İçin küresel pazar yapay zeka sağlık sektöründe 1.426 yılında 2017 milyar dolardan 28.04'te 2025 dolar. Talepteki artış yapay zekaSağlık sektörü her zaman bakımı iyileştirmenin, maliyetleri düşürmenin ve doğru karar vermeyi sağlamanın yollarını aradıkça, temelli teknolojiler daha belirgin hale geliyor.
Projenin karmaşıklığına bağlı olarak, şirket içi ekip her zaman yönetemez sağlık veri etiketleme ihtiyaçlar. Sonuç olarak, işletme güvenilir üçüncü taraf sağlayıcılardan kaliteli veri kümeleri aramaya zorlanır.
Ancak, dışarıdan yardım aradığınızda birkaç komplikasyon ve zorluk vardır. Sağlık veri etiketleme. Dış kaynak kullanımından önce zorluklara ve dikkat edilmesi gereken noktalara bakalım sağlık veri seti etiketleme hizmetleri.
Sağlık Hizmetinde Veri Etiketlemenin Önemi
Sağlık hizmetlerinde yapay zeka destekli çözümlerin geliştirilmesi için doğru veri etiketleme çok önemlidir. Sağlık hizmetlerinde veri etiketlemenin gerekli olmasının temel nedenlerinden bazıları şunlardır:
Geliştirilmiş Teşhis Doğruluğu: Doğru şekilde etiketlenmiş tıbbi görüntüler ve veriler, yapay zeka algoritmalarının hastalıkları ve anormallikleri daha yüksek hassasiyetle tespit edecek şekilde eğitilmesine yardımcı olur, bu da erken tespite ve daha iyi hasta sonuçlarına olanak sağlar.
Gelişmiş Hasta Bakımı: İyi açıklamalı sağlık verileri, kişiselleştirilmiş tedavi planlarının, tahmine dayalı analitiklerin ve klinik karar destek sistemlerinin geliştirilmesine olanak tanıyarak sonuçta hasta bakımını iyileştirir.
Yönetmeliklere Uyum: Sağlık hizmeti veri etiketlemesi, HIPAA ve GDPR gibi katı gizlilik ve güvenlik düzenlemelerine uygun olmalıdır. Hassas hasta bilgilerini korumak ve yasal sonuçlardan kaçınmak için uyumluluğun sağlanması şarttır.
Sağlık Hizmetleri Veri Açıklamasına İlişkin En İyi Uygulamalar
Sağlık hizmetleri yapay zeka projelerinizin başarısını sağlamak için veri etiketlemeyi dış kaynak olarak kullanırken aşağıdaki en iyi uygulamaları göz önünde bulundurun:
Alan uzmanlığı: Sağlık hizmetleri alanında alan uzmanlığına sahip bir veri etiketleme iş ortağıyla çalışın. Doğru açıklamaların sağlanması için tıbbi terminoloji, anatomik yapılar ve hastalık patolojileri hakkında derinlemesine bilgi sahibi olmaları gerekir.
Kalite güvencesi: Yüksek kaliteli veri etiketlemeyi sürdürmek için birden fazla inceleme düzeyi, düzenli denetimler ve sürekli geri bildirim döngüleri içeren sıkı bir kalite güvence süreci uygulayın.
Veri Güvenliği ve Gizlilik: Kimlik bilgileri kaldırılmış verilerle çalışmak, güvenli veri aktarım yöntemleri kullanmak ve güvenlik önlemlerini düzenli olarak denetlemek gibi sıkı veri güvenliği ve gizlilik protokollerini izleyen bir veri etiketleme ortağı seçin.
Sağlık Hizmetleri Veri Etiketlemesinin Karşılaştığı Zorluklar
The kaliteli olmasının önemi tıbbi veri seti ve açıklamalı görüntüler sonucu için çok önemlidir makine öğrenimi modelleri. Uygun olmayan görüntü açıklaması, hatalı tahminler getirebilir ve Bilgisayar görüşü proje. Aynı zamanda para, zaman ve çok fazla çaba kaybetmek anlamına da gelebilir.
Aynı zamanda büyük ölçüde yanlış teşhis, gecikmiş ve uygunsuz tıbbi bakım ve daha fazlası anlamına gelebilir. Bu yüzden birkaç tıbbi yapay zeka şirketler, yılların deneyimine sahip veri etiketleme ve açıklama ortakları arıyor.
