Πώς τα δεδομένα εκπαίδευσης υγείας οδηγούν το Healthcare AI στη Σελήνη;
Η προμήθεια δεδομένων ήταν πάντα μια οργανωτική προτεραιότητα. Πολύ περισσότερο όταν τα σχετικά σύνολα δεδομένων χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση αυτόνομων ρυθμίσεων αυτομάθησης. Η εκπαίδευση έξυπνων μοντέλων, ειδικά εκείνων που διαθέτουν τεχνητή νοημοσύνη, ακολουθεί διαφορετική προσέγγιση από την προετοιμασία τυπικών επιχειρηματικών δεδομένων. Επιπλέον, με την υγειονομική περίθαλψη να είναι ο κατακόρυφος στόχος, είναι σημαντικό να εστιάσουμε σε σύνολα δεδομένων που έχουν σκοπό και δεν χρησιμοποιούνται απλώς για την τήρηση αρχείων.
Αλλά γιατί χρειάζεται να εστιάσουμε στα δεδομένα εκπαίδευσης όταν τεράστιοι όγκοι οργανωμένων δεδομένων ασθενών βρίσκονται ήδη σε ιατρικές βάσεις δεδομένων και διακομιστές γηροκομείων, νοσοκομείων, ιατρικών κλινικών και άλλων οργανισμών υγειονομικής περίθαλψης. Ο λόγος είναι ότι τα τυπικά δεδομένα ασθενούς δεν χρησιμοποιούνται ή δεν μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία αυτόνομων μοντέλων, τα οποία στη συνέχεια απαιτούν δεδομένα με βάση τα συμφραζόμενα και με ετικέτα για να μπορούν να ληφθούν έγκαιρα διορατικές και προληπτικές αποφάσεις.
Εδώ εντάσσονται τα δεδομένα του Healthcare Training, τα οποία προβάλλονται ως σχολιασμένα ή επισημασμένα σύνολα δεδομένων. Αυτά τα ιατρικά σύνολα δεδομένων επικεντρώνονται στο να βοηθήσουν μηχανήματα και μοντέλα να αναγνωρίσουν συγκεκριμένα ιατρικά πρότυπα, τη φύση των ασθενειών, την πρόγνωση συγκεκριμένων παθήσεων και άλλες σημαντικές πτυχές της ιατρικής απεικόνισης, ανάλυσης και διαχείρισης δεδομένων.
Τι είναι τα Δεδομένα Εκπαίδευσης Υγείας - Μια πλήρης επισκόπηση;
Τα δεδομένα εκπαίδευσης στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης δεν είναι παρά σχετικές πληροφορίες που επισημαίνονται με μεταδεδομένα για να αναγνωρίζουν και να μαθαίνουν από τους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης. Μόλις επισημανθούν τα σύνολα δεδομένων ή μάλλον σχολιαστούν, καθίσταται δυνατό για τα μοντέλα να κατανοήσουν το πλαίσιο, τη σειρά και την κατηγορία των ίδιων, γεγονός που τα βοηθά να λάβουν καλύτερες αποφάσεις έγκαιρα.
Εάν έχετε μια τάση για συγκεκριμένες λεπτομέρειες, τα δεδομένα εκπαίδευσης που σχετίζονται με την υγειονομική περίθαλψη αφορούν σχολιασμένες ιατρικές εικόνες, οι οποίες διασφαλίζουν ότι τα έξυπνα μοντέλα και μηχανήματα καθίστανται ικανά εγκαίρως να αναγνωρίζουν ασθένειες, ως μέρος της διαγνωστικής ρύθμισης. Δεδομένα εκπαίδευσης μπορεί επίσης να έχει χαρακτήρα κειμένου ή μάλλον να μεταγραφεί, κάτι που στη συνέχεια εξουσιοδοτεί τα μοντέλα να αναγνωρίζουν δεδομένα που εξάγονται από κλινικές δοκιμές και να λαμβάνουν προληπτικές κλήσεις σχετικά με τη δημιουργία φαρμάκων.
Ακόμα λίγο πολύ περίπλοκο για σένα! Λοιπόν, εδώ είναι ο απλούστερος τρόπος για να κατανοήσετε τι σημαίνουν τα δεδομένα εκπαίδευσης στην υγειονομική περίθαλψη. Φανταστείτε μια υποτιθέμενη εφαρμογή υγειονομικής περίθαλψης που μπορεί να ανιχνεύσει λοιμώξεις με βάση τις αναφορές και τις εικόνες που ανεβάζετε στην πλατφόρμα και να προτείνει την επόμενη πορεία δράσης. Ωστόσο, για να πραγματοποιήσετε τέτοιες κλήσεις, η έξυπνη εφαρμογή πρέπει να τροφοδοτείται με επιμελημένα και ευθυγραμμισμένα δεδομένα από τα οποία μπορεί να μάθει. Ναι, αυτό ονομάζουμε «Δεδομένα Εκπαίδευσης».
