¿Cómo los datos de formación sanitaria están llevando la IA sanitaria a la Luna?
La obtención de datos siempre ha sido una prioridad organizativa. Más aún cuando los conjuntos de datos en cuestión se utilizan para entrenar configuraciones autónomas de autoaprendizaje. El entrenamiento de modelos inteligentes, especialmente los que funcionan con inteligencia artificial, tiene un enfoque diferente al de la preparación de datos comerciales estándar. Además, dado que la atención médica es el enfoque vertical, es importante centrarse en conjuntos de datos que tienen un propósito y no se utilizan simplemente para el mantenimiento de registros.
Pero, ¿por qué debemos centrarnos en los datos de formación cuando ya hay enormes volúmenes de datos de pacientes organizados en bases de datos médicas y servidores de residencias de ancianos, hospitales, clínicas médicas y otras organizaciones sanitarias? La razón es que los datos estándar de los pacientes no se pueden o no se pueden usar para construir modelos autónomos, que luego requieren datos contextuales y etiquetados para poder tomar decisiones perceptivas y proactivas a tiempo.
Aquí es donde entran en juego los datos de Healthcare Training, proyectados como conjuntos de datos anotados o etiquetados. Estos conjuntos de datos médicos se centran en ayudar a las máquinas y modelos a identificar patrones médicos específicos, la naturaleza de las enfermedades, el pronóstico de dolencias específicas y otros aspectos importantes de las imágenes médicas, el análisis y la gestión de datos.
¿Qué son los datos de capacitación en atención médica: una descripción general completa?
Los datos de capacitación en atención médica no son más que información relevante etiquetada con metadatos para que los algoritmos de aprendizaje automático los reconozcan y aprendan de ellos. Una vez que los conjuntos de datos están etiquetados o más bien anotados, es posible que los modelos comprendan el contexto, la secuencia y la categoría de los mismos, lo que les ayuda a tomar mejores decisiones a tiempo.
Si le gustan los detalles específicos, los datos de capacitación relevantes para la atención médica se tratan de imágenes médicas anotadas, que garantizan que los modelos y máquinas inteligentes sean capaces a tiempo de reconocer dolencias, como parte de la configuración del diagnóstico. Datos de entrenamiento también puede ser de naturaleza textual o más bien transcrita, lo que luego permite a los modelos identificar datos extraídos de ensayos clínicos y tomar llamadas proactivas relacionadas con la creación de medicamentos.
¡Todavía es un poco demasiado complejo para ti! Bueno, esta es la forma más sencilla de comprender qué significan los datos de capacitación en atención médica. Imagine una supuesta aplicación de atención médica que puede detectar infecciones en función de los informes y las imágenes que carga en la plataforma y sugerir el siguiente curso de acción. Sin embargo, para realizar este tipo de llamadas, la aplicación inteligente debe recibir datos seleccionados y alineados de los que pueda aprender. Sí, eso es lo que llamamos 'Datos de entrenamiento'.
¿Cuáles son los modelos sanitarios más relevantes que requieren datos de formación?
Los datos de entrenamiento tienen más sentido para los modelos de salud autónomos que pueden impactar progresivamente la vida de los plebeyos, sin intervención humana. Además, el creciente énfasis en la ampliación de las capacidades de investigación en el ámbito de la atención médica está impulsando aún más el crecimiento del mercado de la anotación de datos; un héroe indispensable y anónimo de la IA que es fundamental en el desarrollo de conjuntos de datos de entrenamiento precisos y específicos para cada caso.
Pero, ¿qué modelos sanitarios necesitan más datos de formación? Bueno, aquí están los subdominios y modelos que se han acelerado en los últimos tiempos, señalando la necesidad de algunos datos de entrenamiento de alta calidad:
- Configuraciones de atención médica digital: Las áreas de enfoque incluyen tratamiento personalizado, atención virtual para pacientes y análisis de datos para el control de la salud.
- Configuraciones de diagnóstico: Las áreas de enfoque incluyen la identificación temprana de dolencias potencialmente mortales y de alto impacto como cualquier forma de cáncer y lesiones.
- Herramientas de informes y diagnóstico: Las áreas de enfoque incluyen el desarrollo de una variedad perceptiva de escáneres de tomografía computarizada, detección de resonancia magnética y herramientas de imágenes o rayos X
- Analizadores de imágenes: Las áreas de enfoque incluyen la identificación de problemas dentales, enfermedades de la piel, cálculos renales y más.
- Identificadores de datos: Las áreas de enfoque incluyen el análisis de ensayos clínicos para un mejor manejo de enfermedades, la identificación de nuevas opciones de tratamiento para dolencias específicas y la creación de medicamentos.
- Configuraciones de mantenimiento de registros: Las áreas de enfoque incluyen el mantenimiento y la actualización de los registros de los pacientes, el seguimiento periódico de las cuotas de los pacientes e incluso la autorización previa de las reclamaciones, mediante la identificación de lo esencial de una póliza de seguro.
Estos modelos de atención médica anhelan datos de entrenamiento precisos para ser más perceptivos y proactivos.
¿Por qué son importantes los datos de formación sanitaria?
Como se ve en la naturaleza de los modelos, el papel del aprendizaje automático está evolucionando gradualmente en lo que respecta al dominio de la salud. Con las configuraciones de inteligencia artificial perceptiva convirtiéndose en una necesidad absoluta en la atención médica, todo se reduce a la PNL, la visión por computadora y el aprendizaje profundo para preparar datos de entrenamiento relevantes para que los modelos aprendan.
