De wereldwijde markt voor kunstmatige intelligentie in de zorgsector zal naar schatting stijgen van $ 1.426 miljard in 2017 naar $ 28.04 in 2025. De toename van de vraag naar kunstmatige intelligentiegebaseerde technologieën worden duidelijk, aangezien de gezondheidszorg altijd op zoek is naar manieren om de zorg te verbeteren, de kosten te verlagen en nauwkeurige besluitvorming te garanderen.
Afhankelijk van de complexiteit van het project kan het interne team het niet altijd aan etikettering van gezondheidsgegevens behoeften. Als gevolg hiervan is het bedrijf genoodzaakt om hoogwaardige datasets te zoeken bij betrouwbare externe leveranciers.
Maar er zijn een paar complicaties en uitdagingen wanneer u hulp van buitenaf zoekt voor: Labeling van gezondheidsgegevens. Laten we eens kijken naar de uitdagingen en de aandachtspunten voordat we gaan uitbesteden gezondheidszorg dataset etiketteerdiensten.
Uitdagingen voor de etikettering van gegevens in de gezondheidszorg
De belang van een hoogwaardige medische dataset en geannoteerde afbeeldingen is cruciaal voor het resultaat van de ML-modellen. Onjuiste beeldannotatie kan onnauwkeurige voorspellingen opleveren, bij gebreke van de computer visie projecteren. Het kan ook betekenen dat u geld, tijd en veel moeite verliest.
Het kan ook een drastisch onjuiste diagnose, vertraagde en onjuiste medische zorg en meer betekenen. Daarom meerdere medische AI bedrijven zoeken partners voor gegevensetikettering en annotatie met jarenlange ervaring.
Uitdaging van workflowbeheer
Een van de grote uitdagingen van etikettering van medische gegevens heeft voldoende opgeleide werknemers om uitgebreide gestructureerde en ongestructureerde gegevens te verwerken. Bedrijven hebben moeite om een evenwicht te vinden tussen het vergroten van hun personeelsbestand, opleiding en het handhaven van kwaliteit.
Uitdaging om de kwaliteit van de dataset te behouden
Het is een uitdaging om een consistente datasetkwaliteit te behouden – subjectief en objectief.
Er is geen enkele basis van waarheid in subjectieve kwaliteit, aangezien het subjectief is voor de persoon die de aantekeningen maakt medische gegevens. De domeinexpertise, cultuur, taal en andere factoren kunnen de kwaliteit van het werk beïnvloeden.
In objectieve kwaliteit is er een enkele eenheid van het juiste antwoord. Vanwege het gebrek aan medische expertise of medische kennis, is het echter mogelijk dat de werknemers niet ondernemen afbeelding annotatie nauwkeurig.
Beide uitdagingen kunnen worden opgelost met uitgebreide training en ervaring in het zorgdomein.
Uitdaging om kosten te beheersen
Zonder een goede set standaard metrieken is het niet mogelijk om de projectresultaten te volgen op basis van de tijd die is besteed aan het labelen van gegevens.
Als het datalabelwerk wordt uitbesteed, is de keuze meestal tussen betalen per uur of per uitgevoerde taak.
Betalen per uur werkt op de lange termijn goed, maar sommige bedrijven geven er nog steeds de voorkeur aan per taak te betalen. Als werknemers echter per taak worden betaald, kan de kwaliteit van het werk een deuk oplopen.
Uitdaging van privacybeperkingen
Naleving van gegevensprivacy en vertrouwelijkheid is een grote uitdaging bij het verzamelen van grote hoeveelheden gegevens. Dit geldt met name voor het verzamelen van massale datasets in de gezondheidszorg omdat ze persoonlijk identificeerbare details, gezichten, van elektronische medische dossiers.
De noodzaak om gegevens op een zeer veilige plaats met toegangscontrole op te slaan en te beheren, wordt altijd sterk gevoeld.
Als het werk wordt uitbesteed, is het externe bedrijf verantwoordelijk voor het verkrijgen van nalevingscertificeringen en het toevoegen van een extra beveiligingslaag.
