Sağlık Eğitimi Verileri

Sağlık Eğitimi Verileri Nedir ve Neden Önemlidir?

Healthcare Eğitim Verileri Healthcare AI'yi Ay'a Nasıl Sürüklüyor?

Veri tedariki her zaman kurumsal bir öncelik olmuştur. Dahası, ilgili veri kümeleri özerk, kendi kendine öğrenen kurulumları eğitmek için kullanıldığında. Özellikle yapay zeka destekli akıllı modellerin eğitilmesi, standart iş verilerinin hazırlanmasından farklı bir yaklaşım gerektirir. Ayrıca, sağlık sektörünün odak noktası olması nedeniyle, kendileri için bir amacı olan ve yalnızca kayıt tutmak için kullanılmayan veri kümelerine odaklanmak önemlidir.

Ancak, tıbbi veritabanlarında ve huzurevleri, hastaneler, tıbbi klinikler ve diğer sağlık kuruluşlarının sunucularında muazzam miktarda organize hasta verisi bulunduğunda, neden eğitim verilerine odaklanmamız gerekiyor? Bunun nedeni, standart hasta verilerinin otonom modeller oluşturmak için kullanılmaması veya kullanılamamasıdır, bu da daha sonra algısal ve proaktif kararlar alabilmek için bağlamsal ve etiketli verilere ihtiyaç duyar.

Açıklamalı veya etiketli veri kümeleri olarak yansıtılan Sağlık Hizmetleri Eğitimi verilerinin karışıma girdiği yer burasıdır. Bu tıbbi veri kümeleri, makinelerin ve modellerin belirli tıbbi kalıpları, hastalıkların doğasını, belirli rahatsızlıkların prognozunu ve tıbbi görüntüleme, analiz ve veri yönetiminin diğer önemli yönlerini tanımlamasına yardımcı olmaya odaklanmıştır.

Sağlık Eğitimi Verileri Nedir - Eksiksiz Bir Bakış?

Sağlık hizmeti eğitimi verileri, makine öğrenimi algoritmalarının tanıması ve öğrenmesi için meta verilerle etiketlenmiş ilgili bilgilerden başka bir şey değildir. Veri kümeleri etiketlendikten veya daha doğrusu açıklama eklendikten sonra, modellerin aynı bağlamı, sırayı ve kategoriyi anlaması mümkün olur ve bu da zaman içinde daha iyi kararlar vermelerine yardımcı olur.

Spesifikler için bir tutkunuz varsa, sağlık hizmetleriyle ilgili eğitim verilerinin tamamı açıklamalı tıbbi görüntülerle ilgilidir, bu da akıllı modellerin ve makinelerin teşhis kurulumunun bir parçası olarak hastalıkları zamanında tanıyabilmesini sağlar. Eğitim verileri ayrıca metinsel olabilir veya doğası gereği kopyalanabilir, bu da daha sonra modellere klinik deneylerden elde edilen verileri tanımlama ve ilaç oluşturma ile ilgili proaktif çağrılar alma yetkisi verir.

Hala senin için biraz fazla karmaşık! İşte sağlık eğitimi verilerinin ne anlama geldiğini anlamanın en basit yolu. Platforma yüklediğiniz raporlara ve görüntülere dayalı olarak enfeksiyonları tespit edebilen ve bir sonraki eylem planını öneren sözde bir sağlık hizmeti uygulaması hayal edin. Bununla birlikte, bu tür aramalar yapmak için akıllı uygulamanın, öğrenebileceği küratörlü ve uyumlu verilerle beslenmesi gerekir. Evet, buna 'Eğitim Verileri' diyoruz.

Eğitim Verileri gerektiren En Alakalı Sağlık Modelleri nelerdir?

En Alakalı Sağlık Modelleri Eğitim verileri, insan müdahalesi olmadan sıradan insanların yaşamını aşamalı olarak etkileyebilecek otonom sağlık hizmetleri modelleri için daha mantıklı. Ayrıca, sağlık alanındaki araştırma yeteneklerinin güçlendirilmesine yönelik artan vurgu, veri açıklamalarının pazar büyümesini daha da hızlandırıyor; doğru ve vakaya özel eğitim veri setleri geliştirmede aracı olan vazgeçilmez ve isimsiz bir yapay zeka kahramanı.

