Como os dados de treinamento de saúde estão levando a IA de saúde para a lua?
A aquisição de dados sempre foi uma prioridade organizacional. Mais ainda quando os conjuntos de dados em questão são usados para treinar configurações autônomas e de autoaprendizagem. O treinamento de modelos inteligentes, especialmente aqueles com tecnologia de IA, tem uma abordagem diferente da preparação de dados de negócios padrão. Além disso, com a saúde sendo o foco vertical, é importante se concentrar em conjuntos de dados que tenham um propósito para eles e não sejam usados apenas para manutenção de registros.
Mas por que precisamos nos concentrar em dados de treinamento quando volumes gigantescos de dados organizados de pacientes já residem em bancos de dados médicos e servidores de lares de idosos, hospitais, clínicas médicas e outras organizações de saúde. A razão é que os dados padrão do paciente não são ou não podem ser usados para construir modelos autônomos, que exigem dados contextuais e rotulados para poder tomar decisões perceptivas e proativas a tempo.
É aqui que entram os dados do Healthcare Training, projetados como conjuntos de dados anotados ou rotulados. Esses conjuntos de dados médicos estão focados em ajudar máquinas e modelos a identificar padrões médicos específicos, a natureza das doenças, o prognóstico de doenças específicas e outros aspectos importantes de imagens médicas, análise e gerenciamento de dados.
O que são dados de treinamento em saúde - uma visão geral completa?
Os dados de treinamento de saúde nada mais são do que informações relevantes rotuladas com metadados para que os algoritmos de aprendizado de máquina reconheçam e aprendam. Uma vez que os conjuntos de dados são rotulados ou anotados, torna-se possível que os modelos compreendam o contexto, a sequência e a categoria dos mesmos, o que os ajuda a tomar melhores decisões a tempo.
Se você tem uma propensão para detalhes, os dados de treinamento relevantes para a saúde são baseados em imagens médicas anotadas, que garantem que modelos e máquinas inteligentes se tornem capazes de reconhecer doenças a tempo, como parte da configuração de diagnóstico. Dados de treinamento também pode ser de natureza textual, ou melhor, transcrita, o que capacita os modelos para identificar dados extraídos de ensaios clínicos e atender chamadas proativas relacionadas à criação de medicamentos.
Ainda um pouco complexo demais para você! Bem, aqui está a maneira mais simples de entender o que os dados de treinamento em saúde representam. Imagine um aplicativo de saúde que pode detectar infecções com base nos relatórios e imagens que você carrega na plataforma e sugerir o próximo curso de ação. No entanto, para fazer essas chamadas, o aplicativo inteligente precisa ser alimentado com dados selecionados e alinhados com os quais possa aprender. Sim, isso é o que chamamos de 'Dados de Treinamento'.
Quais são os modelos de assistência médica mais relevantes que exigem dados de treinamento?
Os dados de treinamento fazem mais sentido para modelos de saúde autônomos que podem impactar progressivamente a vida dos plebeus, sem intervenção humana. Além disso, a crescente ênfase na ampliação dos recursos de pesquisa no domínio da saúde está alimentando ainda mais o crescimento do mercado de anotação de dados; um herói indispensável e desconhecido da IA que é fundamental no desenvolvimento de conjuntos de dados de treinamento precisos e específicos para cada caso.
Mas quais modelos de saúde precisam mais de dados de treinamento? Bem, aqui estão os subdomínios e modelos que ganharam ritmo nos últimos tempos, chamando a atenção para a necessidade de alguns dados de treinamento de alta qualidade:
- Configurações de saúde digital: As áreas de foco incluem tratamento personalizado, atendimento virtual para pacientes e análise de dados para monitoramento de saúde
- Configurações de diagnóstico: As áreas de foco incluem a identificação precoce de doenças com risco de vida e de alto impacto, como qualquer forma de câncer e lesões.
- Ferramentas de relatório e diagnóstico: As áreas de foco incluem o desenvolvimento de uma variedade perceptiva de tomografia computadorizada, detecção de ressonância magnética e ferramentas de raios-X ou imagens
- Analisadores de imagem: As áreas de foco incluem a identificação de problemas dentários, doenças de pele, pedras nos rins e muito mais
- Identificadores de dados: As áreas de foco incluem a análise de ensaios clínicos para melhor gerenciamento de doenças, identificação de novas opções de tratamento para doenças específicas e criação de medicamentos
- Configurações de manutenção de registros: As áreas de foco incluem a manutenção e atualização dos registros dos pacientes, o acompanhamento periódico das mensalidades dos pacientes e até a pré-autorização de sinistros, identificando o âmago da questão de uma apólice de seguro.
Esses modelos de assistência médica desejam dados de treinamento precisos para serem mais perceptivos e proativos.
Por que os dados de treinamento em saúde são importantes?
Como visto pela natureza dos modelos, o papel do aprendizado de máquina está evoluindo de forma incremental quando o domínio da saúde está em causa. Com as configurações de IA perceptiva se tornando necessidades absolutas na área da saúde, tudo se resume a PNL, Visão Computacional e Aprendizado Profundo para preparar dados de treinamento relevantes para os modelos aprenderem.
