La anotación de imágenes médicas desempeña un papel fundamental a la hora de proporcionar a los algoritmos de aprendizaje automático y a los modelos de IA los datos de entrenamiento necesarios. Este proceso es esencial para que la IA detecte con precisión enfermedades y afecciones, ya que se basa en datos premodelados para generar respuestas adecuadas.
En pocas palabras, la anotación de imágenes médicas es el proceso de etiquetar y describir imágenes médicas. Esto no sólo ayuda a diagnosticar enfermedades, sino que también desempeña un papel crucial en la investigación y la prestación de atención médica. Al marcar y etiquetar biomarcadores específicos, los programas de IA pueden interpretar y analizar imágenes ricas en información, lo que lleva a diagnósticos rápidos y precisos.
En 2022, el mercado mundial de herramientas de anotación de datos sanitarios estaba valorado en 129.9 millones de dólares y se prevé que experimente una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) notable del 27.5 % entre 2023 y 2030. La integración de herramientas de anotación de datos en el sector sanitario está revolucionando diagnóstico, tratamiento y seguimiento del paciente. Al generar diagnósticos precisos y permitir tratamientos personalizados, estas herramientas están mejorando significativamente la investigación y los resultados de la atención médica.
Fuente de imagen: Gran vista de investigación
Los fenomenales avances en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial han revolucionado la industria de la salud.
El mercado global de IA en el cuidado de la salud en 2016 fue de alrededor de mil millones, y se estima que este número se disparará a más de $ 28 2025 millones de dólares por. El tamaño del mercado de la IA global en imágenes médicas, en particular, se estimó en alrededor de $ 980 millones en 2022. Además, se prevé que esta cifra aumente a una CAGR de 26.77% a $ 3215 millones para 2027.
¿Qué es la anotación de imágenes médicas?
La industria de la salud está aprovechando el potencial de ML para brindar una mejor atención al paciente, mejores diagnósticos, predicciones de tratamiento precisas y desarrollo de fármacos. Sin embargo, hay algunas áreas de las ciencias médicas en las que la IA puede ayudar a los profesionales médicos en la obtención de imágenes médicas. Sin embargo, para desarrollar modelos precisos de imágenes médicas basados en IA, necesita grandes cantidades de imágenes médicas etiquetadas y anotadas con precisión.
Anotación de imágenes médicas es la técnica de etiquetar con precisión imágenes médicas como resonancia magnética, tomografía computarizada escaneos, ultrasonidos, mamografías, rayos X y más para entrenar el modelo de aprendizaje automático. Además de las imágenes, los datos de imágenes médicas, como registros e informes, también se anotan para ayudar a entrenar NER clínico y modelos de aprendizaje profundo.
Esta anotación de imágenes médicas ayuda a entrenar algoritmos de aprendizaje profundo y modelos de ML para analizar imágenes médicas y mejorar el diagnóstico con precisión.
Descripción de la anotación de imágenes médicas
En la anotación de imágenes médicas, se etiquetan las radiografías, las tomografías computarizadas, las resonancias magnéticas y los documentos relacionados. Los algoritmos y modelos de IA se entrenan para diferentes propósitos utilizando la información etiquetada y los marcadores proporcionados a través de Reconocimiento de entidad nombrada (NER). Con esta información, los programas de IA ahorran tiempo a los médicos y los ayudan a tomar mejores decisiones. Como resultado, los pacientes obtienen resultados más específicos.
Si no fuera por un programa de IA, esta tarea la realizan médicos y especialistas. Así como los profesionales aprenden a través de años de capacitación y estudios, un modelo de IA necesita capacitación que se proporciona en parte mediante datos de imágenes anotadas. Con estos datos, los modelos de IA y los programas de aprendizaje automático aprenden a cerrar la brecha entre la experiencia médica de un individuo y las capacidades de IA.
Esta fusión entre los humanos y la inteligencia artificial está haciendo que el diagnóstico sanitario sea preciso, rápido y proactivo. Como resultado, se reduce el error humano porque un programa de IA puede detectar anomalías a nivel molecular con mayor eficiencia, mejorando así los resultados de los pacientes.
