In che modo i dati sulla formazione sanitaria stanno portando l'IA sanitaria sulla Luna?
L'acquisizione dei dati è sempre stata una priorità organizzativa. A maggior ragione quando i set di dati interessati vengono utilizzati per addestrare configurazioni autonome e di autoapprendimento. La formazione di modelli intelligenti, in particolare quelli basati sull'intelligenza artificiale, adotta un approccio diverso rispetto alla preparazione dei dati aziendali standard. Inoltre, poiché l'assistenza sanitaria è la verticale di riferimento, è importante concentrarsi su set di dati che hanno uno scopo per loro e non vengono semplicemente utilizzati per la conservazione dei registri.
Ma perché dobbiamo concentrarci sui dati di formazione quando volumi giganteschi di dati organizzati sui pazienti risiedono già su database medici e server di case di riposo, ospedali, cliniche mediche e altre organizzazioni sanitarie. Il motivo è che i dati standard dei pazienti non sono o non possono essere utilizzati per costruire modelli autonomi, che poi richiedono dati contestuali ed etichettati per poter prendere decisioni percettive e proattive in tempo.
È qui che entrano in gioco i dati sulla formazione sanitaria, proiettati come set di dati annotati o etichettati. Questi set di dati medici si concentrano sull'aiutare macchine e modelli a identificare specifici modelli medici, la natura delle malattie, la prognosi di disturbi specifici e altri aspetti importanti dell'imaging medico, dell'analisi e della gestione dei dati.
Che cosa sono i dati sulla formazione sanitaria: una panoramica completa?
I dati sulla formazione sanitaria non sono altro che informazioni rilevanti etichettate con metadati che gli algoritmi di apprendimento automatico possono riconoscere e da cui imparare. Una volta che i set di dati sono etichettati o meglio annotati, diventa possibile per i modelli comprendere il contesto, la sequenza e la categoria degli stessi, il che li aiuta a prendere decisioni migliori in tempo.
Se hai un debole per le specifiche, i dati di formazione rilevanti per l'assistenza sanitaria riguardano immagini mediche annotate, che assicurano che modelli e macchine intelligenti diventino in grado di riconoscere in tempo i disturbi, come parte della configurazione diagnostica. Dati di allenamento può anche essere di natura testuale o meglio trascritta, il che consente quindi ai modelli di identificare i dati estratti dagli studi clinici e di rispondere a chiamate proattive relative alla creazione di farmaci.
Ancora un po' troppo complesso per te! Bene, ecco il modo più semplice per capire cosa rappresentano i dati della formazione sanitaria. Immagina una presunta applicazione sanitaria in grado di rilevare le infezioni in base ai rapporti e alle immagini che carichi sulla piattaforma e suggerire la prossima linea d'azione. Tuttavia, per effettuare tali chiamate, l'applicazione intelligente deve ricevere dati curati e allineati da cui possa imparare. Sì, questo è ciò che chiamiamo "Dati di formazione".
Quali sono i modelli sanitari più rilevanti che richiedono dati di formazione?
I dati sulla formazione hanno più senso per modelli sanitari autonomi che possono avere un impatto progressivo sulla vita della gente comune, senza l'intervento umano. Inoltre, l'enfasi crescente sull'amplificazione delle capacità di ricerca nel settore sanitario sta alimentando ulteriormente la crescita del mercato dell'annotazione dei dati; un eroe indispensabile e sconosciuto dell'IA che è determinante nello sviluppo di set di dati di formazione accurati e specifici per ogni caso.
Ma quali modelli sanitari hanno più bisogno di dati di formazione? Bene, ecco i sottodomini e i modelli che hanno preso piede negli ultimi tempi, facendo cenno alla necessità di alcuni dati di allenamento di alta qualità:
- Configurazioni sanitarie digitali: Le aree di interesse includono il trattamento personalizzato, l'assistenza virtuale per i pazienti e l'analisi dei dati per il monitoraggio della salute
- Impostazioni diagnostiche: Le aree di interesse includono l'identificazione precoce di disturbi potenzialmente letali e ad alto impatto come qualsiasi forma di cancro e lesioni.
- Reporting e strumenti diagnostici: Le aree di interesse includono lo sviluppo di una gamma percettiva di scanner TC, rilevamento della risonanza magnetica e strumenti a raggi X o immagini
- Analizzatori di immagini: Le aree di interesse includono l'identificazione di problemi dentali, disturbi della pelle, calcoli renali e altro ancora
- Identificatori di dati: Le aree di interesse includono l'analisi degli studi clinici per una migliore gestione della malattia, l'identificazione di nuove opzioni di trattamento per disturbi specifici e la creazione di farmaci
- Impostazioni di conservazione dei record: Le aree di interesse includono il mantenimento e l'aggiornamento delle cartelle dei pazienti, il monitoraggio periodico delle quote dei pazienti e persino la pre-autorizzazione dei reclami, identificando il nocciolo della polizza assicurativa.
Questi modelli Healthcare richiedono dati di formazione accurati per essere più percettivi e proattivi.
Perché i dati sulla formazione sanitaria sono importanti?
Come si vede dalla natura dei modelli, il ruolo dell'apprendimento automatico si sta evolvendo in modo incrementale per quanto riguarda il settore sanitario. Con le configurazioni percettive dell'IA che stanno diventando una necessità assoluta nell'assistenza sanitaria, si tratta di NLP, Computer Vision e Deep Learning per preparare dati di addestramento rilevanti per i modelli da cui imparare.
