Pelabelan Data Perawatan Kesehatan

5 Pertanyaan Penting untuk Ditanyakan Sebelum Mengalihdayakan Pelabelan Data Layanan Kesehatan

Pasar global untuk kecerdasan buatan di sektor kesehatan diperkirakan meningkat dari $ 1.426 miliar pada tahun 2017 menjadi $ 28.04 pada tahun 2025. Meningkatnya permintaan kecerdasan buatanteknologi berbasis menjadi jelas karena industri perawatan kesehatan selalu mencari cara untuk meningkatkan perawatan, mengurangi biaya, dan memastikan pengambilan keputusan yang akurat.

Bergantung pada kerumitan proyek, tim internal tidak selalu dapat mengelola pelabelan data kesehatan kebutuhan. Akibatnya, bisnis terpaksa mencari kumpulan data berkualitas dari penyedia pihak ketiga yang andal.

Tetapi ada beberapa komplikasi dan tantangan ketika Anda mencari bantuan dari luar untuk Pelabelan data perawatan kesehatan. Mari kita lihat tantangannya, dan hal-hal yang perlu diperhatikan sebelum outsourcing kumpulan data kesehatan layanan pelabelan.

Pentingnya Pelabelan Data dalam Pelayanan Kesehatan

Pelabelan data yang akurat sangat penting untuk pengembangan solusi yang didukung AI dalam layanan kesehatan. Beberapa alasan utama mengapa pelabelan data penting dalam layanan kesehatan meliputi:

  1. Peningkatan Akurasi Diagnostik: Gambar dan data medis yang diberi label secara akurat membantu melatih algoritme AI untuk mendeteksi penyakit dan kelainan dengan presisi lebih tinggi, sehingga menghasilkan deteksi dini dan hasil pasien yang lebih baik.

  2. Peningkatan Perawatan Pasien: Data layanan kesehatan yang dianotasi dengan baik memungkinkan pengembangan rencana perawatan yang dipersonalisasi, analisis prediktif, dan sistem pendukung keputusan klinis, yang pada akhirnya meningkatkan perawatan pasien.

  3. Kepatuhan terhadap Peraturan: Pelabelan data layanan kesehatan harus mematuhi peraturan privasi dan keamanan yang ketat seperti HIPAA dan GDPR. Memastikan kepatuhan sangat penting untuk melindungi informasi sensitif pasien dan menghindari konsekuensi hukum.

Praktik Terbaik untuk Anotasi Data Layanan Kesehatan

Untuk memastikan keberhasilan proyek AI layanan kesehatan Anda, pertimbangkan praktik terbaik berikut saat melakukan outsourcing pelabelan data:

  1. Keahlian Domain: Bekerja sama dengan mitra pelabelan data yang memiliki keahlian domain di bidang layanan kesehatan. Mereka harus memiliki pemahaman mendalam tentang terminologi medis, struktur anatomi, dan patologi penyakit untuk memastikan anotasi yang akurat.

  2. Kualitas Asuransi: Terapkan proses penjaminan kualitas yang ketat yang mencakup tinjauan berbagai tingkat, audit rutin, dan putaran umpan balik berkelanjutan untuk mempertahankan pelabelan data berkualitas tinggi.

  3. Keamanan dan Privasi Data: Pilih mitra pelabelan data yang mengikuti protokol keamanan data dan privasi yang ketat, seperti bekerja dengan data yang tidak teridentifikasi, menggunakan metode transfer data yang aman, dan mengaudit langkah-langkah keamanan mereka secara rutin.

Tantangan yang Dihadapi Pelabelan Data Layanan Kesehatan

Tantangan pelabelan data layanan kesehatan

pentingnya memiliki kualitas tinggi kumpulan data medis dan gambar beranotasi sangat penting untuk hasil dari model ML. Anotasi gambar yang tidak tepat dapat menghasilkan prediksi yang tidak akurat, yang mengakibatkan kegagalan visi komputer proyek. Ini juga bisa berarti kehilangan uang, waktu, dan banyak usaha.

Ini juga bisa berarti diagnosis yang salah secara drastis, perawatan medis yang tertunda dan tidak tepat, dan banyak lagi. Itu sebabnya beberapa AI medis perusahaan mencari mitra pelabelan dan anotasi data dengan pengalaman bertahun-tahun.

