Peran dari anotasi data dalam AI perawatan kesehatan sangat penting. Pelabelan dan anotasi data berkualitas tinggi berdampak langsung pada keakuratan data pelatihan AI dan keandalan kasus penggunaan AI dalam perawatan kesehatan. Mulai dari mendiagnosis penyakit menggunakan pencitraan medis hingga penemuan obat dan pemantauan pasien jarak jauh, kumpulan data beranotasi membentuk tulang punggung sistem AI perawatan kesehatan modern.
Dalam artikel ini, kami akan mengeksplorasi teknik anotasi data yang digunakan untuk aplikasi AI perawatan kesehatan, menyoroti kasus penggunaan terbaru, dan menjawab beberapa pertanyaan umum tentang anotasi data medis.
Apa itu Anotasi Data dalam AI Kesehatan?
Anotasi data adalah proses pemberian label atau penandaan data (teks, gambar, audio, atau video) agar dapat dipahami oleh model AI. Dalam bidang kesehatan, anotasi data melibatkan pemberian anotasi pada kumpulan data yang kompleks seperti gambar medis, catatan kesehatan elektronik (EHR), dan Data uji klinis untuk melatih sistem AI.
Misalnya, model AI untuk deteksi kanker memerlukan kumpulan data sinar-X atau MRI yang diberi anotasi untuk mengidentifikasi tumor secara akurat. Tanpa anotasi yang tepat, model gagal memberikan hasil yang akurat.
1. Chatbot untuk Dukungan Klinis dan Pasien
Use Case
Chatbot perawatan kesehatan bertenaga AI mengubah perawatan pasien dengan:
- Janji pemesanan
- Menganalisis gejala
- Menawarkan dukungan kesehatan mental
- Menjawab pertanyaan pasca operasi
Teknik Anotasi
Untuk melatih chatbot dalam bidang kesehatan, para ahli anotasi menggunakan teknik seperti pengenalan entitas, pelabelan maksud, dan analisis sentimen. Hal ini memastikan bahwa chatbot memahami terminologi medis dan emosi pasien.
Example
Chatbot Covid-19 menggunakan kumpulan data beranotasi tentang gejala pasien dan pedoman klinis untuk memberikan penilaian awal yang akurat. Alat seperti chatbot Northwell Health melaporkan peningkatan 96% dalam keterlibatan pasien.
2. Anotasi Pencitraan Digital untuk Diagnostik
Use Case
Sistem AI sedang merevolusi pencitraan medis dengan membantu mendiagnosis kondisi dari:
- MRI, CT scan, dan sinar X
- Pencitraan termal untuk deteksi kanker
- Pencitraan 3D untuk perencanaan bedah
Teknik Anotasi
Teknik anotasi seperti kotak pembatas, segmentasi semantik, dan pelabelan titik kunci digunakan untuk menandai anomali seperti tumor, fraktur, atau pertumbuhan jaringan tidak teratur.
Example
Sistem deteksi kanker payudara yang didukung AI menggunakan kumpulan data pencitraan termal yang diberi anotasi untuk mengidentifikasi tanda-tanda awal kanker. Sistem ini mengurangi kemungkinan kelalaian dalam diagnostik dan meningkatkan hasil bagi pasien.
3. Penemuan dan Pengembangan Obat
Use Case
AI mempercepat penemuan obat dengan menganalisis interaksi kimia, jurnal medis, dan data uji klinis. AI juga memungkinkan pengobatan yang dipersonalisasi dengan rekomendasi obat yang disesuaikan berdasarkan data kesehatan individu.
Teknik Anotasi
Anotator memberi label pada kumpulan data seperti:
- Catatan Kesehatan Elektronik (EHRs)
- Data uji klinis
- Metrik perangkat yang dapat dikenakan
- Radiologi dan data genetik
Example
Selama pandemi COVID-19, sistem AI memproses jutaan makalah penelitian untuk mempercepat pengembangan vaksin. Kini, AI membantu merekomendasikan pengobatan yang dipersonalisasi bagi pasien dengan kondisi kronis, sehingga meningkatkan efektivitas pengobatan.
