ИИ в медицинских изображениях уже сейчас играет решающую роль в обнаружении различных типов заболеваний, помогая врачам принимать правильные решения и предоставлять своевременное лечение и средства ухода, помогая пациентам выздоравливать с меньшими мучениями.
В настоящее время ИИ уже используется для выявления различных видов заболеваний быстрее, чем врачи, с большей точностью. Рентгенолог внимательно изучает медицинские изображения и находит реальную проблему, в то время как машины с поддержкой ИИ также делают то же самое, но с большей скоростью, хотя могут быть некоторые отклонения, например, в случае путаницы или для более точного диагноза врачи также консультируются с другими врачами или медицинскими работниками. экспертов, обладающих глубокими знаниями и опытом в той же области.
Тем не менее, он по-прежнему не используется в больших масштабах, потому что компании, занимающиеся искусственным интеллектом, не получают достаточного количества или соответствующих наборов данных, чтобы сделать медицинское распознавание с точностью. На самом деле, наличие таких изображений не является проблемой, но поиск аннотированных изображений является более серьезной проблемой.
Аннотирование медицинских изображений — это методы, применяемые радиологами для аннотирования проблемных областей на медицинских изображениях, таких как рентген, МРТ, компьютерная томография и ультразвук, которые позже используются при обучении машин с помощью компьютерного зрения для разработки автоматизированных систем на основе ИИ, которые может автоматически обнаруживать подобные заболевания при отображении таких изображений.
Когда ИИ будет анализировать изображения в больших масштабах?
Наличие обучающих данных для разработки модели ИИ является ключевым фактором, требующим значительных улучшений с точки зрения получения огромного количества наборов данных по низкой цене. Когда такие медицинские изображения будут доступны в крупномасштабных аннотированных форматах по низкой цене, тогда будет проще и доступнее разработать модель ИИ с низкими затратами.
И когда будут доступны точно аннотированные медицинские изображения, ИИ также будет использоваться для анализа изображений в большем масштабе. Чем больше наборов качественных и количественных данных будет доступно на рынке для обучения машин с поддержкой ИИ, тем больше таких машин будет разрабатываться в больших масштабах, что приведет к более широкому использованию ИИ для анализа медицинских изображений. Ниже вы можете прочитать, как ИИ в здравоохранении будет играть ключевую роль в медицинской визуализации.
Читайте здесь : Как искусственный интеллект в здравоохранении будет играть ключевую роль в медицинской визуализации?
Как получить аннотированные медицинские изображения для обучения моделей ИИ?
Получение аннотированных медицинских изображений — еще одна сложная задача, поскольку качество и точность являются важными факторами, которые могут повлиять на прогнозы модели ИИ. Cogito — одна из компаний, предоставляющих данные для медицинского обучения в формате аннотированных изображений. Квалифицированный и опытный рентгенолог вручную аннотирует такие изображения, используя лучшие инструменты или программное обеспечение, чтобы сделать каждое изображение пригодным для использования в качестве обучающих данных для машинного обучения и разработок искусственного интеллекта.
