의료 영상 주석은 기계 학습 알고리즘과 AI 모델에 필요한 훈련 데이터를 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 프로세스는 AI가 사전 모델링된 데이터를 사용하여 적절한 대응을 생성하기 때문에 질병과 상태를 정확하게 감지하는 데 필수적입니다.
간단히 말하면, 의료영상 주석은 의료영상에 라벨을 붙이고 기술하는 과정입니다. 이는 상태 진단에 도움이 될 뿐만 아니라 연구 및 의료 제공에 있어서도 중요한 역할을 합니다. 특정 바이오마커를 표시하고 라벨링함으로써 AI 프로그램은 정보가 풍부한 이미지를 해석하고 분석하여 신속하고 정확한 진단을 내릴 수 있습니다.
2022년 전 세계 의료 데이터 주석 도구 시장의 가치는 129.9억 27.5만 달러였으며 2023년부터 2030년까지 XNUMX%의 놀라운 연평균 성장률(CAGR)을 경험할 것으로 예상됩니다. 의료 부문에서 데이터 주석 도구의 통합은 혁명을 일으키고 있습니다. 진단, 치료 및 환자 모니터링. 이러한 도구는 정확한 진단을 생성하고 맞춤형 치료를 가능하게 함으로써 의료 연구 및 결과를 크게 향상시킵니다.
이미지 출처 : 그랜드뷰리서치
기계 학습과 인공 지능의 놀라운 발전은 의료 산업에 혁명을 일으켰습니다.
2016년 헬스케어 분야 AI의 글로벌 시장은 약 XNUMX억 개였으며, 이 수치는 28에 의해 $ 2025 억. 특히 의료 영상 분야의 글로벌 AI 시장 규모는 980년 약 2022억 26.77만 달러로 추산되었습니다. 또한 이 수치는 XNUMX년까지 XNUMX%의 CAGR로 증가할 것으로 예상됩니다. 3215 년까지 2027 억 XNUMX 만 달러.
의료 이미지 주석이란 무엇입니까?
의료 산업은 ML의 잠재력을 활용하여 향상된 환자 관리, 더 나은 진단, 정확한 치료 예측 및 약물 개발을 제공하고 있습니다. 그러나 AI가 의료 영상 분야에서 의료 전문가를 도울 수 있는 의료 과학 분야가 몇 가지 있습니다. 그러나 정확한 AI 기반 의료 영상 모델을 개발하려면 정확하게 레이블이 지정되고 주석이 달린 방대한 양의 의료 영상이 필요합니다.
의료 이미지 주석 다음과 같은 의료 영상에 정확하게 레이블을 지정하는 기술입니다. MRI, CT 스캔, 초음파, 유방 조영술, X-Ray 등을 사용하여 기계 학습 모델을 훈련할 수 있습니다. 이미징 외에도 기록 및 보고서와 같은 의료 이미지 데이터도 주석을 달아 훈련을 돕습니다. 임상 NER 및 딥 러닝 모델.
이 의료 이미지 주석은 의료 이미지를 분석하고 진단을 정확하게 개선하기 위해 딥 러닝 알고리즘과 ML 모델을 훈련하는 데 도움이 됩니다.
의료 이미지 주석 이해
의료 이미지 주석에는 X-ray, CT 스캔, MRI 스캔 및 관련 문서에 레이블이 지정됩니다. AI 알고리즘과 모델은 다음을 통해 제공되는 레이블이 지정된 정보와 마커를 사용하여 다양한 목적으로 학습됩니다. NER (Named Entity Recognition). AI 프로그램은 이 정보를 사용하여 의사의 시간을 절약하고 더 나은 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 그 결과, 환자들은 보다 표적화된 결과를 얻게 됩니다.
AI 프로그램이 아니라면 이 작업은 의사와 전문가가 수행합니다. 전문가가 수년간의 훈련과 연구를 통해 배우는 것처럼 AI 모델은 부분적으로 주석이 달린 이미지 데이터로 제공되는 훈련이 필요합니다. 이 데이터를 사용하여 AI 모델과 기계 학습 프로그램은 개인의 의료 전문 지식과 AI 기능 간의 격차를 해소하는 방법을 배웁니다.
이러한 인간과 인공지능의 융합은 의료 진단을 정확하고 빠르며 능동적으로 만들고 있습니다. 결과적으로 AI 프로그램이 더 나은 효율성으로 분자 수준에서 이상을 감지하여 환자 결과를 개선할 수 있기 때문에 인적 오류가 감소합니다.
의료 진단에서 의료 영상 주석의 역할
AI의 잠재력 의료 영상 진단 의료 산업은 AI와 ML의 도움을 받아 환자에게 더 빠르고 안정적인 진단을 제공하고 있습니다. 일부 사용 사례 의료 이미지 주석 AI 의료 진단은 다음과 같습니다.