4. Pemantauan Pasien Jarak Jauh dan Bantuan Pasca Perawatan
Use Case
Solusi bertenaga AI memungkinkan pemantauan pasien jarak jauh dengan menganalisis data dari perangkat yang dapat dikenakan, catatan klinis, dan interaksi percakapan. Sistem ini melacak:
- Tanda-tanda vital
- Kepatuhan pengobatan
- Kemajuan pemulihan pasca operasi
Teknik Anotasi
Anotasi deret waktu dan penandaan audio/teks digunakan untuk melatih sistem AI dalam mendeteksi ketidakteraturan dalam data kesehatan pasien.
Example
Perangkat yang dapat dikenakan seperti Fitbit dan Apple Watch menggunakan AI untuk memantau detak jantung dan kadar oksigen. Kumpulan data beranotasi membantu perangkat ini memprediksi risiko kesehatan seperti fibrilasi atrium.
5. Prediksi Wabah Penyakit Berbasis AI
Use Case
Sistem AI dapat menganalisis data kesehatan global untuk memprediksi wabah penyakit dan mengalokasikan sumber daya secara efektif. Misalnya, sistem ini dapat memprediksi musim flu atau melacak penyebaran pandemi seperti COVID-19.
Teknik Anotasi
Data geospasial, laporan epidemiologi, dan kumpulan data pasien diberi anotasi untuk memungkinkan pelacakan dan perkiraan penyakit.
Example
Platform AI BlueDot menggunakan kumpulan data beranotasi untuk memprediksi penyebaran awal COVID-19, yang memungkinkan pemerintah untuk merespons lebih cepat dan mengalokasikan sumber daya medis secara lebih efisien.
6. Analisis Genomik Tingkat Lanjut
Use Case
AI semakin banyak digunakan di genomik untuk mengidentifikasi penanda genetik yang terkait dengan penyakit seperti kanker dan Alzheimer.
Teknik Anotasi
Anotator memberi label pada urutan genom dan mengintegrasikannya dengan catatan kesehatan untuk melatih model AI dalam prediksi risiko genetik.
Example
Sistem AI seperti DeepGenomics menganalisis data genomik yang dianotasi untuk memprediksi dampak mutasi genetik, sehingga memungkinkan pengembangan terapi yang ditargetkan.
7. AI untuk Pemrosesan Klaim Asuransi Kesehatan
Use Case
AI mengotomatiskan pemrosesan klaim asuransi kesehatan, mengurangi penipuan dan mempercepat persetujuan.
Teknik Anotasi
Anotator memberi label pada EHR, dokumen asuransi, dan riwayat pasien untuk melatih model dalam pendeteksian penipuan dan pengelolaan klaim.
Example
Sistem AI menggunakan kumpulan data beranotasi untuk mendeteksi ketidakkonsistenan dalam klaim, sehingga menghemat biaya asuransi jutaan dolar setiap tahunnya.
8. Realitas Virtual (VR) untuk Rehabilitasi
Use Case
Alat VR bertenaga AI membantu pasien pulih dari cedera fisik atau tantangan kesehatan mental, seperti PTSD atau stroke.
Teknik Anotasi
Data penangkapan gerak, sesi terapi, dan interaksi pasien diberi anotasi untuk melatih sistem AI untuk rehabilitasi adaptif.
Example
Platform VR seperti MindMaze menggunakan data sesi terapi beranotasi untuk mempersonalisasi latihan pemulihan bagi penyintas stroke.
9. Analisis Prediktif Menggunakan Perangkat yang Dapat Dikenakan
Use Case
Perangkat yang dapat dikenakan yang dilengkapi dengan AI memprediksi potensi risiko kesehatan dengan menganalisis metrik seperti detak jantung, pola tidur, dan tingkat stres.
Teknik Anotasi
Pelabelan urutan waktu dan penandaan peristiwa digunakan untuk memproses data dari perangkat yang dapat dikenakan.
Example
Fitur EKG Apple Watch yang dilatih pada kumpulan data beranotasi memperingatkan pengguna akan risiko fibrilasi atrium, sehingga meningkatkan perawatan pencegahan.
Kesimpulan
Dari chatbot hingga analitik prediktif, teknik anotasi data dalam AI perawatan kesehatan sangat penting untuk menciptakan solusi yang efektif dan andal. Seiring munculnya teknologi baru seperti analisis genomik, rehabilitasi VR, dan prediksi wabah penyakit, permintaan akan data pelatihan AI yang dianotasi akan terus meningkat.
Jika Anda mencari kumpulan data medis berkualitas tinggi atau layanan anotasi ahli, hubungi Shaip untuk mengubah ide Anda menjadi solusi AI yang lebih cerdas.
