Tıbbi görüntü açıklaması, makine öğrenimi algoritmalarına ve yapay zeka modellerine gerekli eğitim verilerini sağlamada hayati bir rol oynar. Bu süreç, yapay zekanın hastalıkları ve rahatsızlıkları doğru bir şekilde tespit etmesi için hayati önem taşıyor çünkü uygun tepkiler oluşturmak için önceden modellenmiş verilere dayanıyor.
Basitçe söylemek gerekirse, tıbbi görüntü açıklaması, tıbbi görüntüleri etiketleme ve açıklama işlemidir. Bu sadece durumların teşhis edilmesine yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda araştırma ve tıbbi bakımın sunulmasında da önemli bir rol oynar. Yapay zeka programları, belirli biyobelirteçleri işaretleyip etiketleyerek bilgi açısından zengin görüntüleri yorumlayıp analiz edebilir, böylece hızlı ve kesin teşhisler yapılabilir.
2022 yılında, küresel sağlık hizmeti veri açıklama araçları pazarının değeri 129.9 milyon ABD doları olarak gerçekleşti ve 27.5'ten 2023'a kadar %2030'lik dikkate değer bir bileşik yıllık büyüme oranı (CAGR) yaşayacağı öngörülüyor. Veri açıklama araçlarının sağlık sektörüne entegrasyonu devrim yaratıyor. tanı, tedavi ve hasta takibi. Doğru teşhisler üreterek ve kişiselleştirilmiş tedavileri mümkün kılan bu araçlar, sağlık hizmetleri araştırmalarını ve sonuçlarını önemli ölçüde geliştiriyor.
Resim Kaynak: genel görünümaraştırma
Makine öğrenimi ve yapay zekadaki olağanüstü gelişmeler sağlık sektöründe devrim yarattı.
2016'da sağlık hizmetlerinde küresel yapay zeka pazarı yaklaşık bir milyardı ve bu sayının XNUMX milyardan fazla olduğu tahmin ediliyor. 28 dolar 2025 milyar. Özellikle Tıbbi Görüntülemede küresel yapay zekanın pazar büyüklüğünün 980'de 2022 milyon dolar civarında olduğu tahmin ediliyor. 3215'e kadar 2027 milyon dolar.
Tıbbi Görüntü Açıklaması nedir?
Sağlık sektörü, gelişmiş hasta bakımı, daha iyi teşhis, doğru tedavi tahminleri ve ilaç geliştirme sağlamak için makine öğreniminin potansiyelinden yararlanıyor. Bununla birlikte, yapay zekanın tıp uzmanlarına tıbbi görüntülemede yardımcı olabileceği birkaç tıp bilimi alanı vardır. Yine de, doğru AI tabanlı tıbbi görüntüleme modelleri geliştirmek için, doğru bir şekilde etiketlenmiş ve açıklamalı çok miktarda tıbbi görüntülemeye ihtiyacınız var.
Tıbbi görüntü açıklaması gibi tıbbi görüntülemeyi doğru bir şekilde etiketleme tekniğidir. MR, BT makine öğrenimi modelini eğitmek için taramalar, Ultrasonlar, Mamogramlar, X-Ray ve daha fazlası. Görüntülemeye ek olarak, eğitime yardımcı olmak için kayıtlar ve raporlar gibi tıbbi görüntü verileri de açıklamalıdır. klinik NER ve Derin Öğrenme modelleri.
Bu tıbbi görüntü açıklaması, tıbbi görüntüleri analiz etmek ve tanıyı doğru bir şekilde geliştirmek için derin öğrenme algoritmalarının ve makine öğrenimi modellerinin eğitilmesine yardımcı olur.
Tıbbi Görüntü Açıklamasını Anlama
Tıbbi görüntü açıklamalarında, X-ışınları, CT taramaları, MRI taramaları ve ilgili belgeler etiketlenir. AI algoritmaları ve modelleri, etiketli bilgiler ve aracılığıyla sağlanan belirteçler kullanılarak farklı amaçlar için eğitilir. Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER). Yapay zeka programları bu bilgileri kullanarak doktorlara zaman kazandırır ve daha iyi kararlar almalarına yardımcı olur. Sonuç olarak, hastalar daha hedefli sonuçlar elde eder.
