หัวข้อข่าวพัลส์ - Shaip

เหตุใดคำอธิบายภาพทางการแพทย์จึงมีความสำคัญต่อการเปลี่ยนแปลง Healthcare AI

โดยไม่คำนึงถึงอุตสาหกรรม แมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์กลายเป็นองค์ประกอบสำคัญของกระบวนการทางธุรกิจ แต่แบบจำลองเหล่านี้ต้องได้รับการฝึกฝนมาเป็นอย่างดีเพื่อให้ได้รับการวินิจฉัยที่ดีขึ้นและปรับปรุงการดูแลผู้ป่วย บทความนี้มีข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญบางประการเกี่ยวกับเหตุใดจึงควรใช้คำอธิบายประกอบรูปภาพสำหรับ AI ด้านการดูแลสุขภาพ

ประเด็นสำคัญจากบทความคือ

  • ไม่ว่าจะเป็นการจัดการบันทึกด้านสุขภาพหรือการเสนอความช่วยเหลือเสมือนจริง อุตสาหกรรมด้านการดูแลสุขภาพได้พัฒนาจากกระบวนการแบบแมนนวลไปสู่แบบอัตโนมัติเพื่อลดการแทรกแซงแบบแมนนวล และทำให้การตรวจติดตามสุขภาพสามารถเข้าถึงได้มากขึ้นและดียิ่งขึ้น แต่ตอนนี้ AI ด้านการดูแลสุขภาพกำลังก้าวไปไกลกว่าการตรวจสอบ
  • ยิ่งไปกว่านั้น การฝึกโมเดลเหล่านี้ต้องการข้อมูลและรูปภาพคุณภาพสูงเพื่อให้ติดฉลากข้อมูลได้ดีขึ้นสำหรับการตรวจจับ การจัดประเภท การแบ่งส่วน และการถอดความ ในช่วงหัวเลี้ยวหัวต่อนี้ คำอธิบายประกอบรูปภาพเป็นตัวช่วยที่ดี คำอธิบายประกอบรูปภาพทางการแพทย์ดึงข้อมูลโมเดล AI ทั้งหมดด้วยรูปภาพที่มีเครื่องหมายและป้ายกำกับ และเสนอการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ที่ดีขึ้น
  • คำอธิบายประกอบรูปภาพทางการแพทย์ใช้เทคนิคหลายอย่าง เช่น การทำเครื่องหมายบนกล่องที่มีขอบ รูปหลายเหลี่ยม และอื่นๆ ในการดูแลสุขภาพ คำบรรยายรูปภาพทางการแพทย์สามารถช่วยในการตรวจจับการแข็งตัวของเลือด การวิเคราะห์ทางทันตกรรม การระบุเซลล์มะเร็ง การวิเคราะห์รูปภาพเช่า การตรวจหาโรคเฉพาะของตับ การปรับปรุงเอกสาร และกระบวนการด้านการดูแลสุขภาพอื่นๆ อีกมากมาย

อ่านบทความเต็มที่นี่:

https://www.pulseheadlines.com/how-medical-image-annotation-is-rapidly-transforming-healthcare-ai/78638/

แบ่งปันสังคม

มาพูดถึงความต้องการข้อมูลการฝึกอบรม AI ของคุณวันนี้