Durante mucho tiempo, hemos estado leyendo sobre el papel de anotación de datos en el aprendizaje automático y módulos de Inteligencia Artificial (IA). Sabemos que la anotación de datos de calidad es un aspecto inevitable que influye invariablemente en los resultados producidos por estos sistemas.
Sin embargo, ¿cuáles son las diferentes técnicas de anotación utilizadas en el IA sanitaria ¿espacio? Para una industria que es tan compleja, vasta y crucial, ¿qué medidas y procedimientos toman los expertos en anotación de datos para etiquetar, implementar y seguir para etiquetar datos críticos de atención médica de una gran variedad de fuentes?
Bueno, esto es exactamente lo que exploraremos en esta publicación de hoy. A partir de la comprensión básica de los diferentes tipos de técnicas de anotación de datos, vamos a desbloquear el nivel 2 y explorar las diferentes técnicas de anotación utilizadas en diversos casos de uso de IA.
Anotación de datos para diferentes casos de uso de IA
Chatbots
Comencemos primero con lo básico. Los chatbots o bots conversacionales están demostrando ser alas altamente eficientes para la gestión clínica, mHealth y más. Desde ayudar a los pacientes a reservar citas para su diagnóstico y consulta de atención médica hasta ayudarlos a procesar sus síntomas y signos vitales en busca de signos de enfermedades e inquietudes, los chatbots se están convirtiendo en excelentes compañeros tanto para los pacientes como para los proveedores de atención médica.
Para que los chatbots proporcionen resultados precisos, deben procesar millones de bytes de datos. Un diagnóstico o recomendación errónea podría resultar perjudicial para los pacientes y su entorno. Por ejemplo, si una aplicación impulsada por IA diseñada para dar resultados en la evaluación preliminar de Covid-19 arroja resultados incorrectos, se produciría un contagio. Es por eso que se debe realizar una capacitación adecuada en IA antes de que el producto o la solución se active.
Para fines de capacitación, los expertos generalmente usan técnicas como el reconocimiento de entidades y análisis de los sentimientos.
Anotación de imágenes digitales
Si bien el proceso de diagnóstico es digital con la ayuda de sistemas y dispositivos sofisticados, las inferencias de los resultados siguen siendo predominantemente centradas en el ser humano. Esto expone los resultados a malas interpretaciones o incluso a pasar por alto preocupaciones cruciales.
Ahora, los módulos de inteligencia artificial pueden eliminar todos esos casos y pueden detectar incluso las anomalías o preocupaciones más diminutas de los informes de resonancia magnética, tomografía computarizada y rayos X. Además de los resultados precisos, los sistemas de inteligencia artificial también pueden proporcionar resultados rápidamente.
Además de las exploraciones convencionales, las imágenes térmicas también se utilizan para la detección temprana de problemas como el cáncer de mama. Los rayos IR emitidos por los tumores se estudian en busca de síntomas adicionales y se informan en consecuencia.
Para estos propósitos complejos, los veteranos de la anotación de datos implementan mecanismos como el etiquetado de informes de imágenes por resonancia magnética, tomografía computarizada y rayos X existentes, y datos de imágenes térmicas. Luego, los módulos de IA aprenden de estos conjuntos de datos anotados para entrenar de forma autónoma.
Desarrollo y tratamiento farmacológico
Uno de los ejemplos más recientes de desarrollo de fármacos a través de módulos de IA es la formulación de vacunas para Covid-19. A los pocos meses del brote, los investigadores y los proveedores de atención médica pudieron descifrar el código de las vacunas Covid-19. Esto se debe principalmente a la inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automático y su capacidad para simular interacciones químicas y de medicamentos, aprender de toneladas de revistas de salud, artículos publicados, documentos de investigación, artículos académicos y más para el descubrimiento de medicamentos.
Los conocimientos que nunca podrían haber pasado desapercibidos para los humanos (considerando el volumen de conjuntos de datos que se utilizan para el descubrimiento de fármacos y los ensayos clínicos) se combinan y analizan fácilmente mediante módulos de IA para obtener inferencias y resultados instantáneos. Esto permite a los profesionales de la salud acelerar los ensayos, realizar pruebas rigurosas y enviar sus hallazgos para las aprobaciones adecuadas.
Además del descubrimiento de fármacos, los módulos de IA también están ayudando a los médicos a recomendar fármacos personalizados que influirían en su dosis y tiempos en función de sus condiciones subyacentes, respuestas biológicas y más.
Para los pacientes que padecen enfermedades autoinmunes, problemas neurológicos y dolencias crónicas, se prescriben múltiples medicamentos. Esto podría significar una reacción entre las drogas. Con recomendaciones de medicamentos personalizadas, los proveedores de atención médica pueden tomar una decisión más informada con respecto a la prescripción de medicamentos.
Para que todo esto suceda, los anotadores trabajan en el etiquetado de datos de PNL, datos de radiología de datos, imágenes digitales, HCE, datos de reclamos proporcionados por compañías de seguros, datos recopilados y compilados por dispositivos portátiles, y más.
Monitoreo y cuidado del paciente
El camino crucial hacia la recuperación comienza solo después de la cirugía o el diagnóstico. Depende del paciente hacerse cargo de la recuperación de su salud y el bienestar general. Gracias a las soluciones impulsadas por IA, esto se está volviendo poco a poco transparente.
Los pacientes que se han sometido a tratamientos para el cáncer o los que padecen problemas de salud mental encuentran cada vez más bots conversacionales servicial. Desde consultas posteriores al alta hasta ayudar a los pacientes a navegar a través de crisis emocionales, los chatbots están llegando como los mejores compañeros y asistentes. Una organización de inteligencia artificial llamada Northwell Health también compartió un informe de que cerca del 96% de sus pacientes demostraron una participación optimizada del paciente con dichos chatbots.
Las técnicas de anotación en esto se reducen a etiquetar datos de texto y audio de registros médicos, datos de ensayos clínicos, análisis de conversaciones e intenciones, imágenes y documentos digitales, y más.
Resumen
Casos de uso como estos están estableciendo estándares de evaluación comparativa para las metodologías de anotación y entrenamiento de IA. Estos también sirven como hojas de ruta para todos los desafíos de anotación de datos únicos que surgen en el futuro debido a la aparición de nuevos casos de uso y soluciones.
Sin embargo, eso no debería impedirle aventurarse en el desarrollo de la IA para el cuidado de la salud. Si recién está comenzando y busca productos adecuados y de calidad Datos de entrenamiento de IA, póngase en contacto con nosotros hoy. Siempre nos anticipamos a nuevos desafíos y nos mantenemos un paso por delante de la curva.
