Medische beeldannotatie speelt een cruciale rol bij het voorzien van machine learning-algoritmen en AI-modellen van de nodige trainingsgegevens. Dit proces is essentieel voor AI om ziekten en aandoeningen nauwkeurig te detecteren, omdat het afhankelijk is van vooraf gemodelleerde gegevens om passende reacties te genereren.
Simpel gezegd is annotatie van medische beelden het proces van het labelen en beschrijven van medische beelden. Dit helpt niet alleen bij het diagnosticeren van aandoeningen, maar speelt ook een cruciale rol bij onderzoek en de levering van medische zorg. Door specifieke biomarkers te markeren en te labelen kunnen AI-programma’s de informatierijke beelden interpreteren en analyseren, wat leidt tot snelle en nauwkeurige diagnoses.
In 2022 werd de wereldwijde markt voor data-annotatietools voor de gezondheidszorg gewaardeerd op 129.9 miljoen dollar en zal naar verwachting tussen 27.5 en 2023 een opmerkelijk samengesteld jaarlijks groeipercentage (CAGR) van 2030% kennen. De integratie van data-annotatietools in de gezondheidszorgsector is een revolutie diagnose, behandeling en patiëntmonitoring. Door nauwkeurige diagnoses te stellen en gepersonaliseerde behandelingen mogelijk te maken, verbeteren deze hulpmiddelen het onderzoek en de resultaten in de gezondheidszorg aanzienlijk.
Bron afbeelding: Grandviewonderzoek
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.
Annotatie van medische beelden begrijpen
Bij medische beeldannotatie worden röntgenfoto's, CT-scans, MRI-scans en gerelateerde documenten gelabeld. De AI-algoritmen en -modellen worden voor verschillende doeleinden getraind met behulp van de gelabelde informatie en markeringen die worden verstrekt Erkenning van benoemde entiteiten (NER). Met behulp van deze informatie besparen AI-programma's artsen tijd en helpen ze betere beslissingen te nemen. Als gevolg hiervan krijgen patiënten meer gerichte resultaten.
Als het niet voor een AI-programma is, wordt deze taak uitgevoerd door artsen en specialisten. Net zoals professionals leren door jarenlange training en studies, heeft een AI-model training nodig die gedeeltelijk wordt geleverd door geannoteerde beeldgegevens. Met behulp van deze gegevens leren AI-modellen en machine learning-programma's de kloof tussen de medische expertise van een individu en de AI-mogelijkheden te overbruggen.
Deze fusie tussen mens en kunstmatige intelligentie maakt diagnoses in de gezondheidszorg nauwkeurig, snel en proactief. Als gevolg hiervan worden menselijke fouten verminderd, omdat een AI-programma afwijkingen op moleculair niveau efficiënter kan detecteren, waardoor de patiëntresultaten verbeteren.
Rol van medische beeldannotatie 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
- DICOM
- NIfTI
- Audio - Dicteeraudio voor arts
- Video's
- Foto's
- Tekst - EPD-gegevensset
- Afbeeldingen
Toepassingen van medische beeldannotatie in de gezondheidszorg
Medische beeldannotatie kan naast het opsporen van ziekten en diagnoses meerdere doelen dienen. Goed getrainde gegevens hebben AI- en ML-modellen geholpen om de gezondheidszorg te verbeteren. Hier zijn enkele aanvullende toepassingen van medische beeldannotatie:
Virtuele assistenten
Annotatie van medische beelden stelt virtuele AI-assistenten in staat om realtime en nauwkeurige informatie te verstrekken. Het analyseert medische beelden en gebruikt vooraf getrainde gegevens om relevantie te vinden en antwoorden te geven.
Diagnostische ondersteuning
Voor een nauwkeurige diagnose kunnen AI-modellen medische professionals helpen bij het corrigeren van menselijke fouten. Naast het verhogen van de snelheid van het detecteren van condities, kan het ook de uitvoeringskosten verlagen.
