingesetzt. Eine KI-Organisation namens Northwell Health teilte ebenfalls einen Bericht mit, dass fast 96 % ihrer Patienten ein optimiertes Patientenengagement mit solchen Chatbots zeigten.

Annotationstechniken laufen hier auf das Taggen von Text- und Audiodaten aus Gesundheitsakten, Daten aus klinischen Studien, Gesprächs- und Absichtsanalysen, digitaler Bildgebung und Dokumenten und mehr hinaus.

Fazit

Anwendungsfälle wie diese setzen Benchmarking-Standards für KI-Trainings- und Annotationsmethoden. Diese dienen auch als Roadmaps für alle einzigartigen Herausforderungen bei der Datenannotation, die in Zukunft durch das Aufkommen neuer Anwendungsfälle und Lösungen entstehen.

Das sollte Sie jedoch nicht davon abhalten, sich an die Entwicklung von KI für das Gesundheitswesen zu wagen. Wenn Sie gerade erst anfangen und auf der Suche nach angemessener und Qualität sind KI-Trainingsdaten, nehmen Sie noch heute Kontakt mit uns auf. Wir antizipieren immer neue Herausforderungen und sind der Zeit immer einen Schritt voraus.

Social Share

Share on Facebook
Teilen auf Twitter
Bei LinkedIn teilen
Teilen Sie per E-Mail
Teilen Sie auf WhatsApp