業界に関係なく、機械学習と人工知能はビジネス プロセスの不可欠な要素になりつつあります。 しかし、これらのモデルは、より良い診断を取得し、患者のケアを改善するために十分にトレーニングする必要があります。 この記事では、ヘルスケア AI に画像注釈を使用する理由について、いくつかの重要な洞察を提供します。
記事からの重要なポイントは次のとおりです。
- 健康記録の管理であれ、仮想支援の提供であれ、ヘルスケア業界は手作業から自動化されたプロセスへと進化し、手作業による介入を減らし、ヘルスモニタリングをより利用しやすく、より優れたものにしています。 しかし、現在、ヘルスケア AI はモニタリングの域を超えています。
- さらに、これらのモデルのトレーニングには、高品質のデータと画像が必要であり、検出、分類、セグメンテーション、および転写のためのより優れたデータ ラベル付けを取得します。 この時点で、画像注釈は非常に役立ちます。 Medical Image Annotation は、マークおよびラベル付けされた画像を AI モデル全体にフィードし、より優れた予知保全を提供します。
- 医用画像の注釈では、バウンディング ボックスのランドマーク、ポリゴンなどの複数の手法が使用されます。 ヘルスケアでは、医療画像の注釈は、血液凝固の検出、歯科分析、がん細胞の識別、レンタル画像の分析、肝臓固有の病気の検出、ドキュメントの改善、およびその他の多くのヘルスケア プロセスに役立ちます。
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