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 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
- Görüntüler
AI ve ML Modelleri için Yüksek Kaliteli Sağlık Hizmetleri/Tıbbi Verileri Lisanslayın
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?
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.
