ヘルスケアトレーニングデータはヘルスケアAIを月にどのように駆り立てていますか？
データ調達は常に組織の優先事項でした。 関連するデータセットを使用して自律的な自己学習セットアップをトレーニングする場合はさらにそうです。 インテリジェントモデル、特にAIを利用したモデルのトレーニングは、標準的なビジネスデータの準備とは異なるアプローチを取ります。 さらに、ヘルスケアが焦点の垂直であるため、それらに目的があり、単に記録管理に使用されるのではないデータセットに焦点を合わせることが重要です。
しかし、膨大な量の組織化された患者データがすでに医療データベースや老人ホーム、病院、診療所、その他の医療機関のサーバーに存在しているのに、なぜトレーニングデータに焦点を当てる必要があるのでしょうか。 その理由は、標準的な患者データを使用して自律モデルを構築することはできないか、使用できないためです。自律モデルでは、時間内に知覚的かつ積極的な意思決定を行うために、コンテキストデータとラベル付きデータが必要になります。
ここで、ヘルスケアトレーニングデータが混在し、注釈付きまたはラベル付きのデータセットとして投影されます。 これらの医療データセットは、マシンとモデルが特定の医療パターン、病気の性質、特定の病気の予後、および医療画像、分析、データ管理の他の重要な側面を特定するのを支援することに焦点を当てています。
ヘルスケアトレーニングデータとは何ですか-完全な概要？
ヘルスケアトレーニングデータは、機械学習アルゴリズムが認識して学習するためのメタデータでラベル付けされた関連情報に他なりません。 データセットにラベルを付けるか、注釈を付けると、モデルがそのコンテキスト、シーケンス、およびカテゴリを理解できるようになり、時間内により適切な意思決定を行うのに役立ちます。
あなたが詳細を好むなら、ヘルスケアに関連するトレーニングデータはすべて注釈付きの医用画像に関するものであり、診断セットアップの一部として、インテリジェントなモデルとマシンが病気を時間内に認識できるようになります。 トレーニングデータ また、テキストまたはむしろ文字起こしすることもできます。これにより、モデルは臨床試験から抽出されたデータを識別し、薬剤の作成に関連する積極的な電話を受けることができます。
それでもあなたには少し複雑すぎます！ さて、これがヘルスケアトレーニングデータが何を表すかを理解する最も簡単な方法です。 プラットフォームにアップロードしたレポートと画像に基づいて感染を検出し、次の行動方針を提案できるとされるヘルスケアアプリケーションを想像してみてください。 ただし、このような呼び出しを行うには、インテリジェントアプリケーションに、学習可能なキュレートされて調整されたデータを提供する必要があります。 はい、それは私たちが「トレーニングデータ」と呼んでいるものです。
トレーニングデータを必要とする最も関連性の高いヘルスケアモデルは何ですか？
トレーニングデータは、人間の介入なしに庶民の生活に徐々に影響を与える可能性のある自律医療モデルにとってより理にかなっています。 また、ヘルスケア分野での研究能力の拡大にますます重点が置かれているため、データ注釈の市場成長がさらに加速しています。 正確でケース固有のトレーニングデータセットの開発に役立つ、AIの不可欠で歌われていないヒーロー。
しかし、トレーニングデータを最も必要としているヘルスケアモデルはどれですか？ さて、ここに最近ペースを上げているサブドメインとモデルがあり、いくつかの高品質のトレーニングデータの必要性を招いています：
- デジタルヘルスケアの設定： 重点分野には、個別化治療、患者の仮想ケア、および健康モニタリングのためのデータ分析が含まれます
- 診断セットアップ： 重点分野には、あらゆる形態の癌や病変のような生命を脅かす影響の大きい病気の早期発見が含まれます。
- レポートおよび診断ツール： 重点分野には、知覚型のCTスキャナー、MRI検出、X線または画像ツールの開発が含まれます。
- 画像アナライザー： 重点分野には、歯の問題、皮膚の病気、腎臓結石などの特定が含まれます
- データ識別子： 重点分野には、より良い疾患管理のための臨床試験の分析、特定の病気に対する新しい治療オプションの特定、および薬剤の作成が含まれます。
- 記録管理の設定： 重点分野には、患者の記録の維持と更新、患者の会費の定期的なフォローアップ、さらには保険契約の要点を特定することによる請求の事前承認が含まれます。
これらのヘルスケアモデルは、より知覚的で積極的な正確なトレーニングデータを求めています。
ヘルスケアトレーニングデータが重要な理由
モデルの性質からわかるように、医療分野に関しては、機械学習の役割は徐々に進化しています。 知覚AIのセットアップがヘルスケアの絶対的な必需品になっているため、モデルが学習するための関連するトレーニングデータを準備するために、NLP、コンピュータービジョン、およびディープラーニングが必要になります。
また、患者の記録保持やトランザクション処理などの標準的で静的なプロセスとは異なり、仮想ケア、画像アナライザーなどのインテリジェントなヘルスケアモデルは、従来のデータセットを使用してターゲットにすることはできません。 これが、将来への大きな一歩として、トレーニングデータがヘルスケアにおいてさらに重要になる理由です。
