Wéi Gesondheetstrainingsdaten d'Gesondheetsariichtung AI op de Mound féieren?
Datebeschaffung war ëmmer eng organisatoresch Prioritéit. Méi esou wann déi betreffend Datesets benotzt gi fir autonom, selbstléierend Setups ze trainéieren. Training intelligent Modeller, besonnesch déi, déi AI-ugedriwwen sinn, hëlt eng aner Approche wéi Standard Geschäftsdaten virzebereeden. Plus, mat der Gesondheetsariichtung déi vertikal vum Fokus ass, ass et wichteg op Datesets ze fokusséieren déi en Zweck fir si hunn an net einfach fir Rekordhaltung benotzt ginn.
Awer firwat musse mir iwwerhaapt op Trainingsdaten fokusséieren wann gigantesch Bänn vun organiséierte Patientdaten schonn op medizineschen Datenbanken a Servere vun Altersheemer, Spideeler, medizinesche Kliniken an aner Gesondheetsorganisatiounen wunnen. De Grond ass datt Standardpatientendaten net oder kënnen net benotzt ginn fir autonom Modeller ze bauen, déi dann kontextuell a markéiert Donnéeën erfuerderen fir fäeg sinn perceptiv a proaktiv Entscheedungen an der Zäit ze huelen.
Dëst ass wou Healthcare Training Daten an de Mix kommen, projizéiert als annotéiert oder markéiert Datesätz. Dës medizinesch Datesätz fokusséiere sech fir Maschinnen a Modeller ze hëllefen spezifesch medizinesch Mustere z'identifizéieren, d'Natur vu Krankheeten, Prognose vu spezifesche Krankheeten, an aner wichteg Aspekter vu medizinescher Imaging, Analyse an Datemanagement.
Wat ass Gesondheetsservicer Trainingsdaten - E komplette Iwwerbléck?
Gesondheetstrainingsdaten sinn näischt anescht wéi relevant Informatioun déi mat Metadaten markéiert ass fir d'Maschinn Léieren Algorithmen ze erkennen an ze léieren. Wann d'Date Sätz markéiert oder éischter annotéiert sinn, gëtt et méiglech fir d'Modeller de Kontext, d'Sequenz an d'Kategorie vun deemselwechten ze verstoen, wat hinnen hëlleft besser Entscheedungen an der Zäit ze treffen.
Wann Dir e Penchant fir Spezifizitéiten hutt, sinn Trainingsdaten relevant fir d'Gesondheetsariichtung alles iwwer annotéiert medizinesch Biller, déi suergen datt intelligent Modeller a Maschinnen an der Zäit fäeg sinn Krankheeten ze erkennen, als Deel vum diagnostesche Setup. Training Daten kann och textuell oder éischter transkribéiert sinn an der Natur, wat dann Modeller erméiglecht fir Daten aus klineschen Studien ze identifizéieren an proaktiv Uruff betreffend Drogenkreatioun ze huelen.
Nach ëmmer e bëssen ze komplex fir Iech! Gutt, hei ass deen einfachste Wee fir ze verstoen fir wat d'Gesondheetsausbildungsdaten stinn. Stellt Iech eng angeblech Gesondheetsapplikatioun vir, déi Infektiounen entdecken kann op Basis vun de Berichter a Biller déi Dir op d'Plattform eropluet an de nächste Wee vun der Handlung proposéiert. Wéi och ëmmer, fir sou Uruff ze maachen, muss déi intelligent Applikatioun curated an ausgeriicht Donnéeë gefüttert ginn, vun deenen se léiere kann. Jo, dat ass wat mir 'Training Data' nennen.
Wat sinn déi relevantst Gesondheetsariichtungsmodeller déi Trainingsdaten erfuerderen?
Awer wéi eng Gesondheetsmodeller brauche meeschtens Trainingsdaten? Gutt, hei sinn d'Sub-Domänen a Modeller, déi an de leschte Zäiten opgeholl hunn, wat d'Bedierfnes fir e puer qualitativ héichwäerteg Trainingsdaten wénkt:
- Digital Gesondheetsariichtung Setups: Fokusberäicher enthalen personaliséiert Behandlung, virtuell Betreiung fir Patienten, an Datenanalyse fir Gesondheetsmonitoréierung
- Diagnostesch Astellungen: Fokusberäicher enthalen fréi Identifikatioun vu liewensgeféierlechen an héijen Impakt Krankheeten wéi all Form vu Kriibs a Läsionen.
