Bagaimana Data Pelatihan Perawatan Kesehatan Mendorong AI Perawatan Kesehatan ke Bulan?
Pengadaan data selalu menjadi prioritas organisasi. Terlebih lagi ketika kumpulan data yang bersangkutan digunakan untuk melatih pengaturan belajar mandiri yang mandiri. Melatih model cerdas, terutama yang didukung AI, mengambil pendekatan yang berbeda dari menyiapkan data bisnis standar. Plus, dengan perawatan kesehatan menjadi fokus vertikal, penting untuk fokus pada kumpulan data yang memiliki tujuan untuk mereka dan tidak hanya digunakan untuk pencatatan.
Tapi mengapa kita bahkan perlu fokus pada data pelatihan ketika volume besar data pasien terorganisir sudah berada di database medis dan server panti jompo, rumah sakit, klinik medis, dan organisasi kesehatan lainnya. Alasannya adalah bahwa data pasien standar tidak atau tidak dapat digunakan untuk membangun model otonom, yang kemudian membutuhkan data kontekstual dan berlabel untuk dapat mengambil keputusan yang tanggap dan proaktif tepat waktu.
Di sinilah data Pelatihan Perawatan Kesehatan masuk ke dalam campuran, diproyeksikan sebagai kumpulan data beranotasi atau berlabel. Kumpulan data medis ini difokuskan untuk membantu mesin dan model mengidentifikasi pola medis tertentu, sifat penyakit, prognosis penyakit tertentu, dan aspek penting lainnya dari pencitraan medis, analisis, dan manajemen data.
Apa itu Data Pelatihan Kesehatan- Tinjauan Lengkap?
Data pelatihan perawatan kesehatan tidak lain adalah informasi relevan yang diberi label dengan metadata untuk algoritma pembelajaran mesin untuk dikenali dan dipelajari. Setelah kumpulan data diberi label atau lebih tepatnya dianotasi, menjadi mungkin bagi model untuk memahami konteks, urutan, dan kategori yang sama, yang membantu mereka membuat keputusan yang lebih baik pada waktunya.
Jika Anda menyukai hal-hal spesifik, data pelatihan yang relevan dengan perawatan kesehatan adalah tentang gambar medis beranotasi, yang memastikan bahwa model dan mesin cerdas mampu mengenali penyakit pada waktunya, sebagai bagian dari pengaturan diagnostik. Data pelatihan juga dapat berupa tekstual atau lebih tepatnya ditranskripsi, yang kemudian memberdayakan model untuk mengidentifikasi data yang diambil dari uji klinis dan mengambil panggilan proaktif yang berkaitan dengan pembuatan obat.
Masih agak terlalu rumit untuk Anda! Nah, inilah cara paling sederhana untuk memahami apa yang dimaksud dengan data pelatihan kesehatan. Bayangkan sebuah aplikasi perawatan kesehatan yang diklaim dapat mendeteksi infeksi berdasarkan laporan dan gambar yang Anda unggah ke platform dan menyarankan tindakan selanjutnya. Namun, untuk melakukan panggilan seperti itu, aplikasi cerdas perlu memasukkan data yang dikuratori dan disejajarkan yang dapat dipelajarinya. Ya, itulah yang kami sebut 'Data Pelatihan'.
Apa Model Layanan Kesehatan Paling Relevan yang memerlukan Data Pelatihan?
Data pelatihan lebih masuk akal untuk model perawatan kesehatan otonom yang secara progresif dapat berdampak pada kehidupan rakyat jelata, tanpa campur tangan manusia. Selain itu, peningkatan penekanan pada penguatan kemampuan penelitian dalam domain perawatan kesehatan semakin mendorong pertumbuhan pasar anotasi data; pahlawan AI yang sangat diperlukan dan tanpa tanda jasa yang berperan penting dalam mengembangkan set data pelatihan yang akurat dan spesifik kasus.
