Quel que soit le secteur d'activité, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle font désormais partie intégrante des processus métier. Mais ces modèles doivent être bien entraînés pour obtenir de meilleurs diagnostics et améliorer les soins aux patients. Cet article contient des informations clés sur les raisons d'utiliser l'annotation d'images pour l'IA dans le domaine de la santé.
La clé à retenir de l'article est
- Qu'il s'agisse de gérer des dossiers de santé ou d'offrir une assistance virtuelle, le secteur de la santé est passé d'un processus manuel à un processus automatisé pour réduire les interventions manuelles et rendre le suivi de la santé plus accessible et meilleur. Mais, maintenant, l'IA médicale va au-delà de la surveillance.
- De plus, la formation de ces modèles nécessite des données et des images de haute qualité pour obtenir un meilleur étiquetage des données pour la détection, la classification, la segmentation et la transcription. À ce stade, l'annotation d'images est d'une grande aide. L'annotation d'images médicales alimente l'ensemble du modèle d'IA avec des images marquées et étiquetées et offre une meilleure maintenance prédictive.
- L'annotation d'images médicales utilise plusieurs techniques telles que le repérage des boîtes englobantes, les polygones et autres. Dans les soins de santé, l'annotation d'images médicales peut aider à détecter la coagulation du sang, l'analyse dentaire, l'identification des cellules cancéreuses, l'analyse des images de location, la détection des affections spécifiques au foie, l'amélioration de la documentation et de nombreux autres processus de soins de santé.
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