คำอธิบายประกอบภาพทางการแพทย์

คำอธิบายประกอบรูปภาพทางการแพทย์: คำจำกัดความ การใช้งาน กรณีการใช้งาน และประเภท

คำอธิบายประกอบรูปภาพทางการแพทย์มีบทบาทสำคัญในการจัดหาข้อมูลการฝึกอบรมที่จำเป็นให้กับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องและโมเดล AI กระบวนการนี้จำเป็นสำหรับ AI ในการตรวจจับโรคและสภาวะต่างๆ ได้อย่างแม่นยำ เนื่องจากต้องอาศัยข้อมูลที่จำลองไว้ล่วงหน้าเพื่อสร้างการตอบสนองที่เหมาะสม

พูดง่ายๆ ก็คือ คำอธิบายประกอบภาพทางการแพทย์เป็นกระบวนการติดป้ายกำกับและอธิบายภาพทางการแพทย์ สิ่งนี้ไม่เพียงช่วยในการวินิจฉัยอาการเท่านั้น แต่ยังมีบทบาทสำคัญในการวิจัยและการดูแลรักษาทางการแพทย์อีกด้วย ด้วยการทำเครื่องหมายและติดฉลากตัวบ่งชี้ทางชีวภาพที่เฉพาะเจาะจง โปรแกรม AI สามารถตีความและวิเคราะห์ภาพที่อุดมไปด้วยข้อมูล ซึ่งนำไปสู่การวินิจฉัยที่รวดเร็วและแม่นยำ

ในปี 2022 ตลาดเครื่องมือบันทึกย่อข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพทั่วโลกมีมูลค่า 129.9 ล้านเหรียญสหรัฐ และคาดว่าจะมีอัตราการเติบโตต่อปี (CAGR) ที่น่าทึ่งที่ 27.5% ตั้งแต่ปี 2023 ถึง 2030 การบูรณาการเครื่องมือบันทึกย่อข้อมูลในภาคการดูแลสุขภาพกำลังปฏิวัติวงการ การวินิจฉัย การรักษา และการติดตามผู้ป่วย ด้วยการสร้างการวินิจฉัยที่แม่นยำและช่วยให้การรักษาเฉพาะบุคคล เครื่องมือเหล่านี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการวิจัยและผลลัพธ์ด้านสุขภาพได้อย่างมาก

ตลาดเครื่องมือคำอธิบายประกอบข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพของเรา

แหล่งที่มาของภาพ: แกรนด์วิวรีเสิร์ช 

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

ทำความเข้าใจคำอธิบายประกอบรูปภาพทางการแพทย์

ในคำอธิบายประกอบภาพทางการแพทย์ เอ็กซ์เรย์ การสแกน CT การสแกน MRI และเอกสารที่เกี่ยวข้องจะถูกระบุ อัลกอริทึมและแบบจำลอง AI ได้รับการฝึกอบรมเพื่อวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกันโดยใช้ข้อมูลและเครื่องหมายที่มีป้ายกำกับที่ให้ไว้ การรับรู้ชื่อนิติบุคคล (NER). การใช้ข้อมูลนี้ โปรแกรม AI ช่วยประหยัดเวลาของแพทย์และช่วยให้พวกเขาตัดสินใจได้ดีขึ้น ส่งผลให้ผู้ป่วยได้รับผลลัพธ์ที่ตรงเป้าหมายมากขึ้น

หากไม่ใช่สำหรับโปรแกรม AI แพทย์และผู้เชี่ยวชาญจะทำงานนี้ เช่นเดียวกับมืออาชีพที่เรียนรู้ผ่านการฝึกอบรมและการศึกษาหลายปี โมเดล AI ก็ต้องการการฝึกอบรมซึ่งส่วนหนึ่งมาจากข้อมูลรูปภาพที่มีคำอธิบายประกอบ การใช้ข้อมูลนี้ โมเดล AI และโปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่องจะเรียนรู้ที่จะเชื่อมช่องว่างระหว่างความเชี่ยวชาญทางการแพทย์ของแต่ละคนกับความสามารถของ AI

การผสานรวมระหว่างมนุษย์และปัญญาประดิษฐ์ทำให้การวินิจฉัยทางการแพทย์แม่นยำ รวดเร็ว และเชิงรุก ผลที่ตามมาคือ ข้อผิดพลาดของมนุษย์จะลดลงเนื่องจากโปรแกรม AI สามารถตรวจจับความผิดปกติในระดับโมเลกุลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย

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

การประยุกต์ใช้คำอธิบายประกอบรูปภาพทางการแพทย์ในการดูแลสุขภาพ

คำอธิบายภาพทางการแพทย์สามารถให้บริการได้หลายวัตถุประสงค์ นอกเหนือจากการตรวจหาโรคและการวินิจฉัย ข้อมูลที่ผ่านการฝึกอบรมมาเป็นอย่างดีช่วยให้โมเดล AI และ ML ปรับปรุงบริการด้านสุขภาพได้ ต่อไปนี้เป็นแอปพลิเคชันเพิ่มเติมสำหรับคำอธิบายประกอบภาพทางการแพทย์:

ผู้ช่วยเสมือน

ผู้ช่วยเสมือน

คำอธิบายภาพทางการแพทย์ช่วยให้ผู้ช่วยเสมือน AI สามารถให้ข้อมูลแบบเรียลไทม์และแม่นยำได้ โดยจะวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์และใช้ข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเพื่อค้นหาความเกี่ยวข้องและให้การตอบสนอง

