오랫동안 우리는 의 역할에 대해 읽어왔습니다. 머신 러닝의 데이터 주석 및 인공 지능(AI) 모듈. 우리는 품질 데이터 주석이 이러한 시스템에 의해 생성된 결과에 변함없이 영향을 미치는 불가피한 측면이라는 것을 알고 있습니다.
그러나 사용되는 다른 주석 기술은 무엇입니까? 헬스케어 AI 우주? 매우 복잡하고 방대하며 중요한 산업에서 데이터 주석 전문가는 수많은 소스의 중요한 의료 데이터에 태그를 지정하고, 구현하고, 태그를 지정하기 위해 어떤 조치와 절차를 취합니까?
자, 이것이 바로 오늘 우리가 이 포스트에서 탐구할 것입니다. 다양한 유형의 데이터 주석 기술에 대한 기본 이해에서 레벨 2의 잠금을 해제하고 다양한 AI 사용 사례에서 사용되는 다양한 주석 기술을 탐색합니다.
다양한 AI 사용 사례에 대한 데이터 주석
봇봇
먼저 기본부터 시작하겠습니다. 챗봇 또는 대화형 봇은 임상 관리, 모바일 헬스 등을 위한 매우 효율적인 날개임이 입증되고 있습니다. 환자가 진단 및 의료 상담을 위한 예약을 예약하도록 돕는 것부터 질병 및 우려의 징후에 대한 증상 및 활력을 처리하는 데 도움을 주는 것까지 챗봇은 환자와 의료 제공자 모두에게 훌륭한 동반자가 되고 있습니다.
챗봇이 정확한 결과를 제공하려면 수백만 바이트의 데이터를 처리해야 합니다. 잘못된 진단이나 권장 사항은 환자와 주변 환경에 해로울 수 있습니다. 예를 들어, Covid-19 예비 평가에 대한 결과를 제공하도록 설계된 AI 기반 앱이 잘못된 결과를 제공하면 전염될 수 있습니다. 그렇기 때문에 제품이나 솔루션이 출시되기 전에 적절한 AI 교육이 이루어져야 합니다.
교육 목적을 위해 전문가는 일반적으로 엔터티 인식 및 감정 분석.
디지털 이미징 주석
진단 프로세스는 정교한 시스템과 장치의 도움으로 디지털 방식으로 진행되지만 결과 추론은 여전히 인간 중심적입니다. 이로 인해 결과가 잘못 해석되거나 심지어 중요한 문제를 간과하게 됩니다.
이제 AI 모듈은 이러한 모든 경우를 제거하고 MRI, CT 스캔 및 X-Ray 보고서에서 가장 미세한 이상 또는 우려 사항도 감지할 수 있습니다. AI 시스템은 정확한 결과 외에도 신속하게 결과를 제공할 수 있습니다.
기존의 스캔 외에도 유방암과 같은 문제의 조기 발견을 위해 열화상이 사용되고 있습니다. 종양에서 방출되는 IR 광선은 추가 증상에 대해 연구되고 그에 따라 보고됩니다.
이러한 복잡한 목적을 위해 데이터 주석 전문가는 기존 MRI, CT 스캔 및 X-레이 보고서, 열화상 데이터의 태깅과 같은 메커니즘을 배포합니다. 그런 다음 AI 모듈은 이러한 주석이 달린 데이터 세트에서 학습하여 자율적으로 학습합니다.
약물 개발 및 치료
AI 모듈을 통한 신약 개발의 가장 최근 사례 중 하나는 코로나19 백신 제형이다. 발병 몇 달 만에 연구원과 의료 제공자는 Covid-19 백신 코드를 해독할 수 있었습니다. 이는 주로 AI 및 기계 학습 알고리즘과 약물 및 화학 상호 작용을 시뮬레이션하고, 수많은 의료 저널, 출판된 논문, 연구 문서, 학술 기사 등으로부터 약물 발견을 위한 학습 능력을 발휘하기 때문입니다.
인간의 레이더 아래에 있을 수 없었던 통찰력(약물 발견 및 임상 시험에 사용되는 데이터 세트의 양을 고려할 때)은 AI 모듈에서 쉽게 일치하고 분석하여 즉각적인 추론 및 결과를 제공합니다. 이를 통해 의료 전문가는 시험을 신속하게 추적하고 엄격한 테스트를 수행하며 적절한 승인을 위해 결과를 전달할 수 있습니다.
약물 발견 외에도 AI 모듈은 임상의가 기본 조건, 생물학적 반응 등에 따라 복용량과 타이밍에 영향을 줄 개인화된 약물을 추천하도록 지원합니다.
자가면역질환, 신경학적 문제, 만성질환을 앓고 있는 환자들에게는 여러 가지 약물이 처방됩니다. 이것은 약물 간의 반응을 의미할 수 있습니다. 개인화된 약물 권장 사항을 통해 의료 제공자는 약물 처방과 관련하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
이 모든 일이 일어나기 위해 주석가는 NLP 데이터, 데이터 방사선학 데이터, 디지털 이미지, EHR, 보험 회사에서 제공한 청구 데이터, 웨어러블 장치에서 수집 및 편집한 데이터 등에 태그를 지정하는 작업을 합니다.
환자 모니터링 및 관리
회복의 중요한 길은 수술이나 진단 후에 시작됩니다. 환자의 건강 회복과 전반적인 웰빙에 대한 책임은 환자에게 있습니다. AI 기반 솔루션 덕분에 이는 점차 원활해지고 있습니다.
암 치료를 받았거나 정신 건강 문제로 고통받는 환자들이 점점 더 많이 발견되고 있습니다. 대화 형 봇 도움이되는. 퇴원 후 질문부터 환자가 감정적 쇠퇴를 헤쳐 나갈 수 있도록 돕는 것까지 챗봇은 궁극적인 동반자이자 조수로 등장하고 있습니다. Northwell Health라는 AI 조직도 환자의 거의 96%가 이러한 챗봇에 최적화된 환자 참여를 보였다는 보고서를 공유했습니다.
이 기술의 주석 기술은 건강 기록의 텍스트 및 오디오 데이터, 임상 시험의 데이터, 대화 및 의도 분석, 디지털 이미징 및 문서 등에 태그를 지정하는 것으로 요약됩니다.
최대 포장
이와 같은 사용 사례는 AI 교육 및 주석 방법론에 대한 벤치마킹 표준을 설정하고 있습니다. 이는 또한 새로운 사용 사례 및 솔루션의 시작으로 인해 미래에 발생하는 모든 고유한 데이터 주석 문제에 대한 로드맵 역할을 합니다.
하지만 그렇다고 해서 의료용 AI 개발에 도전하는 것을 막을 수는 없습니다. 이제 막 시작하고 적절하고 품질이 좋은 제품을 찾고 있다면 AI 훈련 데이터, 오늘 저희에게 연락하십시오. 우리는 항상 더 새로운 도전을 예상하고 시대를 앞서갑니다.
