Comment les données de formation dans le domaine de la santé conduisent l'IA dans le domaine de la santé sur la Lune ?
L'approvisionnement en données a toujours été une priorité organisationnelle. D'autant plus lorsque les ensembles de données concernés sont utilisés pour former des configurations autonomes et autodidactes. La formation de modèles intelligents, en particulier ceux qui sont alimentés par l'IA, adopte une approche différente de la préparation de données commerciales standard. De plus, les soins de santé étant le centre d'intérêt vertical, il est important de se concentrer sur les ensembles de données qui ont un but pour eux et ne sont pas simplement utilisés pour la tenue de dossiers.
Mais pourquoi devons-nous même nous concentrer sur les données de formation alors que des volumes gigantesques de données de patients organisées résident déjà sur des bases de données médicales et des serveurs de maisons de retraite, d'hôpitaux, de cliniques médicales et d'autres organisations de soins de santé. La raison en est que les données standard des patients ne sont pas ou ne peuvent pas être utilisées pour construire des modèles autonomes, qui nécessitent ensuite des données contextuelles et étiquetées pour pouvoir prendre des décisions perspicaces et proactives à temps.
C'est là que les données de formation en soins de santé entrent en jeu, projetées sous forme d'ensembles de données annotés ou étiquetés. Ces ensembles de données médicales visent à aider les machines et les modèles à identifier des modèles médicaux spécifiques, la nature des maladies, le pronostic de maladies spécifiques et d'autres aspects importants de l'imagerie médicale, de l'analyse et de la gestion des données.
Qu'est-ce que les données de formation en soins de santé - Un aperçu complet ?
Les données de formation en soins de santé ne sont rien d'autre que des informations pertinentes étiquetées avec des métadonnées pour que les algorithmes d'apprentissage automatique les reconnaissent et en tirent des enseignements. Une fois que les ensembles de données sont étiquetés ou plutôt annotés, il devient possible pour les modèles de comprendre le contexte, la séquence et la catégorie de ceux-ci, ce qui les aide à prendre de meilleures décisions à temps.
Si vous avez un penchant pour les détails, les données de formation relatives aux soins de santé concernent uniquement les images médicales annotées, qui garantissent que les modèles et les machines intelligents deviennent capables à temps de reconnaître les maladies, dans le cadre de la configuration du diagnostic. Données d'entraînement peut également être de nature textuelle ou plutôt transcrite, ce qui permet ensuite aux modèles d'identifier les données extraites des essais cliniques et de prendre des appels proactifs relatifs à la création de médicaments.
Encore un peu trop complexe pour toi ! Eh bien, voici le moyen le plus simple de comprendre ce que représentent les données de formation en soins de santé. Imaginez une prétendue application de soins de santé capable de détecter les infections sur la base des rapports et des images que vous téléchargez sur la plate-forme et de suggérer la prochaine ligne de conduite. Cependant, pour effectuer de tels appels, l'application intelligente doit recevoir des données organisées et alignées dont elle peut tirer des enseignements. Oui, c'est ce que nous appelons les « données d'entraînement ».
Quels sont les modèles de soins de santé les plus pertinents qui nécessitent des données de formation ?
Les données de formation ont plus de sens pour les modèles de soins de santé autonomes qui peuvent progressivement avoir un impact sur la vie des roturiers, sans intervention humaine. En outre, l'accent mis de plus en plus sur l'amplification des capacités de recherche dans le domaine de la santé alimente davantage la croissance du marché de l'annotation de données ; un héros indispensable et méconnu de l'IA qui joue un rôle déterminant dans le développement d'ensembles de données d'entraînement précis et spécifiques à chaque cas.
Mais quels modèles de soins de santé ont le plus besoin de données de formation ? Eh bien, voici les sous-domaines et les modèles qui se sont accélérés ces derniers temps, faisant signe au besoin de données d'entraînement de haute qualité :
- Configurations de soins de santé numériques : Les domaines d'intervention comprennent le traitement personnalisé, les soins virtuels pour les patients et l'analyse des données pour la surveillance de la santé
- Configurations de diagnostic : Les domaines d'intervention comprennent l'identification précoce des affections potentiellement mortelles et à fort impact comme toute forme de cancer et de lésions.
- Outils de reporting et de diagnostic : Les domaines d'intervention comprennent le développement d'une gamme perspicace de scanners CT, de détection par IRM et d'outils de radiographie ou d'imagerie
- Analyseurs d'images : Les domaines d'intervention comprennent l'identification des problèmes dentaires, des affections cutanées, des calculs rénaux, etc.
- Identificateurs de données : Les domaines d'intervention comprennent l'analyse des essais cliniques pour une meilleure gestion de la maladie, l'identification de nouvelles options de traitement pour des maladies spécifiques et la création de médicaments
- Configurations d'enregistrement : Les domaines d'intervention comprennent la tenue et la mise à jour des dossiers des patients, le suivi périodique des cotisations des patients et même la préautorisation des réclamations, en identifiant les détails d'une police d'assurance.
Ces modèles de soins de santé ont besoin de données d'entraînement précises pour être plus perspicaces et proactifs.
Pourquoi les données de formation en soins de santé sont-elles importantes ?
Comme le montre la nature des modèles, le rôle de l'apprentissage automatique évolue progressivement dans le domaine de la santé. Les configurations d'IA perceptives devenant des nécessités absolues dans le domaine de la santé, il s'agit de la PNL, de la vision par ordinateur et de l'apprentissage en profondeur pour préparer des données de formation pertinentes pour les modèles à partir desquels apprendre.