Ποια είναι τα πιο σχετικά μοντέλα υγειονομικής περίθαλψης που απαιτούν δεδομένα εκπαίδευσης;
Τα δεδομένα εκπαίδευσης είναι πιο λογικά για αυτόνομα μοντέλα υγειονομικής περίθαλψης που μπορούν σταδιακά να επηρεάσουν τη ζωή των απλών ανθρώπων, χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση. Επίσης, η κλιμακούμενη έμφαση στην ενίσχυση των ερευνητικών δυνατοτήτων στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης τροφοδοτεί περαιτέρω την ανάπτυξη της αγοράς του σχολιασμού δεδομένων. ένας απαραίτητος και αφανής ήρωας της τεχνητής νοημοσύνης που παίζει καθοριστικό ρόλο στην ανάπτυξη ακριβών και συγκεκριμένων συνόλων εκπαιδευτικών δεδομένων για κάθε περίπτωση.
Αλλά ποια μοντέλα υγειονομικής περίθαλψης χρειάζονται περισσότερο εκπαιδευτικά δεδομένα; Λοιπόν, εδώ είναι οι υποτομείς και τα μοντέλα που έχουν επιταχυνθεί τον τελευταίο καιρό, υποδηλώνοντας την ανάγκη για ορισμένα δεδομένα εκπαίδευσης υψηλής ποιότητας:
- Ρυθμίσεις ψηφιακής υγειονομικής περίθαλψης: Οι τομείς εστίασης περιλαμβάνουν την Εξατομικευμένη Θεραπεία, την εικονική φροντίδα για ασθενείς και την ανάλυση δεδομένων για την παρακολούθηση της υγείας
- Διαγνωστικές ρυθμίσεις: Οι τομείς εστίασης περιλαμβάνουν την έγκαιρη αναγνώριση απειλητικών για τη ζωή ασθενειών και παθήσεων υψηλού αντίκτυπου, όπως κάθε μορφή καρκίνου και βλαβών.
- Εργαλεία αναφοράς και διάγνωσης: Οι τομείς εστίασης περιλαμβάνουν την ανάπτυξη μιας αντιληπτικής φυλής αξονικών τομογράφων, ανίχνευσης μαγνητικής τομογραφίας και ακτίνων Χ ή εργαλείων απεικόνισης
- Αναλυτές εικόνας: Οι τομείς εστίασης περιλαμβάνουν τον εντοπισμό οδοντικών προβλημάτων, δερματικών παθήσεων, πέτρες στα νεφρά και πολλά άλλα
- Αναγνωριστικά δεδομένων: Οι τομείς εστίασης περιλαμβάνουν την ανάλυση κλινικών δοκιμών για καλύτερη διαχείριση της νόσου, τον εντοπισμό νέων επιλογών θεραπείας για συγκεκριμένες παθήσεις και τη δημιουργία φαρμάκων
- Ρυθμίσεις τήρησης αρχείων: Οι τομείς εστίασης περιλαμβάνουν τη διατήρηση και ενημέρωση των αρχείων ασθενών, την περιοδική παρακολούθηση των τελών των ασθενών, ακόμη και την προέγκριση αξιώσεων, με τον εντοπισμό της λεπτής σημασίας ενός ασφαλιστηρίου συμβολαίου.
Αυτά τα μοντέλα υγειονομικής περίθαλψης επιθυμούν ακριβή δεδομένα εκπαίδευσης για να είναι πιο οξυδερκή και προληπτικά.
Γιατί είναι σημαντικά τα δεδομένα εκπαίδευσης στον τομέα της υγείας;
Όπως φαίνεται από τη φύση των μοντέλων, ο ρόλος της μηχανικής μάθησης εξελίσσεται σταδιακά όσον αφορά τον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης. Με τις οξυδερκείς ρυθμίσεις τεχνητής νοημοσύνης να γίνονται απολύτως αναγκαίες στην υγειονομική περίθαλψη, η προετοιμασία των σχετικών δεδομένων εκπαίδευσης για τα μοντέλα από τα οποία μπορούν να μάθουν εξαρτάται από το NLP, το Computer Vision και το Deep Learning.