  • Tantangan manajemen Alur Kerja

    Salah satu tantangan signifikan dari pelabelan data medis memiliki pekerja terlatih yang cukup untuk menangani data terstruktur dan tidak terstruktur yang ekstensif. Perusahaan berjuang untuk menyeimbangkan peningkatan tenaga kerja mereka, pelatihan, dan menjaga kualitas.

  • Tantangan Menjaga kualitas Dataset

    Ini adalah tantangan untuk menjaga kualitas dataset yang konsisten – subjektif dan objektif.

    Tidak ada dasar kebenaran tunggal dalam kualitas subjektif karena subjektif bagi orang yang memberi keterangan data medis. Domain keahlian, budaya, bahasa, dan faktor lainnya dapat mempengaruhi kualitas pekerjaan.

    Dalam kualitas objektif, ada satu unit jawaban yang benar. Namun, karena kurangnya keahlian medis atau pengetahuan medis, para pekerja mungkin tidak melakukan anotasi gambar secara akurat

    Kedua tantangan tersebut dapat diselesaikan dengan pelatihan dan pengalaman domain perawatan kesehatan yang ekstensif.

  • Tantangan Pengendalian biaya

    Tanpa seperangkat metrik standar yang baik, tidak mungkin melacak hasil proyek berdasarkan waktu yang dihabiskan untuk pekerjaan pelabelan data.

    Jika pekerjaan pelabelan data dialihdayakan, pilihan biasanya antara membayar per jam atau per tugas yang dilakukan.

    Membayar per jam bekerja dengan baik dalam jangka panjang, tetapi beberapa perusahaan masih lebih suka membayar per tugas. Namun, jika pekerja dibayar per tugas, kualitas pekerjaan mungkin akan terpukul.

  • Tantangan Kendala Privasi

    Kepatuhan privasi dan kerahasiaan data merupakan tantangan yang cukup besar ketika mengumpulkan data dalam jumlah besar. Hal ini terutama berlaku untuk mengumpulkan besar-besaran kumpulan data kesehatan karena mereka mungkin berisi detail pengenal pribadi, wajah, dari Catatan medis elektronik.

    Kebutuhan untuk menyimpan dan mengelola data di tempat yang sangat aman dengan kontrol akses selalu sangat terasa.

    Jika pekerjaan dialihdayakan, perusahaan pihak ketiga bertanggung jawab untuk memperoleh sertifikasi kepatuhan dan menambahkan lapisan perlindungan ekstra.

Pertanyaan untuk Ditanyakan Saat Pelabelan Data Layanan Kesehatan Outsourcing Bekerja

Pelabelan data layanan kesehatan memilih vendor

  1. Siapa yang akan memberi label pada data?

    Pertanyaan pertama yang harus Anda tanyakan adalah tentang tim pelabelan data. Setiap data pelatihan tim pelabelan berkinerja baik, melakukan tugas-tugas rutin. Tetapi dengan pelatihan tentang istilah dan konsep khusus domain oleh para ahli medis, mereka akan dapat mengembangkan kumpulan data yang sesuai dengan kompetensi yang dibutuhkan oleh proyek.

    Selain itu, dengan tenaga kerja yang lebih besar, ketika tugas pelabelan data dialihdayakan, menjadi lebih mudah untuk membagi pekerjaan secara merata di antara bagian signifikan dari annotator berpengalaman dan terlatih. Pelacakan, kolaborasi, dan keseragaman kualitas juga dapat dipertahankan.

    • Mintalah contoh review dari tugas-tugas yang telah diselesaikan. Cari akurasi dalam kumpulan data.
    • Pahami kriteria pelatihan dan rekrutmen mereka. Pelajari lebih lanjut tentang metode pelatihan, tolok ukur kualitas, moderasi, dan daftar periksa validasi mereka.
  2. Apakah itu terukur?

    Penyedia layanan pelabelan data harus memiliki tim domain perawatan kesehatan yang terlatih dengan baik yang dapat memulai dengan cepat dan menskalakan dengan cepat. Anda harus bekerja dengan pakar kesehatan eksklusif yang dapat meningkatkan pekerjaan sambil mempertahankan kualitas.