Kant-en-klare gezondheidszorg/medische datasets om uw AI-project in de gezondheidszorg een vliegende start te geven
Vragen die u moet stellen bij het uitbesteden van etikettering van gegevens in de gezondheidszorg
Wie gaat de data labelen?
De eerste vraag die u moet stellen, gaat over het team voor gegevensetikettering. Elk trainingsdata etiketteringsteam presteert goed en voert regelmatig taken uit. Maar met training over domeinspecifieke termen en concepten door medische experts, zouden ze datasets kunnen ontwikkelen die passen bij de competentie die vereist is voor het project.
Bovendien wordt het met een groter personeelsbestand, wanneer de taak voor het labelen van gegevens wordt uitbesteed, gemakkelijker om het werk gelijkmatig te verdelen over aanzienlijke delen van ervaren en opgeleide annotators. Ook tracking, samenwerking en uniformiteit in kwaliteit kunnen behouden blijven.
- Vraag om een voorbeeldbeoordeling van de voltooide taken. Zoek naar nauwkeurigheid in de datasets.
- Begrijp hun opleidings- en wervingscriteria. Lees meer over hun trainingsmethoden, kwaliteitsbenchmarks, moderatie- en validatiechecklists.
Is het schaalbaar?
De datalabelingserviceprovider moet een goed opgeleid zorgdomeinteam hebben dat snel kan starten en snel kan opschalen. U moet werken met uitsluitend zorgexperts die het werk kunnen opvoeren met behoud van kwaliteit.
Interne versus externe teams - wat is beter?
Kiezen tussen interne en externe teams is altijd een delicate balans. Maar begin deze twee af te wegen op basis van de leveringstijd, de kosten van het schalen van datalabelservices en specifieke zorgervaring.
Een intern team heeft misschien niet de vereiste expertise in de gezondheidszorg en heeft uitgebreide training nodig om op gelijke voet te staan met de experts. Maar een extern personeelsbestand had kunnen medische dataset labelexpertise, waardoor ze ideale kandidaten zijn om snel te starten en op te schalen.
Wanneer de ervaring in medische en gezondheidswetenschappen wordt gecombineerd met geavanceerde tools, ziet u een aanzienlijke vermindering van de kosten en tijd van gegevensverwerking.
Voldoen ze aan de wettelijke vereisten?
Het juiste gegevensverwerkingsteam moet worden opgeleid om hun taken veilig uit te voeren. Het team moet worden voorbereid door medische experts of datawetenschappers om ervoor te zorgen: elektronische gezondheidsdossiers van de patiënten blijft anoniem.
De externe dienstverleners zullen omgaan met de privacyregelgeving van patiënten, waaronder HIPAA- en AVG-nalevingscertificeringen. Kies afbeelding annotatiediensten met een ISO-9002-certificaat dat aantoont dat ze strenge maatregelen nemen om de gegevensprivacy en organisatie van klanten te behouden.
Hoe onderhoudt de provider de communicatie met het beheerde personeel?
Kies een datalabelingpartner die streeft naar duidelijke en regelmatige communicatie om discrepanties in instructies, vereisten en projecteisen te voorkomen. Een gebrek aan communicatie, realtime uitwisseling van projectkritieke informatie en een ontoereikend feedbackloopsysteem kunnen de kwaliteit van het werk en de leveringstermijnen negatief beïnvloeden.
Het is essentieel om een derde partij te kiezen die de nieuwste samenwerkingstools gebruikt en bewezen systemen heeft om productiviteitsproblemen te detecteren voordat deze het project gaan beïnvloeden.
Zoek je naar hoogwaardige zorgdatasets om uw medische ML-modellen te trainen?
Wij hebben een oplossing voor u.
Probeer Shaip – de marktleider in het leveren van eersteklas gespecialiseerde medische gegevens etiketteringsdiensten voor kritieke projecten. We hebben een exclusief team van gezondheidsexperts die zijn opgeleid door de beste medische experts op best-in-class etiketteringsoplossingen.
Onze ervaring, vaardigheden, strikte trainingsmodules en bewezen parameters voor kwaliteitsborging hebben ons tot de meest geprefereerde datalabelingservicepartners voor grote bedrijven gemaakt.
Neem vandaag nog contact met ons op om expertise en efficiëntie te ervaren.
