Εδώ και πολύ καιρό, διαβάζουμε για τον ρόλο του σχολιασμός δεδομένων στη μηχανική εκμάθηση και ενότητες Τεχνητής Νοημοσύνης (AI). Γνωρίζουμε ότι ο σχολιασμός δεδομένων ποιότητας είναι μια αναπόφευκτη πτυχή που επηρεάζει πάντα τα αποτελέσματα που παράγονται από αυτά τα συστήματα.
Ωστόσο, ποιες είναι οι διαφορετικές τεχνικές σχολιασμού που χρησιμοποιούνται στο τεχνητής νοημοσύνης της υγείας χώρος? Για έναν κλάδο που είναι τόσο περίπλοκος, τεράστιος και κρίσιμος, ποια μέτρα και διαδικασίες λαμβάνουν οι ειδικοί στον σχολιασμό δεδομένων για να επισημάνουν, να εφαρμόσουν και να ακολουθήσουν για να προσθέσουν ετικέτες σε κρίσιμα δεδομένα υγειονομικής περίθαλψης από μυριάδες πηγές;
Λοιπόν, αυτό ακριβώς θα εξερευνήσουμε σε αυτήν την ανάρτηση σήμερα. Από τη βασική κατανόηση των διαφορετικών τύπων τεχνικών σχολιασμού δεδομένων, πρόκειται να ξεκλειδώσουμε το επίπεδο 2 και να εξερευνήσουμε τις διαφορετικές τεχνικές σχολιασμού που χρησιμοποιούνται σε διάφορες περιπτώσεις χρήσης τεχνητής νοημοσύνης.
Σχολιασμός δεδομένων για διαφορετικές περιπτώσεις χρήσης AI
Chatbots
Ας ξεκινήσουμε πρώτα με τα βασικά. Τα ρομπότ συνομιλίας ή ρομπότ συνομιλίας αποδεικνύονται εξαιρετικά αποτελεσματικά φτερά για κλινική διαχείριση, mHealth και πολλά άλλα. Από το να βοηθήσουν τους ασθενείς να κλείσουν ραντεβού για τη διάγνωση και να συμβουλευτούν την υγειονομική περίθαλψη μέχρι να τους βοηθήσουν στην επεξεργασία των συμπτωμάτων τους και των ζωτικών στοιχείων για σημεία ασθενειών και ανησυχιών, τα chatbots αποδεικνύονται υπέροχοι σύντροφοι τόσο για τους ασθενείς όσο και για τους παρόχους υγειονομικής περίθαλψης.
Για να παρέχουν ακριβή αποτελέσματα τα chatbots, πρέπει να επεξεργαστούν εκατομμύρια byte δεδομένων. Μια λανθασμένη διάγνωση ή σύσταση θα μπορούσε να αποδειχθεί επιβλαβής για τους ασθενείς και το περιβάλλον τους. Για παράδειγμα, εάν μια εφαρμογή με τεχνητή νοημοσύνη που έχει σχεδιαστεί για να δίνει αποτελέσματα στην προκαταρκτική αξιολόγηση του Covid-19 δώσει λανθασμένα αποτελέσματα, θα οδηγούσε σε μετάδοση. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο πρέπει να πραγματοποιηθεί επαρκής εκπαίδευση τεχνητής νοημοσύνης πριν το προϊόν ή η λύση μεταδοθεί ζωντανά.
Για σκοπούς εκπαίδευσης, οι ειδικοί χρησιμοποιούν γενικά τεχνικές όπως η αναγνώριση οντοτήτων και ανάλυση συναισθήματος.
Σχολιασμός Ψηφιακής Απεικόνισης
Ενώ η διαγνωστική διαδικασία είναι ψηφιακή με τη βοήθεια εξελιγμένων συστημάτων και συσκευών, τα συμπεράσματα των αποτελεσμάτων εξακολουθούν να είναι κατά κύριο λόγο ανθρωποκεντρικά. Αυτό εκθέτει τα αποτελέσματα σε παρερμηνεία ή ακόμα και παράβλεψη κρίσιμων ανησυχιών.
Τώρα, οι μονάδες AI μπορούν να εξαλείψουν όλες αυτές τις περιπτώσεις και μπορούν να ανιχνεύσουν ακόμη και τις πιο μικρές ανωμαλίες ή ανησυχίες από αναφορές μαγνητικής τομογραφίας, αξονικής τομογραφίας και ακτίνων Χ. Εκτός από ακριβή αποτελέσματα, τα συστήματα AI μπορούν επίσης να παρέχουν αποτελέσματα γρήγορα.
Εκτός από τις συμβατικές σαρώσεις, η θερμική απεικόνιση χρησιμοποιείται επίσης για την έγκαιρη ανίχνευση ανησυχιών όπως ο καρκίνος του μαστού. Οι ακτίνες IR που εκπέμπονται από όγκους μελετώνται για περαιτέρω συμπτώματα και αναφέρονται ανάλογα.
Για αυτούς τους περίπλοκους σκοπούς, οι βετεράνοι σχολιασμού δεδομένων αναπτύσσουν μηχανισμούς όπως η επισήμανση υπαρχουσών αναφορών μαγνητικής τομογραφίας, αξονικής τομογραφίας και ακτίνων Χ και δεδομένων θερμικής απεικόνισης. Στη συνέχεια, οι μονάδες AI μαθαίνουν από αυτά τα σχολιασμένα σύνολα δεδομένων να εκπαιδεύονται αυτόνομα.
