Ongeacht de branche worden machine learning en kunstmatige intelligentie integrale componenten van bedrijfsprocessen. Maar deze modellen moeten goed worden getraind om betere diagnoses te krijgen en de patiëntenzorg te verbeteren. Dit artikel bevat enkele belangrijke inzichten over waarom beeldannotatie moet worden gebruikt voor AI in de gezondheidszorg.
De belangrijkste afhaalmaaltijd van het artikel is
- Of het nu gaat om het beheren van medische dossiers of het aanbieden van virtuele assistentie, de gezondheidszorg is geëvolueerd van een handmatig proces naar een geautomatiseerd proces om handmatige tussenkomst te verminderen en gezondheidsmonitoring toegankelijker en beter te maken. Maar nu gaat AI in de gezondheidszorg verder dan alleen monitoring.
- Bovendien vereist het trainen van deze modellen gegevens en afbeeldingen van hoge kwaliteit om betere gegevenslabels te krijgen voor detectie, classificatie, segmentatie en transcriptie. Op dit moment is beeldannotatie een grote hulp. Medical Image Annotation voedt het gehele AI-model met gemarkeerde en gelabelde afbeeldingen en biedt beter voorspellend onderhoud.
- Annotatie van medische afbeeldingen maakt gebruik van meerdere technieken, zoals oriëntatiekaders, polygonen en andere. In de gezondheidszorg kan annotatie van medische beelden helpen bij het opsporen van bloedstolling, tandheelkundige analyse, identificatie van kankercellen, analyse van huurbeelden, het opsporen van leverspecifieke aandoeningen, het verbeteren van documentatie en vele andere zorgprocessen.
Lees hier het volledige artikel:
