Da molto tempo leggiamo del ruolo di annotazione dei dati nell'apprendimento automatico e moduli di Intelligenza Artificiale (AI). Sappiamo che l'annotazione dei dati di qualità è un aspetto inevitabile che influenza invariabilmente i risultati prodotti da questi sistemi.
Tuttavia, quali sono le diverse tecniche di annotazione utilizzate nel IA sanitaria spazio? Per un settore così complesso, vasto e cruciale, quali misure e procedure adottano gli esperti di annotazione dei dati per etichettare, implementare e seguire per etichettare dati sanitari critici da una miriade di fonti?
Bene, questo è esattamente ciò che esploreremo in questo post oggi. Dalla comprensione di base dei diversi tipi di tecniche di annotazione dei dati, sbloccheremo il livello 2 ed esploreremo le diverse tecniche di annotazione utilizzate in diversi casi d'uso dell'IA.
Annotazione dei dati per diversi casi d'uso dell'IA
chatbots
Cominciamo prima con le basi. I chatbot o i bot conversazionali si stanno rivelando ali altamente efficienti per la gestione clinica, mHealth e altro ancora. Dall'aiutare i pazienti a prenotare appuntamenti per la loro diagnosi e consulenza sanitaria, ad assisterli nell'elaborazione dei loro sintomi e segni vitali per segni di malattie e preoccupazioni, i chatbot si stanno rivelando ottimi compagni sia per i pazienti che per gli operatori sanitari.
Affinché i chatbot forniscano risultati accurati, devono elaborare milioni di byte di dati. Una diagnosi o raccomandazione sbagliata potrebbe rivelarsi dannosa per i pazienti e per l'ambiente circostante. Ad esempio, se un'app basata sull'intelligenza artificiale progettata per fornire risultati sulla valutazione preliminare di Covid-19 fornisce risultati errati, risulterebbe in un contagio. Ecco perché un'adeguata formazione sull'IA deve avvenire prima che il prodotto o la soluzione venga implementato.
Per scopi di formazione, gli esperti utilizzano generalmente tecniche come il riconoscimento di entità e analisi del sentiment.
Annotazione di imaging digitale
Sebbene il processo diagnostico sia digitale con l'aiuto di sistemi e dispositivi sofisticati, le inferenze dei risultati sono ancora prevalentemente incentrate sull'uomo. Ciò espone i risultati a interpretazioni errate o addirittura a trascurare preoccupazioni cruciali.
Ora, i moduli di intelligenza artificiale possono eliminare tutte queste istanze e rilevare anche le anomalie o le preoccupazioni più minute da rapporti di risonanza magnetica, TC e raggi X. Oltre a risultati accurati, anche i sistemi di intelligenza artificiale possono fornire risultati rapidamente.
Oltre alle scansioni convenzionali, la termografia viene utilizzata anche per la diagnosi precoce di problemi come il cancro al seno. I raggi IR emessi dai tumori vengono studiati per ulteriori sintomi e riportati di conseguenza.
Per questi scopi complessi, i veterani dell'annotazione dei dati implementano meccanismi come l'etichettatura di rapporti MRI, TC e raggi X esistenti e dati di imaging termico. I moduli di intelligenza artificiale imparano quindi da questi set di dati annotati per allenarsi in modo autonomo.
Sviluppo e trattamento di farmaci
Uno degli esempi più recenti di sviluppo di farmaci attraverso moduli di IA è la formulazione di vaccini per Covid-19. Entro pochi mesi dall'epidemia, ricercatori e operatori sanitari sono stati in grado di decifrare il codice per i vaccini Covid-19. Ciò è dovuto principalmente all'intelligenza artificiale e agli algoritmi di apprendimento automatico e alla loro capacità di simulare interazioni farmacologiche e chimiche, imparare da tonnellate di riviste sanitarie, articoli pubblicati, documenti di ricerca, articoli accademici e altro per la scoperta di farmaci.
Approfondimenti che non sarebbero mai potuti passare sotto il radar degli esseri umani (considerando il volume dei set di dati utilizzati per la scoperta di farmaci e gli studi clinici) sono facilmente abbinati e analizzati dai moduli di intelligenza artificiale per inferenze e risultati immediati. Ciò consente agli operatori sanitari di accelerare le prove, condurre test rigorosi e inoltrare i risultati per le approvazioni appropriate.
Oltre alla scoperta di farmaci, i moduli di intelligenza artificiale stanno anche aiutando i medici a raccomandare farmaci personalizzati che ne influenzerebbero il dosaggio e i tempi in base alle condizioni sottostanti, alle risposte biologiche e altro ancora.
Per i pazienti che soffrono di malattie autoimmuni, problemi neurologici e disturbi cronici, vengono prescritti più farmaci. Questo potrebbe significare una reazione tra i farmaci. Con raccomandazioni farmacologiche personalizzate, gli operatori sanitari possono prendere una decisione più informata in merito alla prescrizione di farmaci.
Affinché tutto ciò avvenga, gli annotatori lavorano sull'etichettatura dei dati della PNL, dei dati della radiologia dei dati, delle immagini digitali, delle cartelle cliniche elettroniche, dei dati sui sinistri forniti dalle compagnie assicurative, dei dati raccolti e compilati dai dispositivi indossabili e altro ancora.
Monitoraggio e cura del paziente
La strada cruciale per il recupero inizia solo dopo l'intervento chirurgico o la diagnosi. Spetta al paziente assumersi la responsabilità del recupero della propria salute e del benessere generale. Grazie alle soluzioni basate sull'intelligenza artificiale, questo sta gradualmente diventando senza soluzione di continuità.
I pazienti che hanno subito trattamenti per il cancro o che soffrono di problemi di salute mentale sono sempre più frequenti robot conversazionali utile. Dalle domande post-dimissione all'aiutare i pazienti a navigare attraverso i crolli emotivi, i chatbot stanno arrivando come compagni e assistenti finali. Un'organizzazione di intelligenza artificiale chiamata Northwell Health ha anche condiviso un rapporto secondo il quale quasi il 96% dei suoi pazienti ha dimostrato un coinvolgimento ottimizzato dei pazienti con tali chatbot.
Le tecniche di annotazione in questo caso si riducono all'etichettatura di dati di testo e audio da cartelle cliniche, dati da studi clinici, conversazioni e analisi di intenti, imaging digitale e documenti e altro ancora.
Avvolgere Up
Casi d'uso come questi stanno definendo standard di benchmarking per le metodologie di formazione e annotazione dell'IA. Questi servono anche come mappe stradali per tutte le sfide univoche di annotazione dei dati che si presenteranno in futuro a causa dell'insorgenza di nuovi casi d'uso e soluzioni.
Tuttavia, ciò non dovrebbe impedirti di avventurarti nello sviluppo dell'IA per l'assistenza sanitaria. Se sei appena agli inizi e stai cercando un prodotto adeguato e di qualità Dati di allenamento dell'IA, mettiti in contatto con noi oggi. Anticipiamo sempre nuove sfide e rimaniamo un passo avanti rispetto alla curva.
