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.
Rolle der medizinischen Bildannotation in der medizinischen Diagnostik
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
- DICOM
- NIfTI
- Audio - Arzt Diktat Audio
- Videos
- Fotos
- Text - EHR-Datensatz
- Bilder
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 Bildgebung | Regelmäßige Datenanmerkung |
|---|---|
| Alle medizinischen Bildgebungsdaten sollten anonymisiert und durch Datenverarbeitungsvereinbarungen (DPA) geschützt werden. | Normale Bilder sind leicht verfügbar. |
| Medizinische Bilder sind im DICOM-Format | Normale Bilder können in JPEG, PNG, BMP und mehr vorliegen |
| Die Auflösung medizinischer Bilder ist mit einem 16-Bit-Farbprofil hoch | Normale Bilder können ein 8-Bit-Farbprofil haben. |
| Medizinische Bilder enthalten auch Maßeinheiten für medizinische Zwecke | Die Maße beziehen sich auf die Kamera |
| HIPAA-Konformität ist unbedingt erforderlich | Nicht durch Compliance geregelt |
| Es werden mehrere Bilder desselben Objekts aus verschiedenen Blickwinkeln und Ansichten bereitgestellt | Separate Bilder verschiedener Objekte |
| Es sollte sich an radiologischen Kontrollen orientieren | Normale Kameraeinstellungen werden akzeptiert |
| Mehrere Slice-Anmerkungen | Anmerkungen zu einzelnen Schichten |
HIPAA
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?
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.
