השוק העולמי עבור בינה מלאכותית במגזר הבריאות מוערך לעלות מ-1.426 מיליארד דולר ב-2017 ל- 28.04 דולר בשנת 2025. הגידול בביקוש ל בינה מלאכותיתטכנולוגיות מבוססות מתבררות כאשר תעשיית הבריאות תמיד מחפשת דרכים לשפר את הטיפול, להפחית עלויות ולהבטיח קבלת החלטות מדויקות.
בהתאם למורכבות הפרויקט, הצוות הפנימי לא תמיד יכול לנהל תיוג נתוני שירותי בריאות צרכי. כתוצאה מכך, העסק נאלץ לחפש מערכי נתונים איכותיים מספקי צד שלישי אמינים.
אבל יש כמה סיבוכים ואתגרים כאשר אתה מחפש עזרה מבחוץ תיוג נתוני שירותי בריאות. בואו נסתכל על האתגרים והנקודות שיש לשים לב אליהם לפני מיקור חוץ מערך נתונים של שירותי בריאות שירותי תיוג.
החשיבות של תיוג נתונים בתחום הבריאות
תיוג נתונים מדויק הוא חיוני לפיתוח פתרונות המונעים בינה מלאכותית בתחום הבריאות. כמה מהסיבות העיקריות לכך שתיוג נתונים חיוני בתחום הבריאות כוללות:
דיוק אבחון משופר: תמונות ונתונים רפואיים המסומנים במדויק עוזרים לאמן אלגוריתמי AI לאיתור מחלות וחריגות בדיוק גבוה יותר, מה שמוביל לזיהוי מוקדם יותר ותוצאות טובות יותר של המטופל.
טיפול משופר בחולה: נתוני בריאות עם הערות טובות מאפשרים פיתוח של תוכניות טיפול מותאמות אישית, ניתוח חזוי ומערכות תמיכה להחלטות קליניות, ובסופו של דבר משפרים את הטיפול בחולים.
עמידה בתקנות: תיוג נתוני שירותי בריאות חייב לציית לתקנות פרטיות ואבטחה קפדניות כגון HIPAA ו-GDPR. הבטחת ציות חיונית כדי להגן על מידע רגיש של המטופל ולהימנע מהשלכות משפטיות.
שיטות עבודה מומלצות להערת נתוני בריאות
כדי להבטיח את הצלחת פרויקטי ה-AI שלך בתחום הבריאות, שקול את השיטות המומלצות הבאות בעת מיקור חוץ של תיוג נתונים:
תחום מומחיות: עבוד עם שותף לתיוג נתונים שיש לו מומחיות בתחום הבריאות. עליהם להיות בעלי הבנה עמוקה של מינוח רפואי, מבנים אנטומיים ופתולוגיות של מחלות כדי להבטיח הערות מדויקות.
בקרת איכות: יישם תהליך אבטחת איכות קפדני הכולל מספר רמות של סקירה, ביקורות סדירות ולולאות משוב מתמשכות כדי לשמור על תיוג נתונים באיכות גבוהה.
אבטחת מידע ופרטיות: בחר שותף לתיוג נתונים שעוקב אחר פרוטוקולי אבטחת מידע ופרטיות מחמירים, כגון עבודה עם נתונים שלא מזוהים, שימוש בשיטות העברת נתונים מאובטחות וביקורת קבועה של אמצעי האבטחה שלהם.
אתגרים העומדים בפני תיוג נתוני שירותי בריאות
השמיים החשיבות של איכות גבוהה מערך נתונים רפואי ותמונות מוערות חיוניות לתוצאה של דגמי ML. הערת תמונה לא נכונה יכולה להביא תחזיות לא מדויקות, אם לא ראיית מחשב פּרוֹיֶקט. זה יכול להיות גם הפסד כסף, זמן ומאמץ רב.
זה יכול גם להיות אבחנה שגויה באופן קיצוני, טיפול רפואי מאוחר ולא תקין ועוד. לכן כמה AI רפואי חברות מחפשות שותפים לתיוג נתונים והערות עם שנים של ניסיון.