Papel de la anotación de imágenes médicas en el diagnóstico médico
El potencial de la IA en diagnostico de imagen medica es inmenso, y la industria de la salud está tomando la ayuda de AI y ML para proporcionar un diagnóstico más rápido y confiable a los pacientes. Algunos de los casos de uso de anotación de imagen de atención médica en el diagnóstico médico de IA son:
Deteccion de cancer
La detección de células cancerosas es quizás el papel más importante de la IA en el análisis de imágenes médicas. Cuando los modelos se entrenan en conjuntos masivos de datos de imágenes médicas, ayudan al modelo a identificar, detectar y predecir con precisión el crecimiento de células cancerosas en los órganos. Como resultado, el potencial de errores humanos y falsos positivos puede eliminarse en gran medida.
Imágenes dentales
Los problemas médicos relacionados con los dientes y las encías, como caries, anomalías en la estructura de los dientes, caries y enfermedades, se pueden diagnosticar con precisión con modelos habilitados para IA.
Complicaciones del hígado
Las complicaciones relacionadas con el hígado se pueden detectar, caracterizar y monitorear de manera efectiva mediante la evaluación de imágenes médicas para detectar e identificar anomalías.
Trastornos cerebrales
La anotación de imágenes médicas ayuda a detectar trastornos cerebrales, coágulos, tumores y otros problemas neurológicos.
Dermatología
La visión por computadora y las imágenes médicas también se utilizan ampliamente para detectar afecciones dermatológicas de manera rápida y efectiva.
Enfermedades del corazón
La IA también se usa cada vez más en cardiología para detectar anomalías cardíacas, afecciones cardíacas, la necesidad de intervención e interpretar ecocardiogramas.
Tipos de documentos anotados a través de la anotación de imágenes médicas
La anotación de datos médicos es una parte crucial del desarrollo del modelo de aprendizaje automático. Sin una anotación adecuada y médicamente precisa de los registros con texto, metadatos y notas adicionales, se vuelve un desafío desarrollar un modelo de ML valioso.
Sería útil si tuviera anotadores extremadamente talentosos y experimentados para datos de imagen medica. Algunos de los diversos documentos que se anotan:
- Tomografía computarizada
- Mamografía
- Radiografías
- Ecocardiograma
- Ultrasonido
- MRI
- EEG
- DICOM
- NIIFTI
- Audio - Audio de dictado médico
- Videos
- Fotos
- Texto - Conjunto de datos EHR
- Imágenes
Aplicaciones de la anotación de imágenes médicas en el cuidado de la salud
La anotación de imágenes médicas puede servir para múltiples propósitos además de detectar enfermedades y diagnósticos. Los datos bien entrenados han ayudado a los modelos de IA y ML a mejorar los servicios de atención médica. Aquí hay algunas aplicaciones adicionales de anotación de imágenes médicas:
Asistentes virtuales
La anotación de imágenes médicas permite a los asistentes virtuales de IA proporcionar información precisa y en tiempo real. Analiza imágenes médicas y utiliza datos previamente entrenados para encontrar relevancia y brindar respuestas.
Soporte de diagnóstico
Para un diagnóstico preciso, los modelos de IA pueden ayudar a los profesionales médicos a corregir los errores humanos. Si bien aumenta la velocidad de detección de condiciones, también puede reducir los costos de ejecución.
Diagnostico temprano
Con condiciones como el cáncer, donde un diagnóstico tardío puede resultar en resultados fatales, el diagnóstico temprano a través de la identificación de biomarcadores tempranos o potencialmente mortales es muy apreciado.
Reconocimiento de formas
El reconocimiento de patrones es útil en el desarrollo de fármacos, donde la anotación de imágenes médicas se utiliza para descubrir respuestas biológicas específicas a diferentes tipos de sustancias.
Cirugía Robótica
En la cirugía robótica, la anotación de imágenes médicas y la IA trabajan juntas para comprender partes y estructuras complejas del cuerpo humano. Usando esta información, los modelos de IA pueden realizar cirugías con precisión.
Anotación de imágenes médicas VS Anotación de datos regulares
Si está creando un modelo ML para imágenes médicas, debe recordar que es diferente de la imagen normal anotación de datos de tantas maneras. Primero, tomemos el ejemplo de las imágenes de radiología.
Pero antes de hacer eso, estamos estableciendo la premisa: todas las fotos y videos que haya tomado provienen de una pequeña fracción del espectro llamada luz visible. Sin embargo, las imágenes de radiología se realizan utilizando rayos X que se encuentran bajo la porción de luz invisible del espectro electromagnético.