Tetapi model perawatan kesehatan mana yang paling membutuhkan data pelatihan? Nah, berikut adalah sub-domain dan model yang telah meningkat belakangan ini, mengisyaratkan perlunya beberapa data pelatihan berkualitas tinggi:
- Pengaturan Layanan Kesehatan Digital: Area fokus meliputi Personalized Treatment, perawatan virtual untuk pasien, dan analisis data untuk pemantauan kesehatan
- Pengaturan Diagnostik: Area fokus mencakup identifikasi dini penyakit yang mengancam jiwa dan berdampak tinggi seperti segala bentuk kanker dan lesi.
- Alat Pelaporan dan Diagnostik: Area fokus termasuk mengembangkan jenis Pemindai CT yang tanggap, deteksi MRI, dan X-Ray atau alat citra
- Penganalisis Gambar: Area fokus termasuk mengidentifikasi masalah gigi, penyakit kulit, batu ginjal, dan banyak lagi
- Pengidentifikasi Data: Area fokus termasuk menganalisis uji klinis untuk manajemen penyakit yang lebih baik, identifikasi pilihan pengobatan baru untuk penyakit tertentu, dan pembuatan obat
- Pengaturan Pencatatan: Area fokus termasuk memelihara dan memperbarui catatan pasien, menindaklanjuti iuran pasien secara berkala, dan bahkan melakukan pra-otorisasi klaim, dengan mengidentifikasi seluk beluk polis asuransi.
Model Layanan Kesehatan ini mendambakan data pelatihan yang akurat agar lebih tanggap dan proaktif.
Mengapa Data Pelatihan Kesehatan Penting?
Seperti yang terlihat dari sifat model, peran pembelajaran mesin berkembang secara bertahap ketika menyangkut domain perawatan kesehatan. Dengan penyiapan AI perseptif menjadi kebutuhan mutlak dalam perawatan kesehatan, NLP, Computer Vision, dan Pembelajaran Mendalam untuk menyiapkan data pelatihan yang relevan bagi model untuk dipelajari.
Selain itu, tidak seperti proses standar dan statis seperti penyimpanan catatan pasien, penanganan transaksi, dan lainnya, model Perawatan Kesehatan cerdas seperti perawatan virtual, penganalisis gambar, dan lainnya tidak dapat ditargetkan menggunakan kumpulan data tradisional. Inilah sebabnya mengapa data pelatihan menjadi lebih penting dalam perawatan kesehatan, sebagai langkah besar ke masa depan.
Pentingnya data pelatihan kesehatan dapat dipahami dan dipastikan lebih baik dengan fakta bahwa ukuran pasar mengenai penerapan alat anotasi data dalam perawatan kesehatan untuk menyiapkan data pelatihan diperkirakan akan tumbuh setidaknya 500% pada tahun 2027, dibandingkan dengan tahun 2020.
Namun bukan itu saja, model cerdas yang dilatih dengan benar sejak awal dapat membantu pengaturan layanan kesehatan memangkas biaya tambahan dengan mengotomatiskan beberapa tugas administratif dan menghemat hingga 30% dari biaya sisa.
Dan ya, algoritme ML terlatih mampu menganalisis pemindaian 3D, setidaknya 1000 kali lebih cepat daripada yang diproses hari ini, pada tahun 2021.
Kedengarannya menjanjikan, bukan!
Gunakan Kasus AI Kesehatan
Sejujurnya, konsep data pelatihan, yang digunakan untuk memberdayakan model AI dalam perawatan kesehatan, terasa agak hambar kecuali jika kita melihat lebih dekat pada kasus penggunaan dan aplikasi real-time yang sama.
Pengaturan Layanan Kesehatan Digital
Pengaturan perawatan kesehatan bertenaga AI dengan algoritme yang terlatih dengan cermat diarahkan untuk memberikan perawatan digital terbaik kepada pasien. Pengaturan digital dan virtual dengan teknologi NLP, Deep Learning, dan Computer Vision dapat menilai gejala dan mendiagnosis kondisi dengan mengumpulkan data dari berbagai sumber, sehingga mengurangi waktu perawatan setidaknya 70%.
