的全球市場 人工智能 醫療保健領域的支出預計將從 1.426 年的 2017 億美元增至 28.04 年為 2025 美元。 需求的增加 人工智能隨著醫療保健行業一直在尋找改善護理、降低成本和確保准確決策的方法，基於數據的技術變得越來越明顯。
根據項目的複雜程度，內部團隊無法始終管理 醫療數據標籤 需要。 因此，企業被迫從可靠的第三方提供商那裡尋求高質量的數據集。
但是，當您尋求外部幫助時，會遇到一些並發症和挑戰 醫療數據標籤。 讓我們看看外包之前的挑戰和注意事項 醫療保健數據集 標籤服務。
醫療數據標籤面臨的挑戰
擁有高素質的重要性 醫療數據集 和帶註釋的圖像對於結果至關重要 機器學習模型。 不正確的圖像註釋可能會帶來不准確的預測，從而導致失敗 計算機視覺 項目。 它還可能意味著損失金錢、時間和大量精力。
它還可能意味著嚴重錯誤的診斷、延遲和不當的醫療護理等等。 這就是為什麼有幾個 醫療人工智能 公司尋求具有多年經驗的數據標記和註釋合作夥伴。
工作流程管理的挑戰
的重大挑戰之一 醫療數據標籤 擁有足夠多的訓練有素的員工來處理大量的結構化和非結構化數據。 公司努力平衡增加勞動力、培訓和保持質量。
維護數據集質量的挑戰
保持一致的數據集質量（主觀和客觀）是一項挑戰。
主觀質量沒有單一的真理基礎，因為它對於註釋者來說是主觀的 醫學數據。 領域專業知識、文化、語言和其他因素都會影響工作質量。
在客觀質量中，正確答案只有一個單位。 然而，由於缺乏醫療專業知識或醫學知識，工作人員可能不會承擔 圖像標註 準確。
這兩個挑戰都可以通過廣泛的醫療保健領域培訓和經驗來解決。
控製成本的挑戰
如果沒有一套好的標準指標，就不可能根據數據標記工作所花費的時間來跟踪項目結果。
如果數據標記工作外包，通常選擇按小時付費或按執行任務付費。
從長遠來看，按小時付費效果很好，但一些公司仍然更喜歡按任務付費。 然而，如果工人按任務付費，工作質量可能會受到影響。
隱私限制的挑戰
收集大量數據時，數據隱私和機密性合規性是一個相當大的挑戰。 對於收集大量的數據尤其如此 醫療保健數據集 因為它們可能包含個人身份信息、面孔、 電子病歷.
人們總是強烈地感覺到需要在具有訪問控制的高度安全的地方存儲和管理數據。
如果工作外包，第三方公司負責獲得合規認證並增加額外的保護層。
外包醫療數據標籤工作時要問的問題
誰來標記數據？
您應該問的第一個問題是關於數據標記團隊的。 任何 訓練數據 標籤團隊表現良好，完成常規任務。 但是，通過醫學專家對特定領域術語和概念的培訓，他們將能夠開發與項目所需能力相匹配的數據集。
此外，隨著勞動力規模的擴大，當數據標記任務被外包時，將工作平均分配給經驗豐富且訓練有素的註釋者的重要部分就變得更加容易。 還可以保持跟踪、協作和質量的一致性。
- 要求對已完成的任務進行樣本審查。 尋找數據集中的準確性。
- 了解他們的培訓和招聘標準。 詳細了解他們的培訓方法、質量基準、審核和驗證清單。
它可擴展嗎？
數據標籤服務提供商應該擁有一支訓練有素的醫療保健領域團隊，能夠快速啟動并快速擴展。 您應該與專門的醫療保健專家合作，他們可以在保持質量的同時提高工作效率。
內部團隊 VS 外部團隊——哪個更好？
在內部和外部團隊之間進行選擇始終是一種微妙的平衡行為。 但開始根據交付時間、擴展數據標籤服務的成本以及特定的醫療保健經驗來權衡這兩者。
內部團隊可能不具備所需的醫療保健專業知識，並且需要進行廣泛的培訓才能與專家保持一致。 但外部勞動力可能有 醫療數據集 標記專業知識，使他們成為快速啟動和擴展的理想人選。
當醫療和健康科學的經驗與先進的工具相結合時，您可以看到數據處理的成本和時間大大減少。
他們符合監管要求嗎？
應培訓正確的數據處理團隊以安全地執行其任務。 該團隊應由醫學專家或數據科學家組成，以確保 電子健康記錄 患者保持匿名。
第三方服務提供商將處理患者隱私法規，包括 HIPAA 和 GDPR 合規認證。 選擇圖片 註釋服務 擁有 ISO-9002 證書，證明他們採取了嚴格的措施來維護客戶的數據隱私和組織。
提供商如何與受管理的員工保持溝通？
選擇一個致力於保持清晰和定期溝通的數據標籤合作夥伴，以避免說明、要求和項目需求方面的差異。 缺乏溝通、項目關鍵信息的實時交換以及反饋循環系統不足可能會對工作質量和交付期限產生不利影響。
選擇使用最新協作工具並擁有經過驗證的系統的第三方至關重要，可以在生產力問題開始影響項目之前檢測到它。
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