A anotação de imagens médicas desempenha um papel vital no fornecimento de algoritmos de aprendizado de máquina e modelos de IA com os dados de treinamento necessários. Este processo é essencial para que a IA detecte doenças e condições com precisão, uma vez que se baseia em dados pré-modelados para gerar respostas adequadas.
Simplificando, a anotação de imagens médicas é o processo de rotular e descrever imagens médicas. Isto não só auxilia no diagnóstico de doenças, mas também desempenha um papel crucial na pesquisa e na prestação de cuidados médicos. Ao marcar e rotular biomarcadores específicos, os programas de IA podem interpretar e analisar imagens ricas em informações, levando a diagnósticos rápidos e precisos.
Em 2022, o mercado global de ferramentas de anotação de dados de saúde foi avaliado em US$ 129.9 milhões e deverá experimentar uma notável taxa composta de crescimento anual (CAGR) de 27.5% de 2023 a 2030. A integração de ferramentas de anotação de dados no setor de saúde está revolucionando diagnóstico, tratamento e monitoramento do paciente. Ao gerar diagnósticos precisos e permitir tratamentos personalizados, essas ferramentas melhoram significativamente a pesquisa e os resultados em saúde.
Fonte da imagem: Pesquisa Grandview
Os avanços fenomenais em aprendizado de máquina e inteligência artificial revolucionaram o setor de saúde.
O mercado global de IA na área da saúde em 2016 foi de cerca de um bilhão, e estima-se que esse número aumente para mais de $ 28 bilhões até 2025. O tamanho do mercado global de IA em imagens médicas, em particular, foi estimado em cerca de US$ 980 milhões em 2022. Além disso, esse número deve aumentar em um CAGR de 26.77% para $ 3215 milhões até 2027.
O que é Anotação de Imagem Médica?
O setor de saúde está aproveitando o potencial do ML para oferecer atendimento aprimorado ao paciente, melhores diagnósticos, previsões precisas de tratamento e desenvolvimento de medicamentos. No entanto, existem algumas áreas das ciências médicas em que a IA pode ajudar profissionais médicos em imagens médicas. No entanto, para desenvolver modelos precisos de imagens médicas baseados em IA, você precisa de grandes quantidades de imagens médicas rotuladas e anotadas com precisão.
Anotação de imagem médica é a técnica de rotular com precisão imagens médicas, como ressonância magnética, tomografia computadorizada varreduras, ultrassons, mamografias, raios-X e muito mais para treinar o modelo de aprendizado de máquina. Além de imagens, dados de imagens médicas, como registros e relatórios, também são anotados para ajudar a treinar NER clínico e modelos de Deep Learning.
Essa anotação de imagem médica ajuda a treinar algoritmos de aprendizado profundo e modelos de ML para analisar imagens médicas e melhorar o diagnóstico com precisão.
Compreendendo a anotação de imagens médicas
Na anotação de imagens médicas, raios-X, tomografias computadorizadas, ressonâncias magnéticas e documentos relacionados são rotulados. Os algoritmos e modelos de IA são treinados para diferentes propósitos usando as informações rotuladas e marcadores fornecidos por meio de Reconhecimento de entidade nomeada (NER). Usando essas informações, os programas de IA economizam o tempo dos médicos e os ajudam a tomar melhores decisões. Como resultado, os pacientes obtêm resultados mais direcionados.
Se não fosse por um programa de IA, essa tarefa é feita por médicos e especialistas. Assim como os profissionais aprendem através de anos de treinamento e estudos, um modelo de IA precisa de treinamento que é fornecido em parte por dados de imagem anotados. Usando esses dados, os modelos de IA e os programas de aprendizado de máquina aprendem a preencher a lacuna entre a experiência médica de um indivíduo e os recursos de IA.
Essa fusão entre humanos e inteligência artificial está tornando o diagnóstico de saúde preciso, rápido e proativo. Como resultado, o erro humano é reduzido porque um programa de IA pode detectar anomalias no nível molecular com melhor eficiência, melhorando assim os resultados dos pacientes.
Papel da Anotação de Imagem Médica no Diagnóstico Médico
O potencial da IA em diagnóstico por imagem médica é imenso, e o setor de saúde está contando com a ajuda de IA e ML para fornecer um diagnóstico mais rápido e confiável aos pacientes. Alguns dos casos de uso de anotação de imagem de saúde em diagnósticos médicos de IA são:
Detecção de câncer
A detecção de células cancerosas é talvez o maior papel da IA na análise de imagens médicas. Quando os modelos são treinados em grandes conjuntos de dados de imagens médicas, isso ajuda o modelo a identificar, detectar e prever com precisão o crescimento de células cancerígenas nos órgãos. Como resultado, o potencial de erros humanos e falsos positivos pode ser eliminado em grande medida.
