세계 시장 인공 지능 의료 부문에서 1.426년 2017억 XNUMX만 달러에서 28.04년 $2025. 에 대한 수요 증가 인공 지능의료 산업이 항상 치료를 개선하고 비용을 절감하며 정확한 의사 결정을 보장하는 방법을 모색함에 따라 기반 기술이 분명해지고 있습니다.
프로젝트의 복잡성에 따라 사내 팀이 항상 관리할 수는 없습니다. 의료 데이터 라벨링 필요. 결과적으로 기업은 신뢰할 수 있는 제XNUMX자 제공업체로부터 양질의 데이터 세트를 찾아야 합니다.
그러나 외부의 도움을 구할 때 몇 가지 복잡한 문제와 어려움이 있습니다. 의료 데이터 라벨링. 과제 및 아웃소싱 전에 주의해야 할 사항을 살펴보겠습니다. 의료 데이터 세트 라벨링 서비스.
의료 분야에서 데이터 라벨링의 중요성
의료 분야에서 AI 기반 솔루션을 개발하려면 정확한 데이터 라벨링이 중요합니다. 의료 분야에서 데이터 라벨링이 필수적인 주요 이유는 다음과 같습니다.
향상된 진단 정확도: 정확하게 라벨이 지정된 의료 이미지와 데이터는 AI 알고리즘을 훈련하여 질병과 이상을 더 높은 정밀도로 감지하여 조기에 감지하고 더 나은 환자 결과를 제공하는 데 도움이 됩니다.
향상된 환자 치료: 주석이 잘 달린 의료 데이터를 사용하면 맞춤형 치료 계획, 예측 분석, 임상 결정 지원 시스템을 개발할 수 있어 궁극적으로 환자 치료가 향상됩니다.
규정 준수: 의료 데이터 라벨링은 HIPAA 및 GDPR과 같은 엄격한 개인 정보 보호 및 보안 규정을 준수해야 합니다. 민감한 환자 정보를 보호하고 법적 결과를 피하기 위해서는 규정 준수를 보장하는 것이 필수적입니다.
의료 데이터 주석 작성 모범 사례
의료 AI 프로젝트의 성공을 보장하려면 데이터 라벨링을 아웃소싱할 때 다음 모범 사례를 고려하십시오.
도메인 전문성: 의료 분야의 전문 지식을 갖춘 데이터 라벨링 파트너와 협력하세요. 정확한 주석을 작성하려면 의학 용어, 해부학적 구조 및 질병 병리에 대한 깊은 이해가 있어야 합니다.
품질 보증: 고품질 데이터 라벨링을 유지하기 위해 여러 수준의 검토, 정기 감사, 지속적인 피드백 루프를 포함하는 엄격한 품질 보증 프로세스를 구현합니다.
데이터 보안 및 개인정보 보호: 비식별 데이터 작업, 안전한 데이터 전송 방법 사용, 정기적인 보안 조치 감사 등 엄격한 데이터 보안 및 개인정보 보호 프로토콜을 따르는 데이터 라벨링 파트너를 선택하세요.
의료 데이터 라벨링이 직면한 과제
The 고품질의 중요성 의료 데이터 세트 주석이 달린 이미지는 결과에 매우 중요합니다. 머신러닝 모델. 부적절한 이미지 주석은 부정확한 예측을 가져와 실패할 수 있습니다. 컴퓨터 비전 프로젝트. 그것은 또한 돈, 시간 및 많은 노력을 잃는 것을 의미할 수도 있습니다.
또한 심각하게 잘못된 진단, 지연되고 부적절한 의료 치료 등을 의미할 수 있습니다. 그렇기 때문에 여러 의료 AI 기업은 다년간의 경험을 가진 데이터 라벨링 및 주석 파트너를 찾습니다.
워크플로 관리의 과제
의 중요한 과제 중 하나는 의료 데이터 라벨링 광범위한 정형 및 비정형 데이터를 처리할 수 있도록 훈련된 작업자가 충분합니다. 기업은 인력, 교육 및 품질 유지의 균형을 유지하기 위해 고군분투합니다.
데이터 세트 품질 유지의 과제
주관적이고 객관적인 일관된 데이터 세트 품질을 유지하는 것은 어려운 일입니다.
주관적인 품질은 주석을 달고 있는 사람에게 주관적이기 때문에 진실에 대한 단일 기반은 없습니다. 의료 데이터. 도메인 전문성, 문화, 언어 및 기타 요소가 작업 품질에 영향을 줄 수 있습니다.
객관적인 품질에는 정답의 단일 단위가 있습니다. 그러나 의학적 전문성이나 의학적 지식이 부족하여 근로자가 수행하지 않을 수 있습니다. 이미지 주석 정확히.
두 가지 문제 모두 광범위한 의료 영역 교육 및 경험을 통해 해결할 수 있습니다.
비용 관리의 과제
적절한 표준 메트릭 세트가 없으면 데이터 레이블 지정 작업에 소요된 시간을 기반으로 프로젝트 결과를 추적할 수 없습니다.
데이터 레이블링 작업을 아웃소싱하는 경우 일반적으로 시간당 지불 또는 수행된 작업당 지불 중에서 선택합니다.
시간당 지불은 장기적으로 잘 작동하지만 일부 회사는 여전히 작업당 지불을 선호합니다. 그러나 작업자가 작업당 급여를 받는 경우 작업 품질에 영향을 미칠 수 있습니다.
프라이버시 제약의 도전
데이터 개인 정보 보호 및 기밀 유지 준수는 많은 양의 데이터를 수집할 때 상당한 도전과제입니다. 대규모 수집에 특히 해당됩니다. 의료 데이터 세트 개인 식별이 가능한 세부 정보, 얼굴, 전자 의료 기록.
액세스 제어가 있는 매우 안전한 장소에 데이터를 저장하고 관리해야 할 필요성이 항상 강하게 느껴집니다.
작업이 아웃소싱되는 경우 제XNUMX자 회사는 규정 준수 인증을 획득하고 추가 보호 계층을 추가할 책임이 있습니다.
의료 데이터 라벨링 작업을 아웃소싱할 때 묻는 질문
누가 데이터에 레이블을 지정할 것입니까?
가장 먼저 물어봐야 할 질문은 데이터 라벨링 팀에 대한 것입니다. 어느 훈련 데이터 라벨링 팀은 정기적인 작업을 잘 수행합니다. 그러나 의료 전문가의 영역별 용어 및 개념 교육을 통해 프로젝트에서 요구하는 역량과 일치하는 데이터 세트를 개발할 수 있습니다.
또한, 인력이 많을수록 데이터 레이블 지정 작업이 아웃소싱될 때 경험이 풍부하고 훈련된 주석가의 상당 부분 간에 작업을 균등하게 분할하는 것이 더 쉬워집니다. 추적, 협업 및 품질의 균일성도 유지할 수 있습니다.
- 완료된 작업에 대한 샘플 검토를 요청하십시오. 데이터 세트에서 정확성을 찾으십시오.
- 교육 및 채용 기준을 이해합니다. 교육 방법, 품질 벤치마크, 조정 및 검증 체크리스트에 대해 자세히 알아보세요.
확장 성이 있습니까?
데이터 라벨링 서비스 제공업체는 신속하게 시작하고 빠르게 확장할 수 있는 잘 훈련된 의료 도메인 팀을 보유해야 합니다. 품질을 유지하면서 작업을 늘릴 수 있는 독점적인 의료 전문가와 협력해야 합니다.
내부 VS 외부 팀 – 어느 것이 더 낫습니까?
내부 팀과 외부 팀 중 하나를 선택하는 것은 항상 섬세한 균형의 작업입니다. 그러나 배송에 걸리는 시간, 데이터 레이블링 서비스 확장 비용 및 특정 의료 경험을 기준으로 이 두 가지를 평가하십시오.
내부 팀에는 필요한 의료 전문 지식이 없을 수 있으며 전문가와 동등하기 위해 광범위한 교육이 필요할 수 있습니다. 그러나 외부 인력은 의료 데이터 세트 레이블을 지정하여 신속하게 시작하고 확장할 수 있는 이상적인 후보자가 됩니다.
의료 및 건강 과학 경험이 고급 도구와 결합되면 데이터 처리 비용과 시간이 크게 절감되는 것을 볼 수 있습니다.
규정 요구 사항을 충족합니까?
올바른 데이터 처리 팀은 작업을 안전하게 수행하도록 교육을 받아야 합니다. 팀은 다음을 보장하기 위해 의료 전문가 또는 데이터 과학자가 준비해야 합니다. 전자 건강 기록 의 환자는 익명으로 남아 있습니다.
제XNUMX자 서비스 제공업체는 HIPAA 및 GDPR 준수 인증을 포함한 환자 개인정보 보호 규정을 처리합니다. 이미지 선택 주석 서비스 고객의 데이터 개인 정보 및 조직을 유지하기 위해 엄격한 조치를 취함을 증명하는 ISO-9002 인증서로
공급자는 관리 인력과의 커뮤니케이션을 어떻게 유지합니까?
지침, 요구 사항 및 프로젝트 요구 사항의 불일치를 피하기 위해 명확하고 정기적인 의사 소통을 유지하려고 노력하는 데이터 라벨링 파트너를 선택하십시오. 의사소통 부족, 프로젝트에 중요한 정보의 실시간 교환, 부적절한 피드백 루프 시스템은 작업 품질과 납품 기한에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 최신 협업 도구를 사용하고 생산성 문제가 프로젝트에 영향을 미치기 전에 이를 감지할 수 있는 입증된 시스템을 갖춘 제3자를 선택하는 것이 중요합니다.
사례 연구: AI 기반 방사선학을 위한 의료 이미지 주석
선도적인 의료 기술 회사가 Shaip과 제휴하여 AI 기반 방사선학 솔루션을 개발했습니다. Shaip은 수천 장의 CT 스캔과 MRI에 정확한 해부학적 구조와 이상 징후를 표시하는 고품질 의료 이미지 주석 서비스를 제공했습니다. 경험이 풍부한 의료 데이터 주석자로 구성된 Shaip 팀과 협력하여 회사는 AI 알고리즘을 훈련하여 높은 정확도로 질병을 감지하고 궁극적으로 환자 결과를 개선하고 의료 비용을 절감할 수 있었습니다.
결론
Shaip은 중요한 프로젝트에 최고 수준의 전문 의료 데이터 라벨링 서비스를 제공하는 업계 리더입니다. 우리는 최고의 교육을 받은 의료 전문가들로 구성된 전담 팀을 보유하고 있습니다. 의료 전문가 동급 최고의 라벨링 솔루션에 대해 알아보세요. 당사의 경험, 기술, 엄격한 교육 모듈 및 검증된 품질 보증 매개변수를 통해 당사는 대기업이 가장 선호하는 데이터 라벨링 서비스 파트너가 되었습니다.
고품질 데이터 라벨링을 통해 의료 AI 프로젝트의 성공을 보장할 준비가 되셨나요? 경험이 풍부한 의료 데이터 주석 팀이 최고 수준의 품질 및 규정 준수를 유지하면서 목표를 달성하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보려면 지금 Shaip에 문의하세요. 기계 학습 프로젝트를 위한 오픈 소스 의료 데이터 세트
