El mercado global para inteligencia artificial en el sector de la salud se estima que aumente de $ 1.426 mil millones en 2017 a $ 28.04 en 2025. El aumento de la demanda de inteligencia artificialLas tecnologías basadas en tecnología se están volviendo evidentes a medida que la industria de la salud siempre busca formas de mejorar la atención, reducir costos y garantizar una toma de decisiones precisa.
Dependiendo de la complejidad del proyecto, el equipo interno no siempre puede administrar etiquetado de datos sanitarios necesidades. Como consecuencia, la empresa se ve obligada a buscar conjuntos de datos de calidad de proveedores externos confiables.
Pero hay algunas complicaciones y desafíos cuando busca ayuda externa para Etiquetado de datos sanitarios. Veamos los desafíos y los puntos a tener en cuenta antes de subcontratar conjunto de datos de salud servicios de etiquetado.
La importancia del etiquetado de datos en la atención sanitaria
El etiquetado de datos preciso es crucial para el desarrollo de soluciones basadas en IA en el sector sanitario. Algunas de las razones clave por las que el etiquetado de datos es esencial en la atención sanitaria incluyen:
Precisión diagnóstica mejorada: Las imágenes y los datos médicos etiquetados con precisión ayudan a entrenar algoritmos de IA para detectar enfermedades y anomalías con mayor precisión, lo que conduce a una detección más temprana y mejores resultados para los pacientes.
Atención mejorada al paciente: Los datos de atención médica bien anotados permiten el desarrollo de planes de tratamiento personalizados, análisis predictivos y sistemas de apoyo a las decisiones clínicas, lo que en última instancia mejora la atención al paciente.
Cumplimiento de las normas: El etiquetado de datos sanitarios debe cumplir estrictas normas de privacidad y seguridad, como HIPAA y GDPR. Garantizar el cumplimiento es esencial para proteger la información confidencial del paciente y evitar consecuencias legales.
Mejores prácticas para la anotación de datos sanitarios
Para garantizar el éxito de sus proyectos de IA para el cuidado de la salud, considere las siguientes mejores prácticas al subcontratar el etiquetado de datos:
Experiencia en el campo: Trabaje con un socio de etiquetado de datos que tenga experiencia en el ámbito de la atención sanitaria. Deben tener un conocimiento profundo de la terminología médica, las estructuras anatómicas y las patologías de las enfermedades para garantizar anotaciones precisas.
Seguro De Calidad: Implemente un riguroso proceso de garantía de calidad que incluya múltiples niveles de revisión, auditorías periódicas y ciclos de retroalimentación continuos para mantener un etiquetado de datos de alta calidad.
Seguridad y privacidad de datos: Elija un socio de etiquetado de datos que siga estrictos protocolos de privacidad y seguridad de los datos, como trabajar con datos no identificados, utilizar métodos seguros de transferencia de datos y auditar periódicamente sus medidas de seguridad.
Desafíos que enfrenta el etiquetado de datos de atención médica
El importancia de tener una buena calidad conjunto de datos médicos e imágenes anotadas es crucial para el resultado de la modelos de aprendizaje automático. La anotación incorrecta de la imagen puede traer predicciones inexactas, fallando el visión de computadora proyecto. También podría significar perder dinero, tiempo y mucho esfuerzo.
También podría significar un diagnóstico drásticamente incorrecto, atención médica retrasada e inadecuada, y más. Por eso varios IA médica Las empresas buscan socios de anotación y etiquetado de datos con años de experiencia.
Desafío de la gestión del flujo de trabajo
Uno de los retos importantes de etiquetado de datos médicos es tener suficientes trabajadores capacitados para manejar una gran cantidad de datos estructurados y no estructurados. Las empresas luchan por equilibrar el aumento de su fuerza laboral, la capacitación y el mantenimiento de la calidad.
Desafío de mantener la calidad del conjunto de datos
Es un desafío mantener una calidad constante del conjunto de datos, tanto subjetiva como objetiva.
No existe un fundamento único de la verdad en la calidad subjetiva, ya que es subjetivo para la persona que anota el datos médicos La experiencia en el dominio, la cultura, el idioma y otros factores pueden influir en la calidad del trabajo.
En calidad objetiva, hay una sola unidad de la respuesta correcta. Sin embargo, debido a la falta de pericia médica o de conocimientos médicos, es posible que los trabajadores no realicen anotación de imagen con precisión.
Ambos desafíos se pueden resolver con una amplia capacitación y experiencia en el campo de la atención médica.
El desafío de controlar los costos
Sin un buen conjunto de métricas estándar, no es posible realizar un seguimiento de los resultados del proyecto en función del tiempo dedicado al trabajo de etiquetado de datos.
Si el trabajo de etiquetado de datos se subcontrata, la elección suele ser entre pagar por hora o por tarea realizada.
Pagar por hora funciona bien a largo plazo, pero algunas empresas aún prefieren pagar por tarea. Sin embargo, si a los trabajadores se les paga por tarea, la calidad del trabajo podría verse afectada.
Desafío de las restricciones de privacidad
El cumplimiento de la privacidad y la confidencialidad de los datos es un desafío considerable cuando se recopilan grandes cantidades de datos. Es particularmente cierto para la recolección masiva conjuntos de datos de salud ya que pueden contener detalles de identificación personal, caras, de Expedientes médicos electrónicos.
