คำอธิบายประกอบภาพทางการแพทย์

บทบาทของ AI ในคำอธิบายประกอบภาพทางการแพทย์

ความก้าวหน้าอันมหัศจรรย์ในการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ได้ปฏิวัติอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ

ตลาดทั่วโลกสำหรับ AI ในการดูแลสุขภาพในปี 2016 มีมูลค่าประมาณหนึ่งพันล้าน และคาดว่าตัวเลขนี้จะเพิ่มขึ้นมากกว่า พันล้าน $ 28 2025 โดย. โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ขนาดตลาดของ AI ทั่วโลกในด้าน Medical Imaging คาดว่าจะอยู่ที่ประมาณ 980 ล้านดอลลาร์ในปี 2022 นอกจากนี้ ตัวเลขนี้คาดว่าจะเพิ่มขึ้นที่ CAGR 26.77% เป็น 3215 ล้านเหรียญสหรัฐภายในปี 2027.

คำอธิบายประกอบภาพทางการแพทย์คืออะไร?

อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพกำลังใช้ประโยชน์จากศักยภาพของ ML เพื่อมอบการดูแลผู้ป่วยที่ได้รับการปรับปรุง การวินิจฉัยที่ดีขึ้น การคาดการณ์การรักษาที่แม่นยำ และการพัฒนายา อย่างไรก็ตาม มีบางสาขาของวิทยาศาสตร์การแพทย์ที่ AI สามารถช่วยแพทย์ในการถ่ายภาพทางการแพทย์ได้ อย่างไรก็ตาม เพื่อพัฒนาแบบจำลองภาพทางการแพทย์ที่ใช้ AI ที่แม่นยำ คุณต้องมีภาพทางการแพทย์จำนวนมากติดฉลากและใส่คำอธิบายประกอบอย่างถูกต้อง

คำอธิบายประกอบภาพทางการแพทย์ เป็นเทคนิคการติดฉลากภาพทางการแพทย์อย่างแม่นยำ เช่น เอ็มอาร์ไอ, CT การสแกน อัลตราซาวด์ แมมโมแกรม เอ็กซ์เรย์ และอื่นๆ เพื่อฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง นอกจากการถ่ายภาพแล้ว ข้อมูลภาพทางการแพทย์ เช่น บันทึกและรายงาน ยังได้รับการใส่คำอธิบายประกอบเพื่อช่วยในการฝึก คลินิก NER และโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก

คำอธิบายประกอบภาพทางการแพทย์นี้ช่วยฝึกอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกและแบบจำลอง ML เพื่อวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์และปรับปรุงการวินิจฉัยได้อย่างถูกต้อง

บทบาทของคำอธิบายประกอบภาพทางการแพทย์ในการวินิจฉัยทางการแพทย์

Ai ในการวินิจฉัยทางการแพทย์ ศักยภาพของ AI ใน การวินิจฉัยภาพทางการแพทย์ มีขนาดใหญ่มาก และอุตสาหกรรมด้านการดูแลสุขภาพกำลังได้รับความช่วยเหลือจาก AI และ ML เพื่อให้การวินิจฉัยผู้ป่วยรวดเร็วและเชื่อถือได้มากขึ้น บางกรณีการใช้งานของ คำอธิบายประกอบภาพการดูแลสุขภาพ ในการวินิจฉัยทางการแพทย์ AI คือ:

  • การตรวจหามะเร็ง

    การตรวจหาเซลล์มะเร็งอาจเป็นบทบาทที่สำคัญที่สุดของ AI ในการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ เมื่อแบบจำลองได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลภาพทางการแพทย์จำนวนมาก มันจะช่วยให้แบบจำลองระบุ ตรวจจับ และทำนายการเติบโตของเซลล์มะเร็งในอวัยวะได้อย่างถูกต้อง เป็นผลให้สามารถขจัดข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นจากมนุษย์และผลบวกที่ผิดพลาดได้ในระดับมาก

  • ทันตกรรม Imaging

    สามารถวินิจฉัยปัญหาทางการแพทย์ที่เกี่ยวข้องกับฟันและเหงือก เช่น ฟันผุ ความผิดปกติในโครงสร้างฟัน ฟันผุ และโรคต่างๆ ได้อย่างแม่นยำด้วยแบบจำลองที่ใช้เทคโนโลยี AI

