Annotatie medische afbeelding

De rol van AI in medische beeldannotatie

De fenomenale ontwikkelingen op het gebied van machine learning en kunstmatige intelligentie hebben een revolutie teweeggebracht in de gezondheidszorg.

De wereldwijde markt voor AI in de gezondheidszorg bedroeg in 2016 ongeveer een miljard, en dit aantal zal naar schatting oplopen tot meer dan $ 28 miljard 2025. De marktomvang van de wereldwijde AI in met name medische beeldvorming werd geschat op ongeveer $ 980 miljoen in 2022. Bovendien zal dit cijfer naar verwachting stijgen met een CAGR van 26.77% tot $ 3215 miljoen in 2027.

Wat is medische beeldannotatie?

De gezondheidszorg maakt gebruik van het potentieel van ML om verbeterde patiëntenzorg, betere diagnostiek, nauwkeurige behandelingsvoorspellingen en de ontwikkeling van geneesmiddelen te leveren. Er zijn echter een paar gebieden van de medische wetenschappen waar AI medische professionals kan helpen bij medische beeldvorming. Maar om nauwkeurige, op AI gebaseerde medische beeldvormingsmodellen te ontwikkelen, heb je enorme hoeveelheden medische beeldvorming nodig die nauwkeurig zijn gelabeld en geannoteerd.

Annotatie medische afbeelding is de techniek om medische beeldvorming nauwkeurig te labelen, zoals: MRI, CT scans, echo's, mammogrammen, röntgenfoto's en meer om het machine learning-model te trainen. Naast beeldvorming worden medische beeldgegevens zoals dossiers en rapporten ook geannoteerd om te helpen bij het trainen klinische NER en Deep Learning-modellen.

Deze annotatie van medische beelden helpt bij het trainen van deep learning-algoritmen en ML-modellen om medische beelden te analyseren en de diagnose nauwkeurig te verbeteren.

Rol van medische beeldannotatie in medische diagnostiek

Ai In Medische Diagnostiek Het potentieel van AI in medische beelddiagnose is immens, en de zorgsector roept de hulp in van AI en ML om patiënten een snellere en betrouwbaardere diagnose te stellen. Enkele van de gebruiksscenario's van annotatie van afbeeldingen in de gezondheidszorg in AI medische diagnostiek zijn:

  • Kankerdetectie

    Kankerceldetectie is misschien wel de grootste rol van AI in de analyse van medische beeldvorming. Wanneer modellen worden getraind op enorme sets medische beeldvormingsgegevens, helpt dit het model de groei van kankercellen in organen nauwkeurig te identificeren, detecteren en voorspellen. Hierdoor kan de kans op menselijke fouten en valse positieven grotendeels worden geëlimineerd.

  • Tandbeeldvorming

    Tand- en tandvleesgerelateerde medische problemen, zoals gaatjes, afwijkingen in de tandstructuur, tandbederf en ziekten kunnen nauwkeurig worden gediagnosticeerd met AI-compatibele modellen.

  • Levercomplicaties

    Complicaties met betrekking tot de lever kunnen effectief worden opgespoord, gekarakteriseerd en gecontroleerd door medische beelden te beoordelen om afwijkingen te detecteren en te identificeren.

  • Hersenstoornissen

    Medische beeldannotatie helpt bij het opsporen van hersenaandoeningen, stolsels, tumoren en andere neurologische problemen.

  • Dermatologie

    Computervisie en medische beeldvorming worden ook veelvuldig gebruikt om dermatologische aandoeningen snel en effectief op te sporen.

  • Hart conditie

    AI wordt ook steeds vaker gebruikt in de cardiologie om hartafwijkingen, hartaandoeningen, de noodzaak van interventie en het interpreteren van echocardiogrammen te detecteren.

Soorten documenten geannoteerd via medische beeldannotatie

Annotatie van medische gegevens is een cruciaal onderdeel van de ontwikkeling van machine learning-modellen. Zonder de juiste en medisch nauwkeurige annotatie van records met tekst, metadata en aanvullende notities, wordt het een uitdaging om een ​​waardevol ML-model te ontwikkelen.

