Wie die Trainingsdaten des Gesundheitswesens die KI des Gesundheitswesens zum Mond bringen?
Die Datenbeschaffung war schon immer eine organisatorische Priorität. Dies gilt umso mehr, wenn die betreffenden Datensätze verwendet werden, um autonome, selbstlernende Setups zu trainieren. Das Training intelligenter Modelle, insbesondere der KI-gestützten, verfolgt einen anderen Ansatz als die Aufbereitung von Standardgeschäftsdaten. Da das Gesundheitswesen der vertikale Schwerpunkt ist, ist es außerdem wichtig, sich auf Datensätze zu konzentrieren, die einen bestimmten Zweck haben und nicht nur zur Aufzeichnung verwendet werden.
Aber warum müssen wir uns überhaupt auf Trainingsdaten konzentrieren, wenn sich bereits riesige Mengen organisierter Patientendaten auf medizinischen Datenbanken und Servern von Altersheimen, Krankenhäusern, Kliniken und anderen Gesundheitsorganisationen befinden. Der Grund dafür ist, dass Standard-Patientendaten nicht verwendet werden oder nicht verwendet werden können, um autonome Modelle zu erstellen, die dann kontextbezogene und gekennzeichnete Daten benötigen, um rechtzeitig erkennende und proaktive Entscheidungen treffen zu können.
Hier kommen Healthcare-Training-Daten ins Spiel, die als kommentierte oder beschriftete Datensätze projiziert werden. Diese medizinischen Datensätze sind darauf ausgerichtet, Maschinen und Modellen dabei zu helfen, bestimmte medizinische Muster, die Art von Krankheiten, die Prognose bestimmter Krankheiten und andere wichtige Aspekte der medizinischen Bildgebung, Analyse und Datenverwaltung zu identifizieren.
Was sind Schulungsdaten für das Gesundheitswesen – ein vollständiger Überblick?
Trainingsdaten im Gesundheitswesen sind nichts anderes als relevante Informationen, die mit Metadaten versehen sind, damit die Algorithmen des maschinellen Lernens sie erkennen und daraus lernen können. Sobald die Datensätze beschriftet bzw. annotiert sind, können die Modelle den Kontext, die Reihenfolge und die Kategorie derselben verstehen, was ihnen hilft, rechtzeitig bessere Entscheidungen zu treffen.
Wenn Sie ein Faible für Besonderheiten haben, handelt es sich bei gesundheitsrelevanten Trainingsdaten um annotierte medizinische Bilder, die dafür sorgen, dass intelligente Modelle und Maschinen im Rahmen des diagnostischen Setups rechtzeitig in die Lage versetzt werden, Krankheiten zu erkennen. Trainingsdaten kann auch textuell oder eher transkribiert sein, was es Modellen dann ermöglicht, Daten aus klinischen Studien zu identifizieren und proaktive Anrufe in Bezug auf die Arzneimittelentwicklung entgegenzunehmen.
Noch ein bisschen zu komplex für dich! Nun, hier ist der einfachste Weg, um zu verstehen, wofür Trainingsdaten im Gesundheitswesen stehen. Stellen Sie sich eine angebliche Gesundheitsanwendung vor, die Infektionen basierend auf den Berichten und Bildern, die Sie auf die Plattform hochladen, erkennen und die nächste Vorgehensweise vorschlagen kann. Um solche Anrufe zu tätigen, muss die intelligente Anwendung jedoch mit kuratierten und abgestimmten Daten gefüttert werden, aus denen sie lernen kann. Ja, das nennen wir „Trainingsdaten“.
Welches sind die relevantesten Gesundheitsmodelle, die Trainingsdaten erfordern?
Trainingsdaten sind für autonome Gesundheitsmodelle sinnvoller, die das Leben von Bürgern ohne menschliches Eingreifen schrittweise beeinflussen können. Außerdem fördert die zunehmende Betonung der Verstärkung der Forschungskapazitäten im Gesundheitswesen das Marktwachstum der Datenannotation weiter; ein unverzichtbarer und unbesungener Held der KI, der bei der Entwicklung genauer und fallspezifischer Trainingsdatensätze entscheidend ist.
