Ανεξάρτητα από τη βιομηχανία, η μηχανική μάθηση και η τεχνητή νοημοσύνη γίνονται αναπόσπαστα συστατικά των επιχειρηματικών διαδικασιών. Ωστόσο, αυτά τα μοντέλα πρέπει να εκπαιδευτούν καλά για να λάβουν καλύτερες διαγνώσεις και να βελτιώσουν τη φροντίδα των ασθενών. Αυτό το άρθρο έχει μερικές βασικές πληροφορίες σχετικά με το γιατί να χρησιμοποιήσετε τον σχολιασμό εικόνας για τεχνητή νοημοσύνη υγειονομικής περίθαλψης.
Το βασικό στοιχείο από το άρθρο είναι
- Είτε διαχειρίζεται αρχεία υγείας είτε προσφέρει εικονική βοήθεια, η βιομηχανία υγειονομικής περίθαλψης έχει εξελιχθεί από μια χειροκίνητη διαδικασία σε μια αυτοματοποιημένη για να μειώσει τη χειρωνακτική παρέμβαση και να κάνει την παρακολούθηση της υγείας πιο προσιτή και καλύτερη. Όμως, τώρα η τεχνητή νοημοσύνη στον τομέα της υγείας κινείται πέρα από την παρακολούθηση.
- Επιπλέον, η εκπαίδευση αυτών των μοντέλων απαιτεί δεδομένα και εικόνες υψηλής ποιότητας για καλύτερη επισήμανση δεδομένων για εντοπισμό, ταξινόμηση, τμηματοποίηση και μεταγραφή. Σε αυτή τη συγκυρία, ο σχολιασμός εικόνων είναι μια μεγάλη βοήθεια. Ο σχολιασμός ιατρικών εικόνων τροφοδοτεί ολόκληρο το μοντέλο AI με επισημασμένες και ετικέτες εικόνες και προσφέρει καλύτερη προγνωστική συντήρηση.
- Ο σχολιασμός ιατρικών εικόνων χρησιμοποιεί πολλές τεχνικές, όπως οριοθέτηση πλαισίων, πολύγωνα και άλλες. Στην υγειονομική περίθαλψη, ο σχολιασμός ιατρικών εικόνων μπορεί να βοηθήσει στην ανίχνευση πήξης του αίματος, οδοντιατρική ανάλυση, ταυτοποίηση καρκινικών κυττάρων, ανάλυση ενοικιαζόμενων εικόνων, ανίχνευση συγκεκριμένων παθήσεων του ήπατος, βελτίωση της τεκμηρίωσης και πολλές άλλες διαδικασίες υγειονομικής περίθαλψης.
Διαβάστε το πλήρες άρθρο εδώ:
