Innehållsförteckning
Hur Annotering av bilder Kan hjälpa Advance Medical AI?
Artificiell intelligens revolutionerar sjukvårdsområdet genom att göra det möjligt för vårdpersonal att använda big data för att diagnostisera och behandla sjukdomar. Med maskininlärningsprocessen kan vårdpersonal upptäcka problem snabbare och medicinska forskare får en förståelse för infektionssjukdomar som covid-19. Medicinsk AI-investeringar är betydande och de 50 bästa startups inom detta område har tilldelats $8,5 miljarder i riskkapital under de senaste 10 åren.
Processen att diagnostisera medicinska tillstånd är extremt komplicerad. Det finns tusentals erkända sjukdomar, men det finns ett begränsat antal symtom som kan vara en möjlighet. Det tar tid att diagnostisera, vilket ofta kräver flera labbtester. Det finns mycket utrymme för att göra misstag som inte var avsedda och även det mänskliga ögat och tekniken kan bara gå på ett begränsat sätt när det gäller att identifiera åkommor. Datorseendemodeller för medicinska tillämpningar har förändrat detta genom att ge sjukvårdspersonal omedelbar information som kan leda till högre kvalitetsresultat inom radiologi, biovetenskap, patologi och mycket mer, med kortare tid.
Allt börjar med korrekt bildkommentar. Maskininlärningsmodeller som är effektiva förlitar sig på noggrannheten hos träningsdata. Medicinska bilder, inklusive datortomografi samt MR-skanningar, används för att träna maskininlärningsmodellen. De ger det nödvändiga bränslet för utvecklingen av exakta diagnostiska och behandlingsalternativ. Maskinen måste dock tränas för att upptäcka mönster i data och människokroppen är inte okomplicerad.
För att tillåta ett medicinskt AI-system att fungera måste det tränas genom att analysera tusentals medicinska bilder kommenterade, var och en av dem med utsedda objekt eller mål. Ett exempel är att anteckningar kan indikera frakturer, tumörer eller till och med närvaron av en indikator för en infektionssjukdom. Andra modeller kan upptäcka förändringar som är onormala genom en jämförelse av en serie medicinska bilder över en tid.
Labelifys professionella ledningsgrupp samarbetade i samarbete med vår partner för annoteringsverktyg för att kommentera lungröntgenbilder för att testa och träna maskininlärningsmodeller som kan påskynda triageprocessen för covid-19. Ja, medicinsk AI hjälper sjukhus att få grepp om utbrottet.
Förbättrade sjukvårdsresultat genom medicinsk AI-
Fyra sätt som medicinsk AI kan hjälpa till att förbättra kvaliteten på vården:
Snabba upp diagnos och behandlingstid medicinsk AI kan snabbt upptäcka förekomsten av medicinska anomalier i bilder, såsom CT- eller MRI-skanningar, som den lärs känna igen, vilket kan minska den tid som behövs för att identifiera sjukdom.
Hastighet är bland de viktigaste fördelarna AI kan ge. AI kan analysera visuell data på bara hälften av vad människor behöver.
Minska risken för mänskliga misstag. Människor är inte perfekta och även de mest skickliga av oss är mottagliga för att göra fel. Lyckligtvis elimineras de flesta av dessa problem genom automatisering av rutinarbetsflöden.
Med rätt datauppsättning kan AI hjälpa till att lindra problemet med mänskliga fel som är den främsta orsaken till döden. Maskininlärningsplattformar som är välutbildade kommer att kunna känna igen saker som människor inte kan. Det underlättar också snabbare och mer exakta beslut som resulterar i bättre resultat. Du kan till och med betrakta AI som den mest pålitliga tredjepartsutlåtande du har fått.
Ge exakt medicinsk vård – Medicinsk AI kan hjälpa dig att få mer specifika och förutsägande insikter. En utbildad medicinsk AI-lösning använder lämplig data för att fatta omedelbara beslut och utveckla prediktiva modeller som kan identifiera problem innan medicinska experter kan hjälpa läkare att fatta bättre beslut som är skräddarsydda för varje patients specifika behov.
Accelerera medicinsk forskning inom medicinsk vetenskap, AI kan användas för att undersöka och identifiera mönster i enorma databaser. Till exempel kan den söka igenom enorma arkiv med medicinsk litteratur och bilder och sedan använda denna mängd information för att förutsäga potentialen att utveckla morgondagens läkemedel.
Detta representerar en stor möjlighet med tanke på att skapa ett nytt läkemedel är cirka $1,3 miljarder. Dessutom tar det vanligtvis flera år för ett nytt läkemedel att bli tillgängligt för försäljning, och merparten av den tiden går åt till kliniska prövningar. Medicinsk AI skulle kunna förkorta dessa perioder avsevärt genom att analysera data från försök för att hjälpa till med utvecklingen av mer effektiva och snabbare försök.
Investeringarna i medicinsk AI ökar och många nystartade företag driver en omvandling inom sjukvården. Men människor spelar en viktig roll. AI är inte utformad för att ersätta medicinsk personal istället, utan för att förbättra deras kapacitet genom att tillhandahålla realtidsdata. Allt börjar med bildkommentarer av högsta kvalitet.
