很長一段時間以來，我們一直在閱讀有關 機器學習中的數據標註 和人工智能 (AI) 模塊。 我們知道，質量數據註釋是不可避免的，它不可避免地會影響這些系統產生的結果。
但是，有哪些不同的註釋技術用於 醫療保健人工智能 空間？ 對於一個如此復雜、龐大且至關重要的行業，數據註釋專家採取哪些措施和程序來標記、實施和遵循來自無數來源的關鍵醫療保健數據？
好吧，這正是我們今天將在這篇文章中探討的內容。 從對不同類型數據標註技術的基本理解開始，我們將解鎖第 2 級並探索不同 AI 用例中使用的不同標註技術。
不同 AI 用例的數據註釋
聊天機器人
讓我們先從基礎開始。 事實證明，聊天機器人或對話機器人是臨床管理、移動醫療等領域的高效機翼。 從幫助患者預約診斷和醫療諮詢，到幫助他們處理症狀和生命體徵以發現疾病和疑慮，聊天機器人正成為患者和醫療保健提供者的好夥伴。
為了讓聊天機器人提供準確的結果，他們必須處理數百萬字節的數據。 一項錯誤的診斷或建議可能會被證明對患者及其周圍環境有害。 例如，如果旨在提供 Covid-19 初步評估結果的 AI 驅動的應用程序給出錯誤的結果，則會導致傳染。 這就是為什麼在產品或解決方案上線之前必須進行充分的人工智能培訓。
出於培訓目的，專家通常使用實體識別和 情緒分析。
數字影像標註
雖然在復雜系統和設備的幫助下診斷過程是數字化的，但結果的推斷仍然主要以人為中心。 這使結果容易被誤解，甚至忽略了關鍵問題。
現在，人工智能模塊可以消除所有此類情況，甚至可以從 MRI、CT 掃描和 X 射線報告中檢測出最細微的異常或問題。 除了準確的結果外，人工智能係統還可以迅速提供結果。
除了傳統掃描，熱成像還被用於早期檢測乳腺癌等問題。 研究腫瘤發出的紅外線以獲得進一步的症狀並相應地報告。
出於這些複雜的目的，數據註釋資深人士部署了諸如標記現有 MRI、CT 掃描和 X 射線報告以及熱成像數據等機制。 然後 AI 模塊從這些帶註釋的數據集中學習以自主訓練。
藥物開發和治療
通過人工智能模塊開發藥物的最新例子之一是為 Covid-19 制定疫苗。 在爆發後的幾個月內，研究人員和醫療保健提供者就能夠破解 Covid-19 疫苗的密碼。 這主要是由於 AI 和機器學習算法及其模擬藥物和化學相互作用的能力，從大量醫療保健期刊、已發表論文、研究文件、學術文章以及更多用於藥物發現的內容中學習。
AI 模塊可以輕鬆匹配和分析人類永遠不會發現的見解（考慮到用於藥物發現和臨床試驗的數據集的數量），以獲得即時推理和結果。 這使醫療保健專業人員能夠快速跟踪試驗，進行嚴格的測試並將他們的發現轉發給適當的批准。
除了藥物發現，人工智能模塊還幫助臨床醫生推薦個性化藥物，這些藥物會根據潛在條件、生物反應等影響他們的劑量和時間。
對於患有自身免疫性疾病、神經系統問題和慢性疾病的患者，會開多種藥物。 這可能意味著藥物之間的反應。 通過個性化的藥物推薦，醫療保健提供者可以在處方藥物方面做出更明智的決定。
為了實現所有這些，註釋者致力於標記 NLP 數據、來自數據放射學的數據、數字圖像、電子病歷、保險公司提供的索賠數據、可穿戴設備收集和編譯的數據等等。
病人監護和護理
只有在手術或診斷之後才開始恢復的關鍵之路。 由患者負責他們的健康恢復和整體福祉。 多虧了人工智能驅動的解決方案，這逐漸變得無縫。
接受過癌症治療或患有心理健康問題的患者越來越多地發現 對話機器人 有幫助。 從出院後查詢到幫助患者克服情緒崩潰，聊天機器人正在成為終極伴侶和助手。 一家名為 Northwell Health 的 AI 組織也分享了一份報告，該報告稱，近 96% 的患者展示了與此類聊天機器人的優化患者互動。
這方面的註釋技術歸結為標記來自健康記錄的文本和音頻數據、來自臨床試驗的數據、對話和意圖分析、數字成像和文檔等。
結束語
此類用例正在為 AI 培訓和註釋方法設定基準測試標準。 由於更新的用例和解決方案的出現，這些還可以作為未來出現的所有獨特數據註釋挑戰的路線圖。
但是，這不應阻止您冒險開髮用於醫療保健的人工智能。 如果您剛剛起步並正在尋找足夠的質量 人工智能訓練數據， 今天就聯繫我們。 我們一直在預測新的挑戰並保持領先一步。
