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Como Anotação de imagem Pode ajudar a avançar a IA médica?
A inteligência artificial está revolucionando o campo da saúde ao permitir que os profissionais de saúde usem big data para diagnosticar e tratar doenças. Com o processo de aprendizado de máquina, os profissionais de saúde são capazes de detectar problemas mais rapidamente e os pesquisadores médicos entendem doenças infecciosas como o COVID-19. O investimento em IA médica é substancial e as 50 principais startups nessa área receberam $8,5 bilhões em capital de risco nos últimos 10 anos.
O processo de diagnóstico de condições médicas é extremamente complicado. Existem milhares de doenças reconhecidas, mas há um número limitado de sintomas que podem ser uma possibilidade. Leva tempo para diagnosticar, muitas vezes necessitando de vários testes de laboratório. Há muito espaço para cometer erros que não foram intencionais e até mesmo o olho humano e a tecnologia só podem ir de maneira limitada quando se trata de identificar doenças. Os modelos de visão computacional para aplicações médicas mudaram isso, fornecendo aos profissionais de saúde informações instantâneas que podem levar a resultados de maior qualidade em radiologia, ciências biológicas, patologia e muito mais, em menos tempo.
Tudo começa com a anotação correta da imagem. Modelos de aprendizado de máquina que são eficazes dependem da precisão dos dados de treinamento. Imagens médicas, incluindo tomografia computadorizada e ressonância magnética, são usadas para treinar o modelo de aprendizado de máquina. Eles fornecem o combustível necessário para o desenvolvimento de opções precisas de diagnóstico e tratamento. No entanto, a máquina precisa ser treinada para detectar padrões nos dados e o corpo humano não é direto.
Para permitir que um sistema médico de IA funcione, ele deve ser treinado analisando milhares de imagens médicas anotadas, cada uma delas com objetos ou alvos designados. Um exemplo é que a anotação pode indicar fraturas, tumores ou mesmo a presença de algum indicador de doença infecciosa. Outros modelos podem detectar alterações anormais por meio da comparação de uma série de imagens médicas ao longo do tempo.
A equipe de gerenciamento profissional da Labelify colaborou em conjunto com nosso parceiro de ferramentas de anotação para anotar radiografias de tórax para testar e treinar modelos de aprendizado de máquina que podem acelerar o processo de triagem para COVID-19. Sim, a IA médica está ajudando os hospitais a controlar o surto.
Resultados de saúde aprimorados por meio de IA médica
Quatro maneiras pelas quais a IA médica pode ajudar a melhorar a qualidade dos cuidados de saúde:
Acelere o tempo de diagnóstico e tratamento A IA médica é capaz de detectar rapidamente a presença de anomalias médicas em imagens, como tomografia computadorizada ou ressonância magnética, que é ensinada a reconhecer, o que pode reduzir o tempo necessário para identificar doenças.
A velocidade está entre os benefícios mais significativos que a IA pode oferecer. A IA pode analisar dados visuais em apenas metade do que os humanos precisam.
Reduzir a chance de erro humano. Os seres humanos não são perfeitos e mesmo os mais habilidosos de nós são suscetíveis a cometer erros. Felizmente, a maioria desses problemas é eliminada por meio da automação de fluxos de trabalho de rotina.
Com o conjunto certo de dados, a IA pode ajudar a mitigar o problema de erro humano, que é a principal razão da morte. As plataformas de aprendizado de máquina bem treinadas serão capazes de reconhecer coisas que as pessoas não conseguem. Também facilita decisões mais rápidas e precisas que resultam em melhores resultados. Você pode até considerar a IA como a opinião de terceiros mais confiável que você recebeu.
Forneça cuidados médicos precisos – a IA médica pode ajudá-lo a obter informações mais específicas e preditivas. Uma solução de IA médica educada usa os dados apropriados para tomar decisões instantâneas e desenvolver modelos preditivos capazes de identificar problemas antes que especialistas médicos possam ajudar os médicos a tomar decisões melhores, adaptadas às necessidades específicas de cada paciente.
Acelere a pesquisa médica na ciência médica, a IA pode ser usada para examinar e identificar padrões em enormes bancos de dados. Por exemplo, poderia pesquisar em enormes arquivos de literatura médica, bem como imagens e, em seguida, aplicar essa riqueza de informações para prever o potencial de desenvolvimento dos medicamentos de amanhã.
Isso representa uma grande oportunidade, visto que a criação de um novo medicamento é de aproximadamente $1,3 bilhão. Além disso, geralmente leva vários anos para que um novo medicamento fique disponível para venda, e a maior parte desse tempo é gasta em ensaios clínicos. A IA médica poderia reduzir substancialmente esses períodos analisando os dados dos testes para auxiliar no desenvolvimento de testes mais eficientes e rápidos.
O investimento em IA médica está aumentando e muitas novas startups estão impulsionando uma transformação na prestação de cuidados de saúde. No entanto, as pessoas desempenham um papel importante. A IA não foi projetada para substituir os profissionais médicos, mas para melhorar suas capacidades, fornecendo dados em tempo real. Tudo começa com a anotação de imagem da mais alta qualidade.
