Pendant longtemps, nous avons lu sur le rôle de annotation de données dans l'apprentissage automatique et modules d'intelligence artificielle (IA). Nous savons que l'annotation de données de qualité est un aspect inévitable qui influence invariablement les résultats produits par ces systèmes.
Cependant, quelles sont les différentes techniques d'annotation utilisées dans le IA de santé espacer? Pour une industrie si complexe, vaste et cruciale, quelles mesures et procédures les experts en annotation de données prennent-ils pour marquer, mettre en œuvre et suivre pour marquer les données de santé critiques à partir d'une myriade de sources ?
Eh bien, c'est exactement ce que nous allons explorer dans cet article aujourd'hui. À partir de la compréhension de base des différents types de techniques d'annotation de données, nous allons débloquer le niveau 2 et explorer les différentes techniques d'annotation utilisées dans divers cas d'utilisation de l'IA.
Annotation des données pour différents cas d'utilisation de l'IA
Chatbots
Commençons d'abord par les bases. Les chatbots ou les robots conversationnels s'avèrent être des ailes très efficaces pour la gestion clinique, la santé mobile, etc. Qu'il s'agisse d'aider les patients à prendre rendez-vous pour leur diagnostic et leur consultation médicale ou de les aider à traiter leurs symptômes et leurs signes vitaux à la recherche de signes de maladies et de préoccupations, les chatbots s'avèrent être d'excellents compagnons pour les patients et les prestataires de soins de santé.
Pour que les chatbots fournissent des résultats précis, ils doivent traiter des millions d'octets de données. Un diagnostic ou une recommandation erronés pourrait s'avérer nocif pour les patients et leur environnement. Par exemple, si une application alimentée par l'IA conçue pour donner des résultats sur l'évaluation préliminaire de Covid-19 donne des résultats erronés, cela entraînerait une contagion. C'est pourquoi une formation adéquate en IA doit avoir lieu avant que le produit ou la solution ne soit mis en ligne.
À des fins de formation, les experts utilisent généralement des techniques telles que la reconnaissance d'entités et analyse des sentiments.
Annotation d'imagerie numérique
Alors que le processus de diagnostic est numérique à l'aide de systèmes et d'appareils sophistiqués, les inférences des résultats sont encore principalement centrées sur l'humain. Cela expose les résultats à une mauvaise interprétation, voire à l'oubli de préoccupations cruciales.
Désormais, les modules d'IA peuvent éliminer toutes ces instances et détecter même les anomalies ou les problèmes les plus infimes à partir des rapports d'IRM, de tomodensitométrie et de radiographie. Outre des résultats précis, les systèmes d'IA peuvent également fournir des résultats rapidement.
Outre les scanners conventionnels, l'imagerie thermique est également utilisée pour la détection précoce de problèmes tels que le cancer du sein. Les rayons IR émis par les tumeurs sont étudiés pour d'autres symptômes et rapportés en conséquence.
À ces fins complexes, les vétérans de l'annotation de données déploient des mécanismes tels que le marquage des rapports d'IRM, de tomodensitométrie et de radiographie existants, ainsi que des données d'imagerie thermique. Les modules d'IA apprennent ensuite à partir de ces ensembles de données annotés pour s'entraîner de manière autonome.
Développement et traitement de médicaments
L'un des exemples les plus récents de développement de médicaments via des modules d'IA est la formulation de vaccins contre le Covid-19. Quelques mois après l'épidémie, les chercheurs et les prestataires de soins de santé ont pu déchiffrer le code des vaccins Covid-19. Cela est principalement dû à l'IA et aux algorithmes d'apprentissage automatique et à leur capacité à simuler les interactions médicamenteuses et chimiques, à tirer des enseignements de tonnes de revues de santé, d'articles publiés, de documents de recherche, d'articles scientifiques et plus encore pour la découverte de médicaments.
Des informations qui n'auraient jamais pu passer sous le radar des humains (compte tenu du volume d'ensembles de données utilisés pour la découverte de médicaments et les essais cliniques) sont facilement mises en correspondance et analysées par des modules d'IA pour des inférences et des résultats instantanés. Cela permet aux professionnels de la santé d'accélérer les essais, de mener des tests rigoureux et de transmettre leurs résultats pour les approbations appropriées.
Outre la découverte de médicaments, les modules d'IA aident également les cliniciens à recommander des médicaments personnalisés qui influenceraient leur dosage et leurs horaires en fonction de leurs conditions sous-jacentes, de leurs réponses biologiques, etc.
Pour les patients souffrant de maladies auto-immunes, de problèmes neurologiques et de maladies chroniques, plusieurs médicaments sont prescrits. Cela pourrait signifier une réaction entre les médicaments. Avec des recommandations personnalisées de médicaments, les fournisseurs de soins de santé peuvent prendre une décision plus éclairée en ce qui concerne la prescription de médicaments.
Pour que tout cela se produise, les annotateurs travaillent sur le marquage des données PNL, des données de radiologie des données, des images numériques, des DSE, des données de réclamation fournies par les compagnies d'assurance, des données collectées et compilées par des appareils portables, etc.
Surveillance et soins des patients
Le chemin crucial vers le rétablissement ne commence qu'après la chirurgie ou le diagnostic. Il appartient au patient de prendre en charge le rétablissement de sa santé et son bien-être général. Grâce aux solutions basées sur l'IA, cela devient progressivement transparent.
Les patients qui ont suivi des traitements contre le cancer ou ceux qui souffrent de problèmes de santé mentale trouvent de plus en plus bots conversationnels utile. Des requêtes après la sortie à l'aide aux patients à traverser les dépressions émotionnelles, les chatbots arrivent comme des compagnons et des assistants ultimes. Une organisation d'IA appelée Northwell Health a également partagé un rapport selon lequel près de 96% de ses patients ont démontré un engagement optimisé des patients avec de tels chatbots.
Les techniques d'annotation se résument à l'étiquetage des données textuelles et audio des dossiers de santé, des données des essais cliniques, des analyses de conversation et d'intention, de l'imagerie numérique et des documents, etc.
Récapitulation
Des cas d'utilisation comme ceux-ci établissent des normes d'analyse comparative pour les méthodologies de formation et d'annotation de l'IA. Celles-ci servent également de feuilles de route pour tous les défis d'annotation de données uniques qui surviendront à l'avenir en raison de l'apparition de nouveaux cas d'utilisation et de solutions.
Cependant, cela ne devrait pas vous empêcher de vous aventurer dans le développement de l'IA pour les soins de santé. Si vous débutez et que vous recherchez des produits adéquats et de qualité Données d'entraînement à l'IA, contactez-nous dès aujourd'hui. Nous anticipons toujours de nouveaux défis et gardons une longueur d'avance.