Aber welche Gesundheitsmodelle benötigen am dringendsten Trainingsdaten? Nun, hier sind die Subdomänen und Modelle, die in letzter Zeit an Fahrt aufgenommen haben und den Bedarf an hochwertigen Trainingsdaten wecken:
- Digitale Gesundheitseinrichtungen: Zu den Schwerpunkten gehören personalisierte Behandlung, virtuelle Patientenversorgung und Datenanalyse für die Gesundheitsüberwachung
- Diagnose-Setups: Schwerpunkte sind die Früherkennung lebensbedrohlicher und schwerwiegender Erkrankungen wie jede Form von Krebs und Läsionen.
- Berichts- und Diagnosetools: Zu den Schwerpunkten gehören die Entwicklung einer scharfsinnigen Generation von CT-Scannern, MRT-Erkennung und Röntgen- oder Bildwerkzeugen
- Bildanalysatoren: Schwerpunkte sind die Identifizierung von Zahnproblemen, Hauterkrankungen, Nierensteinen und mehr
- Datenkennungen: Zu den Schwerpunkten gehören die Analyse klinischer Studien für ein besseres Krankheitsmanagement, die Identifizierung neuer Behandlungsoptionen für bestimmte Krankheiten und die Entwicklung von Medikamenten
- Aufzeichnungseinstellungen: Zu den Schwerpunktbereichen gehören die Pflege und Aktualisierung von Patientenakten, die regelmäßige Nachverfolgung von Patientengebühren und sogar die Vorautorisierung von Ansprüchen, indem das Wesentliche einer Versicherungspolice identifiziert wird.
Diese Healthcare-Modelle verlangen nach genauen Trainingsdaten, um einfühlsamer und proaktiver zu sein.
Warum sind Trainingsdaten im Gesundheitswesen wichtig?
Wie aus der Natur von Modellen hervorgeht, entwickelt sich die Rolle des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen schrittweise weiter. Da perzeptive KI-Setups im Gesundheitswesen zu einer absoluten Notwendigkeit werden, kommt es auf NLP, Computer Vision und Deep Learning an, um relevante Trainingsdaten für die Modelle aufzubereiten, aus denen sie lernen können.
Im Gegensatz zu Standard- und statischen Prozessen wie Patientenaktenführung, Transaktionsabwicklung und mehr können intelligente Healthcare-Modelle wie virtuelle Pflege, Bildanalysatoren und andere nicht mit herkömmlichen Datensätzen gezielt werden. Aus diesem Grund werden Trainingsdaten im Gesundheitswesen als Riesenschritt in die Zukunft noch wichtiger.
Die Bedeutung von Trainingsdaten im Gesundheitswesen lässt sich besser daran verstehen und erkennen, dass die Marktgröße bei der Implementierung von Datenannotationstools im Gesundheitswesen zur Aufbereitung von Trainingsdaten im Jahr 500 voraussichtlich um mindestens 2027 % gegenüber 2020 wachsen wird.
Aber das ist noch nicht alles. Intelligente Modelle, die von vornherein richtig trainiert sind, können Gesundheitseinrichtungen helfen, zusätzliche Kosten zu senken, indem sie mehrere Verwaltungsaufgaben automatisieren und bis zu 30 % der Restkosten einsparen.
Und ja, trainierte ML-Algorithmen sind in der Lage, 3D-Scans im Jahr 1000 mindestens 2021-mal schneller zu analysieren, als sie heute verarbeitet werden.
Klingt vielversprechend, nicht wahr!
Anwendungsfälle von KI im Gesundheitswesen
Ehrlich gesagt, fühlt sich das Konzept der Trainingsdaten, das verwendet wird, um KI-Modelle im Gesundheitswesen zu stärken, etwas langweilig an, es sei denn, wir sehen uns die Anwendungsfälle und Echtzeitanwendungen davon genauer an.
Einrichtung des digitalen Gesundheitswesens
KI-gestützte Gesundheitseinrichtungen mit sorgfältig trainierten Algorithmen sind darauf ausgerichtet, den Patienten die bestmögliche digitale Versorgung zu bieten. Digitale und virtuelle Setups mit NLP-, Deep Learning- und Computer Vision-Technologie können Symptome bewerten und Zustände diagnostizieren, indem Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt werden, wodurch die Behandlungszeit um mindestens 70 % verkürzt wird.