  3. Tim Internal VS Eksternal – Mana yang Lebih Baik?

    Memilih antara tim internal dan eksternal selalu merupakan tindakan keseimbangan yang rumit. Tetapi mulailah menimbang keduanya berdasarkan waktu yang dibutuhkan untuk pengiriman, biaya layanan pelabelan data penskalaan, dan pengalaman perawatan kesehatan tertentu.

    Tim internal mungkin tidak memiliki keahlian perawatan kesehatan yang dibutuhkan dan memerlukan pelatihan ekstensif untuk berdiri sejajar dengan para ahli. Tapi tenaga kerja eksternal bisa saja kumpulan data medis keahlian pelabelan, menjadikannya kandidat ideal untuk memulai dan menskalakan dengan cepat.

    Ketika pengalaman dalam ilmu kedokteran dan kesehatan digabungkan dengan alat-alat canggih, Anda dapat melihat pengurangan yang cukup besar dalam biaya dan waktu pemrosesan data.

  4. Apakah mereka memenuhi Persyaratan Peraturan?

    Tim pemrosesan data yang benar harus dilatih untuk melakukan tugas mereka dengan aman. Tim harus disiapkan oleh ahli medis atau ilmuwan data untuk memastikan catatan kesehatan elektronik pasien tetap anonim.

    Penyedia layanan pihak ketiga akan menangani peraturan privasi pasien, termasuk sertifikasi kepatuhan HIPAA dan GDPR. Pilih gambar layanan anotasi dengan sertifikat ISO-9002 yang membuktikan bahwa mereka mengambil tindakan tegas untuk menjaga privasi dan organisasi data klien.

  5. Bagaimana penyedia memelihara Komunikasi dengan tenaga kerja yang dikelola?

    Pilih mitra pelabelan data yang berupaya menjaga komunikasi yang jelas dan teratur untuk menghindari perbedaan dalam instruksi, persyaratan, dan tuntutan proyek. Kurangnya komunikasi, pertukaran informasi penting proyek secara real-time, dan sistem umpan balik yang tidak memadai dapat berdampak buruk pada kualitas pekerjaan dan tenggat waktu penyerahan. Penting untuk memilih pihak ketiga yang menggunakan alat kolaborasi terbaru dan memiliki sistem yang telah terbukti untuk mendeteksi masalah produktivitas sebelum masalah tersebut mulai berdampak pada proyek.

Studi Kasus: Anotasi Gambar Medis untuk Radiologi yang Didukung AI

Perusahaan teknologi perawatan kesehatan terkemuka bermitra dengan Shaip untuk mengembangkan solusi radiologi bertenaga AI. Shaip menyediakan layanan anotasi gambar medis berkualitas tinggi, memberi label pada ribuan CT scan dan MRI dengan struktur anatomi dan kelainan yang tepat. Melalui kerja sama dengan tim anotator data layanan kesehatan berpengalaman milik Shaip, perusahaan tersebut mampu melatih algoritme AI-nya untuk mendeteksi penyakit dengan akurasi tinggi, yang pada akhirnya meningkatkan hasil pasien dan mengurangi biaya layanan kesehatan.

Kesimpulan

Shaip adalah pemimpin industri dalam menyediakan layanan pelabelan data medis khusus terbaik untuk proyek-proyek penting. Kami memiliki tim ahli kesehatan eksklusif yang dilatih oleh yang terbaik ahli medis tentang solusi pelabelan terbaik di kelasnya. Pengalaman, keterampilan, modul pelatihan yang ketat, dan parameter jaminan kualitas yang telah terbukti menjadikan kami mitra layanan pelabelan data yang paling disukai untuk bisnis besar.

Siap memastikan keberhasilan proyek AI layanan kesehatan Anda dengan pelabelan data berkualitas tinggi? Hubungi Shaip hari ini untuk mempelajari bagaimana tim anotasi data layanan kesehatan kami yang berpengalaman dapat membantu Anda mencapai tujuan Anda sambil mempertahankan standar kualitas dan kepatuhan tertinggi. Kumpulan Data Layanan Kesehatan Sumber Terbuka untuk Proyek Machine Learning

sosial Share