جدول المحتويات
شرح الصورة الطبية: دور رئيسي في التشخيصات الطبية للذكاء الاصطناعي
يعد الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية أكثر شيوعًا مع تطوير نماذج التعلم الآلي القائمة على الرؤية الحاسوبية الأكثر كفاءة.
باستخدام خوارزمية التعلم الآلي ، سيتم استخدام المزيد من بيانات التدريب. سيسمح ذلك لنموذج الذكاء الاصطناعي بمعرفة المزيد من المتغيرات ويسهل على المتخصصين في الرعاية الصحية التنبؤ بالنتائج بدقة أكبر.
يمكن استخدام الصور الطبية المشروحة للكشف عن الأمراض أو الأمراض الأخرى من خلال الآلات لجعل بيانات التدريب أكثر فائدة وإنتاجية. التعليقات التوضيحية على الصور الطبية هي عملية تخلق مثل هذه البيانات بدقة مقبولة.
ما هو التعليق التوضيحي للصور الطبية (MICA)؟
التعليقات التوضيحية للصور الطبية هي عملية وضع العلامات على بيانات التصوير الطبي مثل الموجات فوق الصوتية والتصوير بالرنين المغناطيسي والتصوير المقطعي المحوسب. تدريب التعلم الآلي.
صور أخصائي الأشعة هذه ليست الصور الوحيدة. يمكن أيضًا شرح السجلات الطبية الأخرى بتنسيق نصي لجعلها مفهومة للآلات التي تستخدم خوارزميات التعلم العميق للتنبؤ بدقة.
يعد التعليق على الصور الطبية جزءًا أساسيًا من صناعة الرعاية الصحية. سنناقش الآن دور وأهمية هذا التعليق التوضيحي. ما هي الأنواع المختلفة للصور الطبية التي يمكن التعليق عليها من أجل إنشاء مجموعات بيانات تدريبية لكل مرض؟
دور شرح الصورة الطبية للتشخيصات الطبية بالذكاء الاصطناعي
يعد التعليق على الصور الطبية مكونًا رئيسيًا في تشخيص الأمراض المختلفة باستخدام الأجهزة والأجهزة وأجهزة الكمبيوتر التي تدعم الذكاء الاصطناعي.
توفر هذه العملية البيانات لخوارزميات التعلم. يمكن بعد ذلك استخدام النموذج للكشف عن الأمراض في الصور الطبية المماثلة.
يمكن للتعليق التوضيحي للصورة الطبية اكتشاف مجموعة متنوعة من الأمراض ، من الأمراض السرطانية مثل اللوكيميا إلى كسور العظام الطبيعية.
يمكنك هنا معرفة أنواع التشخيصات أو الأمراض التي قام بها الذكاء الاصطناعي في تشخيصات التصوير الطبي. كان هذا ممكنًا من خلال استخدام البيانات من شرح الصورة الطبية.
تشخيص اضطرابات الدماغ
تُستخدم الصور الطبية التوضيحية لتشخيص المرض ، بما في ذلك أورام المخ أو تخثر الدم أو الاضطرابات العصبية الأخرى. يمكن لنماذج التعلم الآلي اكتشاف هذه الأمراض باستخدام الأشعة المقطعية والتصوير بالرنين المغناطيسي إذا كانت مدربة جيدًا بالصور المشروحة.
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في التصوير العصبي عندما يتم شرح إصابات الدماغ أو الحالات الأخرى بشكل صحيح. هذا يغذي خوارزمية التعلم الآلي لعمل التنبؤ الصحيح.
بمجرد تدريب النموذج ، يمكن استخدامه بدلاً من أخصائي الأشعة لتوفير صورة طبية أفضل وأكثر كفاءة تشخبص العمليات. يوفر هذا الوقت والجهد لأخصائي الأشعة عند اتخاذ قرارات أخرى.
تشخيص مشاكل الكبد
يمكن للمهنيين الطبيين الذين يستخدمون صور الموجات فوق الصوتية وتنسيقات التصوير الطبي الأخرى لتشخيص مشاكل الكبد أو مضاعفاته التعرف عليها.
يقوم الأطباء عادة باكتشاف الأمراض ووصفها ومراقبتها بصريًا من خلال النظر إلى الصور الطبية للكبد. في بعض الحالات ، قد تتسبب خبرته الشخصية وعدم دقته في تحيزه.
يمكن استخدام التعليق التوضيحي للصور الطبية لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على التعرف على معلومات التصوير تلقائيًا ، بدلاً من التفكير النوعي الذي قد يؤدي إلى تشخيص تصوير أكثر دقة وقابلية للتكرار.
كيفية الكشف عن حصوات الكلى
يمكن أن تؤثر مشاكل مماثلة أيضًا على الكلى ، مثل العدوى أو الحصوات.
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي في أمراض الكلى ليس مهمًا بعد ، إلا أنه يركز حاليًا على الجوانب الرئيسية مثل أنظمة التنبيه والمساعدة التشخيصية وتوجيه العلاج وتقييم التشخيص وتوجيه العلاج.
يمكن للخوارزميات حتى تشخيص الفشل الكلوي إذا كان لديهم مجموعات البيانات المشروحة الصحيحة.