Imagiologia Dental
Problemas médicos relacionados a dentes e gengivas, como cáries, anormalidades na estrutura dos dentes, cáries e doenças, podem ser diagnosticados com precisão com modelos habilitados para IA.
Complicações do fígado
Complicações relacionadas ao fígado podem ser detectadas, caracterizadas e monitoradas de forma eficaz por meio da avaliação de imagens médicas para detectar e identificar anomalias.
Transtornos Cerebrais
A anotação de imagens médicas ajuda a detectar distúrbios cerebrais, coágulos, tumores e outros problemas neurológicos.
Dermatologia
A visão computacional e as imagens médicas também são amplamente utilizadas para detectar condições dermatológicas de forma rápida e eficaz.
Problemas de coração
A IA também está sendo cada vez mais usada em cardiologia para detectar anomalias cardíacas, condições cardíacas, necessidade de intervenção e interpretação de ecocardiogramas.
Tipos de documentos anotados por meio de anotação de imagem médica
A anotação de dados médicos é uma parte crucial do desenvolvimento do modelo de aprendizado de máquina. Sem uma anotação de registros adequada e medicamente precisa com texto, metadados e notas adicionais, torna-se um desafio desenvolver um modelo de ML valioso.
Ajudaria se você tivesse anotadores extremamente talentosos e experientes para dados de imagem médica. Alguns dos vários documentos que são anotados:
- Tomografia computadorizada
- Mamograma
- Raio X
- Ecocardiograma
- Ultrasound
- MRI
- EEG
- DICOM
- NIFTI
- Áudio - Áudio de ditado do médico
- VÍDEOS
- Fotos
- Texto - Conjunto de dados EHR
- Imagens
Aplicações da anotação de imagens médicas na área da saúde
A anotação de imagens médicas pode servir a vários propósitos, além de detectar doenças e diagnósticos. Dados bem treinados ajudaram os modelos de IA e ML a melhorar os serviços de saúde. Aqui estão algumas aplicações adicionais de anotação de imagens médicas:
Assistentes Virtuais
A anotação de imagens médicas está capacitando assistentes virtuais de IA para fornecer informações precisas e em tempo real. Ele analisa imagens médicas e usa dados pré-treinados para encontrar relevância e fornecer respostas.
Suporte de diagnóstico
Para um diagnóstico preciso, os modelos de IA podem ajudar os profissionais médicos a corrigir erros humanos. Ao aumentar a velocidade de detecção de condições, também pode reduzir os custos de execução.
Diagnóstico Precoce
Com condições como o câncer, onde um diagnóstico tardio pode resultar em resultados fatais, o diagnóstico precoce por meio da identificação de biomarcadores precoces ou risco de vida é muito apreciado.
Reconhecimento de Padrões
O reconhecimento de padrões é útil no desenvolvimento de medicamentos, onde a anotação de imagens médicas é usada para descobrir respostas biológicas específicas a diferentes tipos de substâncias.
Cirurgia Robótica
Na cirurgia robótica, a anotação de imagens médicas e a IA trabalham juntas para compreender partes e estruturas complexas do corpo humano. Usando essas informações, os modelos de IA podem realizar cirurgias com precisão.
Anotação de imagem médica VS Anotação de dados regular
Se você estiver criando um modelo de ML para imagens médicas, lembre-se de que ele é diferente da imagem normal anotação de dados de tantas maneiras. Primeiro, vamos pegar o exemplo da imagem radiológica.
Mas antes de fazermos isso, estamos estabelecendo a premissa – todas as fotos e vídeos que você já fez vêm de uma pequena fração do espectro chamada luz visível. No entanto, a imagem radiológica é feita usando raios-X que estão sob a porção de luz invisível do espectro eletromagnético.