Vroege diagnose
Bij aandoeningen zoals kanker, waarbij een late diagnose fatale gevolgen kan hebben, wordt een vroege diagnose door het identificeren van vroege biomarkers of levensbedreigende aandoeningen zeer op prijs gesteld.
Pattern Recognition
Patroonherkenning is nuttig bij de ontwikkeling van geneesmiddelen, waarbij medische beeldannotatie wordt gebruikt voor het ontdekken van specifieke biologische reacties op verschillende soorten stoffen.
Robotic Surgery
Bij robotchirurgie werken medische beeldannotatie en AI samen om complexe menselijke lichaamsdelen en structuren te begrijpen. Met behulp van deze informatie kunnen AI-modellen operaties met precisie uitvoeren.
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 beeldvorming | Gewone gegevensannotatie |
|---|---|
| Alle medische beeldvormingsgegevens moeten worden geanonimiseerd en beschermd door gegevensverwerkingsovereenkomsten (DPA) | Regelmatige afbeeldingen zijn direct beschikbaar. |
| Medische beelden zijn in DICOM-formaat | Normale afbeeldingen kunnen in JPEG, PNG, BMP en meer zijn |
| Medische beeldresoluties zijn hoog met een 16-bits kleurprofiel | Normale afbeeldingen kunnen een 8-bits kleurprofiel hebben. |
| Medische beelden bevatten ook meeteenheden voor medische doeleinden | Metingen hebben betrekking op de camera |
| HIPAA-naleving is strikt vereist | Niet gereguleerd door naleving |
| Er zijn meerdere afbeeldingen van hetzelfde object vanuit verschillende hoeken en weergaven beschikbaar | Aparte afbeeldingen van verschillende objecten |
| Het moet worden geleid door radiologische controles | Normale camera-instellingen worden geaccepteerd |
| Annotaties met meerdere segmenten | Annotaties in één segment |
HIPAA-conformiteit
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 u het beste bedrijf voor medische beeldannotatie kiest
- Domeindeskundigheid: Zoek een bedrijf met uitgebreide ervaring in het annoteren van medische beelden en een diepgaande kennis van medische terminologie, anatomie en pathologie.
- Kwaliteitsverzekering: Zorg ervoor dat het bedrijf een streng kwaliteitscontroleproces implementeert om de precisie, uniformiteit en afstemming met uw specifieke criteria in annotaties te garanderen.
- Gegevensbeveiliging en privacy: Controleer of het bedrijf robuuste maatregelen hanteert voor gegevensbeveiliging en zich houdt aan relevante regelgeving zoals HIPAA of GDPR om gevoelige patiëntgegevens te beschermen.
- schaalbaarheid: Kies een bedrijf dat de schaal van uw project aankan en de capaciteit heeft om op of af te bouwen als uw behoeften veranderen.
- Doorlooptijd: Houd rekening met de capaciteit van het bedrijf om annotaties te leveren binnen het door u gestelde tijdsbestek, terwijl de kwaliteitsnormen worden gehandhaafd.
- Communicatie en samenwerking: Zoek een bedrijf dat duidelijke communicatiekanalen onderhoudt en gedurende het hele project op uw behoeften en feedback reageert.
- Technologie en hulpmiddelen: Beoordeel het gebruik door het bedrijf van geavanceerde annotatietools en -technologieën, zoals door machine learning ondersteunde annotatie, om de efficiëntie en nauwkeurigheid te verbeteren.
- Prijs en waarde: Vergelijk prijzen van verschillende bedrijven, maar houd ook rekening met de waarde die zij bieden in termen van kwaliteit, service en expertise.
- Referenties en casestudies: Vraag referenties of casestudy's aan bij het bedrijf om hun ervaring en staat van dienst op het gebied van annotatieprojecten voor medische beelden, vergelijkbaar met die van u, te evalueren.
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.
