We lezen al heel lang over de rol van gegevensannotatie in machine learning en kunstmatige intelligentie (AI)-modules. We weten dat annotatie van kwaliteitsgegevens een onvermijdelijk aspect is dat altijd van invloed is op de resultaten die door deze systemen worden geproduceerd.
Wat zijn echter de verschillende annotatietechnieken die worden gebruikt in de gezondheidszorg AI ruimte? Welke maatregelen en procedures nemen experts op het gebied van gegevensannotatie om kritieke gezondheidsgegevens uit een groot aantal bronnen te taggen, implementeren en volgen voor een branche die zo complex, omvangrijk en cruciaal is?
Welnu, dit is precies wat we vandaag in dit bericht zullen onderzoeken. Vanuit het basisbegrip van de verschillende soorten gegevensannotatietechnieken, gaan we niveau 2 ontgrendelen en de verschillende annotatietechnieken verkennen die worden gebruikt in diverse AI-gebruiksgevallen.
Gegevensannotatie voor verschillende AI-gebruiksscenario's
chatbots
Laten we eerst beginnen met de basis. Chatbots of gespreksbots blijken zeer efficiënte vleugels te zijn voor klinisch management, mHealth en meer. Van het helpen van patiënten bij het boeken van afspraken voor hun diagnose en medische consultatie tot het helpen van hen bij het verwerken van hun symptomen en vitale functies voor tekenen van ziekten en zorgen, chatbots blijken geweldige metgezellen te zijn voor zowel patiënten als zorgverleners.
Om ervoor te zorgen dat chatbots nauwkeurige resultaten leveren, moeten ze miljoenen bytes aan gegevens verwerken. Eén verkeerde diagnose of aanbeveling kan schadelijk zijn voor de patiënt en zijn omgeving. Als een AI-aangedreven app die is ontworpen om resultaten te geven over de voorlopige beoordeling van Covid-19 bijvoorbeeld verkeerde resultaten geeft, zou dit leiden tot besmetting. Daarom moet er een adequate AI-training plaatsvinden voordat het product of de oplossing live wordt gebracht.
Voor trainingsdoeleinden gebruiken experts over het algemeen technieken zoals entiteitsherkenning en sentiment analyse.
Annotatie digitale beeldvorming
Hoewel het diagnostische proces digitaal is met behulp van geavanceerde systemen en apparaten, zijn de conclusies van de resultaten nog steeds overwegend mensgericht. Dit stelt de resultaten bloot aan verkeerde interpretaties, of zelfs het over het hoofd zien van cruciale zorgen.
Nu kunnen AI-modules al dergelijke gevallen elimineren en zelfs de kleinste afwijkingen of zorgen van MRI-, CT-scan- en röntgenrapporten detecteren. Naast nauwkeurige resultaten kunnen AI-systemen ook snel resultaten opleveren.
Naast conventionele scans wordt thermische beeldvorming ook gebruikt voor de vroege detectie van problemen zoals borstkanker. IR-stralen uitgezonden door tumoren worden onderzocht op verdere symptomen en dienovereenkomstig gerapporteerd.
Voor deze complexe doeleinden gebruiken veteranen op het gebied van gegevensannotatie mechanismen zoals het taggen van bestaande MRI-, CT-scan- en röntgenrapporten en warmtebeeldgegevens. AI-modules leren vervolgens van deze geannoteerde datasets om autonoom te trainen.
Geneesmiddelontwikkeling en behandeling
Een van de meest recente voorbeelden van medicijnontwikkeling door middel van AI-modules is de formulering van vaccins tegen Covid-19. Binnen enkele maanden na de uitbraak konden onderzoekers en zorgverleners de code voor Covid-19-vaccins kraken. Dit is voornamelijk te danken aan AI- en machine learning-algoritmen en hun vermogen om interacties tussen geneesmiddelen en chemicaliën te simuleren, te leren van talloze medische tijdschriften, gepubliceerde artikelen, onderzoeksdocumenten, wetenschappelijke artikelen en meer voor het ontdekken van geneesmiddelen.
Inzichten die nooit onder de radar van mensen hadden kunnen komen (gezien de hoeveelheid datasets die worden gebruikt voor het ontdekken van geneesmiddelen en klinische proeven) kunnen eenvoudig worden vergeleken en geanalyseerd door AI-modules voor directe gevolgtrekkingen en resultaten. Dit stelt beroepsbeoefenaren in de gezondheidszorg in staat onderzoeken te versnellen, strenge tests uit te voeren en hun bevindingen door te sturen voor de juiste goedkeuringen.
Afgezien van het ontdekken van medicijnen, helpen AI-modules clinici ook om gepersonaliseerde medicijnen aan te bevelen die hun dosering en timing zouden beïnvloeden op basis van hun onderliggende aandoeningen, biologische reacties en meer.
Voor patiënten die lijden aan auto-immuunziekten, neurologische problemen en chronische aandoeningen, worden meerdere medicijnen voorgeschreven. Dit kan een reactie tussen medicijnen betekenen. Met gepersonaliseerde medicijnaanbevelingen kunnen zorgverleners een beter geïnformeerde beslissing nemen met betrekking tot het voorschrijven van medicijnen.
Om dit allemaal te laten gebeuren, werken annotators aan het taggen van NLP-gegevens, gegevens van radiologiegegevens, digitale beelden, EPD's, claimgegevens die worden verstrekt door verzekeringsmaatschappijen, gegevens die worden verzameld en samengesteld door draagbare apparaten en meer.
Patiëntbewaking en zorg
De cruciale weg naar herstel begint pas na de operatie of diagnose. Het is aan de patiënt om verantwoordelijkheid te nemen voor het herstel en het algehele welzijn van zijn gezondheid. Dankzij AI-aangedreven oplossingen wordt dit geleidelijk naadloos.
Patiënten die behandelingen voor kanker hebben ondergaan of die lijden aan geestelijke gezondheidsproblemen, vinden steeds vaker conversationele bots behulpzaam. Van vragen na ontslag tot het helpen van patiënten bij het navigeren door emotionele inzinkingen, chatbots komen eraan als ultieme metgezellen en assistenten. Een AI-organisatie genaamd Northwell Health deelde ook een rapport dat bijna 96% van zijn patiënten een optimale patiëntbetrokkenheid bij dergelijke chatbots aantoonde.
Annotatietechnieken komen hierbij neer op het taggen van tekst- en audiogegevens uit medische dossiers, gegevens uit klinische onderzoeken, gespreks- en intentieanalyses, digitale beeldvorming en documenten, en meer.
Afsluiten
Use cases zoals deze stellen benchmarkingstandaarden vast voor AI-training en annotatiemethodologieën. Deze dienen ook als routekaarten voor alle unieke uitdagingen op het gebied van gegevensannotatie die zich in de toekomst voordoen vanwege het ontstaan van nieuwere use-cases en oplossingen.
Dat mag je er echter niet van weerhouden om je te wagen aan de ontwikkeling van AI voor de gezondheidszorg. Als je net begint en op zoek bent naar voldoende en kwaliteit AI-trainingsgegevens, neem vandaag nog contact met ons op. We anticiperen altijd op nieuwere uitdagingen en blijven de concurrentie een stap voor.
