醫療保健培訓數據如何推動醫療保健人工智能登上月球？
數據採購一直是組織的優先事項。 當相關數據集用於訓練自主、自學設置時更是如此。 訓練智能模型，尤其是那些由人工智能驅動的模型，採用與準備標準業務數據不同的方法。 此外，由於醫療保健是關注的垂直領域，因此重要的是關注對它們有目的的數據集，而不僅僅是用於記錄保存。
但是，當大量有組織的患者數據已經駐留在養老院、醫院、醫療診所和其他醫療機構的醫療數據庫和服務器上時，我們為什麼還要關注訓練數據。 原因是標準患者數據不能或不能用於構建自主模型，然後需要上下文和標記數據才能及時做出有洞察力和主動的決策。
這是醫療保健培訓數據進入混合的地方，投影為帶註釋或標記的數據集。 這些醫學數據集專注於幫助機器和模型識別特定的醫學模式、疾病的性質、特定疾病的預後以及醫學成像、分析和數據管理的其他重要方面。
什麼是醫療保健培訓數據 - 完整概述？
醫療保健培訓數據只不過是用元數據標記的相關信息，供機器學習算法識別和學習。 一旦數據集被標記或註釋，模型就可以理解相同的上下文、序列和類別，這有助於他們及時做出更好的決策。
如果您對細節有興趣，那麼與醫療保健相關的訓練數據都是關於帶註釋的醫學圖像，作為診斷設置的一部分，這可確保智能模型和機器能夠及時識別疾病。 訓練數據 也可以是文本形式，或者更確切地說是轉錄性質，然後使模型能夠識別從臨床試驗中提取的數據，並主動調用與藥物創建相關的調用。
對你來說還是有點太複雜了！ 好吧，這是了解醫療保健培訓數據代表的最簡單方法。 想像一個聲稱的醫療保健應用程序，它可以根據您上傳到平台上的報告和圖像檢測感染並建議下一步行動。 但是，要進行此類調用，智能應用程序需要獲得可從中學習的精选和對齊的數據。 是的，這就是我們所說的“訓練數據”。
需要訓練數據的最相關的醫療保健模型是什麼？
訓練數據對於自主醫療模型更有意義，這些模型可以在沒有人為乾預的情況下逐步影響平民的生活。 此外，對增強醫療保健領域研究能力的日益重視進一步推動了數據註釋的市場增長； 人工智能不可或缺的無名英雄，有助於開發準確且針對特定案例的訓練數據集。
但是哪些醫療保健模型最需要訓練數據？ 好吧，這裡是最近加速發展的子域和模型，這表明需要一些高質量的訓練數據：
- 數字醫療設置： 重點領域包括個性化治療、患者虛擬護理和健康監測數據分析
- 診斷設置： 重點領域包括及早識別危及生命和高影響的疾病，如任何形式的癌症和病變。
- 報告和診斷工具： 重點領域包括開發具有洞察力的 CT 掃描儀、MRI 檢測以及 X 射線或圖像工具
- 圖像分析器： 重點領域包括識別牙齒問題、皮膚疾病、腎結石等
- 數據標識符： 重點領域包括分析臨床試驗以更好地管理疾病、確定特定疾病的新治療方案以及藥物開發
- 記錄保持設置： 重點領域包括維護和更新患者記錄、定期跟踪患者會費，甚至通過識別保險單的細節來預授權索賠。
這些醫療保健模型渴望準確的訓練數據，以提高洞察力和主動性。
為什麼醫療保健培訓數據很重要？
從模型的性質可以看出，當涉及醫療保健領域時，機器學習的作用正在逐步演變。 隨著感知 AI 設置成為醫療保健領域的絕對必需品，它歸結為 NLP、計算機視覺和深度學習，用於為模型學習準備相關的訓練數據。
此外，與患者記錄保存、交易處理等標準和靜態流程不同，虛擬護理、圖像分析儀等智能醫療保健模型無法使用傳統數據集進行定位。 這就是為什麼訓練數據在醫療保健中變得更加重要的原因，作為邁向未來的一大步。
