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によって$ 2025億。 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。
医療診断における医用画像注釈の役割
におけるAIの可能性 医用画像診断 は計り知れないものであり、医療業界はAIとMLの助けを借りて、患者に迅速で信頼性の高い診断を提供しています。 のユースケースのいくつか ヘルスケア画像注釈 AIの医療診断は次のとおりです。
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
- ディコム
- NIFTI
- オーディオ– 医師のディクテーションオーディオ
- 動画ライブラリ
- iOSでは写真、
- テキスト– EHRデータセット
- 画像
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
AIベースのヘルスケアモデルを構築するときは、正確な予測を提供するために、正確に注釈が付けられた大量の高品質の医療画像を使用してモデルをトレーニングおよびテストする必要があります。 ただし、医用画像の注釈とデータ処理のニーズに対応するプラットフォームを選択するときは、これらの技術コンプライアンス要件を満たす製品を常に探す必要があります。
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？
Shaipはどのように役立ちますか？
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