  • ภาวะแทรกซ้อนของตับ

    ภาวะแทรกซ้อนที่เกี่ยวข้องกับตับสามารถตรวจพบ แสดงลักษณะ และตรวจสอบอย่างมีประสิทธิภาพโดยการประเมินภาพทางการแพทย์เพื่อตรวจหาและระบุความผิดปกติ

  • ความผิดปกติของสมอง

    คำอธิบายประกอบภาพทางการแพทย์ช่วยตรวจหาความผิดปกติของสมอง ลิ่มเลือด เนื้องอก และปัญหาทางระบบประสาทอื่นๆ

  • วิชาว่าด้วยโรคผิวหนัง

    คอมพิวเตอร์วิทัศน์และภาพทางการแพทย์ยังถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางเพื่อตรวจหาสภาพผิวหนังอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

  • ภาวะหัวใจ

    นอกจากนี้ AI ยังถูกใช้มากขึ้นในด้านโรคหัวใจเพื่อตรวจหาความผิดปกติของหัวใจ ภาวะหัวใจ ความจำเป็นในการแทรกแซง และการตีความ echo cardiograms

ประเภทของเอกสารที่มีคำอธิบายประกอบโดยใช้คำอธิบายประกอบภาพทางการแพทย์

การทำหมายเหตุประกอบข้อมูลทางการแพทย์เป็นส่วนสำคัญของการพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง หากไม่มีคำอธิบายประกอบที่ถูกต้องและถูกต้องทางการแพทย์ของบันทึกที่มีข้อความ เมตาดาต้า และหมายเหตุเพิ่มเติม การพัฒนาแบบจำลอง ML อันมีค่าจะกลายเป็นเรื่องท้าทาย

จะช่วยถ้าคุณมีคำอธิบายประกอบที่มีความสามารถและมีประสบการณ์อย่างมากสำหรับ ข้อมูลภาพทางการแพทย์. เอกสารต่าง ๆ บางส่วนที่มีคำอธิบายประกอบ:

  • CT Scan
  • การคัดกรอง
  • X-Ray
  • echocardiogram
  • เสียงพ้น
  • MRI
  • EEG

ใบอนุญาตข้อมูลการดูแลสุขภาพ/การแพทย์คุณภาพสูงสำหรับโมเดล AI & ML

คำอธิบายประกอบภาพทางการแพทย์ VS คำอธิบายประกอบข้อมูลปกติ

หากคุณกำลังสร้างแบบจำลอง ML สำหรับการถ่ายภาพทางการแพทย์ คุณควรจำไว้ว่าแบบจำลองนี้แตกต่างจากภาพปกติ หมายเหตุข้อมูล ในหลาย ๆ ด้าน อันดับแรก เรามาดูตัวอย่างการถ่ายภาพรังสีวิทยากันก่อน

แต่ก่อนที่เราจะทำอย่างนั้น เรากำลังวางรากฐาน – ภาพถ่ายและวิดีโอทั้งหมดที่คุณเคยถ่ายมาจากส่วนเล็กๆ ของสเปกตรัมที่เรียกว่าแสงที่มองเห็นได้ อย่างไรก็ตาม การถ่ายภาพรังสีวิทยาทำโดยใช้ X-Rays ซึ่งอยู่ใต้ส่วนแสงที่มองไม่เห็นของสเปกตรัมแม่เหล็กไฟฟ้า

นี่คือการเปรียบเทียบโดยละเอียดของคำอธิบายประกอบภาพทางการแพทย์และหมายเหตุประกอบข้อมูลปกติ

คำอธิบายประกอบการถ่ายภาพทางการแพทย์คำอธิบายประกอบข้อมูลปกติ
ข้อมูลภาพทางการแพทย์ทั้งหมดควรได้รับการระบุและป้องกันโดยข้อตกลงการประมวลผลข้อมูล (DPA)ภาพปกติพร้อมใช้งาน
รูปภาพทางการแพทย์อยู่ในรูปแบบ DICOMรูปภาพทั่วไปอาจเป็น JPEG, PNG, BMP และอื่นๆ
ความละเอียดภาพทางการแพทย์สูงด้วยโปรไฟล์สี 16 บิตรูปภาพทั่วไปสามารถมีโปรไฟล์สี 8 บิตได้
ภาพทางการแพทย์ยังมีหน่วยวัดสำหรับวัตถุประสงค์ทางการแพทย์อีกด้วยการวัดที่เกี่ยวข้องกับกล้อง
ต้องปฏิบัติตาม HIPAA อย่างเคร่งครัดไม่ถูกควบคุมโดยการปฏิบัติตามข้อกำหนด
มีรูปภาพหลายรูปของวัตถุเดียวกันจากมุมและมุมมองที่แตกต่างกันแยกรูปภาพของวัตถุต่างๆ
ควรได้รับคำแนะนำจากการควบคุมทางรังสีวิทยายอมรับการตั้งค่ากล้องปกติ
คำอธิบายประกอบหลายชิ้นคำอธิบายประกอบชิ้นเดียว

