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.