De plus, contrairement aux processus standard et statiques tels que la tenue des dossiers des patients, la gestion des transactions, etc., les modèles de soins de santé intelligents tels que les soins virtuels, les analyseurs d'images et autres ne peuvent pas être ciblés à l'aide d'ensembles de données traditionnels. C'est pourquoi les données de formation deviennent encore plus importantes dans le domaine de la santé, en tant que pas de géant vers l'avenir.
L'importance des données de formation en soins de santé peut être mieux comprise et déterminée par le fait que la taille du marché concernant la mise en œuvre d'outils d'annotation de données dans les soins de santé pour préparer les données de formation devrait croître d'au moins 500 % en 2027, par rapport à celle de 2020.
Mais ce n'est pas tout, des modèles intelligents correctement formés peuvent aider les établissements de santé à réduire les coûts supplémentaires en automatisant plusieurs tâches administratives et en économisant jusqu'à 30 % des coûts résiduels.
Et oui, les algorithmes de ML entraînés sont capables d'analyser les scans 3D, au moins 1000 fois plus rapidement qu'ils ne sont traités aujourd'hui, en 2021.
Cela semble prometteur, n'est-ce pas !
Cas d'utilisation de l'IA pour les soins de santé
Honnêtement, le concept de données de formation, utilisé pour renforcer les modèles d'IA dans les soins de santé, semble un peu fade à moins que nous n'examinions de plus près les cas d'utilisation et les applications en temps réel de ceux-ci.
Configuration des soins de santé numériques
Les configurations de soins de santé alimentées par l'IA avec des algorithmes méticuleusement formés sont conçues pour fournir les meilleurs soins numériques possibles aux patients. Les configurations numériques et virtuelles avec la technologie PNL, Deep Learning et Computer Vision peuvent évaluer les symptômes et diagnostiquer les conditions en rassemblant des données provenant de différentes sources, réduisant ainsi le temps de traitement d'au moins 70 %.
Utilisation des ressources
L'émergence de la pandémie mondiale a restreint la plupart des configurations médicales pour les ressources. Mais alors, l'IA des soins de santé, si elle fait partie du schéma administratif, peut aider les établissements médicaux à mieux gérer la rareté des ressources, l'utilisation des soins intensifs et d'autres aspects de la rareté de la disponibilité.
Localisation des patients à haut risque
L'IA des soins de santé, si et lorsqu'elle est mise en œuvre dans la section des dossiers des patients, permet aux autorités hospitalières d'identifier les prospects à haut risque susceptibles de contracter des maladies dangereuses. Cette approche contribue à une meilleure planification du traitement et facilite même l'isolement des patients.
Infrastructure connectée
Comme rendu possible par L'IA interne d'IBM, i.eWatson, la configuration des soins de santé modernes est désormais connectée, grâce à Clinical Information Technology. Ce cas d'utilisation vise à améliorer l'interopérabilité entre les systèmes et la gestion des données.
En plus des cas d'utilisation mentionnés, Healthcare AI a un rôle à jouer dans :
- Prédire la limite de séjour des patients
- Prévoir les absences pour économiser les ressources et les coûts hospitaliers
- Prédire les patients qui pourraient ne pas renouveler leurs plans de santé
- Identifier les problèmes physiques et les mesures correctives correspondantes
D'un point de vue plus élémentaire, IA de santé vise à améliorer l'intégrité des données, la capacité de mieux mettre en œuvre l'analyse prédictive et les capacités de tenue de dossiers de la configuration concernée.
Mais pour que ces cas d'utilisation soient suffisamment réussis, les modèles d'IA de soins de santé doivent être entraînés avec des données annotées.
Le rôle des ensembles de données de référence pour les soins de santé
Les modèles d'entraînement sont bons, mais qu'en est-il des données ? Oui, vous avez besoin d'ensembles de données, qui doivent ensuite être annotés pour donner un sens aux algorithmes d'IA.
Mais vous ne pouvez pas simplement supprimer des données de n'importe quel canal tout en respectant les normes d'intégrité des données. C'est pourquoi il est important de s'appuyer sur des prestataires de services comme Shaip, qui proposent aux entreprises une large gamme d'ensembles de données fiables et pertinents. Si vous envisagez de mettre en place un modèle d'IA de soins de santé, Shaip vous permet de choisir parmi les perceptions des robots humains, les données de conversation, la dictée physique et les notes du médecin.
De plus, vous pouvez même spécifier des cas d'utilisation pour aligner les ensembles de données sur les principaux processus de santé ou sur l'IA conversationnelle pour cibler les fonctions administratives. Mais ce n'est pas tout, des annotateurs et collecteurs de données expérimentés offrent même un support multilingue lorsqu'il s'agit de capturer et de déployer des ensembles de données ouverts pour les modèles de formation.
Pour en revenir à ce que propose Shaip, vous, en tant qu'innovateur, pouvez accéder aux fichiers audio, fichiers texte, verbatim, notes de dictée et même ensemble de données d'images médicales, selon la fonctionnalité que vous souhaitez que le modèle ait.
Wrap-Up
La santé, en tant que secteur vertical, est sur une vague d'innovation, d'autant plus à l'ère post-pandémique. Cependant, les entreprises, les entrepreneurs de la santé et les développeurs indépendants planifient constamment de nouvelles applications et de nouveaux systèmes qui sont intelligemment proactifs et peuvent considérablement minimiser l'effort humain en gérant des tâches répétitives et chronophages.
C'est pourquoi il est crucial de former d'abord les configurations ou plutôt les modèles à la perfection en utilisant des ensembles de données organisés et étiquetés avec précision, quelque chose qui est mieux sous-traité à des fournisseurs de services fiables pour atteindre la perfection et la précision.
