ヘルスケアデータのラベリング

ヘルスケアデータラベリング会社を雇う前に尋ねるべき5つの質問

の世界市場 人工知能 ヘルスケアセクターでは、1.426年の2017億XNUMX万ドルから 28.04年に2025ドル。 の需要の増加 人工知能ヘルスケア業界は常にケアを改善し、コストを削減し、正確な意思決定を確実にする方法を模索しているため、ベースのテクノロジーが明らかになりつつあります。

プロジェクトの複雑さによっては、社内チームが常に管理できるとは限りません。 医療データのラベリング ニーズ。 結果として、企業は信頼できるサードパーティプロバイダーから高品質のデータセットを探すことを余儀なくされています。

しかし、あなたが外部の助けを求めるとき、いくつかの複雑さと課題があります ヘルスケアデータのラベリング。 課題と、アウトソーシングする前に注意すべき点を見てみましょう。 ヘルスケアデータセット ラベリングサービス。

医療データのラベリングが直面する課題

医療データのラベル付けの課題

世界 高品質を持つことの重要性 医療データセット 注釈付きの画像は、 MLモデル。 不適切な画像注釈は、不正確な予測をもたらし、失敗する可能性があります コンピュータビジョン 事業。 それはまた、お金、時間、そして多くの努力を失うことを意味するかもしれません。

それはまた、劇的に不正確な診断、遅れた不適切な医療などを意味する可能性があります。 それがいくつかの理由です 医療AI 企業は、長年の経験を持つデータのラベル付けと注釈のパートナーを求めています。

  • ワークフロー管理の課題

    の重要な課題のXNUMXつ 医療データのラベリング 広範な構造化データと非構造化データを処理するのに十分な訓練を受けた労働者がいます。 企業は、労働力の増加、トレーニング、および品質の維持のバランスを取るのに苦労しています。

  • データセットの品質を維持するという課題

    主観的かつ客観的な一貫したデータセット品質を維持することは課題です。

    主観的な品質には、注釈を付ける人に主観的なものであるため、真実の単一の基盤はありません。 医療データ。 ドメインの専門知識、文化、言語、およびその他の要因が作業の質に影響を与える可能性があります。

    客観的な品質では、正解の単一のユニットがあります。 しかし、医学的専門知識や医学的知識が不足しているため、労働者は引き受けない可能性があります 画像注釈 正確に。

    両方の課題は、広範な医療分野のトレーニングと経験で解決できます。

  • コスト管理の課題

    適切な標準メトリックのセットがないと、データのラベル付け作業に費やされた時間に基づいてプロジェクトの結果を追跡することはできません。

    データのラベル付け作業を外部委託する場合、通常、XNUMX時間ごとに支払うか、実行するタスクごとに支払うかを選択します。

    時間単位の支払いは長期的にはうまくいきますが、それでもタスクごとの支払いを好む企業もあります。 ただし、労働者がタスクごとに支払われる場合、仕事の質が打撃を受ける可能性があります。

  • プライバシー制約への挑戦

    大量のデータを収集する場合、データのプライバシーと機密性のコンプライアンスはかなりの課題です。 これは、大量の収集に特に当てはまります ヘルスケアデータセット 個人を特定できる詳細、顔、から 電子カルテ.

    アクセス制御を備えた安全性の高い場所にデータを保存および管理する必要性は、常に強く感じられます。

    作業を外部委託する場合は、サードパーティ企業がコンプライアンス認証を取得し、保護の層を追加する責任があります。

既製のヘルスケア/医療データセットを使用して、ヘルスケアAIプロジェクトを迅速に開始できます

医療データのラベリング作業をアウトソーシングするときに尋ねる質問

ベンダーのヘルスケアデータラベリング候補リスト

  1. 誰がデータにラベルを付けるのですか?

    最初に尋ねるべき質問は、データラベリングチームについてです。 どれでも トレーニングデータ ラベリングチームは、定期的なタスクを実行して、うまく機能します。 しかし、医療専門家によるドメイン固有の用語と概念のトレーニングにより、プロジェクトに必要な能力に一致するデータセットを開発できるようになります。

    さらに、従業員が多い場合、データのラベル付けタスクを外部委託すると、経験豊富で訓練を受けたアノテーターの重要なセクション間で作業を均等に分割することが容易になります。 追跡、コラボレーション、および品質の均一性も維持できます。

    • 完了したタスクのサンプルレビューを依頼します。 データセットの精度を探します。
    • 彼らのトレーニングと採用基準を理解します。 トレーニング方法、品質ベンチマーク、モデレーション、検証チェックリストの詳細をご覧ください。
  2. スケーラブルですか?

    データラベリングサービスプロバイダーには、迅速に開始して迅速に拡張できる、十分に訓練されたヘルスケアドメインチームが必要です。 品質を維持しながら仕事を増やすことができる医療専門家だけと協力する必要があります。

  3. 内部VS外部チーム–どちらが良いですか?

    内部チームと外部チームのどちらを選択するかは、常に微妙なバランスを取る行為です。 ただし、配信にかかる時間、データラベリングサービスのスケーリングのコスト、および特定の医療経験に基づいて、これらXNUMXつの比較を開始します。

    内部チームは、必要なヘルスケアの専門知識を持っておらず、専門家と同等になるために広範なトレーニングを必要とする場合があります。 しかし、外部の労働力は 医療データセット 専門知識にラベルを付け、迅速に開始および拡張するための理想的な候補にします。

    医学と健康科学の経験を高度なツールと組み合わせると、データ処理のコストと時間が大幅に削減されます。

  4. それらは規制要件を満たしていますか?

    正しいデータ処理チームは、タスクを安全に実行するようにトレーニングする必要があります。 チームは、医療専門家またはデータサイエンティストによって準備され、 電子健康記録 患者の割合は匿名のままです。

    サードパーティのサービスプロバイダーは、HIPAAおよびGDPRコンプライアンス認証を含む患者のプライバシー規制を処理します。 画像を選択 アノテーションサービス クライアントのデータのプライバシーと組織を維持するために厳格な措置を講じていることを証明するISO-9002証明書を使用します。

  5. プロバイダーは、管理対象の従業員とのコミュニケーションをどのように維持していますか?

    指示、要件、およびプロジェクトの要求の不一致を回避するために、明確で定期的なコミュニケーションを維持するよう努めるデータラベリングパートナーを選択してください。 コミュニケーションの欠如、プロジェクトに不可欠な情報のリアルタイム交換、および不十分なフィードバックループシステムは、作業の質と納期に悪影響を与える可能性があります。

    プロジェクトに影響を及ぼし始める前に、最新のコラボレーションツールを使用し、生産性の問題を検出するための実証済みのシステムを備えたサードパーティを選択することが不可欠です。

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