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
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
- ไดคอม
- นิฟติ
- เสียง - เสียงตามคำบอกของแพทย์
- วิดีโอ
- ภาพถ่าย
- ข้อความ - ชุดข้อมูล EHR
- ภาพ
คำอธิบายประกอบภาพทางการแพทย์ VS คำอธิบายประกอบข้อมูลปกติ
หากคุณกำลังสร้างแบบจำลอง ML สำหรับการถ่ายภาพทางการแพทย์ คุณควรจำไว้ว่าแบบจำลองนี้แตกต่างจากภาพปกติ หมายเหตุข้อมูล ในหลาย ๆ ด้าน อันดับแรก เรามาดูตัวอย่างการถ่ายภาพรังสีวิทยากันก่อน
แต่ก่อนที่เราจะทำอย่างนั้น เรากำลังวางรากฐาน – ภาพถ่ายและวิดีโอทั้งหมดที่คุณเคยถ่ายมาจากส่วนเล็กๆ ของสเปกตรัมที่เรียกว่าแสงที่มองเห็นได้ อย่างไรก็ตาม การถ่ายภาพรังสีวิทยาทำโดยใช้ X-Rays ซึ่งอยู่ใต้ส่วนแสงที่มองไม่เห็นของสเปกตรัมแม่เหล็กไฟฟ้า
นี่คือการเปรียบเทียบโดยละเอียดของคำอธิบายประกอบภาพทางการแพทย์และหมายเหตุประกอบข้อมูลปกติ
คำอธิบายประกอบการถ่ายภาพทางการแพทย์ | คำอธิบายประกอบข้อมูลปกติ |
---|---|
ข้อมูลภาพทางการแพทย์ทั้งหมดควรได้รับการระบุและป้องกันโดยข้อตกลงการประมวลผลข้อมูล (DPA) | ภาพปกติพร้อมใช้งาน |
รูปภาพทางการแพทย์อยู่ในรูปแบบ DICOM | รูปภาพทั่วไปอาจเป็น JPEG, PNG, BMP และอื่นๆ |
ความละเอียดภาพทางการแพทย์สูงด้วยโปรไฟล์สี 16 บิต | รูปภาพทั่วไปสามารถมีโปรไฟล์สี 8 บิตได้ |
ภาพทางการแพทย์ยังมีหน่วยวัดสำหรับวัตถุประสงค์ทางการแพทย์อีกด้วย | การวัดที่เกี่ยวข้องกับกล้อง |
ต้องปฏิบัติตาม HIPAA อย่างเคร่งครัด | ไม่ถูกควบคุมโดยการปฏิบัติตามข้อกำหนด |
มีรูปภาพหลายรูปของวัตถุเดียวกันจากมุมและมุมมองที่แตกต่างกัน | แยกรูปภาพของวัตถุต่างๆ |
ควรได้รับคำแนะนำจากการควบคุมทางรังสีวิทยา | ยอมรับการตั้งค่ากล้องปกติ |
คำอธิบายประกอบหลายชิ้น | คำอธิบายประกอบชิ้นเดียว |
การปฏิบัติตาม HIPAA
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