Medizinische Bildanmerkung

Medizinische Bildanmerkung: Definition, Anwendung, Anwendungsfälle und Typen

Medical image annotation plays a vital role in providing machine learning algorithms and AI models with the necessary training data. This process is essential for AI to accurately detect diseases and conditions, as it relies on pre-modeled data to generate appropriate responses.

Put simply, medical image annotation is the process of labeling and describing medical images. This not only assists in diagnosing conditions but also plays a crucial role in research and the delivery of medical care. By marking and labeling specific biomarkers, AI programs can interpret and analyze the information-rich images, leading to rapid and precise diagnoses.

In 2022, the global healthcare data annotation tools market was valued at USD 129.9 million and is projected to experience a remarkable compound annual growth rate (CAGR) of 27.5% from 2023 to 2030. The integration of data annotation tools in the healthcare sector is revolutionizing diagnosis, treatment, and patient monitoring. By generating accurate diagnoses and enabling personalized treatments, these tools are significantly enhancing healthcare research and outcomes.

Us healthcare data annotation tools market

Bildquelle: Grandviewforschung 

Die phänomenalen Fortschritte beim maschinellen Lernen und der künstlichen Intelligenz haben die Gesundheitsbranche revolutioniert.

Der weltweite Markt für KI im Gesundheitswesen betrug 2016 etwa eine Milliarde, und diese Zahl wird Schätzungen zufolge auf mehr als steigen $ 28 Milliarden 2025. Insbesondere die Marktgröße der globalen KI in der medizinischen Bildgebung wurde im Jahr 980 auf rund 2022 Millionen US-Dollar geschätzt. Darüber hinaus wird diese Zahl voraussichtlich um eine CAGR von 26.77 % steigen 3215 Millionen US-Dollar bis 2027.

Was ist medizinische Bildanmerkung?

Die Gesundheitsbranche nutzt das Potenzial von ML, um eine verbesserte Patientenversorgung, bessere Diagnostik, genaue Behandlungsvorhersagen und Arzneimittelentwicklung bereitzustellen. Es gibt jedoch einige Bereiche der medizinischen Wissenschaften, in denen KI Medizinern bei der medizinischen Bildgebung helfen kann. Um jedoch genaue KI-basierte medizinische Bildgebungsmodelle zu entwickeln, benötigen Sie riesige Mengen an medizinischer Bildgebung, die genau beschriftet und kommentiert sind.

Anmerkung zu medizinischen Bildern ist die Technik der genauen Kennzeichnung medizinischer Bildgebung wie z MRT, CT Scans, Ultraschall, Mammogramme, Röntgen und mehr, um das maschinelle Lernmodell zu trainieren. Neben der Bildgebung werden auch medizinische Bilddaten wie Aufzeichnungen und Berichte kommentiert, um das Training zu unterstützen klinische NER und Deep-Learning-Modelle.

Diese medizinische Bildanmerkung hilft dabei, Deep-Learning-Algorithmen und ML-Modelle zu trainieren, um medizinische Bilder zu analysieren und die Diagnose genau zu verbessern.

Medizinische Bildanmerkungen verstehen

Bei der medizinischen Bildanmerkung werden Röntgenaufnahmen, CT-Scans, MRT-Scans und zugehörige Dokumente beschriftet. Die KI-Algorithmen und -Modelle werden für unterschiedliche Zwecke mithilfe der bereitgestellten gekennzeichneten Informationen und Markierungen trainiert Anerkennung benannter Entitäten (NER). Anhand dieser Informationen sparen KI-Programme Ärzten Zeit und helfen ihnen, bessere Entscheidungen zu treffen. Dadurch erhalten Patienten gezieltere Ergebnisse.

Ohne ein KI-Programm wird diese Aufgabe von Ärzten und Spezialisten übernommen. So wie Profis durch jahrelange Ausbildung und Studien lernen, muss ein KI-Modell trainiert werden, das teilweise durch annotierte Bilddaten bereitgestellt wird. Anhand dieser Daten lernen KI-Modelle und maschinelle Lernprogramme, die Lücke zwischen dem medizinischen Fachwissen eines Einzelnen und den KI-Fähigkeiten zu schließen.

Diese Verschmelzung von Menschen und künstlicher Intelligenz macht die Diagnose im Gesundheitswesen präzise, ​​schnell und proaktiv. Dadurch werden menschliche Fehler reduziert, da ein KI-Programm Anomalien auf molekularer Ebene effizienter erkennen und so die Patientenergebnisse verbessern kann.

Rolle der medizinischen Bildannotation in der medizinischen Diagnostik

Ai in medical diagnostics Das Potenzial von KI in medizinische Bilddiagnostik ist immens, und die Gesundheitsbranche nutzt die Hilfe von KI und ML, um Patienten eine schnellere und zuverlässigere Diagnose zu stellen. Einige der Anwendungsfälle von Bildanmerkung im Gesundheitswesen in der KI-medizinischen Diagnostik sind:

  • Krebserkennung

    Die Erkennung von Krebszellen ist vielleicht die größte Rolle der KI in der medizinischen Bildgebungsanalyse. Wenn Modelle mit riesigen Sätzen medizinischer Bildgebungsdaten trainiert werden, hilft dies dem Modell, das Wachstum von Krebszellen in Organen genau zu identifizieren, zu erkennen und vorherzusagen. Dadurch kann das Potenzial für menschliche Fehler und Fehlalarme weitgehend eliminiert werden.

