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Comment Annotation d'images Peut aider à faire progresser l'IA médicale ?
L'intelligence artificielle révolutionne le domaine de la santé en permettant aux professionnels de la santé d'utiliser les mégadonnées pour diagnostiquer et traiter les maladies. Grâce au processus d'apprentissage automatique, les professionnels de la santé sont en mesure de détecter les problèmes plus rapidement et les chercheurs en médecine acquièrent une compréhension des maladies infectieuses telles que la COVID-19. Les investissements dans l'IA médicale sont substantiels et les 50 premières startups dans ce domaine ont reçu $8,5 milliards de capital-risque au cours des 10 dernières années.
Le processus de diagnostic des conditions médicales est extrêmement compliqué. Il existe des milliers de maladies reconnues, mais il existe un nombre limité de symptômes qui pourraient être une possibilité. Il faut du temps pour diagnostiquer, nécessitant souvent plusieurs tests de laboratoire. Il y a beaucoup de place pour faire des erreurs qui n'étaient pas intentionnelles et même l'œil humain et la technologie ne peuvent aller que de manière limitée lorsqu'il s'agit d'identifier les maux. Les modèles de vision par ordinateur pour les applications médicales ont changé cela en fournissant aux professionnels de la santé des informations instantanées qui peuvent conduire à des résultats de meilleure qualité en radiologie, sciences de la vie, pathologie et bien plus encore, avec un temps plus court.
Tout commence par une annotation correcte de l'image. Modèles d'apprentissage automatique qui sont efficaces reposent sur l'exactitude des données d'entraînement. Les images médicales, y compris les tomodensitogrammes et les IRM, sont utilisées pour former le modèle d'apprentissage automatique. Ils fournissent le carburant nécessaire au développement d'options de diagnostic et de traitement précises. Cependant, la machine doit être formée pour repérer des modèles dans les données et le corps humain n'est pas simple.
Pour permettre à un système d'IA médicale de fonctionner, il doit être formé en analysant des milliers d'images médicales annotées, chacune d'elles avec des objets ou des cibles désignés. Un exemple est que l'annotation pourrait indiquer des fractures, des tumeurs ou même la présence d'un indicateur d'une maladie infectieuse. D'autres modèles pourraient détecter des changements anormaux en comparant une série d'images médicales sur une période donnée.
L'équipe de gestion professionnelle de Labelify a collaboré en collaboration avec notre partenaire outil d'annotation pour annoter les radiographies pulmonaires afin de tester et de former des modèles d'apprentissage automatique qui peuvent accélérer le processus de triage pour COVID-19. Oui, l'IA médicale aide les hôpitaux à maîtriser l'épidémie.
Amélioration des résultats des soins de santé grâce à l'IA médicale
Quatre façons dont l'IA médicale peut contribuer à améliorer la qualité des soins de santé :
Accélérer le diagnostic et le temps de traitement L'IA médicale est capable de détecter rapidement la présence d'anomalies médicales dans les images, telles que les scanners ou les IRM, qu'on lui apprend à reconnaître, ce qui peut réduire le temps nécessaire pour identifier la maladie.
La vitesse est l'un des avantages les plus importants que l'IA peut offrir. L'IA peut analyser les données visuelles dans seulement la moitié de ce dont les humains ont besoin.
Réduisez le risque d'erreur humaine. Les humains ne sont pas parfaits et même les plus habiles d'entre nous sont susceptibles de faire des erreurs. Heureusement, la plupart de ces problèmes sont éliminés grâce à l'automatisation des flux de travail de routine.
Avec le bon ensemble de données, l'IA peut aider à atténuer le problème d'erreur humaine qui est la principale cause de décès. Les plates-formes d'apprentissage automatique bien formées seront capables de reconnaître des choses que les gens ne peuvent pas reconnaître. Cela facilite également des décisions plus rapides et plus précises qui se traduisent par de meilleurs résultats. Vous pourriez même considérer l'IA comme l'opinion de tiers la plus fiable que vous ayez reçue.
Fournir des soins médicaux précis - L'IA médicale pourrait vous aider à obtenir des informations plus précises et prédictives. Une solution d'IA médicale instruite utilise les données appropriées pour prendre des décisions instantanées et développer des modèles prédictifs capables d'identifier les problèmes avant que les experts médicaux puissent aider les médecins à prendre de meilleures décisions adaptées aux besoins spécifiques de chaque patient.
Accélérer la recherche médicale en sciences médicales, l'IA peut être utilisée pour examiner et identifier des modèles dans d'énormes bases de données. Par exemple, il pourrait parcourir d'immenses archives de littérature médicale ainsi que des images, puis appliquer cette mine d'informations pour prédire le potentiel de développement des médicaments de demain.
Cela représente une grande opportunité étant donné que la création d'un nouveau médicament représente environ 1,3 milliard de $. De plus, il faut généralement plusieurs années pour qu'un nouveau médicament devienne disponible à la vente, et la majeure partie de ce temps est consacrée aux essais cliniques. L'IA médicale pourrait être en mesure de raccourcir considérablement ces périodes en analysant les données des essais pour aider au développement d'essais plus efficaces et plus rapides.
L'investissement dans l'IA médicale est en hausse et de nombreuses nouvelles startups sont à l'origine d'une transformation de la prestation des soins de santé. Cependant, les gens jouent un rôle important. L'IA n'est pas conçue pour remplacer les professionnels de la santé, mais pour améliorer leurs capacités en fournissant des données en temps réel. Tout commence par une annotation d'image de la plus haute qualité.