암 감지
암 세포 검출은 아마도 의료 영상 분석에서 AI의 가장 큰 역할일 것입니다. 방대한 양의 의료 영상 데이터에 대해 모델을 훈련시키면 모델이 장기에 있는 암세포의 성장을 정확하게 식별, 감지 및 예측하는 데 도움이 됩니다. 결과적으로 인적 오류 및 오탐의 가능성을 크게 제거할 수 있습니다.
치과 영상
충치, 치아 구조의 이상, 충치, 질병과 같은 치아 및 잇몸 관련 의료 문제를 AI 지원 모델로 정확하게 진단할 수 있습니다.
간 합병증
간과 관련된 합병증은 의료 이미지를 평가하여 이상을 감지하고 식별함으로써 효과적으로 감지, 특성화 및 모니터링할 수 있습니다.
뇌 질환
의료 이미지 주석은 뇌 장애, 혈전, 종양 및 기타 신경학적 문제를 감지하는 데 도움이 됩니다.
피부과
컴퓨터 비전과 의료 영상은 피부과적 상태를 빠르고 효과적으로 감지하기 위해 광범위하게 사용됩니다.
심장 상태
AI는 또한 심장 이상, 심장 상태, 개입의 필요성을 감지하고 심초음파를 해석하기 위해 심장학에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
의료 영상 주석을 통한 문서 유형
의료 데이터 주석은 기계 학습 모델 개발의 중요한 부분입니다. 텍스트, 메타데이터 및 추가 메모가 있는 레코드에 대한 적절하고 의학적으로 정확한 주석이 없으면 가치 있는 ML 모델을 개발하는 것이 어려워집니다.
매우 재능 있고 경험이 풍부한 주석가가 있다면 도움이 될 것입니다. 의료 영상 데이터. 주석이 달린 다양한 문서 중 일부:
- CT 스캔
- 유방 조영술
- 엑스레이
- 심 초음파
- 초음파
- MRI
- EEG
- 디컴
- 니프티
- 오디오 – 의사 받아쓰기 오디오
- 동영상
- 사진
- 텍스트 – EHR 데이터세트
- 이미지
의료 분야의 의료 이미지 주석 적용
의료 이미지 주석은 질병 및 진단을 감지하는 것 외에도 다양한 용도로 사용할 수 있습니다. 잘 훈련된 데이터는 AI 및 ML 모델이 의료 서비스를 개선하는 데 도움이 되었습니다. 다음은 의료 이미지 주석의 몇 가지 추가 응용 프로그램입니다.
가상 어시스턴트
의료 이미지 주석은 AI 가상 비서가 실시간으로 정확한 정보를 제공할 수 있도록 지원합니다. 의료 이미지를 분석하고 사전 훈련된 데이터를 사용하여 관련성을 찾고 응답을 제공합니다.
진단 지원
정확한 진단을 위해 AI 모델은 의료 전문가가 인적 오류를 수정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 조건 감지 속도를 높이는 동시에 실행 비용도 줄일 수 있습니다.
조기진단
늦게 진단하면 치명적인 결과를 초래할 수 있는 암과 같은 상태에서 초기 바이오마커 또는 생명을 위협하는 식별을 통한 조기 진단은 높이 평가됩니다.
패턴 인식
패턴 인식은 다양한 유형의 물질에 대한 특정 생물학적 반응을 발견하기 위해 의료 이미지 주석이 사용되는 약물 개발에 도움이 됩니다.
로봇 수술
로봇 수술에서는 의료 이미지 주석과 AI가 함께 작동하여 복잡한 인체 부위와 구조를 이해합니다. AI 모델은 이 정보를 이용해 정밀하게 수술을 할 수 있습니다.
의료 영상 주석 VS 일반 데이터 주석
의료 영상을 위한 ML 모델을 구축하는 경우 일반 이미지와 다르다는 점을 기억해야 합니다. 데이터 주석 많은 방법으로. 먼저 방사선 영상의 예를 들어 보겠습니다.
그러나 그렇게 하기 전에 전제를 설정하고 있습니다. 즉, 지금까지 촬영한 모든 사진과 비디오는 가시광선이라고 하는 스펙트럼의 작은 부분에서 나온 것입니다. 그러나 방사선 영상은 전자기 스펙트럼의 보이지 않는 빛 부분에 속하는 X선을 사용하여 이루어집니다.