Inoltre, a differenza dei processi standard e statici come la conservazione dei record dei pazienti, la gestione delle transazioni e altro, i modelli sanitari intelligenti come l'assistenza virtuale, gli analizzatori di immagini e altri non possono essere presi di mira utilizzando i set di dati tradizionali. Ecco perché i dati sulla formazione diventano ancora più importanti nel settore sanitario, come un passo da gigante verso il futuro.
L'importanza dei dati sulla formazione sanitaria può essere compresa e accertata meglio dal fatto che le dimensioni del mercato relative all'implementazione di strumenti di annotazione dei dati in ambito sanitario per preparare i dati sulla formazione dovrebbero crescere di almeno il 500% nel 2027, rispetto a quella del 2020.
Ma non è tutto, i modelli intelligenti che sono adeguatamente formati in primo luogo possono aiutare le strutture sanitarie a ridurre i costi aggiuntivi automatizzando diverse attività amministrative e risparmiando fino al 30% dei costi residui.
E sì, gli algoritmi ML addestrati sono in grado di analizzare le scansioni 3D, almeno 1000 volte più velocemente di quanto vengano elaborate oggi, nel 2021.
Sembra promettente, vero!
Casi d'uso dell'IA sanitaria
Onestamente, il concetto di dati di addestramento, utilizzato per potenziare i modelli di intelligenza artificiale in ambito sanitario, sembra un po' blando a meno che non diamo un'occhiata più da vicino ai casi d'uso e alle applicazioni in tempo reale degli stessi.
Configurazione dell'assistenza sanitaria digitale
Le configurazioni sanitarie basate sull'intelligenza artificiale con algoritmi meticolosamente addestrati sono orientate a fornire la migliore assistenza digitale possibile ai pazienti. Configurazioni digitali e virtuali con tecnologia NLP, Deep Learning e Computer Vision possono valutare i sintomi e diagnosticare condizioni raccogliendo dati da diverse fonti, riducendo così i tempi di trattamento di almeno il 70%.
Utilizzo delle risorse
L'emergere della pandemia globale ha pizzicato la maggior parte delle strutture mediche per le risorse. Ma poi, Healthcare AI, se inserita nello schema amministrativo, può aiutare le istituzioni mediche a gestire meglio la scarsità di risorse, l'utilizzo della terapia intensiva e altri aspetti della scarsa disponibilità.
Individuazione dei pazienti ad alto rischio
L'intelligenza artificiale sanitaria, se e quando implementata nella sezione della cartella clinica, consente alle autorità ospedaliere di identificare i potenziali clienti ad alto rischio che hanno la possibilità di contrarre malattie pericolose. Questo approccio aiuta con una migliore pianificazione del trattamento e facilita persino l'isolamento del paziente.
Infrastruttura connessa
Come reso possibile da L'IA interna di IBM, ovvero eWatson, La moderna struttura sanitaria è ora connessa, per gentile concessione di Clinical Information Technology. Questo caso d'uso mira a migliorare l'interoperabilità tra i sistemi e la gestione dei dati.
Oltre ai casi d'uso citati, Healthcare AI ha un ruolo in gioco in:
- Prevedere il limite di permanenza del paziente
- Prevedere le mancate presentazioni per risparmiare risorse e costi ospedalieri
- Prevedere i pazienti che potrebbero non rinnovare i piani sanitari
- Identificare i problemi fisici e le relative misure correttive
Da una prospettiva più elementare, AI sanitari mira a migliorare l'integrità dei dati, la capacità di implementare meglio l'analisi predittiva e le capacità di registrazione della configurazione in questione.
Ma per fare in modo che questi casi d'uso abbiano abbastanza successo, i modelli di intelligenza artificiale sanitaria devono essere addestrati con dati annotati.
Il ruolo dei set di dati gold standard per l'assistenza sanitaria
I modelli di allenamento vanno bene, ma per quanto riguarda i dati? Sì, hai bisogno di set di dati, che quindi devono essere annotati per avere un senso per gli algoritmi di intelligenza artificiale.
Ma non puoi semplicemente eliminare i dati da qualsiasi canale e continuare a stare al passo con gli standard di integrità dei dati. Questo è il motivo per cui è importante affidarsi a fornitori di servizi come Shaip che offrono un'ampia gamma di set di dati affidabili e pertinenti che le aziende possono utilizzare. Se stai pianificando di impostare un modello di intelligenza artificiale sanitaria, Shaip ti consente di scegliere tra percezioni umano-bot, dati di conversazione, dettatura fisica e note del medico.
Inoltre, puoi persino specificare casi d'uso per allineare i set di dati ai processi sanitari di base o all'IA conversazionale per indirizzare le funzioni amministrative. Ma non è tutto, annotatori e raccoglitori di dati esperti offrono persino supporto multilingue quando si tratta di acquisire e distribuire set di dati aperti per modelli di addestramento.
Tornando a ciò che offre Shaip, tu, come innovatore, puoi accedere a file audio, file di testo, note letterali, di dettatura e persino set di dati di immagini mediche, a seconda della funzionalità che desideri che il modello abbia.
Wrap-Up
L'assistenza sanitaria, in quanto verticale, è in una corsa all'innovazione, a maggior ragione nell'era post-pandemia. Tuttavia, le imprese, gli imprenditori sanitari e gli sviluppatori indipendenti pianificano costantemente nuove applicazioni e sistemi che sono intelligentemente proattivi e possono ridurre notevolmente lo sforzo umano gestendo attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo.
Questo è il motivo per cui è fondamentale addestrare prima le configurazioni o meglio i modelli alla perfezione utilizzando set di dati accuratamente curati ed etichettati, qualcosa che è meglio affidare in outsourcing a fornitori di servizi affidabili per ottenere perfezione e accuratezza.