Het zou helpen als je extreem getalenteerde en ervaren annotators had voor medische beeldgegevens. Enkele van de verschillende documenten die zijn geannoteerd:

  • CT-scan
  • mammogram
  • X-Ray
  • echocardiogram
  • Ultrageluid
  • MRI
  • EEG

Licentie van hoogwaardige gezondheidszorg/medische gegevens voor AI- en ML-modellen

Medische beeldannotatie VS Normale gegevensannotatie

Als u een ML-model voor medische beeldvorming bouwt, moet u er rekening mee houden dat dit anders is dan normaal beeld gegevens annotatie op zoveel manieren. Laten we eerst het voorbeeld van radiologische beeldvorming nemen.

Maar voordat we dat doen, leggen we het uitgangspunt uit: alle foto's en video's die je ooit hebt gemaakt, komen uit een klein deel van het spectrum dat zichtbaar licht wordt genoemd. Radiologische beeldvorming wordt echter gemaakt met behulp van röntgenstralen die onder het onzichtbare lichte gedeelte van het elektromagnetische spectrum vallen.

Hier is een gedetailleerde vergelijking van annotatie voor medische beeldvorming en reguliere gegevensannotatie.

Annotatie medische beeldvormingGewone gegevensannotatie
Alle medische beeldvormingsgegevens moeten worden geanonimiseerd en beschermd door gegevensverwerkingsovereenkomsten (DPA)Regelmatige afbeeldingen zijn direct beschikbaar.
Medische beelden zijn in DICOM-formaatNormale afbeeldingen kunnen in JPEG, PNG, BMP en meer zijn
Medische beeldresoluties zijn hoog met een 16-bits kleurprofielNormale afbeeldingen kunnen een 8-bits kleurprofiel hebben.
Medische beelden bevatten ook meeteenheden voor medische doeleindenMetingen hebben betrekking op de camera
HIPAA-naleving is strikt vereistNiet gereguleerd door naleving
Er zijn meerdere afbeeldingen van hetzelfde object vanuit verschillende hoeken en weergaven beschikbaarAparte afbeeldingen van verschillende objecten
Het moet worden geleid door radiologische controlesNormale camera-instellingen worden geaccepteerd
Annotaties met meerdere segmentenAnnotaties in één segment

HIPAA-conformiteit

Hipaa Compliant Data Masking door Shaip Wanneer u op AI gebaseerde zorgmodellen bouwt, moet u ze trainen en testen met behulp van enorme hoeveelheden hoogwaardige medische beelden die nauwkeurig zijn geannoteerd om een ​​nauwkeurige voorspelling te kunnen leveren. Bij het kiezen van een platform voor uw medische beeldannotatie en gegevensverwerkingsbehoeften, moet u echter altijd zoeken naar aanbiedingen die voldoen aan deze technische nalevingsvereisten.

HIPAA is een federale wet die de veiligheid van elektronisch verzonden gezondheidsinformatie regelt en die passende maatregelen oplegt die door zorgverleners moeten worden genomen om patiëntinformatie te beschermen en te beschermen tegen openbaarmaking zonder de toestemming van de patiënt.

  • Is er een systeem voor opslag en beheer van zorginformatie?
  • Worden de systeemback-ups regelmatig gemaakt, onderhouden en bijgewerkt?
  • Is er een systeem om te voorkomen dat onbevoegde gebruikers toegang krijgen tot gevoelige medische gegevens?
  • Zijn de gegevens versleuteld tijdens rust en overdracht?
  • Zijn er maatregelen die voorkomen dat gebruikers medische beelden exporteren en opslaan op hun apparaten, waardoor een inbreuk op de beveiliging wordt veroorzaakt?

Hoe kan Shaip helpen?

Shaip is een consistente marktleider in het bieden van hoogwaardige training afbeeldingsgegevenssets geavanceerd ontwikkelen op AI gebaseerde medische oplossingen voor de gezondheidszorg. We hebben een team van ervaren, exclusief opgeleide annotators en een enorm netwerk van hooggekwalificeerde radiologen, pathologen en huisartsen die de annotators assisteren en trainen. Bovendien, onze best-in-class annotatienauwkeurigheid en data-etikettering diensten helpen bij het ontwikkelen van hulpmiddelen om de diagnose van patiënten te verbeteren.

Wanneer u samenwerkt met Shaip, kunt u het gemak ervaren van het werken met professionals die zorgen voor naleving van de regelgeving, gegevensformaten en een korte doorlooptijd.

Wanneer u een annotatieproject voor medische gegevens in gedachten heeft dat een expert van wereldklasse nodig heeft annotatiediensten, Shaip is de juiste partner die uw project in een mum van tijd kan lanceren.

Sociale Share