Ressourcennutzung
Das Aufkommen der globalen Pandemie hat die meisten medizinischen Einrichtungen nach Ressourcen gedrängt. Aber dann kann KI im Gesundheitswesen, wenn sie Teil des Verwaltungsschemas ist, medizinischen Einrichtungen helfen, Ressourcenknappheit, Intensivpflege und andere Aspekte der knappen Verfügbarkeit besser zu bewältigen.
Auffinden von Hochrisikopatienten
KI im Gesundheitswesen ermöglicht es den Krankenhausbehörden, wenn sie in der Patientenakte implementiert ist, potenzielle Risikopatienten zu identifizieren, bei denen das Risiko einer Ansteckung mit gefährlichen Krankheiten besteht. Dieser Ansatz hilft bei einer besseren Behandlungsplanung und erleichtert sogar die Isolierung des Patienten.
Vernetzte Infrastruktur
Wie ermöglicht durch IBMs interne KI, i.eWatson, Dank Clinical Information Technology ist das moderne Gesundheitswesen jetzt vernetzt. Dieser Anwendungsfall zielt darauf ab, die Interoperabilität zwischen Systemen und Datenmanagement zu verbessern.
Neben den genannten Anwendungsfällen spielt Healthcare AI eine Rolle bei:
- Vorhersage des Aufenthaltslimits für Patienten
- Vorhersage von Nichterscheinen, um Krankenhausressourcen und -kosten zu sparen
- Vorhersage von Patienten, die ihre Gesundheitspläne möglicherweise nicht verlängern
- Erkennen von physischen Problemen und die entsprechenden Abhilfemaßnahmen
Aus einer eher elementaren Perspektive, Gesundheitswesen AI zielt darauf ab, die Datenintegrität, die Fähigkeit, prädiktive Analysen besser zu implementieren, und die Aufzeichnungsfähigkeiten des betreffenden Setups zu verbessern.
Damit diese Anwendungsfälle jedoch erfolgreich genug sind, müssen die KI-Modelle im Gesundheitswesen mit annotierten Daten trainiert werden.
Die Rolle von Goldstandard-Datensätzen für das Gesundheitswesen
Trainingsmodelle sind in Ordnung, aber was ist mit den Daten? Ja, Sie benötigen Datensätze, die dann annotiert werden müssen, damit sie für die KI-Algorithmen sinnvoll sind.
Sie können jedoch nicht einfach Daten aus jedem Kanal aussortieren und trotzdem mit den Standards der Datenintegrität Schritt halten. Aus diesem Grund ist es wichtig, sich auf Dienstleister wie Shaip zu verlassen, die eine breite Palette zuverlässiger und relevanter Datensätze für Unternehmen zur Verfügung stellen. Wenn Sie planen, ein KI-Modell für das Gesundheitswesen einzurichten, können Sie bei Shaip zwischen Mensch-Bot-Wahrnehmungen, Gesprächsdaten, physischen Diktaten und Arztnotizen wählen.
Darüber hinaus können Sie sogar Anwendungsfälle angeben, um die Datensätze auf die Kernprozesse des Gesundheitswesens oder die dialogorientierte KI auszurichten, um auf die Verwaltungsfunktionen abzuzielen. Aber das ist noch nicht alles, erfahrene Annotatoren und Datensammler bieten sogar mehrsprachige Unterstützung bei der Erfassung und Bereitstellung offener Datensätze für Trainingsmodelle.
Um auf das Angebot von Shaip zurückzukommen, können Sie als Innovator auf relevante Audiodateien, Textdateien, Wortlaut, Diktatnotizen und sogar medizinische Bilddatensätze zugreifen, je nachdem, welche Funktionalität das Modell haben soll.
Wrap-Up
Das Gesundheitswesen als Branche befindet sich auf einem Innovationsrausch, vor allem in der Zeit nach der Pandemie. Unternehmen, Gesundheitsunternehmer und unabhängige Entwickler planen jedoch ständig neue Anwendungen und Systeme, die intelligent proaktiv sind und den menschlichen Aufwand durch sich wiederholende und zeitaufwändige Aufgaben erheblich minimieren können.
Aus diesem Grund ist es wichtig, zunächst die Setups bzw. Modelle mit präzise kuratierten und gekennzeichneten Datensätzen bis zur Perfektion zu trainieren, etwas, das besser an zuverlässige Dienstleister ausgelagert wird, um Perfektion und Genauigkeit zu erreichen.