Além disso, ao contrário dos processos padrão e estáticos, como manutenção de registros de pacientes, manipulação de transações e muito mais, modelos de assistência médica inteligentes, como atendimento virtual, analisadores de imagem e outros, não podem ser direcionados usando conjuntos de dados tradicionais. É por isso que os dados de treinamento se tornam ainda mais importantes na área da saúde, como um passo gigante para o futuro.
A importância dos dados de treinamento em saúde pode ser melhor compreendida e apurada pelo fato de que o tamanho do mercado referente à implementação de ferramentas de anotação de dados em saúde para preparar dados de treinamento deve crescer pelo menos 500% em 2027, em comparação com 2020.
Mas isso não é tudo, modelos inteligentes que são devidamente treinados em primeiro lugar podem ajudar as configurações de saúde a reduzir custos adicionais automatizando várias tarefas administrativas e economizando até 30% dos custos residuais.
E sim, algoritmos de ML treinados são capazes de analisar digitalizações 3D, pelo menos 1000 vezes mais rápido do que são processadas hoje, em 2021.
Parece promissor, não é!
Casos de uso de IA de saúde
Honestamente, o conceito de dados de treinamento, usado para capacitar os modelos de IA na área da saúde, parece um pouco sem graça, a menos que analisemos mais de perto os casos de uso e os aplicativos em tempo real dos mesmos.
Configuração de assistência médica digital
As configurações de saúde alimentadas por IA com algoritmos meticulosamente treinados são voltadas para fornecer o melhor atendimento digital possível aos pacientes. Configurações digitais e virtuais com tecnologia de PNL, Deep Learning e Computer Vision podem avaliar sintomas e diagnosticar condições reunindo dados de diferentes fontes, reduzindo assim o tempo de tratamento em pelo menos 70%.
Utilização de Recursos
O surgimento da pandemia global prejudicou a maioria das configurações médicas de recursos. Mas então, Healthcare AI, se fizer parte do esquema administrativo, pode ajudar as instituições médicas a gerenciar melhor a escassez de recursos, a utilização da UTI e outros aspectos de disponibilidade escassa.
Localização de pacientes de alto risco
A IA de saúde, se e quando implementada na seção de registro do paciente, permite que as autoridades hospitalares identifiquem perspectivas de alto risco que tenham a chance de contrair doenças perigosas. Essa abordagem auxilia no melhor planejamento do tratamento e até facilita o isolamento do paciente.
Infraestrutura conectada
Como possibilitado por IA interna da IBM, i.eWatson, a configuração de assistência médica moderna agora está conectada, cortesia da Clinical Information Technology. Este caso de uso visa melhorar a interoperabilidade entre sistemas e gerenciamento de dados.
Além dos casos de uso mencionados, Healthcare AI tem um papel em jogo em:
- Previsão do limite de permanência do paciente
- Previsão de não comparecimentos para economizar recursos e custos hospitalares
- Prevendo pacientes que podem não renovar planos de saúde
- Identificando problemas físicos e as medidas corretivas correspondentes
De uma perspectiva mais elementar, IA de saúde visa melhorar a integridade dos dados, a capacidade de implementar melhor a análise preditiva e os recursos de manutenção de registros da configuração em questão.
Mas para tornar esses casos de uso bem-sucedidos o suficiente, os modelos Healthcare AI devem ser treinados com dados anotados.
O papel dos conjuntos de dados padrão ouro para a saúde
Os modelos de treinamento são bons, mas e os dados? Sim, você precisa de conjuntos de dados, que precisam ser anotados para fazer sentido para os algoritmos de IA.
Mas você não pode simplesmente descartar dados de qualquer canal e ainda manter os padrões de integridade de dados. É por isso que é importante contar com provedores de serviços como Shaip, que oferecem uma ampla variedade de conjuntos de dados confiáveis e relevantes para as empresas usarem. Se você planeja configurar um modelo de IA de saúde, o Shaip permite que você escolha entre percepções de bot humano, dados de conversação, ditado físico e anotações médicas.
Além disso, você pode até especificar casos de uso para alinhar os conjuntos de dados aos principais processos de saúde ou IA conversacional para direcionar as funções administrativas. Mas isso não é tudo, anotadores e coletores de dados experientes oferecem suporte multilíngue quando se trata de capturar e implantar conjuntos de dados abertos para modelos de treinamento.
Voltando ao que o Shaip oferece, você, como inovador, pode acessar arquivos de áudio relevantes, arquivos de texto, verbatim, notas de ditado e até conjunto de dados de imagens médicas, dependendo da funcionalidade que deseja que o modelo tenha.
Breve noticiário
A saúde, como vertical, está em uma onda de inovações, ainda mais na era pós-pandemia. No entanto, empresas, empreendedores de saúde e desenvolvedores independentes estão constantemente planejando novos aplicativos e sistemas que são proativos de forma inteligente e podem minimizar consideravelmente o esforço humano ao lidar com tarefas repetitivas e demoradas.
É por isso que é crucial primeiro treinar as configurações, ou melhor, os modelos com perfeição, usando conjuntos de dados selecionados e rotulados com precisão, algo que é melhor terceirizado para provedores de serviços confiáveis para alcançar perfeição e precisão.
