医療画像のアノテーションは、機械学習アルゴリズムと AI モデルに必要なトレーニング データを提供する上で重要な役割を果たします。 AI は事前にモデル化されたデータに依存して適切な応答を生成するため、このプロセスは AI が病気や症状を正確に検出するために不可欠です。
簡単に言えば、医療画像のアノテーションは、医療画像にラベルを付けて説明するプロセスです。これは状態の診断に役立つだけでなく、研究や医療の提供においても重要な役割を果たします。特定のバイオマーカーをマーキングしてラベル付けすることで、AI プログラムが情報豊富な画像を解釈して分析し、迅速かつ正確な診断につなげることができます。
2022 年の世界のヘルスケア データ アノテーション ツール市場は 129.9 億 27.5 万米ドルと評価され、2023 年から 2030 年にかけて XNUMX% という驚くべき年間平均成長率 (CAGR) が見込まれると予測されています。ヘルスケア分野におけるデータ アノテーション ツールの統合は革命を起こしています。診断、治療、患者のモニタリング。これらのツールは、正確な診断を生成し、個別の治療を可能にすることで、医療の研究と成果を大幅に向上させます。
イメージソース： グランドビューリサーチ
機械学習と人工知能の驚異的な進歩は、ヘルスケア業界に革命をもたらしました。
2016年のヘルスケアにおけるAIの世界市場は約XNUMX億であり、この数は 28年までに2025億XNUMX万ドル。 特に、医用画像における世界のAIの市場規模は、980年には約2022億26.77万ドルと推定されました。さらに、この数字はXNUMX％のCAGRで上昇すると予測されています。 3215年までに2027万ドル.
医用画像注釈とは何ですか？
ヘルスケア業界は、MLの可能性を活用して、強化された患者ケア、より優れた診断、正確な治療予測、および医薬品開発を提供しています。 ただし、AIが医用画像の医療専門家を支援できる医療科学の分野がいくつかあります。 それでも、正確なAIベースの医用画像モデルを開発するには、正確にラベル付けおよび注釈が付けられた大量の医用画像が必要です。
医用画像注釈 のような医用画像を正確にラベル付けする技術です MRI、CT 機械学習モデルをトレーニングするためのスキャン、超音波、マンモグラム、X線など。 イメージングに加えて、記録やレポートなどの医用画像データにも注釈が付けられ、トレーニングに役立ちます 臨床NER およびディープラーニングモデル。
この医用画像注釈は、深層学習アルゴリズムとMLモデルをトレーニングして、医用画像を分析し、診断を正確に改善するのに役立ちます。
医療画像のアノテーションを理解する
医療画像のアノテーションでは、X 線、CT スキャン、MRI スキャン、および関連文書にラベルが付けられます。 AI アルゴリズムとモデルは、 固有表現抽出（NER）。 この情報を使用して、AI プログラムは医師の時間を節約し、より適切な意思決定を支援します。 その結果、患者はより的を絞った結果を得ることができます。
AI プログラムがない場合、この作業は医師や専門家によって行われます。 専門家が長年のトレーニングと研究を通じて学習するのと同じように、AI モデルには注釈付きの画像データによって部分的に提供されるトレーニングが必要です。 このデータを使用して、AI モデルと機械学習プログラムは、個人の医療専門知識と AI 機能の間のギャップを埋めることを学習します。
この人間と人工知能の融合により、医療診断が正確、迅速、かつ積極的に行われるようになりました。 その結果、AI プログラムがより効率的に分子レベルで異常を検出できるため、人的ミスが減少し、患者の転帰が改善されます。
医療診断における医用画像注釈の役割
がんの検出
がん細胞の検出は、おそらく医用画像分析におけるAIの最大の役割です。 モデルが医用画像データの膨大なセットでトレーニングされると、モデルが臓器内の癌細胞の成長を正確に識別、検出、予測するのに役立ちます。 その結果、人為的ミスや誤検知の可能性を大幅に排除できます。
歯科イメージング
虫歯、歯の構造の異常、腐敗、病気などの歯と歯茎に関連する医学的問題は、AI対応モデルで正確に診断できます。
肝臓の合併症
肝臓に関連する合併症は、医療画像を評価して異常を検出および特定することにより、効果的に検出、特性評価、および監視できます。
脳障害
医用画像の注釈は、脳障害、血塊、腫瘍、およびその他の神経学的問題を検出するのに役立ちます。
皮膚科
コンピュータビジョンと医用画像も、皮膚科の状態を迅速かつ効果的に検出するために広く使用されています。
心臓の状態
AIはまた、心臓の異常、心臓の状態、介入の必要性を検出し、エコー心電図を解釈するために心臓病学でますます使用されています。
医用画像注釈によって注釈が付けられたドキュメントの種類
医療データの注釈は、機械学習モデル開発の重要な部分です。 テキスト、メタデータ、および追加のメモを使用したレコードの適切で医学的に正確な注釈がないと、価値のあるMLモデルを開発することが困難になります。
非常に才能があり経験豊富なアノテーターがいれば助かります 医用画像データ。 注釈が付けられているさまざまなドキュメントの一部：
- CTスキャン
- マンモグラム
- X線
- 心エコー図
- 超音波
- MRI検査
- EEG
- DICOM
- NIFTI
- オーディオ– 医師のディクテーションオーディオ
- 動画
- 写真
- テキスト– EHRデータセット
- 画像
医療における医療画像アノテーションの応用
医療画像のアノテーションは、病気の検出や診断に加えて、さまざまな目的に役立ちます。 適切にトレーニングされたデータは、AI および ML モデルによる医療サービスの向上に役立ちます。 医療画像アノテーションのその他のアプリケーションをいくつか紹介します。
