Annotation d'images médicales

Le rôle de l'IA dans l'annotation d'images médicales

Les progrès phénoménaux de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle ont révolutionné le secteur de la santé.

Le marché mondial de l'IA dans les soins de santé en 2016 était d'environ un milliard, et ce nombre devrait atteindre plus de 28 milliards de dollars par 2025. La taille du marché mondial de l'IA dans l'imagerie médicale, en particulier, était estimée à environ 980 millions de dollars en 2022. De plus, ce chiffre devrait augmenter à un TCAC de 26.77 % pour 3215 millions de dollars par 2027.

Qu'est-ce que l'annotation d'images médicales ?

L'industrie de la santé exploite le potentiel du ML pour fournir des soins améliorés aux patients, de meilleurs diagnostics, des prédictions de traitement précises et le développement de médicaments. Cependant, il existe quelques domaines des sciences médicales où l'IA peut aider les professionnels de la santé en imagerie médicale. Pourtant, pour développer des modèles d'imagerie médicale précis basés sur l'IA, vous avez besoin d'énormes quantités d'images médicales étiquetées et annotées avec précision.

Annotation d'images médicales est la technique d'étiquetage précis de l'imagerie médicale telle que IRM, TDM scans, échographies, mammographies, rayons X, etc. pour former le modèle d'apprentissage automatique. En plus de l'imagerie, les données d'imagerie médicale telles que les dossiers et les rapports sont également annotées pour aider à former NER clinique et les modèles d'apprentissage en profondeur.

Cette annotation d'images médicales permet de former des algorithmes d'apprentissage en profondeur et des modèles ML pour analyser les images médicales et améliorer le diagnostic avec précision.

Rôle de l'annotation d'images médicales dans le diagnostic médical

Ai dans le diagnostic médical Le potentiel de l'IA dans diagnostic d'images médicales est immense, et l'industrie de la santé prend l'aide de l'IA et du ML pour fournir un diagnostic plus rapide et plus fiable aux patients. Certains des cas d'utilisation de annotation d'images de soins de santé dans les diagnostics médicaux IA sont :

  • Détection du cancer

    La détection des cellules cancéreuses est peut-être le rôle le plus important de l'IA dans l'analyse de l'imagerie médicale. Lorsque les modèles sont formés sur des ensembles massifs de données d'imagerie médicale, cela aide le modèle à identifier, détecter et prédire avec précision la croissance des cellules cancéreuses dans les organes. En conséquence, le potentiel d'erreurs humaines et de faux positifs peut être éliminé dans une large mesure.

  • Imagerie dentaire

    Les problèmes médicaux liés aux dents et aux gencives tels que les caries, les anomalies de la structure des dents, la carie et les maladies peuvent être diagnostiqués avec précision grâce à des modèles compatibles avec l'IA.

  • Complications hépatiques

    Les complications liées au foie peuvent être détectées, caractérisées et surveillées efficacement en évaluant les images médicales pour détecter et identifier les anomalies.

  • Les troubles cérébraux

    L'annotation d'images médicales aide à détecter les troubles cérébraux, les caillots, les tumeurs et d'autres problèmes neurologiques.

  • Dermatologie

    La vision par ordinateur et l'imagerie médicale sont également largement utilisées pour détecter rapidement et efficacement les affections dermatologiques.

  • Maladies cardiaques

    L'IA est également de plus en plus utilisée en cardiologie pour détecter les anomalies cardiaques, les affections cardiaques, la nécessité d'une intervention et l'interprétation des échocardiogrammes.

Types de documents annotés par l'annotation d'images médicales

L'annotation des données médicales est un élément crucial du développement de modèles d'apprentissage automatique. Sans annotation appropriée et médicalement précise des enregistrements avec du texte, des métadonnées et des notes supplémentaires, il devient difficile de développer un modèle ML précieux.