  • Dental Imaging

    Mit KI-fähigen Modellen können medizinische Probleme im Zusammenhang mit Zähnen und Zahnfleisch wie Karies, Anomalien in der Zahnstruktur, Karies und Krankheiten genau diagnostiziert werden.

  • Leberkomplikationen

    Komplikationen im Zusammenhang mit der Leber können erkannt, charakterisiert und effektiv überwacht werden, indem medizinische Bilder ausgewertet werden, um Anomalien zu erkennen und zu identifizieren.

  • Gehirnerkrankungen

    Die Annotation medizinischer Bilder hilft bei der Erkennung von Hirnerkrankungen, Blutgerinnseln, Tumoren und anderen neurologischen Problemen.

  • Dermatologie

    Computer Vision und medizinische Bildgebung werden ebenfalls umfassend eingesetzt, um dermatologische Erkrankungen schnell und effektiv zu erkennen.

  • Herz Konditionen

    KI wird auch zunehmend in der Kardiologie eingesetzt, um Herzanomalien, Herzerkrankungen, die Notwendigkeit einer Intervention und die Interpretation von Echokardiogrammen zu erkennen.

Arten von Dokumenten, die durch Medical Image Annotation kommentiert werden

Die Annotation medizinischer Daten ist ein wesentlicher Bestandteil der Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen. Ohne eine ordnungsgemäße und medizinisch genaue Annotation von Aufzeichnungen mit Text, Metadaten und zusätzlichen Anmerkungen wird es schwierig, ein wertvolles ML-Modell zu entwickeln.

Es wäre hilfreich, wenn Sie äußerst talentierte und erfahrene Kommentatoren hätten medizinische Bilddaten. Einige der verschiedenen Dokumente, die kommentiert sind:

  • CT-Scan
  • Mammografie
  • Röntgenstrahl
  • Echokardiogramm
  • Ultraschall
  • MRI
  • EEG

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Anwendungen der medizinischen Bildanmerkung im Gesundheitswesen

Medizinische Bildanmerkungen können neben der Erkennung von Krankheiten und Diagnosen auch mehreren Zwecken dienen. Gut trainierte Daten haben KI- und ML-Modellen dabei geholfen, die Gesundheitsdienste zu verbessern. Hier sind einige zusätzliche Anwendungen der medizinischen Bildanmerkung:

Virtuelle Assistenten

Virtuelle Assistenten

Durch die Annotation medizinischer Bilder können virtuelle KI-Assistenten in Echtzeit präzise Informationen bereitstellen. Es analysiert medizinische Bilder und verwendet vorab trainierte Daten, um Relevanz zu ermitteln und Antworten zu liefern.

Diagnostic support

Diagnoseunterstützung

Für eine genaue Diagnose können KI-Modelle Medizinern dabei helfen, menschliche Fehler zu korrigieren. Während die Geschwindigkeit der Erkennung von Bedingungen erhöht wird, können dadurch auch die Ausführungskosten gesenkt werden.

Frühdiagnose

Frühdiagnose

Bei Erkrankungen wie Krebs, bei denen eine späte Diagnose tödliche Folgen haben kann, wird eine frühzeitige Diagnose durch Identifizierung der frühen Biomarker oder lebensbedrohlicher Erkrankungen sehr geschätzt.

Mustererkennungsvorrichtung

Pattern Recognition

Die Mustererkennung ist hilfreich bei der Arzneimittelentwicklung, wo medizinische Bildanmerkungen verwendet werden, um spezifische biologische Reaktionen auf verschiedene Arten von Substanzen zu entdecken.

Roboter-Chirurgie

Roboter-Chirurgie

In der Roboterchirurgie arbeiten medizinische Bildannotation und KI zusammen, um komplexe menschliche Körperteile und -strukturen zu verstehen. Anhand dieser Informationen können KI-Modelle Operationen präzise durchführen.

Annotation medizinischer Bilder VS Annotation normaler Daten

Wenn Sie ein ML-Modell für die medizinische Bildgebung erstellen, sollten Sie daran denken, dass es sich von einem normalen Bild unterscheidet Datenanmerkung in so vielerlei Hinsicht. Nehmen wir zunächst das Beispiel der radiologischen Bildgebung.

Aber bevor wir das tun, legen wir die Prämisse dar – alle Fotos und Videos, die Sie jemals aufgenommen haben, stammen aus einem kleinen Bruchteil des Spektrums, der als sichtbares Licht bezeichnet wird. Die radiologische Bildgebung erfolgt jedoch unter Verwendung von Röntgenstrahlen, die in den Bereich des unsichtbaren Lichts des elektromagnetischen Spektrums fallen.

Hier ist ein detaillierter Vergleich der Annotation von medizinischen Bildgebungsdaten und der regulären Datenannotation.