بخلاف التعليق التوضيحي للمربع المحيط ، هناك العديد من العناصر الأخرى شرح الصورة الطبية يتم استخدام التقنيات للتعليق على الصور. هذا يجعل من الممكن الكشف عن الكلى المتعلقة بمشاكل مختلفة.
الكشف عن الخلايا السرطانية
تساعد الآلات التي تدعم الذكاء الاصطناعي في اكتشاف السرطانات وإنقاذ الأرواح. إذا لم يتم اكتشاف السرطان مبكرًا ، فقد يصبح غير قابل للشفاء ويستغرق وقتًا طويلاً للشفاء.
على الصعيد العالمي ، يعد سرطان الثدي وسرطان البروستاتا من أكثر أنواع السرطان شيوعًا. يمكن العثور على كلاهما في كل من الرجال والنساء.
يمكن الآن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال التعليقات التوضيحية للصور الطبية لمساعدة نماذج التعلم الآلي على التعلم من هذه البيانات للتنبؤ بحالة الأمراض المرتبطة بالسرطان.
تقسيم الأسنان لتحليل الأسنان
يمكن أن تساعد الأجهزة التي تدعم الذكاء الاصطناعي في تشخيص مشاكل اللثة أو الأسنان. يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف العديد من مشكلات الفم ، بما في ذلك بنية الأسنان.
نعم ، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي التعرف على الأنماط من مجموعات بيانات التدريب عالية الجودة وتخزينها في الذاكرة الافتراضية للرجوع إليها في المستقبل.
يمكن استخدام التعليقات التوضيحية للصور الطبية كبيانات تدريبية للذكاء الاصطناعي في طب الأسنان. سوف يتعلم النموذج من البيانات الكمية والنوعية. سيتيح ذلك دقة أفضل في التعلم الآلي لتحليل صور الأسنان.
تحليل خلايا العين
يمكن استخدام صور شبكية العين لمسح العينين واكتشاف الحالات المختلفة ، مثل إعتام عدسة العين أو أمراض العين.
يمكن التعرف على كل هذه الأعراض باستخدام الأساليب الصحيحة لتشخيص المرض.
التحليل المجهري للخلايا
يصعب رؤية الخلايا المجهرية بالعيون البشرية الطبيعية. ومع ذلك ، يمكن أن يساعدك المجهر على رؤيتها بسهولة.
لتسهيل التعرف على هذه الخلايا الصغيرة جدًا بواسطة الأجهزة ، يجب استخدام تقنية تعليقات توضيحية للصور عالية الجودة لتطوير النموذج.
يمكن تكبير هذه الصور للخلايا المجهرية على شاشة كمبيوتر أكبر وتعليقها باستخدام أدوات وتقنيات متقدمة.
يتم التعليق على الصور بأعلى مستوى من الدقة للتأكد من أن الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية يمكن أن ينتج نتائج دقيقة. يمكن لخبرائنا تصنيف الخلايا المجهرية التي يتم من خلالها اكتشاف الأمراض وتحليلها.
تحليل التصوير التشخيصي
يعد التصوير التشخيصي مثل التصوير بالرنين المغناطيسي والأشعة المقطعية والأشعة المقطعية طريقة أفضل لرؤية المرض وتحديد العلاج الأفضل.
يمكن لخبراء فريق التعليق التوضيحي للصور إنشاء تصوير وتسمية أمراض معينة باستخدام مجموعة متنوعة من تقنيات التعليقات التوضيحية.
يعطي شرح الصور الطبية في علم الأشعة بعدًا جديدًا للذكاء الاصطناعي في علم الأشعة. هناك الكثير من بيانات الملصقات للمساعدة في عملية التعلم الآلي.
الصور المشروحة مطلوبة للتعلم الآلي الخاضع للإشراف.
توثيق السجلات الطبية
يتضمن التعليق التوضيحي للصور الطبية أيضًا ملفات نصية تُستخدم لتسهيل التعرف على البيانات على الجهاز. يمكن استخدام البيانات الموجودة في السجلات الطبية لتدريب نماذج التعلم الآلي من خلال توفير معلومات حول المرضى وصحتهم. يمكن تسهيل تطوير التعلم الآلي من خلال إضافة تعليقات توضيحية إلى السجلات الطبية باستخدام بيانات وصفية دقيقة وشروح نصية. يمكن تسمية هذه المستندات من قبل المعلقين ذوي المهارات العالية بدقة عالية وسرية.
أنواع المستندات المشروحة مع شرح الصورة الطبية
- الأشعة السينية
- الاشعة المقطعية
- التصوير بالرنين المغناطيسي
- الموجات فوق الصوتية
- DICOM
- نيفتي
تتطلب شركات التشخيص الطبي بالذكاء الاصطناعي الكثير من البيانات لتعليق المستندات الحساسة بدقة مقبولة.
يوفر Labelify أفضل خدمة شرح للصور الطبية. يمكنه التعليق على الصور الطبية للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية. يمكنه إضافة تعليقات توضيحية لصور الأشعة بتفاصيل كبيرة.
Labelify هو نظام أساسي قوي يسمح لك بإنشاء عدد كبير من مجموعات بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات والقطاعات.
يمكن الحصول على بيانات عالية الجودة هنا لشركات الذكاء الاصطناعي التي تتطلع إلى تطوير التعلم الآلي في مجالات واسعة النطاق مثل الرعاية الصحية وتجارة التجزئة والزراعة.