Ancak hangi sağlık modelleri eğitim verilerine en çok ihtiyaç duyuyor? İşte son zamanlarda hız kazanan ve bazı yüksek kaliteli eğitim verilerine duyulan ihtiyacı işaret eden alt alanlar ve modeller:

  • Dijital Sağlık Kurulumları: Odak alanları, Kişiselleştirilmiş Tedavi, hastalar için sanal bakım ve sağlık izleme için veri analizini içerir.
  • Teşhis Kurulumları: Odak alanları, herhangi bir kanser ve lezyon türü gibi yaşamı tehdit eden ve yüksek etkili rahatsızlıkların erken teşhisini içerir.
  • Raporlama ve Teşhis araçları: Odak alanları, algılayıcı bir CT Tarayıcı türü geliştirmeyi, MRI algılamayı ve X-Ray veya görüntü araçlarını içerir.
  • Görüntü Analizörleri: Odak alanları arasında diş sorunları, cilt hastalıkları, böbrek taşları ve daha fazlasının tanımlanması yer alır.
  • Veri Tanımlayıcıları: Odak alanları arasında daha iyi hastalık yönetimi için klinik deneylerin analiz edilmesi, belirli rahatsızlıklar için yeni tedavi seçeneklerinin belirlenmesi ve ilaç oluşturulması yer alır.
  • Kayıt Tutma Kurulumları: Odak alanları arasında hasta kayıtlarının tutulması ve güncellenmesi, hasta aidatlarının periyodik olarak takip edilmesi ve hatta bir sigorta poliçesinin esasını belirleyerek taleplerin ön provizyonu yer alır.

Bu Sağlık Hizmetleri modelleri, daha anlayışlı ve proaktif olmak için doğru eğitim verilerini ister.

Sağlık Eğitimi Verileri Neden Önemli?

Modellerin doğasından da anlaşılacağı gibi, sağlık alanı söz konusu olduğunda makine öğreniminin rolü adım adım gelişmektedir. Algısal yapay zeka kurulumlarının sağlık hizmetlerinde mutlak gereklilik haline gelmesiyle birlikte, modellerin öğrenebileceği ilgili eğitim verilerinin hazırlanmasında sıra NLP, Bilgisayarla Görme ve Derin Öğrenmeye geliyor.

Ayrıca hasta kayıt tutma, işlem işleme ve daha fazlası gibi standart ve statik süreçlerin aksine sanal bakım, görüntü analizörleri ve diğerleri gibi akıllı Sağlık Hizmetleri modelleri geleneksel veri kümeleri kullanılarak hedeflenemez. Bu nedenle eğitim verileri, geleceğe atılan dev bir adım olarak sağlık hizmetlerinde daha da önemli hale geliyor.

Sağlık eğitim verilerinin önemi, sağlık hizmetlerinde eğitim verilerinin hazırlanması için veri açıklama araçlarının uygulanmasına ilişkin pazar büyüklüğünün 500 yılına kıyasla 2027 yılında en az %2020 oranında büyümesinin beklendiği gerçeğiyle daha iyi anlaşılabilir ve anlaşılabilir.

Ancak hepsi bu kadar değil, ilk etapta uygun şekilde eğitilmiş akıllı modeller, çeşitli idari görevleri otomatikleştirerek ve kalan maliyetlerde %30'a kadar tasarruf sağlayarak sağlık hizmeti kurulumlarının ek maliyetleri düşürmesine yardımcı olabilir.

Ve evet, eğitimli makine öğrenimi algoritmaları, 3'de bugün işlendiklerinden en az 1000 kat daha hızlı bir şekilde 2021D taramaları analiz edebilir.

Kulağa umut verici geliyor, değil mi!

AI Eğitim Verileri gereksiniminizi bugün tartışalım.

Sağlık Hizmetleri Yapay Zeka Kullanım Örnekleri

Dürüst olmak gerekirse, sağlık hizmetlerinde yapay zeka modellerini güçlendirmek için kullanılan eğitim verileri kavramı, kullanım örneklerine ve gerçek zamanlı uygulamalarına daha yakından bakmadıkça biraz yavan geliyor. 

  • Dijital Sağlık Kurulumu

Titizlikle eğitilmiş algoritmalara sahip yapay zeka destekli sağlık hizmetleri kurulumları, hastalara mümkün olan en iyi dijital bakımı sağlamaya yöneliktir. NLP, Derin Öğrenme ve Bilgisayarla Görme teknolojisine sahip dijital ve sanal kurulumlar, farklı kaynaklardan gelen verileri bir araya getirerek semptomları değerlendirebilir ve durumları teşhis edebilir ve böylece tedavi süresini en az %70 oranında azaltabilir.