Pemanfaatan sumber daya
Munculnya pandemi global memang mencubit sebagian besar pengaturan medis untuk sumber daya. Tapi kemudian, Healthcare AI, jika dijadikan bagian dari skema administratif, dapat membantu institusi medis mengelola kelangkaan sumber daya, pemanfaatan ICU, dan aspek lain dari ketersediaan yang langka, dengan lebih baik.
Menemukan Pasien Berisiko Tinggi
Kesehatan AI, jika dan ketika diterapkan di bagian catatan pasien, memungkinkan otoritas rumah sakit untuk mengidentifikasi prospek berisiko tinggi yang memiliki peluang tertular penyakit berbahaya. Pendekatan ini membantu perencanaan perawatan yang lebih baik dan bahkan memfasilitasi isolasi pasien.
Infrastruktur Terhubung
Seperti yang dimungkinkan oleh AI internal IBM, i.eWatson, pengaturan perawatan kesehatan modern sekarang terhubung, berkat Teknologi Informasi Klinis. Use case ini bertujuan untuk meningkatkan interoperabilitas antara sistem dan manajemen data.
Selain kasus penggunaan yang disebutkan, Healthcare AI berperan dalam:
- Memprediksi batas masa inap pasien
- Memprediksi ketidakhadiran untuk menghemat sumber daya dan biaya rumah sakit
- Memprediksi pasien yang mungkin tidak memperbarui rencana kesehatan
- Mengidentifikasi masalah fisik dan tindakan perbaikan yang sesuai
Dari perspektif yang lebih mendasar, AI layanan kesehatan bertujuan untuk meningkatkan integritas data, kemampuan untuk menerapkan analitik prediktif dengan lebih baik, dan kemampuan menyimpan catatan dari penyiapan terkait.
Tetapi untuk membuat kasus penggunaan ini cukup berhasil, model AI Healthcare harus dilatih dengan data beranotasi.
Peran kumpulan data standar emas untuk Layanan Kesehatan
Model pelatihan baik-baik saja tetapi bagaimana dengan datanya? Ya, Anda memang memerlukan kumpulan data, yang kemudian harus dianotasi agar masuk akal bagi algoritme AI.
Tetapi Anda tidak bisa begitu saja membuang data dari saluran mana pun dan tetap mengikuti standar integritas data. Inilah sebabnya mengapa penting untuk mengandalkan penyedia layanan seperti Shaip yang menawarkan berbagai kumpulan data yang andal dan relevan untuk digunakan oleh perusahaan. Jika Anda berencana untuk menyiapkan model AI perawatan kesehatan, Shaip memungkinkan Anda memilih dari persepsi bot manusia, data percakapan, dikte fisik, dan catatan dokter.
Plus, Anda bahkan dapat menentukan kasus penggunaan untuk membuat kumpulan data selaras dengan proses perawatan kesehatan inti atau AI percakapan untuk menargetkan fungsi administratif. Namun bukan itu saja, annotator dan pengumpul data yang berpengalaman bahkan menawarkan dukungan multibahasa dalam hal menangkap dan menerapkan kumpulan data terbuka untuk model pelatihan.
Kembali ke apa yang ditawarkan Shaip, Anda, sebagai inovator, dapat mengakses file audio yang relevan, file teks, kata demi kata, catatan dikte, dan bahkan kumpulan data gambar medis, tergantung pada fungsionalitas yang Anda inginkan dari model tersebut.
Wrap-Up
Perawatan kesehatan, secara vertikal, sedang melakukan inovasi, terlebih lagi di era pascapandemi. Namun, perusahaan, wirausahawan kesehatan, dan pengembang independen terus-menerus merencanakan aplikasi dan sistem baru yang proaktif secara cerdas dan dapat sangat meminimalkan upaya manusia dengan menangani tugas yang berulang dan memakan waktu.
Inilah sebabnya mengapa sangat penting untuk terlebih dahulu melatih pengaturan atau lebih tepatnya model untuk kesempurnaan dengan menggunakan kumpulan data yang dikuratori dan diberi label secara tepat, sesuatu yang lebih baik dialihdayakan ke penyedia layanan yang andal untuk mencapai kesempurnaan dan akurasi.
