הערת תמונה רפואית ממלאת תפקיד חיוני באספקת אלגוריתמי למידת מכונה ומודלים של AI עם נתוני ההדרכה הדרושים. תהליך זה חיוני עבור AI כדי לזהות במדויק מחלות ומצבים, מכיוון שהוא מסתמך על נתונים מודגמים מראש כדי ליצור תגובות מתאימות.
במילים פשוטות, הערת תמונה רפואית היא תהליך של תיוג ותיאור של תמונות רפואיות. זה לא רק מסייע באבחון מצבים אלא גם ממלא תפקיד מכריע במחקר ובמתן טיפול רפואי. על ידי סימון ותווית של סמנים ביולוגיים ספציפיים, תוכניות בינה מלאכותית יכולות לפרש ולנתח את התמונות עשירות המידע, מה שמוביל לאבחונים מהירים ומדויקים.
בשנת 2022, שוק כלי ההערות לנתוני הבריאות העולמי הוערך ב-129.9 מיליון דולר, והוא צפוי לחוות שיעור צמיחה שנתי מורכב (CAGR) יוצא דופן של 27.5% מ-2023 עד 2030. השילוב של כלי ביאור נתונים במגזר הבריאות עושה מהפכה אבחון, טיפול וניטור מטופלים. על ידי יצירת אבחנות מדויקות ואפשרות טיפולים מותאמים אישית, כלים אלה משפרים משמעותית את המחקר והתוצאות בתחום הבריאות.
מקור תמונה: מחקר Grandview
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.
הבנת הערת תמונה רפואית
בביאור תמונה רפואית, צילומי רנטגן, סריקות CT, סריקות MRI ומסמכים קשורים מסומנים. האלגוריתמים והמודלים של הבינה המלאכותית מאומנים למטרות שונות באמצעות המידע המסומן והסמנים המסופקים באמצעותם זיהוי ישויות בשם (NER). באמצעות מידע זה, תוכניות AI חוסכות לרופאים זמן ועוזרות להם לקבל החלטות טובות יותר. כתוצאה מכך, החולים מקבלים תוצאות ממוקדות יותר.
אם לא תוכנית בינה מלאכותית, משימה זו נעשית על ידי רופאים ומומחים. בדיוק כפי שאנשי מקצוע לומדים במשך שנים של הכשרה ולימודים, מודל בינה מלאכותית זקוק להכשרה אשר מסופקת בחלקה על ידי נתוני תמונה מוערים. באמצעות נתונים אלה, מודלים של בינה מלאכותית ותכניות למידת מכונה לומדים לגשר על הפער בין המומחיות הרפואית של האדם לבין יכולות הבינה המלאכותית.
המיזוג הזה בין בני אדם לבינה מלאכותית הופך את האבחון של שירותי הבריאות לדייק, מהיר ויזום. כתוצאה מכך, טעויות אנוש מצטמצמות מכיוון שתוכנית AI יכולה לזהות חריגות ברמה המולקולרית ביעילות טובה יותר, ובכך לשפר את תוצאות המטופל.
תפקיד ביאור תמונה רפואית באבחון רפואי
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
יישומים של הערת תמונה רפואית בתחום הבריאות
הערת תמונה רפואית יכולה לשרת מספר מטרות בנוסף לאיתור מחלות ואבחנות. נתונים מאומנים היטב סייעו למודלים של AI ו-ML לשפר את שירותי הבריאות. להלן כמה יישומים נוספים של הערת תמונה רפואית:
עוזר וירטואלי
הערת תמונה רפואית מעצימה לעוזרי AI וירטואליים לספק מידע בזמן אמת ומדויק. הוא מנתח תמונות רפואיות ומשתמש בנתונים שהוכשרו מראש כדי למצוא רלוונטיות ולספק תגובות.
תמיכה באבחון
לאבחון מדויק, מודלים של AI יכולים לסייע לאנשי מקצוע רפואיים בתיקון טעויות אנוש. תוך הגברת מהירות זיהוי התנאים, זה יכול גם להפחית את עלויות הביצוע.
אבחון מוקדם
במצבים כמו סרטן, שבהם אבחון מאוחר עלול לגרום לתוצאות קטלניות, אבחון מוקדם באמצעות זיהוי הסמנים הביולוגיים המוקדמים או מסכני חיים מוערך מאוד.
זיהוי תבניות
זיהוי דפוסים מועיל בפיתוח תרופות, כאשר הערת תמונה רפואית משמשת לגילוי תגובות ביולוגיות ספציפיות לסוגים שונים של חומרים.
ניתוח רובוטי
בניתוח רובוטיקה, הערת תמונה רפואית ובינה מלאכותית פועלות יחד כדי להבין חלקים ומבנים מורכבים בגוף האדם. באמצעות מידע זה, מודלים של AI יכולים לבצע ניתוחים בדיוק.
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
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?
כיצד לבחור את חברת הערות תמונה רפואית הטובה ביותר
- תחום מומחיות: חפש חברה בעלת ניסיון רב בביאור תמונות רפואיות ותפיסה מעמיקה של טרמינולוגיה רפואית, אנטומיה ופתולוגיה.
- בקרת איכות: ודא שהחברה מיישמת תהליך בקרת איכות מחמיר כדי להבטיח את הדיוק, האחידות וההתאמה לקריטריונים הספציפיים שלך בהערות.
- אבטחת מידע ופרטיות: ודא שהחברה שומרת על אמצעים חזקים לאבטחת מידע ומצייתת לתקנות הרלוונטיות כמו HIPAA או GDPR כדי להגן על נתוני מטופלים רגישים.
- מדרגיות: בחר חברה שיכולה להתמודד עם קנה המידה של הפרויקט שלך ויש לה את היכולת להגדיל או לרדת ככל שהצרכים שלך משתנים.
- זמן תפנית: קחו בחשבון את יכולת החברה לספק הערות במסגרת הזמן שנקבעה תוך שמירה על תקני איכות.
- תקשורת ושיתוף פעולה: חפשו חברה ששומרת על ערוצי תקשורת ברורים ונענית לצרכים ולמשוב שלכם לאורך כל הפרויקט.
- טכנולוגיה וכלים: הערכת השימוש של החברה בכלים וטכנולוגיות מתקדמות להערות, כגון הערות בעזרת למידה חישובית, כדי לשפר את היעילות והדיוק.
- תמחור וערך: השוו מחירים בין חברות שונות, אך קחו בחשבון גם את הערך שהן מספקות מבחינת איכות, שירות ומומחיות.
- הפניות ותיאורי מקרה: בקש הפניות או תיאורי מקרה מהחברה כדי להעריך את הניסיון והרקורד שלהם בפרויקטים של הערות תמונה רפואית הדומים לשלך.
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.
