長い間、私たちはの役割について読んできました 機械学習におけるデータ注釈 および人工知能（AI）モジュール。 品質データの注釈は、これらのシステムによって生成される結果に常に影響を与える必然的な側面であることを私たちは知っています。
ただし、で使用されるさまざまな注釈手法は何ですか ヘルスケアAI スペース？ 非常に複雑で、広大で、重要な業界の場合、データ注釈の専門家は、無数のソースからの重要な医療データにタグを付け、実装し、タグ付けするためにどのような手段と手順を実行しますか？
さて、これはまさに今日この投稿で探求するものです。 さまざまなタイプのデータ注釈手法の基本的な理解から、レベル2のロックを解除し、さまざまなAIユースケースで使用されるさまざまな注釈手法を探ります。
さまざまなAIユースケースのデータ注釈
チャットボット
チャットボットが正確な結果を提供するには、数百万バイトのデータを処理する必要があります。 19つの間違った診断または推奨は、患者とその周囲に有害であることが判明する可能性があります。 たとえば、Covid-XNUMXの予備評価で結果を出すように設計されたAIを利用したアプリが間違った結果を出すと、感染が発生します。 そのため、製品またはソリューションを公開する前に、適切なAIトレーニングを実施する必要があります。
トレーニングの目的で、専門家は通常、エンティティ認識や 感情分析。
デジタル画像注釈
診断プロセスは高度なシステムとデバイスの助けを借りてデジタル化されていますが、結果の推論は依然として主に人間中心です。 これにより、結果が誤解されたり、重大な懸念を見落としたりする可能性があります。
現在、AIモジュールはそのようなインスタンスをすべて排除し、MRI、CTスキャン、およびX線レポートから最も微細な異常や懸念さえも検出できます。 正確な結果とは別に、AIシステムは迅速に結果を提供することもできます。
従来のスキャンに加えて、熱画像は乳がんなどの懸念の早期発見にも使用されています。 腫瘍から放出される赤外線は、さらなる症状について研究され、それに応じて報告されます。
これらの複雑な目的のために、データ注釈のベテランは、既存のMRI、CTスキャンとX線レポート、および熱画像データのタグ付けなどのメカニズムを展開します。 次に、AIモジュールは、これらの注釈付きデータセットから学習して、自律的にトレーニングします。
医薬品開発と治療
AIモジュールによる医薬品開発の最新の例の19つは、Covid-19のワクチンの処方です。 発生から数か月以内に、研究者と医療提供者はCovid-XNUMXワクチンのコードを解読することができました。 これは主に、AIと機械学習アルゴリズム、および薬物と化学物質の相互作用をシミュレートし、大量のヘルスケアジャーナル、公開された論文、研究文書、学術論文などから創薬のために学習する能力によるものです。
人間の目に留まることのない洞察（創薬や臨床試験に使用されるデータセットの量を考慮すると）は、AIモジュールによって簡単に照合および分析され、即座に推論と結果が得られます。 これにより、医療専門家は試験を迅速に追跡し、厳密なテストを実施し、適切な承認を得るために調査結果を転送することができます。
創薬とは別に、AIモジュールは、臨床医が基礎となる状態、生物学的反応などに基づいて投与量とタイミングに影響を与えるパーソナライズされた薬を推奨するのにも役立ちます。
自己免疫疾患、神経学的懸念、慢性疾患に苦しむ患者には、複数の薬が処方されます。 これは、薬物間の反応を意味する可能性があります。 個別化された薬の推奨により、医療提供者は薬の処方に関してより多くの情報に基づいた決定を下すことができます。
これらすべてを実現するために、アノテーターはNLPデータ、データ放射線学からのデータ、デジタル画像、EHR、保険会社から提供された請求データ、ウェアラブルデバイスによって収集および編集されたデータなどのタグ付けに取り組みます。
患者のモニタリングとケア
がんの治療を受けた患者やメンタルヘルスの問題に苦しんでいる患者はますます発見しています 会話型ボット 役に立った。 退院後の問い合わせから、患者が感情的な内訳をナビゲートするのを支援するまで、チャットボットは究極の仲間およびアシスタントとして到着しています。 Northwell Healthと呼ばれるAI組織も、患者の96％近くがそのようなチャットボットとの最適化された患者エンゲージメントを示したというレポートを共有しました。
この注釈手法は、健康記録からのテキストと音声データ、臨床試験からのデータ、会話、意図分析、デジタル画像とドキュメントなどのタグ付けに要約されます。
このようなユースケースは、AIトレーニングとアノテーション手法のベンチマーク基準を設定しています。 これらは、新しいユースケースとソリューションの開始により将来発生するすべての固有のデータ注釈の課題のロードマップとしても機能します。
しかし、それはあなたがヘルスケアのためのAIの開発に挑戦することを妨げるべきではありません。 あなたが始めたばかりで、適切で質の高いものを探しているなら AIトレーニングデータ、今日私たちと連絡を取ってください。 私たちは常に新しい課題を予測し、時代の一歩先を進んでいます。