  • Kaynak kullanımı

Küresel pandeminin ortaya çıkması, kaynaklar için çoğu tıbbi kurulumu zorladı. Ancak Healthcare AI, idari şemanın bir parçası haline getirilirse, tıbbi kurumların kaynak kıtlığını, yoğun bakım ünitesi kullanımını ve kıt mevcudiyetin diğer yönlerini daha iyi yönetmesine yardımcı olabilir. 

  • Yüksek Riskli Hastaları Bulma

Healthcare AI, hasta kayıtları bölümünde uygulanırsa ve uygulandığında, hastane yetkililerinin tehlikeli hastalıklara yakalanma şansı olan yüksek riskli olasılıkları belirlemesine olanak tanır. Bu yaklaşım, daha iyi tedavi planlamasına yardımcı olur ve hatta hasta izolasyonunu kolaylaştırır.

  • Bağlantılı Altyapı

tarafından mümkün kılındığı gibi IBM'in şirket içi yapay zekası, i.eWatson, Modern sağlık hizmeti kurulumu artık Klinik Bilgi Teknolojisinin izniyle bağlandı. Bu kullanım örneği, sistemler ve veri yönetimi arasındaki birlikte çalışabilirliği geliştirmeyi amaçlar.

Bahsedilen kullanım örneklerine ek olarak, Healthcare AI'nin şu konularda da rolü vardır:

  1. Hasta kalış limitini tahmin etme
  2. Hastane kaynaklarından ve maliyetlerinden tasarruf etmek için kullanılmayacakları tahmin etme
  3. Sağlık planlarını yenilemeyecek hastaları tahmin etmek
  4. Fiziksel sorunları ve ilgili düzeltici önlemleri belirleme

Daha temel bir bakış açısıyla, Sağlık AI veri bütünlüğünü, tahmine dayalı analitiği daha iyi uygulama yeteneğini ve ilgili kurulumun kayıt tutma yeteneklerini geliştirmeyi amaçlar.

Ancak bu kullanım örneklerini yeterince başarılı kılmak için Healthcare AI modellerinin açıklamalı verilerle eğitilmesi gerekir.

Sağlık Hizmetleri için altın standart veri kümelerinin rolü

Eğitim modelleri iyi, peki ya veriler? Evet, daha sonra AI algoritmalarına anlam kazandırmak için açıklama eklenmesi gereken veri kümelerine ihtiyacınız var.

Sağlık Hizmetleri İçin Altın Standart Veri Kümelerinin Rolü Ancak herhangi bir kanaldan veriyi silip atıp yine de veri bütünlüğü standartlarına ayak uyduramazsınız. Bu nedenle, işletmelerin kullanması için çok çeşitli güvenilir ve ilgili veri kümeleri sunan Shaip gibi hizmet sağlayıcılara güvenmek önemlidir. Bir sağlık yapay zeka modeli kurmayı planlıyorsanız, Shaip insan-bot algıları, konuşma verileri, fiziksel dikte ve doktor notları arasından seçim yapmanızı sağlar.

Ayrıca, yönetim işlevlerini hedeflemek için veri kümelerini temel sağlık hizmetleri süreçlerine veya konuşma tabanlı yapay zekaya göre hizalamak için kullanım senaryoları bile belirleyebilirsiniz. Ancak hepsi bu kadar değil, deneyimli yorumcular ve veri toplayıcılar, eğitim modelleri için açık veri kümelerinin yakalanması ve dağıtılması söz konusu olduğunda çok dilli destek bile sunar.

Shaip'in sunduklarına geri dönersek, bir yenilikçi olarak, modelin sahip olmasını istediğiniz işlevselliğe bağlı olarak ilgili ses dosyalarına, metin dosyalarına, kelimesi kelimesine, dikte notlarına ve hatta tıbbi görüntü veri setine erişebilirsiniz.

Wrap-Up

Sağlık, bir dikey olarak, pandemi sonrası çağda, yenilikçi bir çılgınlık içinde. Bununla birlikte, işletmeler, sağlık girişimcileri ve bağımsız geliştiriciler, akıllıca proaktif olan ve tekrarlayan ve zaman alan görevleri yerine getirerek insan çabasını önemli ölçüde azaltabilen yeni uygulamaları ve sistemleri sürekli olarak planlamaktadır.

Bu nedenle, kusursuzluk ve doğruluk elde etmek için güvenilir hizmet sağlayıcılardan daha iyi dış kaynaklı bir şey olan, kesin olarak seçilmiş ve etiketlenmiş veri kümelerini kullanarak kurulumları veya daha doğrusu modelleri mükemmelliğe ulaştırmak çok önemlidir.

sosyal paylaşım