Ανάπτυξη & Θεραπεία Φαρμάκων
Ένα από τα πιο πρόσφατα παραδείγματα ανάπτυξης φαρμάκων μέσω ενοτήτων AI είναι η σύνθεση εμβολίων για τον Covid-19. Μέσα σε μήνες από την έκρηξη, ερευνητές και πάροχοι υγειονομικής περίθαλψης μπόρεσαν να σπάσουν τον κώδικα για τα εμβόλια Covid-19. Αυτό οφείλεται κυρίως στους αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης και στην ικανότητά τους να προσομοιώνουν αλληλεπιδράσεις φαρμάκων και χημικών, να μαθαίνουν από πολλά περιοδικά υγειονομικής περίθαλψης, δημοσιευμένες εργασίες, ερευνητικά έγγραφα, επιστημονικά άρθρα και πολλά άλλα για την ανακάλυψη φαρμάκων.
Οι γνώσεις που δεν θα μπορούσαν ποτέ να βρεθούν στο ραντάρ των ανθρώπων (λαμβάνοντας υπόψη τον όγκο των συνόλων δεδομένων που χρησιμοποιούνται για την ανακάλυψη φαρμάκων και τις κλινικές δοκιμές) αντιστοιχίζονται εύκολα και αναλύονται από μονάδες AI για άμεσα συμπεράσματα και αποτελέσματα. Αυτό δίνει τη δυνατότητα στους επαγγελματίες υγείας να επιταχύνουν τις δοκιμές, να διεξάγουν αυστηρές δοκιμές και να προωθήσουν τα ευρήματά τους για τις κατάλληλες εγκρίσεις.
Εκτός από την ανακάλυψη φαρμάκων, οι μονάδες τεχνητής νοημοσύνης βοηθούν επίσης τους κλινικούς γιατρούς να προτείνουν εξατομικευμένα φάρμακα που θα επηρεάσουν τη δοσολογία και τους χρόνους τους με βάση τις υποκείμενες καταστάσεις, τις βιολογικές αποκρίσεις και πολλά άλλα.
Για ασθενείς που πάσχουν από αυτοάνοσα νοσήματα, νευρολογικές ανησυχίες και χρόνιες παθήσεις, συνταγογραφούνται πολλαπλά φάρμακα. Αυτό μπορεί να σημαίνει αντίδραση μεταξύ των φαρμάκων. Με εξατομικευμένες συστάσεις φαρμάκων, οι πάροχοι υγειονομικής περίθαλψης μπορούν να λάβουν μια πιο ενημερωμένη απόφαση σχετικά με τη συνταγογράφηση φαρμάκων.
Για να συμβούν όλα αυτά, οι σχολιαστές εργάζονται για την προσθήκη ετικετών σε δεδομένα NLP, δεδομένα από ακτινολογία δεδομένων, ψηφιακές εικόνες, EHR, δεδομένα αξιώσεων που παρέχονται από ασφαλιστικές εταιρείες, δεδομένα που συλλέγονται και συγκεντρώνονται από φορητές συσκευές και πολλά άλλα.
Παρακολούθηση & Φροντίδα Ασθενών
Ο κρίσιμος δρόμος για την αποκατάσταση ξεκινά μόνο μετά την επέμβαση ή τη διάγνωση. Εναπόκειται στον ασθενή να αναλάβει την ευθύνη της ανάκαμψης και της συνολικής ευημερίας της υγείας του. Χάρη στις λύσεις που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη, αυτό γίνεται σταδιακά απρόσκοπτο.
Οι ασθενείς που έχουν υποβληθεί σε θεραπείες για τον καρκίνο ή εκείνοι που πάσχουν από προβλήματα ψυχικής υγείας βρίσκουν όλο και περισσότερο συνομιλητικά ρομπότ βοηθητικός. Από τα ερωτήματα μετά την έξοδο έως την παροχή βοήθειας στους ασθενείς να πλοηγηθούν σε συναισθηματικές βλάβες, τα chatbots φτάνουν ως απόλυτοι σύντροφοι και βοηθοί. Ένας οργανισμός τεχνητής νοημοσύνης που ονομάζεται Northwell Health μοιράστηκε επίσης μια αναφορά ότι σχεδόν το 96% των ασθενών του επέδειξαν βελτιστοποιημένη δέσμευση ασθενών με τέτοια chatbot.
Οι τεχνικές σχολιασμού σε αυτό συνοψίζονται στην προσθήκη ετικετών σε δεδομένα κειμένου και ήχου από αρχεία υγείας, δεδομένα από κλινικές δοκιμές, συζητήσεις και αναλύσεις προθέσεων, ψηφιακή απεικόνιση και έγγραφα και πολλά άλλα.
Ολοκληρώνοντας
Οι περιπτώσεις χρήσης όπως αυτές θέτουν πρότυπα συγκριτικής αξιολόγησης για μεθοδολογίες εκπαίδευσης και σχολιασμού AI. Αυτά χρησιμεύουν επίσης ως οδικοί χάρτες για όλες τις μοναδικές προκλήσεις σχολιασμού δεδομένων που προκύπτουν στο μέλλον λόγω της έναρξης νεότερων περιπτώσεων χρήσης και λύσεων.
Ωστόσο, αυτό δεν θα πρέπει να σας εμποδίσει από το να ασχοληθείτε με την ανάπτυξη AI για την υγειονομική περίθαλψη. Εάν μόλις ξεκινάτε και αναζητάτε επαρκή και ποιοτικά Δεδομένα εκπαίδευσης AI, επικοινωνήστε μαζί μας σήμερα. Πάντα αναμένουμε νεότερες προκλήσεις και παραμένουμε ένα βήμα μπροστά από την καμπύλη.