- Berichterstattung an Diagnostesch Tools: Fokusberäicher enthalen d'Entwécklung vun enger perceptiver Rasse vu CT Scanner, MRI Detektioun, an Röntgen oder Bildmaterial Tools
- Bildanalysatoren: Fokusberäicher enthalen d'Identifikatioun vun Zännprobleemer, Hautkrankheeten, Niersteng, a méi
- Daten Identifizéierer: Fokusberäicher enthalen d'Analyse vun klineschen Studien fir besser Krankheetsmanagement, Identifikatioun vun neie Behandlungsoptioune fir spezifesch Krankheeten, an Drogenkreatioun.
- Record-Keeping Setups: Fokusberäicher enthalen d'Erhalen an d'Aktualiséierung vun de Patientedossieren, periodesch op Patientegeld verfollegen, a souguer Pre-autoriséiert Fuerderungen, andeems d'Nitty-Gratis vun enger Versécherungspolice identifizéiert gëtt.
Dës Gesondheetsariichtungsmodeller verlaangen korrekt Trainingsdaten fir méi perceptiv a proaktiv ze sinn.
Firwat Gesondheetsservicer Trainingsdaten wichteg sinn?
Wéi aus der Natur vun de Modeller gesi gëtt, ass d'Roll vum Maschinnléieren inkrementell evoluéiert wann d'Gesondheetsdomän betrëfft. Mat perceptive AI Setups déi absolut Noutwendegkeete ginn an der Gesondheetsariichtung, kënnt et erof op NLP, Computer Vision, an Deep Learning fir relevant Trainingsdaten virzebereeden fir d'Modeller ze léieren.
Och, am Géigesaz zu de Standard a statesche Prozesser wéi Patientebuchhaltung, Transaktiounshandhabung, a méi, kënnen intelligent Gesondheetsariichtungsmodeller wéi virtuell Betreiung, Bildanalysatoren, an anerer net gezielt ginn mat traditionellen Datesets. Dofir ginn Trainingsdaten nach méi wichteg an der Gesondheetsariichtung, als e grousse Schrëtt an d'Zukunft.
D'Wichtegkeet vun de Gesondheetsausbildungsdaten ka besser verstane a festgestallt ginn duerch d'Tatsaach datt d'Maartgréisst betreffend d'Ëmsetzung vun Datenannotatiounsinstrumenter an der Gesondheetsariichtung fir Trainingsdaten virzebereeden ass erwaart mat op d'mannst 500% am Joer 2027 ze wuessen, am Verglach zu deem am Joer 2020.
Awer dat ass net alles, intelligent Modeller déi an der éischter Plaz richteg trainéiert sinn, kënnen d'Gesondheetsariichtungen hëllefen zousätzlech Käschten ze reduzéieren andeems verschidde administrativ Aufgaben automatiséiert ginn a bis zu 30% vun de Reschtkäschte spueren.
A jo, trainéiert ML Algorithmen si fäeg 3D Scans ze analyséieren, op d'mannst 1000 Mol méi séier wéi se haut veraarbecht ginn, am Joer 2021.
Kléngt villverspriechend, ass et net!
Benotzt Fäll vu Gesondheetsariichtung AI
Éierlech gesoot, d'Konzept vun Trainingsdaten, benotzt fir AI Modeller an der Gesondheetsariichtung z'empfänken, fillt sech e bësse faarweg, ausser mir kucken d'Benotzungsfäll an Echtzäit Uwendungen méi genau kucken.
Digital Gesondheetsariichtung Setup
AI-ugedriwwen Gesondheetsariichtungen mat virsiichteg ausgebilten Algorithmen si geriicht fir déi bescht méiglech digital Betreiung un de Patienten ze liwweren. Digital a virtuell Setups mat NLP, Deep Learning, a Computer Vision Tech kënne Symptomer beurteelen an Konditioune diagnostizéieren andeems Dir Daten aus verschiddene Quellen sammelt, an doduerch d'Behandlungszäit ëm mindestens 70% reduzéiert gëtt.