Aquí hay una comparación detallada de la anotación de imágenes médicas y la anotación de datos regulares.
| Anotación de imágenes médicas | Anotación de datos regulares |
|---|---|
| Todos los datos de imágenes médicas deben ser desidentificados y protegidos por acuerdos de procesamiento de datos (DPA) | Las imágenes regulares están fácilmente disponibles. |
| Las imágenes médicas están en formato DICOM | Las imágenes regulares pueden estar en JPEG, PNG, BMP y más |
| Las resoluciones de imágenes médicas son altas con un perfil de color de 16 bits | Las imágenes normales pueden tener un perfil de color de 8 bits. |
| Las imágenes médicas también contienen unidades de medida para fines médicos. | Las medidas pertenecen a la cámara. |
| Se requiere estrictamente el cumplimiento de HIPAA | No regulado por el cumplimiento |
| Se proporcionan múltiples imágenes del mismo objeto desde diferentes ángulos y vistas. | Imágenes separadas de diferentes objetos. |
| Debe ser guiado por controles radiológicos. | Se aceptan los ajustes normales de la cámara. |
| Anotaciones de cortes múltiples | Anotaciones de un solo segmento |
HIPAA
Al crear modelos de atención médica basados en IA, debe entrenarlos y probarlos utilizando grandes cantidades de imágenes médicas de alta calidad anotadas con precisión para ofrecer una predicción precisa. Sin embargo, al elegir una plataforma para sus necesidades de anotación de imágenes médicas y procesamiento de datos, siempre debe buscar ofertas que satisfagan estos requisitos de cumplimiento técnico.
HIPAA es una ley federal que rige la seguridad de la información de salud transmitida electrónicamente y exige que los proveedores tomen las medidas apropiadas para proteger y salvaguardar la información del paciente para que no se divulgue sin el consentimiento del paciente.
- ¿Existe un sistema de almacenamiento y gestión de la información sanitaria?
- ¿Se crean, mantienen y actualizan periódicamente las copias de seguridad del sistema?
- ¿Existe un sistema para evitar que usuarios no autorizados accedan a datos médicos confidenciales?
- ¿Se cifran los datos durante el descanso y la transferencia?
- ¿Existen medidas que impidan que los usuarios exporten y almacenen imágenes médicas en sus dispositivos, lo que provocaría una brecha de seguridad?
Cómo elegir la mejor empresa de anotación de imágenes médicas
- Experiencia en el campo: Busque una empresa con amplia experiencia en la anotación de imágenes médicas y un profundo conocimiento de la terminología, anatomía y patología médicas.
- Seguro De Calidad: Asegúrese de que la empresa implemente un estricto proceso de control de calidad para garantizar la precisión, uniformidad y alineación con sus criterios específicos en las anotaciones.
- Seguridad y privacidad de datos: Verifique que la empresa mantenga medidas sólidas para la seguridad de los datos y cumpla con las regulaciones pertinentes como HIPAA o GDPR para salvaguardar los datos confidenciales de los pacientes.
- Escalabilidad: Elija una empresa que pueda manejar la escala de su proyecto y que tenga la capacidad de aumentar o disminuir según cambien sus necesidades.
- Tiempo de respuesta: Tenga en cuenta la capacidad de la empresa para proporcionar anotaciones dentro del plazo estipulado y al mismo tiempo mantener los estándares de calidad.
- Comunicación y colaboración: Busque una empresa que mantenga canales de comunicación claros y responda a sus necesidades y comentarios durante todo el proyecto.
- Tecnología y Herramientas: Evaluar el uso que hace la empresa de herramientas y tecnologías de anotación avanzadas, como la anotación asistida por aprendizaje automático, para mejorar la eficiencia y la precisión.
- Precio y valor: Compare precios entre diferentes empresas, pero también considere el valor que ofrecen en términos de calidad, servicio y experiencia.
- Referencias y estudios de casos: Solicite referencias o estudios de casos de la empresa para evaluar su experiencia y trayectoria en proyectos de anotación de imágenes médicas similares al suyo.
¿Cómo puede ayudar Shaip?
Shaip ha sido un líder constante del mercado en la provisión de capacitación de alta calidad. conjuntos de datos de imagen desarrollar avanzado Soluciones médicas basadas en IA para el cuidado de la salud. Contamos con un equipo de anotadores experimentados y exclusivamente capacitados y una gran red de radiólogos, patólogos y médicos generales altamente calificados que asisten y capacitan a los anotadores. Además, nuestra mejor precisión de anotación en su clase y etiquetado de datos Los servicios ayudan a desarrollar herramientas para mejorar el diagnóstico del paciente.
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