Untuk waktu yang lama, kami telah membaca tentang peran anotasi data dalam pembelajaran mesin dan modul Artificial Intelligence (AI). Kita tahu bahwa anotasi data yang berkualitas adalah aspek yang tak terhindarkan yang selalu memengaruhi hasil yang dihasilkan oleh sistem ini.
Namun, apa teknik anotasi berbeda yang digunakan dalam AI kesehatan ruang angkasa? Untuk industri yang begitu kompleks, luas, dan penting, tindakan dan prosedur apa yang dilakukan pakar anotasi data untuk menandai, menerapkan, dan mengikuti untuk menandai data perawatan kesehatan penting dari berbagai sumber?
Nah, inilah tepatnya yang akan kita jelajahi dalam posting ini hari ini. Dari pemahaman dasar tentang berbagai jenis teknik anotasi data, kita akan membuka kunci level 2 dan menjelajahi berbagai teknik anotasi yang digunakan dalam beragam kasus penggunaan AI.
Anotasi Data untuk kasus penggunaan AI yang berbeda
Chatbots
Mari kita mulai dengan dasar-dasarnya terlebih dahulu. Chatbots atau bot percakapan terbukti menjadi sayap yang sangat efisien untuk manajemen klinis, mHealth, dan banyak lagi. Dari membantu pasien membuat janji temu untuk diagnosis dan konsultasi kesehatan mereka hingga membantu mereka dalam memproses gejala dan tanda-tanda vital mereka untuk tanda-tanda penyakit dan kekhawatiran, chatbot berubah menjadi teman yang baik bagi pasien dan penyedia layanan kesehatan.
Agar chatbot memberikan hasil yang akurat, mereka harus memproses jutaan byte data. Satu diagnosis atau rekomendasi yang salah dapat terbukti berbahaya bagi pasien dan sekitarnya. Misalnya, jika aplikasi bertenaga AI yang dirancang untuk memberikan hasil pada penilaian awal Covid-19 memberikan hasil yang salah, itu akan mengakibatkan penularan. Itu sebabnya pelatihan AI yang memadai harus dilakukan sebelum produk atau solusi diluncurkan.
Untuk tujuan pelatihan, para ahli umumnya menggunakan teknik seperti pengenalan entitas dan analisis sentimen.
Anotasi Pencitraan Digital
Sementara proses diagnostik dilakukan secara digital dengan bantuan sistem dan perangkat yang canggih, kesimpulan dari hasil masih didominasi oleh manusia-sentris. Ini memaparkan hasil pada salah tafsir, atau bahkan mengabaikan masalah penting.
Sekarang, modul AI dapat menghilangkan semua contoh tersebut dan dapat mendeteksi bahkan anomali atau masalah paling kecil dari laporan MRI, CT scan, dan X-Ray. Terlepas dari hasil yang akurat, sistem AI juga dapat memberikan hasil dengan cepat.
Selain pemindaian konvensional, pencitraan termal juga digunakan untuk deteksi dini masalah seperti kanker payudara. Sinar IR yang dipancarkan oleh tumor dipelajari untuk gejala lebih lanjut dan dilaporkan sesuai.
Untuk tujuan yang kompleks ini, veteran anotasi data menerapkan mekanisme seperti penandaan laporan MRI, CT scan dan X-Ray yang ada, dan data pencitraan termal. Modul AI kemudian belajar dari kumpulan data beranotasi ini untuk berlatih secara mandiri.
Pengembangan & Perawatan Obat
Salah satu contoh terbaru pengembangan obat melalui modul AI adalah formulasi vaksin untuk Covid-19. Dalam beberapa bulan setelah wabah, para peneliti dan penyedia layanan kesehatan dapat memecahkan kode untuk vaksin Covid-19. Hal ini terutama disebabkan oleh AI dan algoritme pembelajaran mesin dan kemampuannya untuk mensimulasikan interaksi obat dan kimia, belajar dari banyak jurnal perawatan kesehatan, makalah yang diterbitkan, dokumen penelitian, artikel ilmiah, dan banyak lagi untuk penemuan obat.
Wawasan yang tidak pernah ada di bawah radar manusia (mengingat volume set data yang digunakan untuk penemuan obat dan uji klinis) mudah dicocokkan dan dianalisis oleh modul AI untuk kesimpulan dan hasil instan. Hal ini memungkinkan profesional perawatan kesehatan untuk mempercepat uji coba, melakukan tes yang ketat, dan meneruskan temuan mereka untuk persetujuan yang sesuai.
Selain penemuan obat, modul AI juga membantu dokter untuk merekomendasikan obat yang dipersonalisasi yang akan memengaruhi dosis dan waktunya berdasarkan kondisi yang mendasarinya, respons biologis, dan banyak lagi.
Untuk pasien yang menderita penyakit autoimun, masalah neurologis, dan penyakit kronis, beberapa obat diresepkan. Ini bisa berarti reaksi di antara obat-obatan. Dengan rekomendasi obat yang dipersonalisasi, penyedia layanan kesehatan dapat mengambil keputusan yang lebih tepat sehubungan dengan meresepkan obat.
Agar semua ini terjadi, annotator bekerja untuk menandai data NLP, data dari radiologi data, gambar digital, EHR, data klaim yang disediakan oleh perusahaan asuransi, data yang dikumpulkan dan dikompilasi oleh perangkat yang dapat dikenakan, dan banyak lagi.
Pemantauan & Perawatan Pasien
Jalan penting menuju pemulihan dimulai hanya setelah operasi atau diagnosis. Adalah pada pasien untuk mengambil kepemilikan atas pemulihan kesehatan dan kesejahteraan mereka secara keseluruhan. Berkat solusi bertenaga AI, ini secara bertahap menjadi mulus.
Pasien yang telah menjalani perawatan untuk kanker atau mereka yang menderita masalah kesehatan mental semakin banyak ditemukan bot percakapan bermanfaat. Dari pertanyaan pasca-pembebasan hingga membantu pasien menavigasi melalui gangguan emosional, chatbots tiba sebagai sahabat dan asisten utama. Organisasi AI bernama Northwell Health juga membagikan laporan bahwa hampir 96% pasiennya menunjukkan keterlibatan pasien yang dioptimalkan dengan chatbots tersebut.
Teknik anotasi dalam hal ini bermuara pada penandaan teks dan data audio dari catatan kesehatan, data dari uji klinis, percakapan, dan analisis niat, pencitraan digital dan dokumen, dan banyak lagi.
Wrapping Up
Kasus penggunaan seperti ini menetapkan standar tolok ukur untuk pelatihan AI dan metodologi anotasi. Ini juga berfungsi sebagai peta jalan untuk semua tantangan anotasi data unik yang muncul di masa mendatang karena dimulainya kasus penggunaan dan solusi yang lebih baru.
Namun, itu seharusnya tidak menghentikan Anda untuk merambah pengembangan AI untuk perawatan kesehatan. Jika Anda baru memulai dan mencari yang memadai dan berkualitas data pelatihan AI, hubungi kami hari ini. Kami selalu mengantisipasi tantangan baru dan tetap selangkah lebih maju dari kurva.