Anmerkung zur medizinischen BildgebungRegelmäßige Datenanmerkung
Alle medizinischen Bildgebungsdaten sollten anonymisiert und durch Datenverarbeitungsvereinbarungen (DPA) geschützt werden.Normale Bilder sind leicht verfügbar.
Medizinische Bilder sind im DICOM-FormatNormale Bilder können in JPEG, PNG, BMP und mehr vorliegen
Die Auflösung medizinischer Bilder ist mit einem 16-Bit-Farbprofil hochNormale Bilder können ein 8-Bit-Farbprofil haben.
Medizinische Bilder enthalten auch Maßeinheiten für medizinische ZweckeDie Maße beziehen sich auf die Kamera
HIPAA-Konformität ist unbedingt erforderlichNicht durch Compliance geregelt
Es werden mehrere Bilder desselben Objekts aus verschiedenen Blickwinkeln und Ansichten bereitgestelltSeparate Bilder verschiedener Objekte
Es sollte sich an radiologischen Kontrollen orientierenNormale Kameraeinstellungen werden akzeptiert
Mehrere Slice-AnmerkungenAnmerkungen zu einzelnen Schichten

HIPAA

Hipaa complient data masking by shaip Wenn Sie KI-basierte Gesundheitsmodelle erstellen, müssen Sie sie trainieren und testen, indem Sie riesige Mengen hochwertiger medizinischer Bilder verwenden, die genau kommentiert werden, um eine genaue Vorhersage zu liefern. Bei der Auswahl einer Plattform für Ihre medizinische Bildanmerkung und Datenverarbeitung sollten Sie jedoch immer nach Angeboten suchen, die diese technischen Compliance-Anforderungen erfüllen.

HIPAA ist ein Bundesgesetz, das die Sicherheit elektronisch übermittelter Gesundheitsinformationen regelt und geeignete Maßnahmen vorschreibt, die von Anbietern zu ergreifen sind, um Patienteninformationen vor der Offenlegung ohne die Zustimmung des Patienten zu schützen und zu schützen.

  • Gibt es ein System zur Speicherung und Verwaltung von Gesundheitsinformationen?
  • Werden die Systemsicherungen regelmäßig erstellt, gepflegt und aktualisiert?
  • Gibt es ein System, um zu verhindern, dass unbefugte Benutzer auf sensible medizinische Daten zugreifen?
  • Werden die Daten während der Speicherung und Übertragung verschlüsselt?
  • Gibt es Maßnahmen, die Benutzer daran hindern, medizinische Bilder zu exportieren und auf ihren Geräten zu speichern, was zu einer Sicherheitsverletzung führt?

How to choose the best Medical Image Annotation Company

  • Domain-Know-how: Seek out a company with extensive experience in annotating medical images and a profound grasp of medical terminology, anatomy, and pathology.
  • Qualitätssicherung: Ensure that the company implements a stringent quality control process to guarantee the precision, uniformity, and alignment with your specific criteria in annotations.
  • Datensicherheit und Datenschutz: Verify that the company maintains robust measures for data security and adheres to pertinent regulations like HIPAA or GDPR to safeguard sensitive patient data.
  • Skalierbarkeit: Choose a company that can handle your project’s scale and has the capacity to ramp up or down as your needs change.
  • Seitenwechsel: Factor in the company’s capacity to provide annotations within your stipulated timeframe while upholding quality standards.
  • Kommunikation und Zusammenarbeit: Look for a company that maintains clear communication channels and is responsive to your needs and feedback throughout the project.
  • Technologie und Werkzeuge: Assess the company’s use of advanced annotation tools and technologies, such as machine learning-assisted annotation, to improve efficiency and accuracy.
  • Preise und Wert: Compare pricing across different companies, but also consider the value they provide in terms of quality, service, and expertise.
  • Referenzen und Fallstudien: Request references or case studies from the company to evaluate their experience and track record in medical image annotation projects similar to yours.

Wie kann Shaip helfen?

Shaip ist ein beständiger Marktführer bei der Bereitstellung hochwertiger Schulungen Bilddatensätze fortgeschritten zu entwickeln KI-basierte medizinische Lösungen im Gesundheitswesen. Wir verfügen über ein Team erfahrener, exklusiv ausgebildeter Annotatoren und ein riesiges Netzwerk hochqualifizierter Radiologen, Pathologen und Allgemeinmediziner, die die Annotatoren unterstützen und schulen. Darüber hinaus bieten unsere branchenführende Anmerkungsgenauigkeit und Datenkennzeichnung Dienstleistungen helfen bei der Entwicklung von Instrumenten zur Verbesserung der Patientendiagnose.

Wenn Sie mit Shaip zusammenarbeiten, können Sie die Leichtigkeit der Zusammenarbeit mit Fachleuten erleben, die die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Datenformate und kurze Durchlaufzeiten gewährleisten.

Wenn Sie ein Projekt zur Annotation medizinischer Daten im Sinn haben, das einen Weltklasse-Experten benötigt Anmerkungsdienste, Shaip ist der richtige Partner, der Ihr Projekt in kürzester Zeit starten kann.

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