В отличие от других отраслей, сектор здравоохранения совершенно другой. Это высокоприоритетный сектор, все мы ожидаем большего ухода и услуг, не учитывая их стоимость. Большинство интерпретаций медицинских данных выполняется медицинским экспертом. После успеха глубокого обучения в других реальных приложениях, он предоставляет захватывающие решения с хорошей точностью для медицинской визуализации и рассматривается как мощный метод для будущих приложений в секторе здравоохранения.

Глубокое обучение добилось прецедентного успеха в компьютерном зрении и других областях. И теперь это кардинально меняет мир медицины. Искусственный интеллект помогает врачам быстрее ставить диагноз с точным качеством и точностью. По оценкам исследователей IBM, медицинские изображения, самые быстрорастущие данные и крупнейший источник в отрасли здравоохранения составляют не менее 90% всех медицинских данных.

Ниже приведено применение ИИ в медицине.

  • Управление медицинскими записями и другими данными
  • Анализ медицинской визуализации и распознавание образов
  • Радиологически-диагностическая оценка и отчетность по рентгеновским снимкам, компьютерной томографии, МРТ.
  • Патология - Помогите патологам в быстрой и точной диагностике
  • Дерматология - анализ изображений кожи и индивидуальное лечение
  • Офтальмология - Раннее выявление серьезных заболеваний, таких как глаукома
  • Цифровые консультации и точная медицина
  • Дизайн лечения и управление медикаментами
  • Мониторинг здоровья и виртуальный уход за пациентами
  • Ведение болезней и клинические испытания
  • Создание лекарств и анализ системы здравоохранения

Теперь, как выполняется процесс аннотации изображения компьютерного зрения? В модели компьютерного зрения загружаются сотни медицинских изображений с помеченными областями, показывающими пораженную область. Эти изображения служат основой для модели, которая обучает машину обнаруживать заболевания с помощью алгоритмов машинного обучения.

Автоматическое обнаружение органов и сегментация играют огромную роль в приложениях для медицинской визуализации. Например, в кардиологическом анализе автоматическая сегментация камер сердца используется для расчета сердечного объема и фракции выброса. Одна из основных проблем в этой области - отсутствие данных и аннотаций. В частности, аннотации медицинских изображений должны выполняться клиническими экспертами, что требует больших затрат и времени.

На этом этапе необходимо нанять профессионалов, предоставляющих услуги аннотации медицинских изображений, чтобы аннотировать медицинские изображения с максимальной точностью на моделях на основе искусственного интеллекта. Infolks предоставляет наборы данных медицинской визуализации с сервисом аннотаций, чтобы помочь пользователям создавать наборы данных машинного обучения с высочайшим качеством и максимальной точностью.

Почему ИНФОЛКС?

  • Помогите клиентам обеспечить 100% безопасность данных.
  • перспективная качественная работа
  • Строго ограничено по времени
  • Работа в команде высококвалифицированных специалистов
  • Обеспечение двойного уровня проверки качества
  • Специализированные менеджеры по проектам и качеству.
  • Самая низкая почасовая ставка на рынке
  • Готовы выполнить бесплатные образцы работы
  • Оплата только после полного удовлетворения
  • 3 года опыта аннотационных работ
  • Способен обрабатывать большие и маленькие данные
  • 24 * 7 доступны услуги индивидуальной смены

Первоначально опубликовано на https://www.infolks.info/blog/blog-post-medical-image-annotation-for-future-healthcare/ 2 января 2019 г.