與 500 年相比，與 2027 年相比，在醫療保健中實施數據註釋工具以準備培訓數據的市場規模預計將至少增長 2020%，因此可以更好地理解和確定醫療保健培訓數據的重要性。
但這還不是全部，首先經過適當訓練的智能模型可以通過自動執行多項管理任務並節省高達 30% 的剩餘成本來幫助醫療機構削減額外成本。
是的，到 3 年，經過訓練的機器學習算法能夠分析 1000D 掃描，至少比今天處理的速度快 2021 倍。
聽起來很有希望，不是嗎！
醫療保健 AI 的用例
老實說，除非我們仔細研究用例和實時應用程序，否則用於在醫療保健中增強 AI 模型的訓練數據的概念感覺有點乏味。
數字醫療設置
具有經過精心訓練的算法的 AI 驅動的醫療保健設置旨在為患者提供最佳的數字護理。 使用 NLP、深度學習和計算機視覺技術的數字和虛擬設置可以通過整理來自不同來源的數據來評估症狀和診斷狀況，從而將治療時間減少至少 70%。
資源利用率
全球大流行的出現確實擠壓了大多數醫療機構的資源。 但是，如果醫療保健 AI 成為管理模式的一部分，則可以幫助醫療機構更好地管理資源稀缺性、ICU 利用率和其他稀缺可用性方面。
定位高危患者
如果在患者記錄部分實施醫療保健人工智能，則允許醫院當局識別有可能感染危險疾病的高風險前景。 這種方法有助於製定更好的治療計劃，甚至有助於隔離患者。
互聯基礎設施
盡可能由 IBM 的內部人工智能，即eWatson, 現代醫療保健設置現已連接，由臨床信息技術提供。 此用例旨在提高系統和數據管理之間的互操作性。
除了上述用例之外，醫療保健 AI 還可以在以下方面發揮作用：
- 預測患者停留限制
- 預測未出現以節省醫院資源和成本
- 預測可能不會更新健康計劃的患者
- 識別身體問題和相應的補救措施
從更基本的角度來看， 醫療保健AI 旨在提高數據完整性、更好地實施預測分析的能力以及相關設置的記錄保存能力。
但是為了使這些用例足夠成功，醫療保健 AI 模型必須使用帶註釋的數據進行訓練。
醫療保健黃金標準數據集的作用
訓練模型很好，但數據呢？ 是的，您確實需要數據集，然後必須對其進行註釋才能對 AI 算法有意義。
但是，您不能只是從任何渠道中刪除數據，而仍然符合數據完整性標準。 這就是為什麼依賴像 Shaip 這樣的服務提供商很重要的原因，他們為企業提供了廣泛的可靠和相關的數據集供企業使用。 如果您打算建立醫療保健 AI 模型，Shaip 可讓您從人機感知、對話數據、物理聽寫和醫生筆記中進行選擇。
此外，您甚至可以指定用例，使數據集與核心醫療保健流程或對話式 AI 保持一致，以針對管理功能。 但這還不是全部，在捕獲和部署用於訓練模型的開放數據集時，經驗豐富的註釋者和數據收集者甚至提供多語言支持。
回到 Shaip 提供的東西，作為創新者，您可以訪問相關的音頻文件、文本文件、逐字記錄、聽寫筆記，甚至醫學圖像數據集，具體取決於您希望模型具有的功能。
總結
作為一個垂直行業，醫療保健正處於創新熱潮中，在大流行後時代更是如此。 然而，企業、健康企業家和獨立開發人員正在不斷規劃新的應用程序和系統，這些應用程序和系統具有智能主動性，可以通過處理重複性和耗時的任務來大大減少人力。
這就是為什麼首先通過使用精確策劃和標記的數據集來訓練設置或模型使其完美至關重要，最好將其外包給可靠的服務提供商以實現完美和準確性。