Bir AI programı için değilse, bu görev doktorlar ve uzmanlar tarafından yapılır. Profesyonellerin yıllarca süren eğitim ve çalışmalarla öğrendikleri gibi, bir yapay zeka modelinin de kısmen açıklamalı görüntü verileriyle sağlanan eğitime ihtiyacı vardır. Yapay zeka modelleri ve makine öğrenimi programları, bu verileri kullanarak bir bireyin tıbbi uzmanlığı ile yapay zeka yetenekleri arasındaki boşluğu doldurmayı öğrenir.
İnsanlar ve yapay zeka arasındaki bu birleşme, sağlık hizmetleri teşhisini kesin, hızlı ve proaktif hale getiriyor. Sonuç olarak, bir AI programı moleküler seviyedeki anormallikleri daha iyi bir verimlilikle tespit edebildiği ve böylece hasta sonuçlarını iyileştirebildiği için insan hatası azalır.
Tıbbi Teşhiste Tıbbi Görüntü Açıklamasının Rolü
AI'nın potansiyeli tıbbi görüntü teşhisi çok büyük ve sağlık sektörü, hastalara daha hızlı ve daha güvenilir bir teşhis sağlamak için AI ve ML'nin yardımını alıyor. Kullanım durumlarından bazıları sağlık hizmeti görüntü açıklaması AI tıbbi teşhiste:
Kanser Tespiti
Kanser hücresi tespiti, tıbbi görüntüleme analizinde AI'nın belki de en büyük rolüdür. Modeller çok sayıda tıbbi görüntüleme verisi üzerinde eğitildiğinde, modelin organlardaki kanser hücrelerinin büyümesini doğru bir şekilde tanımlamasına, tespit etmesine ve tahmin etmesine yardımcı olur. Sonuç olarak, insan hataları ve yanlış pozitifler potansiyeli büyük ölçüde ortadan kaldırılabilir.
Diş Görüntüleme
Çürükler, diş yapısındaki anormallikler, çürükler ve hastalıklar gibi diş ve diş eti ile ilgili tıbbi sorunlar, AI özellikli modeller ile doğru bir şekilde teşhis edilebilir.
Karaciğer Komplikasyonları
Anormallikleri tespit etmek ve tanımlamak için tıbbi görüntülerin değerlendirilmesi ile karaciğer ile ilgili komplikasyonlar tespit edilebilir, karakterize edilebilir ve etkin bir şekilde izlenebilir.
Beyin Bozuklukları
Tıbbi görüntü açıklaması, beyin bozukluklarını, pıhtıları, tümörleri ve diğer nörolojik sorunları tespit etmeye yardımcı olur.
Dermatoloji
Bilgisayarlı görme ve tıbbi görüntüleme de dermatolojik durumları hızlı ve etkili bir şekilde tespit etmek için yaygın olarak kullanılmaktadır.
Kalp İşlevi
AI ayrıca kalp anomalilerini, kalp rahatsızlıklarını, müdahale ihtiyacını tespit etmek ve eko kardiyogramlarını yorumlamak için kardiyolojide giderek daha fazla kullanılmaktadır.
Tıbbi Görüntü Açıklaması ile Açıklama Eklenen Belge Türleri
Tıbbi veri açıklaması, makine öğrenimi modeli geliştirmenin çok önemli bir parçasıdır. Metin, meta veriler ve ek notlar içeren kayıtların uygun ve tıbbi olarak doğru açıklamaları olmadan, değerli bir makine öğrenimi modeli geliştirmek zorlaşır.
için son derece yetenekli ve deneyimli yorumcularınız varsa, bu yardımcı olacaktır. tıbbi görüntü verileri. Açıklamalı çeşitli belgelerden bazıları:
- CT tarama
- mamogram
- Röntgen
- Ekokardiyogram
- Ultrason
- MRG
- EEG
- DICOM
- NIFTI
- Ses - Doktor Dikte Sesi
- Videolar
- Fotoğraflar
- Metin - EHR Veri Kümesi
- Fotoğraflar
AI ve ML Modelleri için Yüksek Kaliteli Sağlık Hizmetleri/Tıbbi Verileri Lisanslayın
Sağlık Hizmetlerinde Tıbbi Görüntü Ek Açıklama Uygulamaları
Tıbbi görüntü notu, hastalıkları ve teşhisleri tespit etmenin yanı sıra birçok amaca hizmet edebilir. İyi eğitilmiş veriler, yapay zeka ve makine öğrenimi modellerinin sağlık hizmetlerini iyileştirmesine yardımcı oldu. Tıbbi görüntü notunun bazı ek uygulamaları şunlardır:
Sanal Asistanlar
Tıbbi görüntü notu, yapay zeka sanal asistanlarını gerçek zamanlı ve doğru bilgiler sağlamak için güçlendiriyor. Tıbbi görüntüleri analiz eder ve alaka düzeyini bulmak ve yanıtlar vermek için önceden eğitilmiş verileri kullanır.