İş akışı yönetiminin zorluğu
önemli zorluklarından biri tıbbi veri etiketleme kapsamlı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri işlemek için yeterli eğitimli işçiye sahip olmaktır. Şirketler, işgücünü artırma, eğitim ve kaliteyi korumayı dengelemek için mücadele ediyor.
Veri Kümesi kalitesini korumanın zorluğu
Tutarlı veri seti kalitesini korumak - öznel ve nesnel - bir meydan okumadır.
Yorum yapan kişiye göre öznel olduğu için öznel nitelikte tek bir hakikat temeli yoktur. tıbbi veri. Alan uzmanlığı, kültür, dil ve diğer faktörler işin kalitesini etkileyebilir.
Objektif kalitede, doğru cevabın tek bir birimi vardır. Bununla birlikte, tıbbi uzmanlık veya tıbbi bilgi eksikliği nedeniyle, işçiler taahhütte bulunamayabilir. görüntü açıklaması doğru.
Her iki zorluk da kapsamlı sağlık hizmeti alanı eğitimi ve deneyimi ile çözülebilir.
Maliyetleri Kontrol Etmenin Zorluğu
İyi bir standart metrik seti olmadan, veri etiketleme çalışmasına harcanan zamana dayalı olarak proje sonuçlarını izlemek mümkün değildir.
Veri etiketleme işi dışarıdan temin ediliyorsa, seçim genellikle saatlik veya gerçekleştirilen görev başına ödeme arasında yapılır.
Saat başına ödeme yapmak uzun vadede iyi sonuç verir, ancak bazı şirketler hala görev başına ödeme yapmayı tercih ediyor. Bununla birlikte, işçilere görev başına ödeme yapılırsa, işin kalitesi bir darbe alabilir.
Gizlilik Kısıtlamalarının Zorluğu
Veri gizliliği ve gizlilik uyumu, büyük miktarda veri toplarken önemli bir zorluktur. Özellikle masif toplamak için geçerlidir. sağlık veri kümeleri kişisel olarak tanımlanabilir ayrıntılar, yüzler içerebileceğinden, elektronik tıbbi kayıtları.
Verileri erişim kontrolleriyle son derece güvenli bir yerde saklama ve yönetme ihtiyacı her zaman güçlü bir şekilde hissedilir.
İş dış kaynaklı ise, üçüncü taraf şirket, uyumluluk sertifikaları almaktan ve ekstra bir koruma katmanı eklemekten sorumludur.
Sağlık Hizmetleri Veri Etiketleme Çalışmasını Dış Kaynak Kullanırken Sorulacak Sorular
Verileri kim etiketleyecek?
Sormanız gereken ilk soru, veri etiketleme ekibiyle ilgili. Herhangi Eğitim verileri etiketleme ekibi iyi bir performans sergiliyor, düzenli görevler yapıyor. Ancak tıp uzmanları tarafından alana özgü terimler ve kavramlar konusunda eğitimle, projenin gerektirdiği yetkinliğe uygun veri kümeleri geliştirebilecekler.
Ayrıca, daha büyük bir işgücü ile, veri etiketleme görevi dışarıdan temin edildiğinde, işi deneyimli ve eğitimli yorumcuların önemli bölümleri arasında eşit olarak bölmek daha kolay hale gelir. Kalitede izleme, işbirliği ve tekdüzelik de korunabilir.
- Tamamlanan görevlerin örnek bir incelemesini isteyin. Veri kümelerinde doğruluğu arayın.
- Eğitim ve işe alım kriterlerini anlayın. Eğitim yöntemleri, kalite kıyaslamaları, moderasyon ve doğrulama kontrol listeleri hakkında daha fazla bilgi edinin.
Ölçeklenebilir mi?
Veri etiketleme hizmet sağlayıcısı, hızlı bir şekilde başlayıp hızla ölçeklenebilen, iyi eğitimli, sağlık hizmeti alan ekibine sahip olmalıdır. Kaliteyi korurken işi hızlandırabilecek özel sağlık uzmanlarıyla çalışmalısınız.
Dahili VS Harici Ekipler – Hangisi Daha İyi?
