Independientemente de la industria, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial se están convirtiendo en componentes integrales de los procesos comerciales. Pero estos modelos deben estar bien entrenados para obtener mejores diagnósticos y mejorar la atención al paciente. Este artículo tiene algunas ideas clave sobre por qué usar la anotación de imágenes para la IA del cuidado de la salud.
La conclusión clave del artículo es
- Ya sea que administre registros de salud u ofrezca asistencia virtual, la industria de la atención médica ha evolucionado de un proceso manual a uno automatizado para reducir la intervención manual y hacer que el monitoreo de la salud sea más accesible y mejor. Pero, ahora, la IA en el cuidado de la salud va más allá del monitoreo.
- Además, entrenar estos modelos requiere datos e imágenes de alta calidad para obtener un mejor etiquetado de datos para detección, clasificación, segmentación y transcripción. En este momento, la anotación de imágenes es de gran ayuda. La anotación de imágenes médicas alimenta todo el modelo de IA con imágenes marcadas y etiquetadas y ofrece un mejor mantenimiento predictivo.
- La anotación de imágenes médicas utiliza múltiples técnicas, como cuadros delimitadores, puntos de referencia, polígonos y otros. En la atención médica, la anotación de imágenes médicas puede ayudar a detectar la coagulación de la sangre, el análisis dental, la identificación de células cancerosas, el análisis de imágenes de alquiler, la detección de dolencias específicas del hígado, la mejora de la documentación y muchos otros procesos de atención médica.
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