La necesidad de almacenar y administrar datos en un lugar altamente seguro con controles de acceso siempre se siente con fuerza.
Si el trabajo se subcontrata, la empresa de terceros es responsable de adquirir certificaciones de cumplimiento y agregar una capa adicional de protección.
Preguntas que debe hacerse al subcontratar el trabajo de etiquetado de datos de atención médica
¿Quién va a etiquetar los datos?
La primera pregunta que debe hacer es sobre el equipo de etiquetado de datos. Ninguna datos de entrenamiento El equipo de etiquetado se desempeña bien, realizando tareas regulares. Pero con capacitación en términos y conceptos específicos del dominio por parte de expertos médicos, podrían desarrollar conjuntos de datos que coincidan con la competencia requerida por el proyecto.
Además, con una fuerza laboral más grande, cuando la tarea de etiquetado de datos se subcontrata, se vuelve más fácil dividir el trabajo de manera uniforme entre secciones significativas de anotadores experimentados y capacitados. También se puede mantener el seguimiento, la colaboración y la uniformidad en la calidad.
- Solicite una revisión de muestra de las tareas completadas. Busque precisión en los conjuntos de datos.
- Entender sus criterios de formación y contratación. Obtenga más información sobre sus métodos de capacitación, puntos de referencia de calidad, moderación y listas de verificación de validación.
¿Es escalable?
El proveedor de servicios de etiquetado de datos debe tener un equipo de dominio de atención médica bien capacitado que pueda comenzar rápidamente y escalar rápidamente. Debe trabajar exclusivamente con expertos en atención médica que puedan acelerar el trabajo manteniendo la calidad.
Equipos internos VS externos: ¿cuál es mejor?
Elegir entre equipos internos y externos es siempre un acto de delicado equilibrio. Pero comience a sopesar estos dos en función del tiempo de entrega, el costo de escalar los servicios de etiquetado de datos y la experiencia específica en atención médica.
Es posible que un equipo interno no tenga la experiencia en atención médica requerida y requiera una amplia capacitación para estar a la par con los expertos. Pero una mano de obra externa podría haber conjunto de datos médicos experiencia en etiquetado, lo que los convierte en candidatos ideales para comenzar y escalar rápidamente.
Cuando la experiencia en ciencias médicas y de la salud se combina con herramientas avanzadas, se puede ver una reducción considerable en el costo y el tiempo de procesamiento de datos.
¿Cumplen con los requisitos reglamentarios?
El equipo de procesamiento de datos correcto debe estar capacitado para realizar sus tareas de manera segura. El equipo debe estar preparado por expertos médicos o científicos de datos para garantizar registros de salud electrónicos de los pacientes permanecen en el anonimato.
Los proveedores de servicios de terceros manejarán las regulaciones de privacidad del paciente, incluidas las certificaciones de cumplimiento de HIPAA y GDPR. elegir imagen servicios de anotación con un certificado ISO-9002 que demuestra que toman medidas estrictas para mantener la privacidad y organización de los datos de los clientes.
¿Cómo mantiene el proveedor la comunicación con la fuerza laboral administrada?
Elija un socio de etiquetado de datos que se esfuerce por mantener una comunicación clara y regular para evitar discrepancias en las instrucciones, requisitos y demandas del proyecto. La falta de comunicación, el intercambio en tiempo real de información crítica para el proyecto y un sistema de circuito de retroalimentación inadecuado pueden afectar negativamente la calidad del trabajo y los plazos de entrega. Es esencial elegir un tercero que utilice las últimas herramientas de colaboración y tenga sistemas probados para detectar problemas de productividad antes de que comiencen a afectar el proyecto.
Estudio de caso: anotación de imágenes médicas para radiología impulsada por IA
Una empresa líder en tecnología sanitaria se asoció con Shaip para desarrollar una solución de radiología basada en inteligencia artificial. Shaip brindó servicios de anotación de imágenes médicas de alta calidad, etiquetando miles de tomografías computarizadas y resonancias magnéticas con estructuras y anomalías anatómicas precisas. Al trabajar con el equipo de anotadores experimentados de datos de atención médica de Shaip, la compañía pudo entrenar sus algoritmos de inteligencia artificial para detectar enfermedades con alta precisión, lo que en última instancia mejoró los resultados de los pacientes y redujo los costos de atención médica.
Conclusión
Shaip es líder de la industria en la prestación de servicios especializados de etiquetado de datos médicos de primer nivel para proyectos críticos. Contamos con un equipo exclusivo de expertos en salud capacitados por los mejores expertos médicos sobre las mejores soluciones de etiquetado de su clase. Nuestra experiencia, habilidades, módulos de capacitación estrictos y parámetros de garantía de calidad comprobados nos han convertido en los socios de servicios de etiquetado de datos preferidos por las grandes empresas.
¿Está preparado para garantizar el éxito de sus proyectos de IA sanitaria con etiquetado de datos de alta calidad? Póngase en contacto con Shaip hoy para saber cómo nuestro experimentado equipo de anotación de datos sanitarios puede ayudarle a alcanzar sus objetivos manteniendo al mismo tiempo los más altos estándares de calidad y cumplimiento. Conjuntos de datos sanitarios de código abierto para proyectos de aprendizaje automático