Dahili ve harici ekipler arasında seçim yapmak her zaman hassas bir denge eylemidir. Ancak bu ikisini teslimat için geçen süreye, ölçeklendirme veri etiketleme hizmetlerinin maliyetine ve özel sağlık hizmeti deneyimine göre tartmaya başlayın.
Dahili bir ekip, gerekli sağlık hizmeti uzmanlığına sahip olmayabilir ve uzmanlarla aynı seviyede olmak için kapsamlı bir eğitime ihtiyaç duyabilir. Ancak harici bir işgücünün tıbbi veri seti etiketleme uzmanlığı, onları hızlı bir şekilde başlamak ve ölçeklendirmek için ideal adaylar haline getiriyor.
Tıp ve sağlık bilimlerindeki deneyim, gelişmiş araçlarla birleştiğinde, veri işleme maliyetinde ve süresinde önemli bir azalma görebilirsiniz.
Yasal Gereksinimleri karşılıyorlar mı?
Doğru veri işleme ekibi, görevlerini güvenli bir şekilde yerine getirmek için eğitilmelidir. Ekip, aşağıdakileri sağlamak için tıp uzmanları veya veri bilimciler tarafından hazırlanmalıdır. elektronik sağlık kayıtları hastaların sayısı anonim kalır.
Üçüncü taraf hizmet sağlayıcılar, HIPAA ve GDPR uyumluluk sertifikaları dahil olmak üzere hasta gizliliği düzenlemelerini üstlenecektir. Resim seç açıklama hizmetleri müşterilerin veri gizliliğini ve organizasyonunu korumak için sıkı önlemler aldıklarını kanıtlayan bir ISO-9002 sertifikasına sahiptir.
Sağlayıcı, yönetilen işgücü ile İletişimi nasıl sürdürüyor?
Talimatlar, gereksinimler ve proje taleplerindeki tutarsızlıkları önlemek için açık ve düzenli iletişimi sürdürmeye çalışan bir veri etiketleme ortağı seçin. İletişim eksikliği, proje açısından kritik bilgilerin gerçek zamanlı alışverişi ve yetersiz geri bildirim döngüsü sistemi, işin kalitesini ve teslim tarihlerini olumsuz yönde etkileyebilir. En son işbirliği araçlarını kullanan ve üretkenlik sorunlarını projeyi etkilemeye başlamadan önce tespit edecek kanıtlanmış sistemlere sahip bir üçüncü tarafın seçilmesi önemlidir.
Vaka Çalışması: Yapay Zeka Destekli Radyoloji için Tıbbi Görüntü Açıklamaları
Önde gelen bir sağlık teknolojisi şirketi, yapay zeka destekli bir radyoloji çözümü geliştirmek için Shaip ile ortaklık kurdu. Shaip, binlerce CT taramasını ve MRI'yı kesin anatomik yapılar ve anormalliklerle etiketleyerek yüksek kaliteli tıbbi görüntü açıklama hizmetleri sağladı. Shaip'in deneyimli sağlık hizmeti veri açıklayıcılarından oluşan ekibiyle birlikte çalışan şirket, yapay zeka algoritmalarını hastalıkları yüksek doğrulukla tespit edecek şekilde eğitebildi, sonuçta hasta sonuçları iyileştirildi ve sağlık hizmetleri maliyetleri azaltıldı.
Sonuç
Shaip, kritik projelere birinci sınıf uzmanlaşmış tıbbi veri etiketleme hizmetleri sağlamada sektör lideridir. En iyiler tarafından eğitilmiş özel bir sağlık uzmanlarından oluşan ekibimiz var tıp uzmanları Sınıfının en iyisi etiketleme çözümleri. Deneyimimiz, becerimiz, sıkı eğitim modüllerimiz ve kanıtlanmış kalite güvence parametrelerimiz bizi büyük işletmelerin en çok tercih edilen veri etiketleme hizmet ortakları haline getirdi.
Yüksek kaliteli veri etiketlemeyle sağlık hizmetleri yapay zeka projelerinizin başarısını garantilemeye hazır mısınız? Deneyimli sağlık hizmetleri veri açıklama ekibimizin, en yüksek kalite ve uyumluluk standartlarını korurken hedeflerinize ulaşmanıza nasıl yardımcı olabileceğini öğrenmek için bugün Shaip ile iletişime geçin.Makine Öğrenimi Projeleri için Açık Kaynak Sağlık Hizmeti Veri Kümeleri