Ressource Utilisatioun
D'Entstoe vun der globaler Pandemie huet déi meescht medizinesch Opstellunge fir Ressourcen gepresst. Awer dann, Gesondheetsariichtung AI, wann en Deel vum administrativen Schema gemaach gëtt, kann medizinesch Institutiounen hëllefen d'Ressourceknappheet, d'ICU Notzung an aner Aspekter vun der knapper Disponibilitéit besser ze managen.
Lokalisatioun vun héich-Risiko Patienten
Gesondheetsariichtung AI, wann a wann se an der Patientedossier Sektioun implementéiert ass, erlaabt d'Spidol Autoritéiten héich-Risiko Perspektiven z'identifizéieren, déi d'Chance hunn fir geféierlech Krankheeten opzehuelen. Dës Approche hëlleft mat enger besserer Behandlungsplanung a erliichtert souguer d'Isolatioun vum Patient.
Connected Infrastruktur
Wéi méiglech duerch IBM's intern AI, i.e.Watson, modern-Dag Gesondheetsariichtung Setup ass elo ugeschloss, Ugedriwwe vun Clinical Information Technology. Dëse Benotzungsfall zielt d'Interoperabilitéit tëscht Systemer an Datemanagement ze verbesseren.
Zousätzlech zu den ernimmten Benotzungsfäll, huet d'Gesondheetsfleeg AI eng Roll am Spill an:
- Virausgesot Patient bleiwen Limite
- No-Shows virauszesoen fir Spidolressourcen a Käschten ze spueren
- Patienten virauszesoen déi d'Gesondheetspläng net erneieren
- Physikalesch Themen z'identifizéieren an déi entspriechend Erhuelungsmoossnamen
Aus enger méi elementarer Perspektiv, Gesondheetswiesen AI zielt fir d'Datenintegritéit ze verbesseren, d'Fäegkeet fir prévisiv Analyse besser ëmzesetzen, an d'Rekordhaltungsfäegkeete vum betreffende Setup.
Awer fir dës Benotzungsfäll erfollegräich genuch ze maachen, mussen d'Gesondheetsarie AI Modeller mat annotéierten Donnéeën trainéiert ginn.
D'Roll vun Gold-Standard Datesätz fir Gesondheetsariichtung
Trainingsmodeller si gutt awer wat iwwer d'Donnéeën? Jo, Dir braucht Datesets, déi dann annotéiert musse ginn fir Sënn fir d'AI Algorithmen ze maachen.
Plus, Dir kënnt souguer Benotzungsfäll spezifizéieren fir d'Datesätz ausgeriicht op Kär Gesondheetsprozesser oder konversativ AI fir d'administrativ Funktiounen ze zielen. Awer dat ass net alles, erfuerene Annotatoren an Datesammler bidden souguer méisproocheg Ënnerstëtzung wann et drëm geet fir oppe Datesets fir Trainingsmodeller z'erfaassen an z'installéieren.
Wann Dir zréck op dat wat Shaip bitt, kënnt Dir als Innovator Zougang zu relevant Audiodateien, Textdateien, wuertwiertlech, Diktatnotizen, a souguer medizinesch Bilddates, ofhängeg vun der Funktionalitéit déi Dir wëllt datt de Modell huet.
Apaken
D'Gesondheetsariichtung, als Vertikal, ass op enger innovativer Spree, méi an der post-pandemescher Ära. Wéi och ëmmer, Entreprisen, Gesondheetsentrepreneuren an onofhängeg Entwéckler plangen dauernd nei Uwendungen a Systemer déi intelligent proaktiv sinn a kënnen d'mënschlech Ustrengung wesentlech minimiséieren andeems se repetitiv an Zäitopwänneg Aufgaben behandelen.
Dofir ass et entscheedend fir d'éischt d'Setups oder éischter Modeller op Perfektioun ze trainéieren andeems Dir präzis curated a markéiert Datesets benotzt, eppes wat besser un zouverlässeg Déngschtleeschter outsourced ass fir Perfektioun a Genauegkeet z'erreechen.
