醫療數據標籤

外包醫療數據標籤之前要問的 5 個基本問題

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。

數據標籤在醫療保健中的重要性

準確的數據標籤對於開發人工智慧驅動的醫療保健解決方案至關重要。數據標籤在醫療保健中至關重要的一些關鍵原因包括:

  1. 提高診斷準確性: 準確標記的醫學影像和數據有助於訓練人工智慧演算法以更高精度檢測疾病和異常,從而實現更早檢測和更好的患者治療效果。

  2. 加強病患照護: 註釋良好的醫療數據可以幫助制定個人化治療計劃、預測分析和臨床決策支援系統,最終改善病患照護。

  3. 遵守法規: 醫療保健資料標籤必須遵守嚴格的隱私和安全法規,例如 HIPAA 和 GDPR。確保合規對於保護敏感的患者資訊和避免法律後果至關重要。

醫療保健資料註釋的最佳實踐

為了確保您的醫療保健人工智慧專案成功,在外包資料標籤時請考慮以下最佳實踐:

  1. 領域專長: 與擁有醫療保健領域專業知識的數據標籤合作夥伴合作。他們應該對醫學術語、解剖結構和疾病病理有深入的了解,以確保準確的註釋。

  2. 質量保證: 實施嚴格的品質保證流程,包括多層級審查、定期審核和持續回饋循環,以維持高品質的資料標籤。

  3. 數據安全和隱私: 選擇遵循嚴格的資料安全和隱私協議的資料標籤合作夥伴,例如處理去識別化的資料、使用安全的資料傳輸方法以及定期審核其安全措施。

醫療數據標籤面臨的挑戰

醫療保健數據標籤挑戰

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

醫療保健數據標籤篩選供應商

  1. 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。
  2. 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。

  3. 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。

  4. 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。

  5. 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、要求和專案需求方面的差異。缺乏溝通、專案關鍵資訊的即時交換以及反饋循環系統不足可能會對工作品質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專案之前檢測到它。

案例研究:人工智慧放射學的醫學影像註釋

一家領先的醫療保健技術公司與 Shaip 合作開發人工智慧驅動的放射學解決方案。 Shaip 提供高品質的醫學影像註釋服務,以精確的解剖結構和異常標記了數千張 CT 掃描和 MRI。透過與 Shaip 經驗豐富的醫療資料註釋者團隊合作,該公司能夠訓練其人工智慧演算法以高精度檢測疾病,最終改善患者治療結果並降低醫療成本。

結論

Shaip 是為關鍵項目提供一流的專業醫療數據標籤服務的行業領導者。我們擁有一支由最優秀的培訓師組成的專屬醫療保健專家團隊 醫學專家 一流的標籤解決方案。我們的經驗、技能、嚴格的培訓模組和經過驗證的品質保證參數使我們成為大型企業最喜歡的數據標籤服務合作夥伴。

準備好透過高品質的數據標籤確保您的醫療保健人工智慧專案成功了嗎?立即聯絡 Shaip,了解我們經驗豐富的醫療資料註釋團隊如何協助您實現目標,同時保持最高的品質和合規性標準。

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