Anotasi Gambar Medis

Peran AI dalam Anotasi Gambar Medis

Kemajuan fenomenal dalam pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan telah merevolusi industri perawatan kesehatan.

Pasar global untuk AI dalam perawatan kesehatan pada tahun 2016 adalah sekitar satu miliar, dan jumlah ini diperkirakan akan melonjak hingga lebih dari $ 28 miliar 2025. Ukuran pasar AI global dalam Pencitraan Medis, khususnya, diperkirakan sekitar $980 juta pada tahun 2022. Selain itu, angka ini diproyeksikan meningkat pada CAGR 26.77% menjadi $ 3215 juta pada tahun 2027.

Apa itu Anotasi Gambar Medis?

Industri perawatan kesehatan memanfaatkan potensi ML untuk memberikan perawatan pasien yang lebih baik, diagnostik yang lebih baik, prediksi perawatan yang akurat, dan pengembangan obat. Namun, ada beberapa bidang ilmu kedokteran di mana AI dapat membantu profesional medis dalam pencitraan medis. Namun, untuk mengembangkan model pencitraan medis berbasis AI yang akurat, Anda memerlukan sejumlah besar pencitraan medis yang diberi label dan anotasi secara akurat.

Anotasi gambar medis adalah teknik pelabelan pencitraan medis secara akurat seperti: MRI, CT pemindaian, Ultrasound, Mammogram, X-Ray, dan lainnya untuk melatih model pembelajaran mesin. Selain pencitraan, data citra medis seperti catatan dan laporan juga diberi anotasi untuk membantu melatih NER klinis dan model Deep Learning.

Anotasi gambar medis ini membantu melatih algoritme pembelajaran mendalam dan model ML untuk menganalisis gambar medis dan meningkatkan diagnosis secara akurat.

Peran Anotasi Gambar Medis dalam Diagnostik Medis

Ai Dalam Diagnostik Medis Potensi AI dalam diagnosis gambar medis sangat besar, dan industri perawatan kesehatan mengambil bantuan AI dan ML untuk memberikan diagnosis yang lebih cepat dan lebih andal kepada pasien. Beberapa kasus penggunaan anotasi gambar perawatan kesehatan dalam diagnosa medis AI adalah:

  • Deteksi Kanker

    Deteksi sel kanker mungkin merupakan peran terbesar AI dalam analisis pencitraan medis. Ketika model dilatih pada kumpulan besar data pencitraan medis, ini membantu model secara akurat mengidentifikasi, mendeteksi, dan memprediksi pertumbuhan sel kanker di organ. Akibatnya, potensi kesalahan manusia dan positif palsu dapat dihilangkan untuk sebagian besar.

  • Pencitraan Gigi

    Masalah medis terkait gigi dan gusi seperti gigi berlubang, kelainan struktur gigi, pembusukan, dan penyakit dapat didiagnosis secara akurat dengan model berkemampuan AI.

  • Komplikasi hati

    Komplikasi yang berhubungan dengan hati dapat dideteksi, dikarakterisasi, dan dipantau secara efektif dengan menilai citra medis untuk mendeteksi dan mengidentifikasi anomali.

  • Gangguan Otak

    Anotasi gambar medis membantu mendeteksi gangguan otak, pembekuan, tumor, dan masalah neurologis lainnya.

  • Dermatologi

    Visi komputer dan pencitraan medis juga banyak digunakan untuk mendeteksi kondisi dermatologis dengan cepat dan efektif.

  • Kondisi jantung

    AI juga semakin banyak digunakan dalam kardiologi untuk mendeteksi anomali jantung, kondisi jantung, kebutuhan akan intervensi, dan menafsirkan echo kardiogram.

Jenis Dokumen yang Dianotasi melalui Anotasi Gambar Medis

Anotasi data medis adalah bagian penting dari pengembangan model pembelajaran mesin. Tanpa anotasi catatan yang tepat dan akurat secara medis dengan teks, metadata, dan catatan tambahan, mengembangkan model ML yang berharga menjadi tantangan.