Επίσης, σε αντίθεση με τις τυπικές και στατικές διαδικασίες όπως η τήρηση αρχείων ασθενών, ο χειρισμός συναλλαγών και άλλα, τα έξυπνα μοντέλα Υγείας όπως η εικονική φροντίδα, οι αναλυτές εικόνας και άλλα δεν μπορούν να στοχευθούν χρησιμοποιώντας παραδοσιακά σύνολα δεδομένων. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο τα δεδομένα εκπαίδευσης γίνονται ακόμη πιο σημαντικά στην υγειονομική περίθαλψη, ως ένα τεράστιο βήμα στο μέλλον.
Η σημασία των δεδομένων εκπαίδευσης στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης μπορεί να γίνει κατανοητή και να εξακριβωθεί καλύτερα από το γεγονός ότι το μέγεθος της αγοράς σχετικά με την εφαρμογή εργαλείων σχολιασμού δεδομένων στην υγειονομική περίθαλψη για την προετοιμασία δεδομένων εκπαίδευσης αναμένεται να αυξηθεί κατά τουλάχιστον 500% το 2027, σε σύγκριση με το 2020.
Αλλά δεν είναι μόνο αυτό, τα έξυπνα μοντέλα που είναι κατάλληλα εκπαιδευμένα αρχικά μπορούν να βοηθήσουν τις εγκαταστάσεις υγειονομικής περίθαλψης να μειώσουν το πρόσθετο κόστος αυτοματοποιώντας αρκετές διοικητικές εργασίες και εξοικονομώντας έως και 30% του υπολειπόμενου κόστους.
Και ναι, οι εκπαιδευμένοι αλγόριθμοι ML είναι ικανοί να αναλύουν τρισδιάστατες σαρώσεις, τουλάχιστον 3 φορές πιο γρήγορα από ό,τι επεξεργάζονται σήμερα, το 1000.
Ακούγεται πολλά υποσχόμενο, έτσι δεν είναι!
Χρήση περιπτώσεων Healthcare AI
Ειλικρινά, η έννοια των δεδομένων εκπαίδευσης, που χρησιμοποιούνται για την ενδυνάμωση των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη, φαίνεται λίγο ήπια, εκτός και αν ρίξουμε μια πιο προσεκτική ματιά στις περιπτώσεις χρήσης και τις εφαρμογές τους σε πραγματικό χρόνο.
Ρύθμιση ψηφιακής υγειονομικής περίθαλψης
Οι ρυθμίσεις υγειονομικής περίθαλψης με τεχνητή νοημοσύνη και σχολαστικά εκπαιδευμένους αλγόριθμους προσανατολίζονται στην παροχή της καλύτερης δυνατής ψηφιακής φροντίδας στους ασθενείς. Οι ψηφιακές και εικονικές ρυθμίσεις με τεχνολογία NLP, Deep Learning και Computer Vision μπορούν να αξιολογήσουν τα συμπτώματα και να διαγνώσουν καταστάσεις συλλέγοντας δεδομένα από διαφορετικές πηγές, μειώνοντας έτσι τον χρόνο θεραπείας κατά τουλάχιστον 70%.
Εκμετάλλευση πόρων
Η εμφάνιση της παγκόσμιας πανδημίας τσιμπούσε τις περισσότερες ιατρικές εγκαταστάσεις για πόρους. Στη συνέχεια, όμως, η Healthcare AI, εάν γίνει μέρος του διοικητικού σχήματος, μπορεί να βοηθήσει τα ιατρικά ιδρύματα να διαχειριστούν καλύτερα την έλλειψη πόρων, τη χρήση της ΜΕΘ και άλλες πτυχές της σπάνιας διαθεσιμότητας.
Εντοπισμός ασθενών υψηλού κινδύνου
Η τεχνητή νοημοσύνη υγείας, εάν και εφόσον εφαρμοστεί στην ενότητα καταγραφής ασθενών, επιτρέπει στις νοσοκομειακές αρχές να εντοπίζουν προοπτικές υψηλού κινδύνου που έχουν την πιθανότητα να προσβληθούν από επικίνδυνες ασθένειες. Αυτή η προσέγγιση βοηθά στον καλύτερο σχεδιασμό της θεραπείας και διευκολύνει ακόμη και την απομόνωση του ασθενούς.
Συνδεδεμένη Υποδομή
Όπως έγινε δυνατό από Το εσωτερικό AI της IBM, δηλαδή το eWatson, Η σύγχρονη εγκατάσταση υγειονομικής περίθαλψης είναι πλέον συνδεδεμένη, χάρη στην Clinical Information Technology. Αυτή η περίπτωση χρήσης στοχεύει στη βελτίωση της διαλειτουργικότητας μεταξύ συστημάτων και διαχείρισης δεδομένων.
