醫學影像註釋在為機器學習演算法和人工智慧模型提供必要的訓練資料方面發揮著至關重要的作用。這個過程對於人工智慧準確檢測疾病和狀況至關重要，因為它依賴預先建模的數據來產生適當的回應。
簡單來說，醫學影像標註就是對醫學影像進行標註和描述的過程。這不僅有助於診斷病情，而且在研究和提供醫療服務中發揮著至關重要的作用。透過標記和標記特定的生物標誌物，人工智慧程式可以解釋和分析資訊豐富的圖像，從而實現快速、精確的診斷。
2022年，全球醫療保健資料註釋工具市值為129.9億美元，預計27.5年至2023年複合年增長率(CAGR)將達到2030%。 、治療和患者監測。透過產生準確的診斷並實現個人化治療，這些工具正在顯著增強醫療保健研究和結果。
圖片來源： 佳景研究
機器學習和人工智能的顯著進步徹底改變了醫療保健行業。
2016 年全球醫療保健領域的 AI 市場約為 XNUMX 億，預計這一數字將飆升至 由28支付$ 2025十億. 尤其是到 980 年，全球醫學影像人工智能的市場規模估計約為 2022 億美元。此外，這一數字預計將以 26.77% 的複合年增長率增長至 到3215年達到2027萬美元.
什麼是醫學圖像標註？
醫療保健行業正在利用 ML 的潛力來提供更好的患者護理、更好的診斷、準確的治療預測和藥物開發。 然而，在醫學科學的一些領域，人工智能可以幫助醫學專業人士進行醫學成像。 然而，要開發準確的基於 AI 的醫學影像模型，您需要大量準確標記和註釋的醫學影像。
醫學影像標註 是準確標記醫學成像的技術，例如 核磁共振、CT 掃描、超聲波、乳房 X 光檢查、X 射線等，以訓練機器學習模型。 除了影像之外，醫學影像數據如記錄和報告也被標註，以幫助訓練 臨床NER 和深度學習模型。
這種醫學圖像註釋有助於訓練深度學習算法和 ML 模型來分析醫學圖像並準確地改進診斷。
了解醫學圖像註釋
在醫學圖像註釋中，對 X 射線、CT 掃描、MRI 掃描和相關文檔進行標記。 使用通過提供的標記信息和標記來訓練人工智能算法和模型以用於不同的目的 命名實體識別（NER）。 利用這些信息，人工智能程序可以節省醫生的時間並幫助他們做出更好的決策。 因此，患者可以獲得更有針對性的結果。
如果不是人工智能程序，這個任務是由醫生和專家來完成的。 正如專業人士通過多年的培訓和研究學習一樣，人工智能模型也需要部分由帶註釋的圖像數據提供的培訓。 利用這些數據，人工智能模型和機器學習程序可以學習彌合個人醫療專業知識和人工智能能力之間的差距。
人類與人工智能的融合使醫療診斷變得精確、快速和主動。 因此，由於人工智能程序可以更有效地檢測分子水平的異常，從而減少了人為錯誤，從而改善了患者的治療結果。
醫學圖像註釋在醫學診斷中的作用
人工智能的潛力 醫學影像診斷 是巨大的，醫療保健行業正在藉助 AI 和 ML 為患者提供更快、更可靠的診斷。 的一些用例 醫療保健圖像註釋 人工智能醫學診斷領域包括：
癌症檢測
癌細胞檢測可能是人工智能在醫學成像分析中的最大作用。 當模型在大量醫學影像數據上進行訓練時，它有助於模型準確識別、檢測和預測器官中癌細胞的生長。 因此，可以在很大程度上消除人為錯誤和誤報的可能性。
牙科影像
牙齒和牙齦相關的醫學問題，例如蛀牙、牙齒結構異常、蛀牙和疾病，可以通過人工智能模型準確診斷。
肝臟並發症
通過評估醫學圖像以檢測和識別異常，可以有效地檢測、表徵和監測與肝臟相關的並發症。
腦障礙
醫學圖像註釋有助於檢測腦部疾病、凝塊、腫瘤和其他神經問題。
皮膚科
計算機視覺和醫學成像也被廣泛用於快速有效地檢測皮膚病。
心髒病
人工智能也越來越多地用於心髒病學，以檢測心臟異常、心髒病、干預需求和解釋心電圖。
通過醫學圖像註釋註釋的文檔類型
醫學數據標註是機器學習模型開發的關鍵部分。 如果沒有對帶有文本、元數據和附加註釋的記錄進行適當且醫學上準確的註釋，開發有價值的 ML 模型就變得具有挑戰性。
如果您有非常有才華和經驗豐富的註釋者，那將會有所幫助 醫學影像數據. 一些帶註釋的各種文檔：
醫學圖像標註在醫療保健中的應用
除了檢測疾病和診斷之外，醫學圖像註釋還可以用於多種目的。 訓練有素的數據幫助人工智能和機器學習模型改善醫療保健服務。 以下是醫學圖像標註的一些其他應用：
虛擬助手