Akan membantu jika Anda memiliki annotator yang sangat berbakat dan berpengalaman untuk data gambar medis. Beberapa dari berbagai dokumen yang diberi keterangan:

  • CT Scan
  • Mamogram
  • X-Ray
  • Echocardiogram
  • Ultrasound
  • MRI
  • EEG

Lisensi Data Kesehatan/Medis Berkualitas Tinggi untuk Model AI & ML

Anotasi gambar medis VS Anotasi data reguler

Jika Anda sedang membangun model ML untuk pencitraan medis, Anda harus ingat bahwa itu berbeda dari gambar biasa anotasi data dalam banyak cara. Pertama, mari kita ambil contoh pencitraan radiologi.

Namun sebelum kami melakukannya, kami memberikan premis – semua foto dan video yang pernah Anda ambil berasal dari fraksi kecil spektrum yang disebut cahaya tampak. Namun, pencitraan radiologi dibuat menggunakan sinar-X yang berada di bawah bagian cahaya tak terlihat dari spektrum elektromagnetik.

Berikut adalah perbandingan detail anotasi pencitraan medis dan anotasi data reguler.

Anotasi Pencitraan MedisAnotasi Data Reguler
Semua data pencitraan medis harus dihilangkan identitasnya dan dilindungi oleh Data Processing Agreements (DPA)Gambar biasa sudah tersedia.
Gambar Medis dalam Format DICOMGambar biasa bisa dalam format JPEG, PNG, BMP, dan lainnya
Resolusi gambar medis tinggi dengan profil Warna 16-BitGambar biasa dapat memiliki profil Warna 8-Bit.
Gambar medis juga berisi unit pengukuran untuk tujuan medisPengukuran berkaitan dengan kamera
Kepatuhan HIPAA sangat diperlukanTidak diatur oleh kepatuhan
Beberapa gambar dari objek yang sama dari sudut dan pandangan yang berbeda disediakanPisahkan gambar dari objek yang berbeda
Itu harus dipandu oleh kontrol radiologiPengaturan kamera biasa diterima
Beberapa anotasi irisanAnotasi irisan tunggal

Kepatuhan HIPAA

Hipaa Complient Data Masking Oleh Shaip Saat membangun model perawatan kesehatan berbasis AI, Anda harus melatih dan mengujinya menggunakan sejumlah besar gambar medis berkualitas tinggi yang dianotasi secara akurat untuk memberikan prediksi yang akurat. Namun, saat memilih platform untuk anotasi citra medis dan kebutuhan pemrosesan data, Anda harus selalu mencari penawaran yang memenuhi persyaratan kepatuhan teknis ini.

HIPAA adalah undang-undang federal yang mengatur keamanan informasi kesehatan yang ditransmisikan secara elektronik dan mengamanatkan tindakan yang tepat untuk diambil oleh penyedia untuk melindungi dan menjaga informasi pasien agar tidak diungkapkan tanpa persetujuan pasien.

  • Apakah ada sistem untuk penyimpanan dan pengelolaan informasi kesehatan?
  • Apakah cadangan sistem dibuat, dipelihara, dan diperbarui secara berkala?
  • Apakah ada sistem untuk mencegah pengguna yang tidak berwenang mengakses data medis yang sensitif?
  • Apakah data dienkripsi selama istirahat dan transfer?
  • Apakah ada tindakan yang mencegah pengguna mengekspor dan menyimpan gambar medis di perangkat mereka, yang menyebabkan pelanggaran keamanan?

Bagaimana Shaip Dapat Membantu?

Shaip telah menjadi pemimpin pasar yang konsisten dalam memberikan pelatihan berkualitas tinggi kumpulan data gambar untuk mengembangkan maju solusi medis kesehatan berbasis AI. Kami memiliki tim ahli annotator yang berpengalaman dan terlatih secara eksklusif serta jaringan besar ahli radiologi, ahli patologi, dan dokter umum berkualifikasi tinggi yang membantu dan melatih para annotator. Selain itu, akurasi anotasi terbaik di kelasnya dan pelabelan data layanan membantu mengembangkan alat untuk meningkatkan diagnosis pasien.

Saat bermitra dengan Shaip, Anda dapat merasakan kemudahan bekerja dengan para profesional yang memastikan kepatuhan terhadap peraturan, format data, dan waktu pengerjaan yang singkat.

Saat Anda memikirkan proyek anotasi data medis yang membutuhkan pakar kelas dunia layanan anotasi, Shaip adalah mitra yang tepat yang dapat meluncurkan proyek Anda dalam waktu singkat.

sosial Share