Teşhis Desteği
Doğru teşhis için AI modelleri, tıp uzmanlarına insan hatalarını düzeltmede yardımcı olabilir. Koşulları algılama hızını artırırken yürütme maliyetlerini de azaltabilir.
Erken tanı
Geç teşhisin ölümcül sonuçlara yol açabileceği Kanser gibi durumlarda, erken biyobelirteçleri veya hayatı tehdit edenleri belirleyerek erken teşhis çok takdir edilmektedir.
Örüntü Tanıma
Örüntü tanıma, farklı madde türlerine spesifik biyolojik tepkileri keşfetmek için tıbbi görüntü açıklamalarının kullanıldığı ilaç geliştirmede yardımcı olur.
Robotik Cerrahi
Robotik cerrahide, tıbbi görüntü notu ve yapay zeka, karmaşık insan vücudu parçalarını ve yapılarını anlamak için birlikte çalışır. Yapay zeka modelleri bu bilgiyi kullanarak ameliyatları hassasiyetle gerçekleştirebilir.
Tıbbi görüntü açıklaması VS Normal veri açıklaması
Tıbbi görüntüleme için bir ML modeli oluşturuyorsanız, bunun normal görüntüden farklı olduğunu unutmamalısınız. veri açıklaması birçok yönden. İlk olarak, radyoloji görüntüleme örneğini ele alalım.
Ama bunu yapmadan önce, öncülü ortaya koyuyoruz - şimdiye kadar çektiğiniz tüm fotoğraflar ve videolar, spektrumun görünür ışık adı verilen küçük bir bölümünden geliyor. Ancak radyoloji görüntüleme, elektromanyetik spektrumun görünmez ışık bölümünün altına giren X-Işınları kullanılarak yapılır.
Tıbbi görüntüleme notu ile normal veri notunun ayrıntılı bir karşılaştırmasını burada bulabilirsiniz.
| Tıbbi Görüntüleme Açıklaması | Normal Veri Açıklaması |
|---|---|
| Tüm tıbbi görüntüleme verilerinin kimliği gizlenmeli ve Veri İşleme Sözleşmeleri (DPA) ile korunmalıdır. | Normal görüntüler kolayca kullanılabilir. |
| Tıbbi Görüntüler DICOM Formatındadır | Normal görüntüler JPEG, PNG, BMP ve daha fazlasında olabilir |
| 16-Bit Renk profiliyle yüksek tıbbi görüntü çözünürlükleri | Normal görüntüler 8-Bit Renk profiline sahip olabilir. |
| Tıbbi görüntüler ayrıca tıbbi amaçlar için ölçü birimleri içerir | Ölçümler kameraya aittir |
| HIPAA uyumluluğu kesinlikle gereklidir | Uyumluluk tarafından düzenlenmemiştir |
| Aynı nesnenin farklı açılardan ve görünümlerden çoklu görüntüleri sağlanır | Farklı nesnelerin ayrı görüntüleri |
| Radyoloji kontrolleri ile yönlendirilmelidir. | Normal kamera ayarları kabul edilir |
| Çoklu dilim açıklamaları | Tek dilim açıklamaları |
HIPAA Uyum
Yapay zeka tabanlı sağlık hizmeti modelleri oluştururken, doğru bir tahmin sunmak için doğru bir şekilde açıklamalı çok sayıda yüksek kaliteli tıbbi görüntü kullanarak bunları eğitmeniz ve test etmeniz gerekir. Ancak, tıbbi görüntü açıklama ve veri işleme ihtiyaçlarınız için bir platform seçerken, her zaman bu teknik uyumluluk gereksinimlerini karşılayan teklifleri aramalısınız.