אתגר של ניהול זרימת עבודה
אחד האתגרים המשמעותיים של תיוג נתונים רפואיים יש מספיק עובדים מאומנים לטפל בנתונים מובנים ובלתי מובנים נרחבים. חברות נאבקות לאיזון הגדלת כוח העבודה, הכשרה ושמירה על איכות.
אתגר של שמירה על איכות מערך הנתונים
זהו אתגר לשמור על איכות מערך נתונים עקבית - סובייקטיבית ואובייקטיבית.
אין יסוד אחד של אמת באיכות סובייקטיבית שכן היא סובייקטיבית לאדם המביא את הדברים נתונים רפואיים. המומחיות בתחום, התרבות, השפה וגורמים אחרים יכולים להשפיע על איכות העבודה.
באיכות אובייקטיבית, יש יחידה אחת של התשובה הנכונה. עם זאת, בשל היעדר מומחיות רפואית או ידע רפואי, ייתכן שהעובדים לא יתחייבו ביאור תמונה במדויק.
ניתן לפתור את שני האתגרים בעזרת הכשרה וניסיון נרחב בתחום הבריאות.
אתגר של שליטה בעלויות
ללא קבוצה טובה של מדדים סטנדרטיים, לא ניתן לעקוב אחר תוצאות הפרויקט על סמך הזמן המושקע בעבודת תיוג נתונים.
אם עבודת תיוג הנתונים היא במיקור חוץ, הבחירה היא בדרך כלל בין תשלום לפי שעה או לכל משימה שבוצעה.
התשלום לשעה עובד היטב בטווח הארוך, אך חלק מהחברות עדיין מעדיפות לשלם לפי משימה. עם זאת, אם עובדים מקבלים שכר לכל משימה, איכות העבודה עלולה להיפגע.
אתגר של מגבלות פרטיות
עמידה בפרטיות נתונים וסודיות היא אתגר משמעותי בעת איסוף כמויות גדולות של נתונים. זה נכון במיוחד לאיסוף מאסיבי מערכי נתונים של שירותי בריאות מכיוון שהם עשויים להכיל פרטים אישיים מזהים, פנים, מ רשומות רפואיות אלקטרוניות.
הצורך לאחסן ולנהל נתונים במקום מאובטח במיוחד עם בקרות גישה מורגש תמיד מאוד.
אם העבודה מתבצעת במיקור חוץ, חברת הצד השלישי אחראית על רכישת אישורי ציות והוספת שכבת הגנה נוספת.
שאלות שיש לשאול בעת מיקור חוץ של עבודת תיוג נתונים בתחום הבריאות
מי הולך לסמן את הנתונים?
השאלה הראשונה שאתה צריך לשאול היא לגבי צוות תיוג הנתונים. כל נתוני אימונים צוות התיוג מתפקד היטב, עושה משימות קבועות. אבל עם הכשרה על מונחים ומושגים ספציפיים לתחום על ידי מומחים רפואיים, הם יוכלו לפתח מערכי נתונים התואמים את היכולות הנדרשות על ידי הפרויקט.
יתרה מכך, עם כוח עבודה גדול יותר, כאשר משימת תיוג הנתונים מועברת במיקור חוץ, קל יותר לחלק את העבודה באופן שווה בין חלקים משמעותיים של כותבים מנוסים ומאומנים. ניתן לשמור גם על מעקב, שיתוף פעולה ואחידות באיכות.
- בקש סקירה לדוגמה של המשימות שהושלמו. חפש דיוק במערך הנתונים.
- הבן את קריטריוני ההכשרה והגיוס שלהם. למידע נוסף על שיטות האימון שלהם, מדדי איכות, ניהול ורשימות אימות.
האם ניתן להרחבה?
לספק שירותי תיוג הנתונים צריך להיות צוות תחום בריאות מיומן היטב שיכול להתחיל במהירות ולהתרחב במהירות. כדאי לעבוד עם מומחי בריאות בלבד שיכולים להגביר את העבודה תוך שמירה על איכות.
צוותים פנימיים לעומת חיצוניים - מה עדיף?
בחירה בין צוותים פנימיים וחיצוניים היא תמיד פעולה של איזון עדין. אבל התחל לשקול את שני אלה בהתבסס על הזמן שלוקח למסירה, עלות קנה המידה של שירותי תיוג נתונים וניסיון ספציפי בתחום הבריאות.