Además, a diferencia de los procesos estándar y estáticos como el mantenimiento de registros de pacientes, el manejo de transacciones y más, los modelos inteligentes de atención médica como la atención virtual, los analizadores de imágenes y otros no se pueden utilizar con conjuntos de datos tradicionales. Es por eso que los datos de entrenamiento se vuelven aún más importantes en la atención médica, como un paso gigante hacia el futuro.
La importancia de los datos de capacitación en atención médica se puede comprender y determinar mejor por el hecho de que se espera que el tamaño del mercado en relación con la implementación de herramientas de anotación de datos en la atención médica para preparar datos de capacitación crezca al menos en un 500% en 2027, en comparación con el de 2020.
Pero eso no es todo, los modelos inteligentes que están debidamente capacitados en primer lugar pueden ayudar a las instalaciones de atención médica a reducir costos adicionales al automatizar varias tareas administrativas y ahorrar hasta un 30% de los costos residuales.
Y sí, los algoritmos de aprendizaje automático entrenados son capaces de analizar escaneos 3D, al menos 1000 veces más rápido de lo que se procesan hoy, en 2021.
Suena prometedor, ¿no?
Casos de uso de IA sanitaria
Honestamente, el concepto de datos de entrenamiento, utilizado para potenciar los modelos de inteligencia artificial en el cuidado de la salud, se siente un poco soso a menos que analicemos más de cerca los casos de uso y las aplicaciones en tiempo real de los mismos.
Configuración de atención médica digital
Las configuraciones de atención médica impulsadas por inteligencia artificial con algoritmos meticulosamente entrenados están orientadas a brindar la mejor atención digital posible a los pacientes. Las configuraciones digitales y virtuales con tecnología de PNL, Deep Learning y Computer Vision pueden evaluar los síntomas y diagnosticar afecciones mediante la recopilación de datos de diferentes fuentes, lo que reduce el tiempo de tratamiento en al menos un 70%.
Utilización de recursos
El surgimiento de la pandemia mundial hizo que la mayoría de las instalaciones médicas tuvieran recursos. Pero entonces, la IA de la atención médica, si forma parte del esquema administrativo, puede ayudar a las instituciones médicas a gestionar mejor la escasez de recursos, la utilización de la UCI y otros aspectos de escasa disponibilidad.
Localización de pacientes de alto riesgo
La IA de la atención médica, siempre y cuando se implemente en la sección de registros del paciente, permite a las autoridades hospitalarias identificar prospectos de alto riesgo que tienen la posibilidad de contraer enfermedades peligrosas. Este enfoque ayuda a planificar mejor el tratamiento e incluso facilita el aislamiento del paciente.
Infraestructura conectada
Como es posible gracias a IA interna de IBM, es decir, Watson, La configuración de atención médica moderna ahora está conectada, cortesía de Clinical Information Technology. Este caso de uso tiene como objetivo mejorar la interoperabilidad entre los sistemas y la gestión de datos.
Además de los casos de uso mencionados, Healthcare AI tiene un papel en juego en:
- Predicción del límite de estancia del paciente
- Predecir las ausencias para ahorrar recursos y costos hospitalarios
- Predecir pacientes que podrían no renovar los planes de salud
- Identificación de problemas físicos y las correspondientes medidas correctivas.
Desde una perspectiva más elemental, IA de salud tiene como objetivo mejorar la integridad de los datos, la capacidad de implementar mejor el análisis predictivo y las capacidades de mantenimiento de registros de la configuración en cuestión.
Pero para que estos casos de uso sean lo suficientemente exitosos, los modelos de IA de salud deben entrenarse con datos anotados.
El papel de los conjuntos de datos estándar de oro para la atención médica
Los modelos de entrenamiento están bien, pero ¿qué pasa con los datos? Sí, necesita conjuntos de datos, que luego deben anotarse para que tengan sentido para los algoritmos de IA.
Pero no puede simplemente eliminar datos de cualquier canal y seguir cumpliendo con los estándares de integridad de datos. Por eso es importante confiar en proveedores de servicios como Shaip, que ofrecen una amplia gama de conjuntos de datos confiables y relevantes para que las utilicen las empresas. Si planea configurar un modelo de inteligencia artificial para el cuidado de la salud, Shaip le permite elegir entre percepciones de robots humanos, datos de conversación, dictados físicos y notas médicas.
Además, incluso puede especificar casos de uso para alinear los conjuntos de datos con los procesos básicos de atención médica o la inteligencia artificial conversacional para apuntar a las funciones administrativas. Pero eso no es todo, los anotadores y recolectores de datos experimentados incluso ofrecen soporte multilingüe cuando se trata de capturar e implementar conjuntos de datos abiertos para modelos de entrenamiento.
Volviendo a lo que ofrece Shaip, usted, como innovador, puede acceder a archivos de audio relevantes, archivos de texto, texturas, notas de dictado e incluso conjuntos de datos de imágenes médicas, según la funcionalidad que desee que tenga el modelo.
Resumen
La salud, como vertical, está en una ola de innovaciones, más aún en la era pospandémica. Sin embargo, las empresas, los empresarios de la salud y los desarrolladores independientes planifican constantemente nuevas aplicaciones y sistemas que son inteligentemente proactivos y pueden minimizar considerablemente el esfuerzo humano al manejar tareas repetitivas y que requieren mucho tiempo.
Esta es la razón por la que es crucial entrenar primero las configuraciones o más bien los modelos a la perfección mediante el uso de conjuntos de datos etiquetados y seleccionados con precisión, algo que se subcontrata mejor a proveedores de servicios confiables para lograr la perfección y la precisión.
