Étiquetage des données de santé

5 questions essentielles à poser avant d’externaliser l’étiquetage des données de santé

Le marché mondial de intelligence artificielle dans le secteur de la santé devrait passer de 1.426 milliard de dollars en 2017 à 28.04 2025 $ en XNUMX. L'augmentation de la demande de intelligence artificielleLes technologies basées sur les technologies de l'information deviennent évidentes alors que l'industrie de la santé est toujours à la recherche de moyens d'améliorer les soins, de réduire les coûts et d'assurer une prise de décision précise.

Selon la complexité du projet, l'équipe interne ne peut pas toujours gérer étiquetage des données de santé Besoins. En conséquence, l'entreprise est obligée de rechercher des ensembles de données de qualité auprès de fournisseurs tiers fiables.

Mais il y a quelques complications et défis lorsque vous cherchez une aide extérieure pour Étiquetage des données de santé. Regardons les défis, et les points à noter avant d'externaliser ensemble de données de soins de santé service d'étiquetage.

L'importance de l'étiquetage des données dans le secteur de la santé

Un étiquetage précis des données est crucial pour le développement de solutions basées sur l’IA dans le domaine de la santé. Certaines des principales raisons pour lesquelles l’étiquetage des données est essentiel dans le domaine des soins de santé comprennent :

  1. Précision diagnostique améliorée : Des images et des données médicales étiquetées avec précision aident les algorithmes d’IA à détecter les maladies et les anomalies avec une plus grande précision, conduisant à une détection plus précoce et à de meilleurs résultats pour les patients.

  2. Soins améliorés aux patients : Des données de santé bien annotées permettent le développement de plans de traitement personnalisés, d'analyses prédictives et de systèmes d'aide à la décision clinique, améliorant ainsi les soins aux patients.

  3. Conformité aux réglementations : L'étiquetage des données de santé doit respecter des réglementations strictes en matière de confidentialité et de sécurité telles que HIPAA et GDPR. Assurer la conformité est essentiel pour protéger les informations sensibles des patients et éviter les conséquences juridiques.

Meilleures pratiques pour l'annotation des données de santé

Pour garantir le succès de vos projets d’IA dans le domaine de la santé, tenez compte des bonnes pratiques suivantes lors de l’externalisation de l’étiquetage des données :

  1. Domaine d'expertise: Travaillez avec un partenaire d’étiquetage de données possédant une expertise dans le domaine des soins de santé. Ils doivent avoir une compréhension approfondie de la terminologie médicale, des structures anatomiques et des pathologies pour garantir des annotations précises.

  2. Assurance Qualité: Mettez en œuvre un processus d'assurance qualité rigoureux qui comprend plusieurs niveaux d'examen, des audits réguliers et des boucles de rétroaction continues pour maintenir un étiquetage des données de haute qualité.

  3. Sécurité et confidentialité des données : Choisissez un partenaire d'étiquetage des données qui suit des protocoles stricts de sécurité et de confidentialité des données, comme travailler avec des données anonymisées, utiliser des méthodes de transfert de données sécurisées et auditer régulièrement leurs mesures de sécurité.

Défis liés à l'étiquetage des données de santé

Les défis de l’étiquetage des données de santé

Le plus l'importance d'avoir une bonne qualité ensemble de données médicales et des images annotées est cruciale pour le résultat de la Modèles de ML. Une annotation d'image incorrecte peut entraîner des prédictions inexactes, à défaut de vision par ordinateur projet. Cela pourrait également signifier perdre de l'argent, du temps et beaucoup d'efforts.

Cela pourrait également signifier un diagnostic radicalement incorrect, des soins médicaux retardés et inappropriés, et plus encore. C'est pourquoi plusieurs IA médicale les entreprises recherchent des partenaires d'étiquetage et d'annotation de données ayant des années d'expérience.

  • Défi de la gestion des flux de travail

    L'un des défis importants de étiquetage des données médicales dispose d'un nombre suffisant de travailleurs formés pour gérer de nombreuses données structurées et non structurées. Les entreprises ont du mal à équilibrer l'augmentation de leurs effectifs, la formation et le maintien de la qualité.

  • Défi du maintien de la qualité des ensembles de données

    C'est un défi de maintenir une qualité constante des ensembles de données - subjective et objective.

    Il n'y a pas de fondement unique de la vérité dans la qualité subjective car elle est subjective pour la personne annotant le données médicales. L'expertise du domaine, la culture, la langue et d'autres facteurs peuvent influencer la qualité du travail.

    En qualité objective, il y a une seule unité de la bonne réponse. Cependant, en raison du manque d'expertise médicale ou de connaissances médicales, les travailleurs pourraient ne pas entreprendre annotation d'image avec précision.

    Les deux défis peuvent être résolus grâce à une formation et une expérience approfondies dans le domaine de la santé.

  • Défi de la maîtrise des coûts

    Sans un bon ensemble de mesures standard, il n'est pas possible de suivre les résultats du projet en fonction du temps consacré au travail d'étiquetage des données.

    Si le travail d'étiquetage des données est externalisé, le choix est généralement entre le paiement à l'heure ou à la tâche effectuée.

    Payer à l'heure fonctionne bien à long terme, mais certaines entreprises préfèrent toujours payer à la tâche. Cependant, si les travailleurs sont payés à la tâche, la qualité du travail pourrait en souffrir.

  • Défi des contraintes de confidentialité

    Le respect de la confidentialité et de la confidentialité des données est un défi considérable lors de la collecte de grandes quantités de données. C'est particulièrement vrai pour la collecte massive ensembles de données de santé car ils peuvent contenir des détails personnellement identifiables, des visages, des Dossiers médicaux électroniques.

