ההתקדמות הפנומנלית בלמידת מכונה ובינה מלאכותית חוללה מהפכה בתעשיית הבריאות.
השוק העולמי של בינה מלאכותית בתחום הבריאות בשנת 2016 עמד על כמיליארד, ומספר זה מוערך להגיע ליותר מ 28 מליארד דולרים על ידי 2025. גודל השוק של בינה מלאכותית עולמית בהדמיה רפואית, בפרט, הוערך בכ-980 מיליון דולר בשנת 2022. יתרה מכך, נתון זה צפוי לעלות ב-CAGR של 26.77% ל- מיליון דולר עד שנת 3215.
מהי הערת תמונה רפואית?
תעשיית הבריאות ממנפת את הפוטנציאל של ML כדי לספק טיפול משופר בחולים, אבחון טוב יותר, תחזיות טיפול מדויקות ופיתוח תרופות. עם זאת, ישנם כמה תחומים במדעי הרפואה שבהם בינה מלאכותית יכולה לסייע לאנשי מקצוע רפואיים בהדמיה רפואית. עם זאת, כדי לפתח מודלים מדויקים של הדמיה רפואית מבוססי בינה מלאכותית, אתה זקוק לכמויות אדירות של הדמיה רפואית עם תווית והערה מדויקת.
הערת תמונה רפואית היא הטכניקה של תיוג מדויק של הדמיה רפואית כגון MRI, CT סריקות, אולטרסאונד, ממוגרפיה, רנטגן ועוד כדי להכשיר את מודל למידת המכונה. בנוסף להדמיה, נתוני תמונה רפואיים כגון רשומות ודוחות מובאים גם כדי לסייע באימון NER קליני ומודלים של Deep Learning.
הערת תמונה רפואית זו מסייעת לאמן אלגוריתמי למידה עמוקה ומודלים של ML כדי לנתח תמונות רפואיות ולשפר את האבחנה במדויק.
תפקיד ביאור תמונה רפואית באבחון רפואי
הפוטנציאל של AI ב אבחון תמונה רפואית הוא עצום, ותעשיית הבריאות נעזרת ב-AI ו-ML כדי לספק אבחון מהיר ואמין יותר לחולים. חלק ממקרי השימוש של הערת תמונת בריאות באבחון רפואי בינה מלאכותית הם:
גילוי סרטן
זיהוי תאי סרטן הוא אולי התפקיד הגדול ביותר של AI בניתוח הדמיה רפואית. כאשר מודלים מאומנים על סטים מסיביים של נתוני הדמיה רפואית, זה עוזר למודל לזהות, לזהות ולחזות במדויק את הצמיחה של תאים סרטניים באיברים. כתוצאה מכך, ניתן לבטל במידה רבה את הפוטנציאל לטעויות אנוש ותוצאות כוזבות.
הדמיית שיניים
ניתן לאבחן במדויק בעיות רפואיות הקשורות לשיניים ולחניכיים כגון חורים, חריגות במבנה השיניים, עששת ומחלות באמצעות מודלים התומכים בבינה מלאכותית.
סיבוכים בכבד
ניתן לזהות, לאפיין ולנטר סיבוכים הקשורים לכבד ביעילות על ידי הערכת תמונות רפואיות לאיתור וזיהוי חריגות.
הפרעות במוח
הערת תמונה רפואית עוזרת לזהות הפרעות מוחיות, קרישים, גידולים ובעיות נוירולוגיות אחרות.
דֶרמָטוֹלוֹגִיָה
גם ראייה ממוחשבת והדמיה רפואית נמצאים בשימוש נרחב לאיתור מצבים דרמטולוגיים במהירות וביעילות.
תנאי לב
בינה מלאכותית נמצאת גם בשימוש הולך וגובר בקרדיולוגיה לאיתור חריגות לב, מצבי לב, צורך בהתערבות ופרשנות אקו קרדיוגרמות.
סוגי מסמכים המובאים באמצעות הערת תמונה רפואית
הערת נתונים רפואיים היא חלק מכריע בפיתוח מודל למידת מכונה. ללא ביאור נכון ומדויק מבחינה רפואית של רשומות עם טקסט, מטא נתונים והערות נוספות, זה הופך להיות מאתגר לפתח מודל ML בעל ערך.
זה יעזור אם היו לך כותבים מוכשרים ומנוסים במיוחד עבור נתוני תמונה רפואית. חלק מהמסמכים השונים המצוינים:
- סריקת סי טי
- ממוגרפיה
- צילום רנטגן
- אקוקרדיוגרמה
- אולטראסאונד
- MRI
- EEG
- דיקום
- NIfTI
- אודיו - אודיו של הכתבת רופא
- וידאו
- תמונות
- טקסט - ערכת נתונים של EHR
- תמונות
הערת תמונה רפואית VS הערת נתונים רגילה
אם אתה בונה מודל ML להדמיה רפואית, עליך לזכור שהוא שונה מתמונה רגילה ביאור נתונים בכל כך הרבה דרכים. ראשית, ניקח את הדוגמה של הדמיה רדיולוגית.
אבל לפני שאנחנו עושים את זה, אנחנו פורסים את ההנחה - כל התמונות והסרטונים שאי פעם צילמתם מגיעים מחלק קטן מהספקטרום שנקרא האור הנראה. עם זאת, הדמיה רדיולוגית נעשית באמצעות קרני רנטגן שמגיעות מתחת לחלק האור הבלתי נראה של הספקטרום האלקטרומגנטי.
לפניכם השוואה מפורטת בין ביאור הדמיה רפואי לבין ביאור נתונים רגיל.
| הערת הדמיה רפואית | הערת נתונים רגילה |
|---|---|
| יש לבטל זיהוי של כל נתוני ההדמיה הרפואית ולהגן על ידי הסכמי עיבוד נתונים (DPA) | תמונות רגילות זמינות בקלות. |
| תמונות רפואיות הן בפורמט DICOM | תמונות רגילות יכולות להיות ב-JPEG, PNG, BMP ועוד |
| רזולוציות תמונה רפואיות גבוהות עם פרופיל צבע של 16 סיביות | לתמונות רגילות יכול להיות פרופיל צבע של 8 סיביות. |
| תמונות רפואיות מכילות גם יחידות מדידה למטרות רפואיות | המידות מתייחסות למצלמה |
| תאימות HIPAA נדרשת בהחלט | לא מוסדר על ידי ציות |
| מסופקות תמונות מרובות של אותו אובייקט מזוויות ותצוגות שונות | תמונות נפרדות של חפצים שונים |
| זה צריך להיות מונחה על ידי בקרות רדיולוגיה | הגדרות מצלמה רגילות מתקבלות |
| הערות פרוסות מרובות | הערות פרוסה בודדת |
תאימות של HIPAA
בעת בניית מודלים מבוססי AI, עליך לאמן ולבדוק אותם באמצעות כמויות אדירות של תמונות רפואיות באיכות גבוהה עם הערות מדויקות כדי לספק חיזוי מדויק. עם זאת, כשאתה בוחר פלטפורמה לצרכי הערת התמונה הרפואית ועיבוד הנתונים שלך, עליך תמיד לחפש הצעות שעומדות בדרישות התאימות הטכניות הללו.
HIPAA הוא חוק פדרלי המסדיר את בטיחות המידע הבריאותי המועבר אלקטרונית ומחייב את האמצעים המתאימים לנקוט על ידי ספקים כדי להגן ולהגן על מידע המטופל מפני חשיפה ללא הסכמת המטופל.
- האם קיימת מערכת לאחסון וניהול מידע רפואי?
- האם גיבויי המערכת נוצרים, מתוחזקים ומתעדכנים באופן קבוע?
- האם קיימת מערכת למנוע ממשתמשים לא מורשים גישה לנתונים רפואיים רגישים?
- האם הנתונים מוצפנים בזמן מנוחה והעברה?
- האם יש אמצעים כלשהם שמונעים ממשתמשים לייצא ולאחסן תמונות רפואיות במכשירים שלהם, מה שגורם לפרצת אבטחה?
איך שייפ יכול לעזור?
שייפ הייתה מובילת שוק עקבית במתן הדרכה באיכות גבוהה מערכי נתונים של תמונות לפתח מתקדם פתרונות רפואיים מבוססי AI בתחום הבריאות. יש לנו צוות מנוסים, בעלי הכשרה בלעדית, ורשת ענקית של רדיולוגים, פתולוגים ורופאים כלליים מוכשרים ביותר, המסייעים ומכשירים את הכותבים. בנוסף, דיוק ההערות הטוב מסוגו ו תיוג נתונים השירותים עוזרים לפתח כלים לשיפור אבחון המטופל.
בעת שיתוף פעולה עם Shaip, אתה יכול לחוות את הקלות בעבודה עם אנשי מקצוע המבטיחים תאימות לרגולציה, פורמטים של נתונים וזמן תפוקה קצר.
כאשר יש לך בראש פרויקט הערת נתונים רפואיים שצריך מומחה ברמה עולמית שירותי הערות, שייפ הוא השותף הנכון שיכול להשיק את הפרויקט שלך תוך זמן קצר.