バーチャルアシスタント
医療画像のアノテーションにより、AI 仮想アシスタントがリアルタイムで正確な情報を提供できるようになります。 医療画像を分析し、事前トレーニングされたデータを使用して関連性を見つけて応答を提供します。
診断サポート
正確な診断のために、AI モデルは医療専門家による人的ミスの修正を支援します。 条件の検出速度を向上させると同時に、実行コストも削減できます。
早期診断
がんのような、診断が遅れると致命的な結果を招く可能性がある病気では、早期のバイオマーカーや生命を脅かすものを特定することによる早期診断が高く評価されます。
パターン認識
パターン認識は医薬品開発に役立ち、医療画像の注釈は、さまざまな種類の物質に対する特定の生物学的反応を発見するために使用されます。
ロボット手術
ロボット手術では、医療画像のアノテーションと AI が連携して、複雑な人体の部位や構造を理解します。 この情報を使用して、AI モデルは正確に手術を実行できます。
医用画像注釈VS通常のデータ注釈
医用画像用のMLモデルを作成する場合は、通常の画像とは異なることに注意してください。 データ注釈 非常に多くの方法で。 まず、放射線画像の例を見てみましょう。
しかし、その前に、前提を示しています。これまでに撮影したすべての写真とビデオは、可視光と呼ばれるスペクトルのごく一部からのものです。 ただし、放射線画像は、電磁スペクトルの不可視光部分に含まれるX線を使用して作成されます。
これは、医用画像注釈と通常のデータ注釈の詳細な比較です。
| 医用画像注釈 | 通常のデータ注釈 |
|---|---|
| すべての医用画像データは、匿名化され、データ処理契約（DPA）によって保護される必要があります | 通常の画像はすぐに利用できます。 |
| 医療画像はDICOM形式です | 通常の画像は、JPEG、PNG、BMPなどで作成できます |
| 医用画像の解像度は16ビットカラープロファイルで高い | 通常の画像は8ビットカラープロファイルを持つことができます。 |
| 医療画像には、医療目的の測定単位も含まれています | 測定はカメラに関係します |
| HIPAAへの準拠が厳密に要求されます | コンプライアンスによって規制されていない |
| 異なる角度とビューからの同じオブジェクトの複数の画像が提供されます | 異なるオブジェクトの個別の画像 |
| それは放射線管理によって導かれるべきです | 通常のカメラ設定が受け入れられます |
| 複数のスライス注釈 | シングルスライス注釈 |
HIPAAコンプライアンス
HIPAAは、電子的に送信される医療情報の安全性を管理する連邦法であり、患者の同意なしに患者情報が開示されないように保護および保護するためにプロバイダーが講じる適切な措置を義務付けています。
- 医療情報の保管と管理のためのシステムはありますか？
- システムバックアップは定期的に作成、維持、更新されていますか？
- 許可されていないユーザーが機密の医療データにアクセスするのを防ぐシステムはありますか？
- 休憩中や転送中にデータは暗号化されていますか？
- ユーザーが医療画像をデバイスにエクスポートして保存し、セキュリティ違反を引き起こすことを防ぐための対策はありますか？
最適な医療画像アノテーション会社の選び方
- ドメインの専門知識： 医療画像に注釈を付ける経験が豊富で、医療用語、解剖学、病理学を深く理解している会社を探してください。
- 品質保証： 注釈の精度、均一性、特定の基準との整合性を保証するために、企業が厳格な品質管理プロセスを実装していることを確認してください。
- データのセキュリティとプライバシー: 企業がデータ セキュリティに対する堅牢な対策を維持し、機密の患者データを保護するために HIPAA や GDPR などの関連規制を遵守していることを確認します。
- スケーラビリティ： プロジェクトの規模に対応でき、ニーズの変化に応じて増減できる能力のある会社を選択してください。
- ターンアラウンドタイム： 品質基準を維持しながら、規定の期間内に注釈を提供できる企業の能力を考慮に入れてください。
- コミュニケーションとコラボレーション: 明確なコミュニケーションチャネルを維持し、プロジェクト全体を通じてニーズやフィードバックに対応してくれる会社を探してください。
- テクノロジーとツール: 効率と精度を向上させるために、機械学習支援アノテーションなどの高度なアノテーション ツールとテクノロジーの企業の使用状況を評価します。
- 価格と価値： さまざまな会社の価格を比較するだけでなく、品質、サービス、専門知識の面で提供する価値も考慮してください。
- 参考文献と事例紹介: 貴社と同様の医療画像アノテーション プロジェクトにおける経験と実績を評価するには、その企業に参考文献や事例研究をリクエストしてください。
Shaipはどのように役立ちますか？
Shaipは、質の高いトレーニングを提供する上で一貫したマーケットリーダーです。 画像データセット 高度な開発 ヘルスケアAIベースの医療ソリューション。 私たちは、経験豊富で専ら訓練を受けたアノテーターのチームと、アノテーターを支援および訓練する高度な資格を持つ放射線科医、病理学者、および一般医師の巨大なネットワークを持っています。 さらに、クラス最高の注釈精度と データラベリング サービスは、患者の診断を改善するためのツールの開発に役立ちます。
Shaipと提携すると、規制への準拠、データ形式、および短いスループット時間を保証する専門家との連携が容易になります。
世界クラスの専門家を必要とする医療データ注釈プロジェクトを念頭に置いている場合 アノテーションサービス、Shaipは、プロジェクトをすぐに立ち上げることができる適切なパートナーです。