HIPAA, elektronik olarak iletilen sağlık bilgilerinin güvenliğini yöneten ve sağlayıcılar tarafından hasta bilgilerinin hastanın rızası olmadan ifşa edilmesini önlemek ve korumak için alınması gereken uygun önlemleri zorunlu kılan bir federal yasadır.
- Sağlık bilgilerinin saklanması ve yönetimi için bir sistem var mı?
- Sistem yedekleri düzenli olarak oluşturuluyor, korunuyor ve güncelleniyor mu?
- Yetkisiz kullanıcıların hassas tıbbi verilere erişmesini engelleyen bir sistem var mı?
- Dinlenme ve aktarım sırasında veriler şifreleniyor mu?
- Kullanıcıların tıbbi görüntüleri cihazlarında dışa aktarıp depolamasını engelleyen ve güvenlik ihlaline neden olan herhangi bir önlem var mı?
En iyi Tıbbi Görüntü Açıklama Şirketi nasıl seçilir?
- Alan uzmanlığı: Tıbbi görüntülere açıklama ekleme konusunda geniş deneyime sahip ve tıbbi terminoloji, anatomi ve patoloji konusunda derinlemesine bilgi sahibi bir şirket arayın.
- Kalite güvencesi: Ek açıklamalarda kesinlik, tekdüzelik ve belirli kriterlerinize uygunluğu garanti etmek için şirketin sıkı bir kalite kontrol süreci uyguladığından emin olun.
- Veri Güvenliği ve Gizlilik: Şirketin veri güvenliği için sağlam önlemler aldığını ve hassas hasta verilerini korumak için HIPAA veya GDPR gibi ilgili düzenlemelere uyduğunu doğrulayın.
- Ölçeklenebilirlik: Projenizin ölçeğini kaldırabilecek ve ihtiyaçlarınız değiştikçe artma veya azalma kapasitesine sahip bir şirket seçin.
- Geri Dönüş Süresi: Kalite standartlarını korurken, şirketin öngörülen zaman dilimi içerisinde ek açıklamalar sağlama kapasitesini de hesaba katın.
- İletişim ve İşbirliği: Açık iletişim kanallarını koruyan ve proje boyunca ihtiyaçlarınıza ve geri bildirimlerinize duyarlı bir şirket arayın.
- Teknoloji ve Araçlar: Verimliliği ve doğruluğu artırmak için şirketin makine öğrenimi destekli açıklama ekleme gibi gelişmiş açıklama araçları ve teknolojilerini kullanımını değerlendirin.
- Fiyatlandırma ve Değer: Farklı şirketler arasındaki fiyatları karşılaştırın, ancak aynı zamanda kalite, hizmet ve uzmanlık açısından sağladıkları değeri de göz önünde bulundurun.
- Referanslar ve Vaka Çalışmaları: Sizinkine benzer tıbbi görüntü açıklama projelerindeki deneyimlerini ve geçmiş performanslarını değerlendirmek için şirketten referanslar veya vaka çalışmaları isteyin.
Shaip Nasıl Yardımcı Olabilir?
Shaip, yüksek kaliteli eğitim sağlama konusunda istikrarlı bir pazar lideri olmuştur. görüntü veri kümeleri gelişmiş geliştirmek sağlık yapay zeka tabanlı tıbbi çözümler. Deneyimli, özel olarak eğitilmiş yorumculardan oluşan bir ekibimiz ve yorumculara yardımcı olan ve onları eğiten yüksek nitelikli radyologlar, patologlar ve genel doktorlardan oluşan devasa bir ağımız var. Ayrıca, sınıfının en iyisi açıklama doğruluğumuz ve veri etiketleme hizmetler, hasta teşhisini iyileştirmek için araçlar geliştirmeye yardımcı olur.
Shaip ile ortaklık kurarken mevzuata uygunluk, veri formatları ve kısa üretim süresi sağlayan profesyonellerle çalışmanın kolaylığını yaşayabilirsiniz.
Birinci sınıf uzmana ihtiyaç duyan bir tıbbi veri açıklama projeniz olduğunda açıklama hizmetleri, Shaip, projenizi hemen başlatabilecek doğru ortaktır.