    Le besoin de stocker et de gérer les données dans un endroit hautement sécurisé avec des contrôles d'accès est toujours fortement ressenti.

    Si le travail est externalisé, la société tierce est responsable de l'obtention des certifications de conformité et de l'ajout d'une couche de protection supplémentaire.

Questions à poser lors de l'externalisation du travail d'étiquetage des données de santé

Étiquetage des données de santé présélectionnant un fournisseur

  1. Qui va étiqueter les données ?

    La première question que vous devriez poser concerne l'équipe d'étiquetage des données. Quelconque données d'entraînement l'équipe d'étiquetage fonctionne bien et effectue des tâches régulières. Mais avec une formation sur les termes et concepts spécifiques au domaine par des experts médicaux, ils seraient en mesure de développer des ensembles de données correspondant aux compétences requises par le projet.

    De plus, avec une main-d'œuvre plus importante, lorsque la tâche d'étiquetage des données est externalisée, il devient plus facile de répartir le travail de manière égale entre des sections importantes d'annotateurs expérimentés et formés. Le suivi, la collaboration et l'uniformité de la qualité peuvent également être maintenus.

    • Demandez un exemple d'examen des tâches terminées. Recherchez la précision dans les ensembles de données.
    • Comprendre leurs critères de formation et de recrutement. En savoir plus sur leurs méthodes de formation, leurs critères de qualité, leur modération et leurs listes de contrôle de validation.
  2. Est-il évolutif?

    Le fournisseur de services d'étiquetage des données doit disposer d'une équipe bien formée dans le domaine de la santé, capable de démarrer rapidement et d'évoluer rapidement. Vous devez travailler exclusivement avec des experts de la santé qui peuvent accélérer le travail tout en maintenant la qualité.

  3. Équipes internes VS externes - Qu'est-ce qui est le mieux ?

    Choisir entre des équipes internes et externes est toujours un acte d'équilibre délicat. Mais commencez à peser ces deux éléments en fonction du temps nécessaire à la livraison, du coût de la mise à l'échelle des services d'étiquetage des données et de l'expérience spécifique en matière de soins de santé.

    Une équipe interne peut ne pas avoir l'expertise requise en matière de soins de santé et nécessiter une formation approfondie pour être à la hauteur des experts. Mais une main-d'œuvre externe aurait pu ensemble de données médicales expertise en labellisation, ce qui en fait des candidats idéaux pour démarrer et évoluer rapidement.

    Lorsque l'expérience en sciences médicales et de la santé est combinée à des outils avancés, vous pouvez constater une réduction considérable du coût et du temps de traitement des données.

  4. Sont-ils conformes aux exigences réglementaires ?

    L'équipe de traitement des données appropriée doit être formée pour effectuer ses tâches en toute sécurité. L'équipe doit être préparée par des experts médicaux ou des spécialistes des données pour s'assurer dossiers de santé électroniques des patients restent anonymes.

    Les fournisseurs de services tiers géreront les réglementations sur la confidentialité des patients, y compris les certifications de conformité HIPAA et GDPR. Choisissez l'image services d'annotations avec un certificat ISO-9002 qui prouve qu'ils prennent des mesures strictes pour maintenir la confidentialité et l'organisation des données des clients.

  5. Comment le fournisseur maintient-il la communication avec la main-d'œuvre gérée ?

    Choisissez un partenaire d'étiquetage des données qui s'efforce de maintenir une communication claire et régulière pour éviter les divergences dans les instructions, les exigences et les exigences du projet. Un manque de communication, d'échange en temps réel d'informations critiques sur le projet et un système de boucle de rétroaction inadéquat peuvent nuire à la qualité du travail et aux délais de livraison. Il est essentiel de choisir un tiers qui utilise les derniers outils de collaboration et dispose de systèmes éprouvés pour détecter les problèmes de productivité avant qu'ils ne commencent à affecter le projet.

Étude de cas : Annotation d'images médicales pour la radiologie basée sur l'IA

Une entreprise leader dans le domaine des technologies de la santé s'est associée à Shaip pour développer une solution de radiologie basée sur l'IA. Shaip a fourni des services d'annotation d'images médicales de haute qualité, étiquetant des milliers de tomodensitogrammes et d'IRM avec des structures et anomalies anatomiques précises. En travaillant avec l'équipe d'annotateurs expérimentés de données de santé de Shaip, l'entreprise a pu entraîner ses algorithmes d'IA pour détecter les maladies avec une grande précision, améliorant ainsi les résultats pour les patients et réduisant les coûts des soins de santé.

Conclusion

Shaip est un leader du secteur dans la fourniture de services spécialisés d'étiquetage de données médicales de premier ordre pour des projets critiques. Nous disposons d'une équipe exclusive d'experts en soins de santé formés par les meilleurs experts médicaux sur les meilleures solutions d'étiquetage de leur catégorie. Notre expérience, nos compétences, nos modules de formation rigoureux et nos paramètres d'assurance qualité éprouvés ont fait de nous les partenaires de services d'étiquetage de données les plus appréciés des grandes entreprises.

Prêt à assurer le succès de vos projets d’IA en santé avec un étiquetage des données de haute qualité ? Contactez Shaip dès aujourd'hui pour découvrir comment notre équipe expérimentée d'annotation de données de santé peut vous aider à atteindre vos objectifs tout en maintenant les normes de qualité et de conformité les plus élevées. Ensembles de données de santé open source pour les projets d'apprentissage automatique

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