Cela aiderait si vous aviez des annotateurs extrêmement talentueux et expérimentés pour données d'images médicales. Quelques-uns des divers documents annotés :

  • Scan CT
  • Mammographie
  • Radiographie
  • Echocardiogramme
  • Ultrason
  • IRM
  • EEG

Licence de données de soins de santé/médicales de haute qualité pour les modèles d'IA et de ML

Annotation d'images médicales VS Annotation de données régulière

Si vous créez un modèle ML pour l'imagerie médicale, n'oubliez pas qu'il est différent de l'image standard. annotation de données à bien des égards. Prenons d'abord l'exemple de l'imagerie radiologique.

Mais avant de faire cela, nous exposons la prémisse - toutes les photos et vidéos que vous avez prises proviennent d'une petite fraction du spectre appelée la lumière visible. Cependant, l'imagerie radiologique est réalisée à l'aide de rayons X qui relèvent de la partie de la lumière invisible du spectre électromagnétique.

Voici une comparaison détaillée de l'annotation d'imagerie médicale et de l'annotation de données régulières.

Annotation d'imagerie médicaleAnnotation régulière des données
Toutes les données d'imagerie médicale doivent être anonymisées et protégées par des accords de traitement de données (DPA)Des images régulières sont facilement disponibles.
Les images médicales sont au format DICOMLes images régulières peuvent être au format JPEG, PNG, BMP, etc.
Les résolutions d'images médicales sont élevées avec un profil de couleur 16 bitsLes images normales peuvent avoir un profil de couleur 8 bits.
Les images médicales contiennent également des unités de mesure à des fins médicalesLes mesures concernent la caméra
La conformité HIPAA est strictement requiseNon réglementé par la conformité
Plusieurs images du même objet sous différents angles et vues sont fourniesImages séparées de différents objets
Elle doit être guidée par des contrôles radiologiquesLes paramètres de caméra réguliers sont acceptés
Annotations de tranches multiplesAnnotations à tranche unique

conformité HIPAA

Masquage des données conforme Hipaa par Shaip Lors de la création de modèles de soins de santé basés sur l'IA, vous devez les former et les tester à l'aide d'énormes quantités d'images médicales de haute qualité annotées avec précision pour fournir une prédiction précise. Cependant, lorsque vous choisissez une plate-forme pour vos besoins d'annotation d'images médicales et de traitement de données, vous devez toujours rechercher des offres qui satisfont à ces exigences de conformité technique.

HIPAA est une loi fédérale qui régit la sécurité des informations de santé transmises par voie électronique et impose des mesures appropriées à prendre par les fournisseurs pour protéger et empêcher que les informations des patients ne soient divulguées sans le consentement du patient.

  • Existe-t-il un système de stockage et de gestion des informations de santé ?
  • Les sauvegardes du système sont-elles créées, maintenues et mises à jour régulièrement ?
  • Existe-t-il un système pour empêcher les utilisateurs non autorisés d'accéder aux données médicales sensibles ?
  • Les données sont-elles cryptées pendant le repos et le transfert ?
  • Existe-t-il des mesures empêchant les utilisateurs d'exporter et de stocker des images médicales sur leurs appareils, entraînant une faille de sécurité ?

Comment Shaip peut-il aider?

Shaip a été un leader constant du marché en offrant une formation de haute qualité ensembles de données d'images se perfectionner Solutions médicales basées sur l'IA. Nous avons une équipe d'annotateurs expérimentés et exclusivement formés et un vaste réseau de radiologues, pathologistes et médecins généralistes hautement qualifiés qui assistent et forment les annotateurs. De plus, notre meilleure précision d'annotation et étiquetage des données les services aident à développer des outils pour améliorer le diagnostic des patients.

En vous associant à Shaip, vous pouvez découvrir la facilité de travailler avec des professionnels qui garantissent la conformité réglementaire, les formats de données et un temps de traitement court.

Lorsque vous avez un projet d'annotation de données médicales en tête qui nécessite un expert de classe mondiale services d'annotations, Shaip est le bon partenaire qui peut lancer votre projet en un rien de temps.

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