画像アノテーションは医療 AI の進歩にどのように役立つのでしょうか?

どうやって 画像注釈 医療AIの進歩に貢献できるか?

人工知能は、医療専門家がビッグデータを使用して病気の診断と治療を行うことを可能にし、医療分野に革命をもたらしています。機械学習プロセスにより、医療専門家は問題をより迅速に発見できるようになり、医学研究者は新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) などの感染症についての理解を得ることができます。医療 AI への投資は多額であり、この分野のスタートアップ上位 50 社には、過去 10 年間で $85 億相当のベンチャー キャピタルが与えられています。

病状を診断するプロセスは非常に複雑です。認識されている病気は数千ありますが、可能性のある症状の数は限られています。診断には時間がかかり、多くの場合、複数の臨床検査が必要になります。意図していなかった間違いを犯す余地はたくさんあり、病気の特定に関しては人間の目やテクノロジーでさえも限られた方法でしかできません。医療アプリケーション向けのコンピューター ビジョン モデルは、放射線学、生命科学、病理学などでより短い時間でより質の高い結果をもたらすことができる情報を医療専門家に瞬時に提供することで、状況を変えてきました。

すべては正しい画像アノテーションから始まります。 機械学習モデル 効果的なものはトレーニング データの精度に依存します。機械学習モデルのトレーニングには、CT スキャンや MRI スキャンなどの医療画像が使用されます。これらは、正確な診断および治療オプションの開発に必要な燃料を提供します。ただし、データ内のパターンを見つけるには機械を訓練する必要があり、人間の体は単純ではありません。

医療 AI システムが機能するには、それぞれに指定されたオブジェクトまたはターゲットが含まれる、注釈が付けられた何千もの医療画像を分析することによってトレーニングする必要があります。一例として、注釈は骨折、腫瘍、さらには感染症の指標の存在を示す可能性があります。他のモデルでは、一定期間にわたる一連の医療画像の比較を通じて異常な変化を検出できます。

Labelify の専門管理チームは、注釈ツール パートナーと連携して胸部 X 線写真に注釈を付け、新型コロナウイルス感染症のトリアージ プロセスを迅速化できる機械学習モデルのテストとトレーニングを行いました。はい、医療 AI は病院がアウトブレイクを把握するのに役立っています。

 

医療AIによる医療成果の向上-

医療 AI が医療の質の向上に役立つ 4 つの方法:

診断と治療時間を短縮する医療 AI は、認識するように学習された CT スキャンや MRI スキャンなどの画像内の医学的異常の存在を迅速に検出できるため、疾患の特定に必要な時間を短縮できます。

AI が提供できる最も重要な利点の 1 つはスピードです。 AI は人間が必要とする量の半分だけで視覚データを分析できます。

人的ミスの可能性を減らします。人間は完璧ではなく、最も熟練した人でも間違いを犯しやすいものです。幸いなことに、これらの問題のほとんどは、日常的なワークフローの自動化によって解決されます。

適切なデータセットがあれば、AI は死亡の主な原因であるヒューマンエラーの問題を軽減するのに役立ちます。十分にトレーニングされた機械学習プラットフォームは、人間には認識できないものを認識できるようになります。また、より迅速かつ正確な意思決定が容易になり、より良い結果が得られます。あなたが受け取った第三者の意見の中で最も信頼できるものは AI であると考えることもできます。

正確な医療を提供する – 医療 AI は、より具体的で予測的な洞察を得るのに役立ちます。教育を受けた医療 AI ソリューションは、適切なデータを使用して瞬時に意思決定を行い、医療専門家が各患者の特定のニーズに合わせたより良い意思決定を行うよう医師を支援する前に問題を特定できる予測モデルを開発します。

医学における医学研究を加速し、AI を使用して巨大なデータベースのパターンを調べて特定できます。たとえば、画像だけでなく医学文献の膨大なアーカイブを検索し、この豊富な情報を応用して明日の医薬品開発の可能性を予測することができます。

新薬の開発には約 $13 億かかることを考えると、これは大きなチャンスとなります。さらに、新薬が販売可能になるまでには通常数年かかり、その時間の大部分は臨床試験に費やされます。医療 AI は治験のデータを分析して、より効率的かつ迅速な治験の開発を支援することで、この期間を大幅に短縮できる可能性があります。

医療 AI への投資は増加しており、多くの新興企業が医療提供の変革を推進しています。しかし、人々は重要な役割を果たします。 AI は医療専門家に取って代わるために設計されたものではなく、リアルタイムのデータを提供することで医療専門家の能力を向上させるために設計されています。すべては最高品質の画像注釈から始まります。

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