การสนับสนุนการวินิจฉัย

การสนับสนุนการวินิจฉัย

สำหรับการวินิจฉัยที่แม่นยำ แบบจำลอง AI สามารถช่วยแพทย์ในการแก้ไขข้อผิดพลาดของมนุษย์ได้ ในขณะที่เพิ่มความเร็วในการตรวจจับเงื่อนไข ยังสามารถลดต้นทุนการดำเนินการได้อีกด้วย

การวินิจฉัยเบื้องต้น

การวินิจฉัยเบื้องต้น

สำหรับเงื่อนไขต่างๆ เช่น โรคมะเร็ง ซึ่งการวินิจฉัยช้าอาจส่งผลถึงชีวิตได้ การวินิจฉัยในระยะแรกโดยระบุตัวบ่งชี้ทางชีวภาพในระยะเริ่มต้นหรืออันตรายถึงชีวิตเป็นสิ่งที่น่ายินดีเป็นอย่างยิ่ง

การจดจำรูปแบบ

การจดจำรูปแบบ

การจดจำรูปแบบมีประโยชน์ในการพัฒนายา โดยการใช้คำอธิบายภาพทางการแพทย์เพื่อค้นหาการตอบสนองทางชีวภาพที่เฉพาะเจาะจงต่อสารประเภทต่างๆ

การผ่าตัดหุ่นยนต์

การผ่าตัดด้วยหุ่นยนต์

ในการผ่าตัดด้วยหุ่นยนต์ คำอธิบายภาพทางการแพทย์และ AI จะทำงานร่วมกันเพื่อทำความเข้าใจชิ้นส่วนและโครงสร้างของร่างกายมนุษย์ที่ซับซ้อน เมื่อใช้ข้อมูลนี้ โมเดล AI สามารถทำการผ่าตัดได้อย่างแม่นยำ

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

การปกปิดข้อมูลที่สอดคล้องกับ Hipaa โดย shaip เมื่อสร้างแบบจำลองการดูแลสุขภาพที่ใช้ AI คุณต้องฝึกอบรมและทดสอบโดยใช้ภาพทางการแพทย์คุณภาพสูงจำนวนมากที่มีคำอธิบายประกอบอย่างถูกต้องเพื่อให้การคาดการณ์ที่แม่นยำ อย่างไรก็ตาม เมื่อเลือกแพลตฟอร์มสำหรับคำอธิบายประกอบภาพทางการแพทย์และความต้องการในการประมวลผลข้อมูล คุณควรมองหาข้อเสนอที่ตรงตามข้อกำหนดทางเทคนิคเหล่านี้เสมอ

HIPAA เป็นกฎหมายของรัฐบาลกลางที่ควบคุมความปลอดภัยของข้อมูลสุขภาพที่ส่งทางอิเล็กทรอนิกส์และกำหนดมาตรการที่เหมาะสมที่ผู้ให้บริการจะต้องดำเนินการเพื่อปกป้องและปกป้องข้อมูลของผู้ป่วยไม่ให้ถูกเปิดเผยโดยไม่ได้รับความยินยอมจากผู้ป่วย

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

วิธีเลือกบริษัทคำอธิบายประกอบภาพทางการแพทย์ที่ดีที่สุด

  • ความเชี่ยวชาญด้านโดเมน: ค้นหาบริษัทที่มีประสบการณ์กว้างขวางในการอธิบายภาพทางการแพทย์และเข้าใจคำศัพท์ทางการแพทย์ กายวิภาคศาสตร์ และพยาธิวิทยาอย่างลึกซึ้ง
  • การประกันคุณภาพ: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าบริษัทใช้กระบวนการควบคุมคุณภาพที่เข้มงวดเพื่อรับประกันความแม่นยำ ความสม่ำเสมอ และสอดคล้องกับเกณฑ์เฉพาะของคุณในคำอธิบายประกอบ
  • ความปลอดภัยของข้อมูลและความเป็นส่วนตัว: ตรวจสอบว่าบริษัทรักษามาตรการที่เข้มงวดสำหรับการรักษาความปลอดภัยข้อมูลและปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เกี่ยวข้อง เช่น HIPAA หรือ GDPR เพื่อปกป้องข้อมูลผู้ป่วยที่มีความละเอียดอ่อน
  • scalability: เลือกบริษัทที่สามารถรองรับขนาดของโครงการของคุณได้ และสามารถเพิ่มหรือลดได้ตามความต้องการของคุณที่เปลี่ยนไป
  • เวลาตอบสนอง: พิจารณาถึงความสามารถของบริษัทในการจัดทำคำอธิบายประกอบภายในกรอบเวลาที่คุณกำหนด ในขณะเดียวกันก็รักษามาตรฐานคุณภาพไว้ด้วย
  • การสื่อสารและการทำงานร่วมกัน: มองหาบริษัทที่รักษาช่องทางการสื่อสารที่ชัดเจน และตอบสนองต่อความต้องการและข้อเสนอแนะของคุณตลอดทั้งโครงการ
  • เทคโนโลยีและเครื่องมือ: ประเมินการใช้เครื่องมือและเทคโนโลยีคำอธิบายประกอบขั้นสูงของบริษัท เช่น คำอธิบายประกอบที่ได้รับความช่วยเหลือจากการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำ
  • ราคาและมูลค่า: เปรียบเทียบราคาระหว่างบริษัทต่างๆ แต่ยังพิจารณาคุณค่าที่พวกเขามอบให้ในแง่ของคุณภาพ บริการ และความเชี่ยวชาญ
  • ข้อมูลอ้างอิงและกรณีศึกษา: ขอข้อมูลอ้างอิงหรือกรณีศึกษาจากบริษัทเพื่อประเมินประสบการณ์และประวัติในโครงการคำอธิบายประกอบภาพทางการแพทย์ที่คล้ายกับของคุณ

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