다음은 의료 영상 주석과 일반 데이터 주석을 자세히 비교한 것입니다.
| 의료 영상 주석 | 일반 데이터 주석 |
|---|---|
| 모든 의료 영상 데이터는 데이터 처리 계약(DPA)에 의해 비식별화되고 보호되어야 합니다. | 일반 이미지를 쉽게 사용할 수 있습니다. |
| 의료 이미지는 DICOM 형식입니다. | 일반 이미지는 JPEG, PNG, BMP 등일 수 있습니다. |
| 16비트 컬러 프로파일로 높은 의료 이미지 해상도 | 일반 이미지는 8비트 색상 프로필을 가질 수 있습니다. |
| 의료 이미지에는 의료 목적의 측정 단위도 포함됩니다. | 측정은 카메라와 관련됩니다. |
| HIPAA 준수가 엄격히 요구됩니다. | 규정 준수에 의해 규제되지 않음 |
| 다른 각도와 뷰에서 동일한 개체의 여러 이미지 제공 | 다른 개체의 별도 이미지 |
| 방사선 관리에 따라야 합니다. | 일반 카메라 설정이 허용됩니다. |
| 다중 슬라이스 주석 | 단일 슬라이스 주석 |
HIPAA 준수
AI 기반 의료 모델을 구축할 때 정확한 예측을 제공하기 위해 정확하게 주석이 달린 대량의 고품질 의료 이미지를 사용하여 모델을 훈련하고 테스트해야 합니다. 그러나 의료 이미지 주석 및 데이터 처리 요구 사항을 위한 플랫폼을 선택할 때 항상 이러한 기술 규정 준수 요구 사항을 충족하는 제품을 찾아야 합니다.
HIPAA는 전자적으로 전송되는 건강 정보의 안전을 규율하고 환자의 동의 없이 공개되는 환자 정보를 보호하기 위해 의료 제공자가 적절한 조치를 취해야 하는 것을 의무화하는 연방법입니다.
- 의료 정보의 저장 및 관리를 위한 시스템이 있습니까?
- 시스템 백업이 정기적으로 생성, 유지 및 업데이트됩니까?
- 권한이 없는 사용자가 민감한 의료 데이터에 액세스하는 것을 방지하는 시스템이 있습니까?
- 휴식 및 전송 중에 데이터가 암호화됩니까?
- 사용자가 의료 영상을 기기에 내보내고 저장하는 것을 방지하여 보안 침해를 유발하는 조치가 있습니까?
최고의 의료영상 주석 회사를 선택하는 방법
- 도메인 전문성: 의료 이미지 주석에 대한 광범위한 경험과 의학 용어, 해부학 및 병리학에 대한 깊은 이해를 갖춘 회사를 찾으십시오.
- 품질 보증: 회사가 주석의 특정 기준에 대한 정확성, 균일성 및 정렬을 보장하기 위해 엄격한 품질 관리 프로세스를 구현하는지 확인하십시오.
- 데이터 보안 및 개인정보 보호: 회사가 데이터 보안을 위한 강력한 조치를 유지하고 민감한 환자 데이터를 보호하기 위해 HIPAA 또는 GDPR과 같은 관련 규정을 준수하는지 확인하십시오.
- 확장성: 프로젝트 규모를 처리할 수 있고 요구사항 변화에 따라 용량을 늘리거나 줄일 수 있는 회사를 선택하세요.
- 처리 시간: 품질 표준을 유지하면서 규정된 기간 내에 주석을 제공할 수 있는 회사의 역량을 고려하세요.
- 커뮤니케이션 및 협업: 명확한 의사소통 채널을 유지하고 프로젝트 전반에 걸쳐 귀하의 요구와 피드백에 반응하는 회사를 찾으십시오.
- 기술 및 도구: 효율성과 정확성을 높이기 위해 기계 학습 지원 주석과 같은 회사의 고급 주석 도구 및 기술 사용을 평가합니다.
- 가격 및 가치: 여러 회사의 가격을 비교하고 품질, 서비스 및 전문성 측면에서 제공하는 가치도 고려하십시오.
- 참조 및 사례 연구: 귀하와 유사한 의료 이미지 주석 프로젝트에 대한 경험과 실적을 평가하려면 회사에 참고 자료나 사례 연구를 요청하십시오.
Shaip은 어떻게 도움을 줄 수 있습니까?
Shaip은 고품질 교육을 제공하는 데 있어 일관된 시장 리더였습니다. 이미지 데이터세트 고급 개발 헬스케어 AI 기반 의료 솔루션. 우리는 경험이 풍부하고 독점적으로 훈련된 주석가 팀과 고도의 자격을 갖춘 방사선 전문의, 병리학자 및 일반 의사로 구성된 거대한 네트워크로 주석 작성자를 지원하고 교육합니다. 또한 동급 최고의 주석 정확도와 데이터 라벨링 서비스는 환자 진단을 개선하기 위한 도구 개발을 돕습니다.
Shaip과 파트너 관계를 맺으면 규정 준수, 데이터 형식 및 짧은 처리 시간을 보장하는 전문가와 쉽게 작업할 수 있습니다.
세계적 수준의 전문가가 필요한 의료 데이터 주석 프로젝트를 염두에 둔 경우 주석 서비스, Shaip은 프로젝트를 즉시 시작할 수 있는 적합한 파트너입니다.