ייתכן שלצוות פנימי אין את המומחיות הנדרשת בתחום הבריאות והוא דורש הכשרה מקיפה כדי לעמוד בשוויון עם המומחים. אבל כוח עבודה חיצוני יכול היה לעשות זאת מערך נתונים רפואי מומחיות תיוג, מה שהופך אותם למועמדים אידיאליים להתחיל ולהגדיל במהירות.
כאשר הניסיון במדעי הרפואה והבריאות משולב עם כלים מתקדמים, ניתן לראות הוזלה ניכרת בעלות ובזמן עיבוד הנתונים.
האם הם עומדים בדרישות הרגולטוריות?
יש להכשיר את צוות עיבוד הנתונים הנכון לבצע את משימותיו בצורה מאובטחת. הצוות צריך להיות מוכן על ידי מומחים רפואיים או מדעני נתונים כדי להבטיח רישומי בריאות אלקטרוניים מהמטופלים נשארים אנונימיים.
ספקי השירותים של צד שלישי יטפלו בתקנות פרטיות המטופלים, לרבות אישורי תאימות HIPAA ו-GDPR. בחר תמונה שירותי הערות עם תעודת ISO-9002 המוכיחה שהם נוקטים באמצעים מחמירים כדי לשמור על פרטיות הנתונים והארגון של הלקוחות.
כיצד הספק מקיים תקשורת עם כוח העבודה המנוהל?
בחר שותף לתיוג נתונים השואף לשמור על תקשורת ברורה וקבועה כדי למנוע אי-התאמות בהוראות, בדרישות ובדרישות הפרויקט. חוסר תקשורת, החלפה בזמן אמת של מידע קריטי לפרויקט ומערכת לולאת משוב לא מספקת עלולים להשפיע לרעה על איכות העבודה ועל מועדי האספקה. חיוני לבחור צד שלישי שמשתמש בכלי שיתוף הפעולה העדכניים ביותר ובעל מערכות מוכחות לזיהוי בעיות פרודוקטיביות לפני שהוא מתחיל להשפיע על הפרויקט.
תיאור מקרה: הערת תמונה רפואית עבור רדיולוגיה מבוססת בינה מלאכותית
חברת טכנולוגיה מובילה בתחום הבריאות שיתפה פעולה עם Shaip לפיתוח פתרון רדיולוגיה מופעל בינה מלאכותית. שייפ סיפקה שירותי ביאור תמונה רפואית באיכות גבוהה, תוך תיוג של אלפי סריקות CT ו-MRI עם מבנים אנטומיים מדויקים וחריגות. על ידי עבודה עם הצוות המנוסה של שייפ של נותני מידע בתחום הבריאות, החברה הצליחה לאמן את אלגוריתמי הבינה המלאכותית שלה כדי לזהות מחלות בדיוק גבוה, בסופו של דבר לשפר את תוצאות המטופל ולהפחית את עלויות שירותי הבריאות.
סיכום
שייפ היא מובילה בתעשייה במתן שירותי תיוג נתונים רפואיים מיוחדים מהשורה הראשונה לפרויקטים קריטיים. יש לנו צוות בלעדי של מומחי בריאות שהוכשרו על ידי הטובים ביותר מומחים רפואיים על פתרונות תיוג מהטובים מסוגו. הניסיון, המיומנות, מודולי ההכשרה המחמירים והפרמטרים המוכחים של אבטחת האיכות שלנו הפכו אותנו לשותפי שירות תיוג הנתונים המועדפים ביותר עבור עסקים גדולים.
מוכן להבטיח את הצלחת פרויקטי ה-AI שלך בתחום הבריאות עם תיוג נתונים באיכות גבוהה? צור קשר עם Shaip עוד היום כדי ללמוד כיצד צוות הערות נתוני הבריאות המנוסה שלנו יכול לעזור לך להשיג את המטרות שלך תוך שמירה על הסטנדרטים הגבוהים ביותר של איכות ותאימות. מערכי נתונים רפואיים בקוד פתוח עבור פרויקטים של למידת מכונה