Εκτός από τις αναφερόμενες περιπτώσεις χρήσης, η Healthcare AI διαδραματίζει ρόλο σε:
- Πρόβλεψη ορίου παραμονής ασθενούς
- Πρόβλεψη μη εμφάνισης για εξοικονόμηση πόρων και κόστους νοσοκομείων
- Πρόβλεψη ασθενών που ενδέχεται να μην ανανεώσουν τα σχέδια υγείας
- Εντοπισμός φυσικών προβλημάτων και τα αντίστοιχα μέτρα αποκατάστασης
Από μια πιο στοιχειώδη σκοπιά, Υγειονομική περίθαλψη AI στοχεύει στη βελτίωση της ακεραιότητας των δεδομένων, της ικανότητας καλύτερης εφαρμογής προγνωστικών αναλυτικών στοιχείων και των δυνατοτήτων τήρησης αρχείων της σχετικής εγκατάστασης.
Αλλά για να γίνουν αρκετά επιτυχημένες αυτές οι περιπτώσεις χρήσης, τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης της Υγείας πρέπει να εκπαιδεύονται με σχολιασμένα δεδομένα.
Ο ρόλος των συνόλων δεδομένων χρυσού προτύπου για την Υγεία
Τα μοντέλα προπόνησης είναι καλά, αλλά τι γίνεται με τα δεδομένα; Ναι, χρειάζεστε σύνολα δεδομένων, τα οποία στη συνέχεια πρέπει να σχολιαστούν για να έχουν νόημα στους αλγόριθμους AI.
Αλλά δεν μπορείτε απλώς να αφαιρέσετε δεδομένα από οποιοδήποτε κανάλι και να συνεχίσετε να συμβαδίζετε με τα πρότυπα ακεραιότητας δεδομένων. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο είναι σημαντικό να βασίζεστε σε παρόχους υπηρεσιών όπως η Shaip, οι οποίοι προσφέρουν ένα ευρύ φάσμα αξιόπιστων και σχετικών συνόλων δεδομένων για χρήση από τις επιχειρήσεις. Εάν σχεδιάζετε να δημιουργήσετε ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης για την υγεία, το Shaip σάς επιτρέπει να επιλέξετε από αντιλήψεις ανθρώπου-ρομπότ, δεδομένα συνομιλίας, φυσική υπαγόρευση και σημειώσεις γιατρού.
Επιπλέον, μπορείτε ακόμη και να καθορίσετε περιπτώσεις χρήσης για να ευθυγραμμιστούν τα σύνολα δεδομένων προς τις βασικές διαδικασίες υγειονομικής περίθαλψης ή τη συνομιλητική τεχνητή νοημοσύνη για να στοχεύσετε τις διοικητικές λειτουργίες. Αλλά δεν είναι μόνο αυτό, οι έμπειροι σχολιαστές και οι συλλέκτες δεδομένων προσφέρουν ακόμη και πολύγλωσση υποστήριξη όταν πρόκειται για τη λήψη και την ανάπτυξη ανοιχτών συνόλων δεδομένων για μοντέλα εκπαίδευσης.
Επιστρέφοντας σε αυτό που προσφέρει το Shaip, εσείς, ως καινοτόμος, μπορείτε να αποκτήσετε πρόσβαση σε σχετικά αρχεία ήχου, αρχεία κειμένου, κατά λέξη, σημειώσεις υπαγόρευσης, ακόμη και σε σύνολο δεδομένων ιατρικών εικόνων, ανάλογα με τη λειτουργικότητα που θέλετε να έχει το μοντέλο.
Wrap-Up
Η υγειονομική περίθαλψη, ως κλάδος, βρίσκεται σε ένα καινοτόμο ξεφάντωμα, περισσότερο στη μετά την πανδημία εποχή. Ωστόσο, οι επιχειρήσεις, οι επιχειρηματίες στον τομέα της υγείας και οι ανεξάρτητοι προγραμματιστές σχεδιάζουν συνεχώς νέες εφαρμογές και συστήματα που είναι έξυπνα προληπτικά και μπορούν να ελαχιστοποιήσουν σημαντικά την ανθρώπινη προσπάθεια χειριζόμενοι επαναλαμβανόμενες και χρονοβόρες εργασίες.
Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο είναι σημαντικό να εκπαιδεύσετε πρώτα τις ρυθμίσεις ή μάλλον τα μοντέλα στην τελειότητα χρησιμοποιώντας επακριβώς επιμελημένα και επισημασμένα σύνολα δεδομένων, κάτι που ανατίθεται καλύτερα σε αξιόπιστους παρόχους υπηρεσιών για να επιτευχθεί η τελειότητα και η ακρίβεια.