ヘルスケアトレーニングデータの重要性は、トレーニングデータを準備するためのヘルスケアにおけるデータ注釈ツールの実装に関する市場規模が500年と比較して2027年に少なくとも2020％成長すると予想されるという事実によってよりよく理解および確認できます。
しかし、それだけではありません。そもそも適切にトレーニングされたインテリジェントモデルは、いくつかの管理タスクを自動化し、残りのコストを最大30％節約することで、ヘルスケアのセットアップが追加コストを削減するのに役立ちます。
そして、はい、訓練されたMLアルゴリズムは、3年に現在処理されるよりも少なくとも1000倍速く2021Dスキャンを分析することができます。
有望に聞こえますね！
ヘルスケアAIのユースケース
正直なところ、ヘルスケアでAIモデルを強化するために使用されるトレーニングデータの概念は、そのユースケースとリアルタイムアプリケーションを詳しく調べない限り、少し当たり障りのないものに感じます。
デジタルヘルスケアのセットアップ
細心の注意を払って訓練されたアルゴリズムを備えたAIを活用したヘルスケアのセットアップは、患者に可能な限り最高のデジタルケアを提供することを目的としています。 NLP、ディープラーニング、コンピュータービジョン技術を使用したデジタルおよび仮想セットアップでは、さまざまなソースからのデータを照合することで症状を評価し、状態を診断できるため、治療時間を少なくとも70％短縮できます。
リソースの活用
世界的大流行の出現は、ほとんどの医療施設の資源を圧迫しました。 しかし、ヘルスケアAIは、管理スキーマの一部になっている場合、医療機関がリソース不足、ICU使用率、および不足している可用性の他の側面をより適切に管理するのに役立ちます。
高リスク患者の特定
ヘルスケアAIは、患者記録セクションに実装されている場合、病院当局が危険な病気にかかる可能性のあるリスクの高い見通しを特定できるようにします。 このアプローチは、より良い治療計画に役立ち、さらには患者の隔離を容易にします。
接続されたインフラストラクチャ
によって可能になったように IBMの社内AI、つまりワトソン, 現代のヘルスケアのセットアップは、Clinical Information Technologyの厚意により、接続されました。 このユースケースは、システムとデータ管理の間の相互運用性を改善することを目的としています。
上記のユースケースに加えて、HealthcareAIは次の分野で役割を果たします。
- 患者の滞在制限の予測
- 病院のリソースとコストを節約するためのノーショーの予測
- 健康保険を更新しない可能性のある患者の予測
- 物理的な問題とそれに対応する是正措置の特定
より基本的な観点から、 ヘルスケアAI データの整合性、予測分析をより適切に実装する機能、および関連するセットアップの記録管理機能を向上させることを目的としています。
ただし、これらのユースケースを十分に成功させるには、HealthcareAIモデルを注釈付きデータでトレーニングする必要があります。
ヘルスケアのためのゴールドスタンダードデータセットの役割
トレーニングモデルは問題ありませんが、データはどうですか？ はい、データセットが必要です。データセットは、AIアルゴリズムに意味をなすように注釈を付ける必要があります。
ただし、チャネルからデータを廃棄するだけで、データの整合性の基準に対応することはできません。 これが、企業が利用するための信頼性が高く関連性のある幅広いデータセットを提供するShaipのようなサービスプロバイダーに依存することが重要である理由です。 ヘルスケアAIモデルの設定を計画している場合、Shaipを使用すると、人間のボットの知覚、会話データ、物理的な口述、および医師のメモから選択できます。
さらに、ユースケースを指定して、データセットをコアヘルスケアプロセスまたは会話型AIに合わせて調整し、管理機能をターゲットにすることもできます。 しかし、それだけではありません。経験豊富なアノテーターとデータコレクターは、トレーニングモデル用のオープンデータセットのキャプチャと展開に関して、多言語サポートを提供します。
Shaipが提供するものに戻ると、イノベーターとして、モデルに必要な機能に応じて、関連するオーディオファイル、テキストファイル、逐語的、口述メモ、さらには医用画像データセットにアクセスできます。
締めくくり
ヘルスケアは、業種として、パンデミック後の時代にはさらに革新的な動きを見せています。 ただし、企業、健康起業家、および独立した開発者は、インテリジェントにプロアクティブであり、反復的で時間のかかるタスクを処理することで人的労力を大幅に最小限に抑えることができる新しいアプリケーションとシステムを常に計画しています。
これが、正確にキュレーションされラベル付けされたデータセットを使用して、セットアップまたはモデルを完全にトレーニングすることが重要である理由です。これは、完全性と正確性を実現するために、信頼できるサービスプロバイダーにアウトソーシングする方が適切です。