醫學圖像註釋使人工智能虛擬助手能夠提供實時、準確的信息。 它分析醫學圖像並使用預先訓練的數據來查找相關性並提供響應。
診斷支持
為了準確診斷，人工智能模型可以幫助醫療專業人員糾正人為錯誤。 在提高檢測條件速度的同時，還可以降低執行成本。
早期診斷
對於像癌症這樣的疾病，晚期診斷可能會導致致命的結果，因此通過識別早期生物標誌物或危及生命的早期診斷受到高度讚賞。
模式識別
模式識別有助於藥物開發，其中醫學圖像註釋用於發現對不同類型物質的特定生物反應。
機器人手術
在機器人手術中，醫學圖像註釋和人工智能協同工作來理解複雜的人體部位和結構。 利用這些信息，人工智能模型可以精確地進行手術。
醫學圖像標註 VS 常規數據標註
如果您正在為醫學成像構建 ML 模型，您應該記住它與常規圖像不同 數據註釋 在很多方面。 首先，讓我們以放射成像為例。
但在我們這樣做之前，我們正在製定前提——您拍攝的所有照片和視頻都來自稱為可見光的一小部分光譜。 然而，放射成像是使用在電磁光譜的不可見光部分下的 X 射線進行的。
下面是醫學影像標註和常規數據標註的詳細對比。
| 醫學影像標註 | 常規數據註釋 |
|---|---|
| 所有醫學影像數據都應去標識化並受數據處理協議 (DPA) 保護 | 常規圖像很容易獲得。 |
| 醫學圖像採用 DICOM 格式 | 常規圖像可以是 JPEG、PNG、BMP 等格式 |
| 具有 16 位顏色配置文件的醫學圖像分辨率很高 | 常規圖像可以具有 8 位顏色配置文件。 |
| 醫學圖像還包含用於醫學目的的測量單位 | 與相機相關的測量 |
| 嚴格要求符合 HIPAA | 不受合規性監管 |
| 提供同一物體從不同角度和視圖的多個圖像 | 不同物體的分離圖像 |
| 它應該由放射學控制指導 | 接受常規相機設置 |
| 多個切片註釋 | 單片註釋 |
符合HIPAA
在構建基於 AI 的醫療保健模型時，您必須使用大量準確註釋的高質量醫學圖像來訓練和測試它們，以提供準確的預測。 但是，在為您的醫學圖像註釋和數據處理需求選擇平台時，您應該始終尋找滿足這些技術合規性要求的產品。
HIPAA 是一項聯邦法律，用於管理電子傳輸的健康信息的安全性，並要求提供者採取適當的措施來保護和保障患者信息在未經患者同意的情況下不被披露。
- 是否有醫療信息存儲和管理系統？
- 系統備份是否定期創建、維護和更新？
- 是否有防止未經授權的用戶訪問敏感醫療數據的系統？
- 數據在休息和傳輸過程中是否加密？
- 是否有任何措施阻止用戶在其設備上導出和存儲醫學圖像，從而導致安全漏洞？
如何選擇最好的醫學影像標註公司
- 領域專長： 尋找一家在醫學影像註釋方面擁有豐富經驗並且深刻掌握醫學術語、解剖學和病理學的公司。
- 質量保證： 確保公司實施嚴格的品質控制流程，以確保註釋的準確性、一致性和符合您的特定標準。
- 數據安全和隱私： 驗證公司是否採取強有力的資料安全措施，並遵守 HIPAA 或 GDPR 等相關法規，以保護敏感的病患資料。
- 可擴展性： 選擇一家能夠處理您的專案規模並能夠根據您的需求變化擴大或縮小專案規模的公司。
- 周轉時間： 考慮公司在遵守品質標準的同時在規定的時間內提供註釋的能力。
- 溝通與協作： 尋找一家能夠保持清晰的溝通管道並在整個專案中回應您的需求和回饋的公司。
- 技術和工具： 評估公司對先進註釋工具和技術（例如機器學習輔助註釋）的使用情況，以提高效率和準確性。
- 定價和價值： 比較不同公司的定價，但也要考慮他們在品質、服務和專業知識方面所提供的價值。
- 參考文獻和案例研究： 向公司索取參考資料或案例研究，以評估他們在與您類似的醫學影像註釋專案中的經驗和追蹤記錄。
夏普如何提供幫助？
Shaip 一直是提供高質量培訓的市場領導者 圖像數據集 開發先進的 基於人工智能的醫療解決方案. 我們擁有一支經驗豐富、經過專門培訓的註釋者團隊，以及一個由高素質的放射科醫生、病理學家和全科醫生組成的龐大網絡，他們協助和培訓註釋者。 此外，我們一流的註釋準確性和 數據標籤 服務有助於開發工具以改善患者診斷。
與 Shaip 合作時，您可以輕鬆地與專業人士合作，確保合規性、數據格式和較短的處理時間。
當您有一個需要世界級專家的醫療數據註釋項目時 註釋服務, Shaip 是可以立即啟動您的項目的合適合作夥伴。