Aqui está uma comparação detalhada da anotação de imagens médicas e anotação de dados regulares.
| Anotação de imagens médicas | Anotação de Dados Regular |
|---|---|
| Todos os dados de imagens médicas devem ser desidentificados e protegidos por Acordos de Processamento de Dados (DPA) | Imagens regulares estão prontamente disponíveis. |
| As imagens médicas estão no formato DICOM | Imagens regulares podem estar em JPEG, PNG, BMP e muito mais |
| As resoluções de imagens médicas são altas com um perfil de cores de 16 bits | Imagens normais podem ter um perfil de cores de 8 bits. |
| As imagens médicas também contêm unidades de medida para fins médicos | As medidas pertencem à câmera |
| A conformidade com HIPAA é estritamente necessária | Não regulado por conformidade |
| Várias imagens do mesmo objeto de diferentes ângulos e vistas são fornecidas | Separe imagens de objetos diferentes |
| Deve ser guiado por controles de radiologia | As configurações normais da câmera são aceitas |
| Anotações de várias fatias | Anotações de fatia única |
HIPAA Compliance
Ao criar modelos de saúde baseados em IA, você precisa treiná-los e testá-los usando grandes quantidades de imagens médicas de alta qualidade anotadas com precisão para fornecer uma previsão precisa. No entanto, ao escolher uma plataforma para suas necessidades de anotação de imagens médicas e processamento de dados, você deve sempre procurar ofertas que atendam a esses requisitos de conformidade técnica.
HIPAA é uma lei federal que rege a segurança das informações de saúde transmitidas eletronicamente e exige que os provedores tomem medidas apropriadas para proteger e proteger as informações do paciente de serem divulgadas sem o consentimento do paciente.
- Existe um sistema de armazenamento e gerenciamento de informações de saúde?
- Os backups do sistema são criados, mantidos e atualizados regularmente?
- Existe um sistema para impedir que usuários não autorizados acessem dados médicos confidenciais?
- Os dados são criptografados durante o repouso e a transferência?
- Existem medidas que impeçam os usuários de exportar e armazenar imagens médicas em seus dispositivos, causando uma violação de segurança?
Como escolher a melhor empresa de anotação de imagens médicas
- Especialização de Domínio: Procure uma empresa com vasta experiência em anotação de imagens médicas e um profundo conhecimento de terminologia médica, anatomia e patologia.
- Garantia De Qualidade: Certifique-se de que a empresa implemente um rigoroso processo de controle de qualidade para garantir a precisão, uniformidade e alinhamento com seus critérios específicos nas anotações.
- Segurança de Dados e Privacidade: Verifique se a empresa mantém medidas robustas de segurança de dados e cumpre as regulamentações pertinentes, como HIPAA ou GDPR, para proteger dados confidenciais de pacientes.
- Escalabilidade: Escolha uma empresa que possa lidar com a escala do seu projeto e que tenha capacidade de aumentar ou diminuir conforme suas necessidades mudam.
- Tempo de resposta: Considere a capacidade da empresa de fornecer anotações dentro do prazo estipulado, ao mesmo tempo que mantém os padrões de qualidade.
- Comunicação e Colaboração: Procure uma empresa que mantenha canais de comunicação claros e atenda às suas necessidades e feedback ao longo do projeto.
- Tecnologia e ferramentas: Avalie o uso de ferramentas e tecnologias de anotação avançadas pela empresa, como anotação assistida por aprendizado de máquina, para melhorar a eficiência e a precisão.
- Preço e valor: Compare preços de diferentes empresas, mas considere também o valor que elas oferecem em termos de qualidade, serviço e experiência.
- Referências e estudos de caso: Solicite referências ou estudos de caso da empresa para avaliar sua experiência e histórico em projetos de anotação de imagens médicas semelhantes ao seu.
Como Shaip pode ajudar?
Shaip tem sido um líder de mercado consistente no fornecimento de treinamento de alta qualidade conjuntos de dados de imagem desenvolver avançado soluções médicas baseadas em IA de saúde. Contamos com uma equipe de anotadores experientes e exclusivamente treinados e uma enorme rede de radiologistas, patologistas e médicos generalistas altamente qualificados que auxiliam e treinam os anotadores. Além disso, nossa melhor precisão de anotação e rotulagem de dados serviços ajudam a desenvolver ferramentas para melhorar o diagnóstico do paciente.
Ao fazer parceria com a Shaip, você pode experimentar a facilidade de trabalhar com profissionais que garantem conformidade regulatória, formatos de dados e tempo de processamento curto.
Quando você tem um projeto de anotação de dados médicos em mente que precisa de especialistas de classe mundial serviços de anotação, Shaip é o parceiro certo que pode lançar seu projeto em pouco tempo.