การปฏิบัติตาม HIPAA

การกำบังข้อมูลตามมาตรฐาน Hipaa โดย Shaip เมื่อสร้างแบบจำลองการดูแลสุขภาพที่ใช้ AI คุณต้องฝึกอบรมและทดสอบโดยใช้ภาพทางการแพทย์คุณภาพสูงจำนวนมากที่มีคำอธิบายประกอบอย่างถูกต้องเพื่อให้การคาดการณ์ที่แม่นยำ อย่างไรก็ตาม เมื่อเลือกแพลตฟอร์มสำหรับคำอธิบายประกอบภาพทางการแพทย์และความต้องการในการประมวลผลข้อมูล คุณควรมองหาข้อเสนอที่ตรงตามข้อกำหนดทางเทคนิคเหล่านี้เสมอ

HIPAA เป็นกฎหมายของรัฐบาลกลางที่ควบคุมความปลอดภัยของข้อมูลสุขภาพที่ส่งทางอิเล็กทรอนิกส์และกำหนดมาตรการที่เหมาะสมที่ผู้ให้บริการจะต้องดำเนินการเพื่อปกป้องและปกป้องข้อมูลของผู้ป่วยไม่ให้ถูกเปิดเผยโดยไม่ได้รับความยินยอมจากผู้ป่วย

  • มีระบบการจัดเก็บและจัดการข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพหรือไม่?
  • การสำรองข้อมูลระบบถูกสร้างขึ้น บำรุงรักษา และอัปเดตเป็นประจำหรือไม่?
  • มีระบบป้องกันผู้ใช้ที่ไม่ได้รับอนุญาตจากการเข้าถึงข้อมูลทางการแพทย์ที่ละเอียดอ่อนหรือไม่?
  • ข้อมูลถูกเข้ารหัสระหว่างพักและถ่ายโอนหรือไม่?
  • มีมาตรการใดๆ ที่ป้องกันไม่ให้ผู้ใช้ส่งออกและจัดเก็บภาพทางการแพทย์ในอุปกรณ์ของตน ซึ่งทำให้เกิดการละเมิดความปลอดภัยหรือไม่?

Shaip สามารถช่วยได้อย่างไร?

Shaip เป็นผู้นำตลาดที่สม่ำเสมอในการฝึกอบรมคุณภาพสูง ชุดข้อมูลภาพ เพื่อพัฒนาขั้นสูง โซลูชันทางการแพทย์ที่ใช้ AI ด้านการดูแลสุขภาพ. เรามีทีมผู้มีประสบการณ์ และได้รับการฝึกอบรมมาโดยเฉพาะ และเครือข่ายขนาดใหญ่ของนักรังสีวิทยา นักพยาธิวิทยา และแพทย์ทั่วไปที่มีคุณสมบัติสูง ซึ่งจะคอยช่วยเหลือและฝึกอบรมผู้ทำหมายเหตุประกอบ นอกจากนี้ ความแม่นยำของคำอธิบายประกอบที่ดีที่สุดของเราและ การติดฉลากข้อมูล บริการช่วยพัฒนาเครื่องมือในการปรับปรุงการวินิจฉัยผู้ป่วย

เมื่อเป็นพันธมิตรกับ Shaip คุณจะสัมผัสได้ถึงความง่ายดายในการทำงานกับมืออาชีพที่รับรองการปฏิบัติตามกฎระเบียบ รูปแบบข้อมูล และเวลาปริมาณงานสั้น

เมื่อคุณมีโครงการหมายเหตุข้อมูลทางการแพทย์ที่ต้องการผู้เชี่ยวชาญระดับโลก บริการคำอธิบายประกอบ, Shaip เป็นพันธมิตรที่เหมาะสมที่สามารถเปิดโครงการของคุณได้ในเวลาไม่นาน

แบ่งปันสังคม