Понимание процесса маркировки данных для моделей искусственного интеллекта в здравоохранении

По оценкам, мировой рынок искусственного интеллекта в секторе здравоохранения вырастет с 1,426 млрд долларов в [2017 году до 28,04 млрд долларов в 2025 году] (https://www.statista.com/statistics/826993/health-ai-market-value-worldwide). /). Рост спроса на технологии на основе искусственного интеллекта становится очевидным, поскольку отрасль здравоохранения всегда ищет способы улучшить уход, снизить затраты и обеспечить принятие точных решений.

В зависимости от сложности проекта собственная команда не всегда может справиться с потребностями в маркировке медицинских данных. Как следствие, бизнес вынужден искать качественные наборы данных у надежных сторонних поставщиков.

Но есть несколько сложностей и проблем, когда вы обращаетесь за помощью к маркировке данных Healthcare. Давайте рассмотрим проблемы и моменты, на которые следует обратить внимание, прежде чем отдавать на аутсорсинг услуги по маркировке наборов медицинских данных.

Проблемы, связанные с маркировкой медицинских данных

Важность наличия качественного набора медицинских данных и аннотированных изображений имеет решающее значение для результатов моделей машинного обучения. Неправильная аннотация изображения может привести к неточным прогнозам, что приведет к провалу проекта компьютерного зрения. Это также может означать потерю денег, времени и больших усилий.

Это также может означать в корне неверный диагноз, несвоевременную и неправильную медицинскую помощь и многое другое. Вот почему несколько медицинских компаний, занимающихся искусственным интеллектом, ищут партнеров по маркировке и аннотации данных с многолетним опытом.

• Проблема управления рабочим процессом

Одной из серьезных проблем маркировки медицинских данных является наличие достаточного количества обученных работников для обработки обширных структурированных и неструктурированных данных. Компании изо всех сил пытаются сбалансировать увеличение своей рабочей силы, обучение и поддержание качества.

• Проблема поддержания качества набора данных

Поддерживать постоянное качество набора данных — как субъективное, так и объективное — непросто.

Не существует единого основания истины в субъективном качестве, поскольку оно субъективно для человека, комментирующего медицинские данные. Знание предметной области, культура, язык и другие факторы могут влиять на качество работы.

В объективном качестве имеется единичная единица правильного ответа. Однако из-за отсутствия медицинского опыта или медицинских знаний работники могут неточно выполнить аннотацию изображений.

Обе проблемы могут быть решены благодаря обширному обучению и опыту в области здравоохранения.

• Проблема контроля расходов

Без хорошего набора стандартных метрик невозможно отслеживать результаты проекта по времени, затраченному на работу по маркировке данных.

Если работа по маркировке данных передается на аутсорсинг, выбор обычно делается между почасовой оплатой или за выполненную задачу.

Почасовая оплата хорошо работает в долгосрочной перспективе, но некоторые компании по-прежнему предпочитают платить за задачу. Однако, если работникам платят за каждую задачу, качество работы может пострадать.

• Оспаривание ограничений конфиденциальности

Соблюдение конфиденциальности и конфиденциальности данных является серьезной проблемой при сборе больших объемов данных. Это особенно верно для сбора массивных наборов медицинских данных, поскольку они могут содержать личную информацию, лица из электронных медицинских карт.

Необходимость хранить данные и управлять ими в высокозащищенном месте с контролем доступа всегда остро ощущается.

Если работа передается на аутсорсинг, сторонняя компания несет ответственность за получение сертификатов соответствия и добавление дополнительного уровня защиты.

Вопросы, которые следует задать при аутсорсинге работ по маркировке данных в сфере здравоохранения

• Кто будет маркировать данные?

Первый вопрос, который вы должны задать, касается группы маркировки данных. Любая обучающая команда по маркировке данных работает хорошо, выполняя регулярные задачи. Но с обучением медицинских экспертов терминам и понятиям, относящимся к предметной области, они смогут разрабатывать наборы данных, соответствующие компетенции, необходимой для проекта.

Более того, при большем количестве сотрудников, когда задача маркировки данных передается на аутсорсинг, становится легче равномерно распределить работу между значительными группами опытных и обученных аннотаторов. Отслеживание, совместная работа и единообразие качества также могут поддерживаться.

• [ ] Попросите образец обзора выполненных задач. Ищите точность в наборах данных.

• [ ] Понять их критерии обучения и найма. Узнайте больше об их методах обучения, контрольных показателях качества, модерации и контрольных списках проверки.

• Это масштабируемо?

У поставщика услуг по маркировке данных должна быть хорошо обученная команда специалистов в области здравоохранения, которая может быстро приступить к работе и быстро масштабироваться. Вы должны работать исключительно с экспертами в области здравоохранения, которые могут ускорить работу при сохранении качества.

• Внутренние или внешние команды — что лучше?

Выбор между внутренней и внешней командами — это всегда акт тонкого баланса. Но начните взвешивать эти два показателя, исходя из времени, необходимого для доставки, стоимости масштабирования услуг маркировки данных и конкретного опыта в сфере здравоохранения.

У внутренней команды может не быть необходимого опыта в области здравоохранения, и ей может потребоваться обширная подготовка, чтобы оставаться на одном уровне с экспертами. Но внешние сотрудники могут иметь опыт маркировки наборов медицинских данных, что делает их идеальными кандидатами для запуска и быстрого масштабирования.

Когда опыт в области медицины и здравоохранения сочетается с передовыми инструментами, вы можете увидеть значительное снижение стоимости и времени обработки данных.

• Соответствуют ли они нормативным требованиям?

Надлежащая группа обработки данных должна быть обучена безопасному выполнению своих задач. Команда должна быть подготовлена ​​медицинскими экспертами или специалистами по данным, чтобы обеспечить анонимность электронных медицинских карт пациентов.

Сторонние поставщики услуг будут соблюдать правила конфиденциальности пациентов, включая сертификаты соответствия HIPAA и GDPR. Выбирайте службы аннотирования изображений с сертификатом ISO-9002, который доказывает, что они принимают строгие меры для обеспечения конфиденциальности и организации данных клиентов.

• Как поставщик поддерживает связь с управляемой рабочей силой?

Выберите партнера по маркировке данных, который стремится поддерживать четкую и регулярную связь, чтобы избежать расхождений в инструкциях, требованиях и требованиях проекта. Отсутствие связи, обмен в режиме реального времени важной информацией о проекте и неадекватная система обратной связи могут негативно сказаться на качестве работы и сроках поставки.

Очень важно выбрать третью сторону, которая использует новейшие инструменты для совместной работы и имеет проверенные системы для выявления проблем с производительностью до того, как они начнут влиять на проект.

Также опубликовано [здесь] (https://www.shaip.com/blog/5-questions-to-ask-before-outsourcing-healthcare-data-labeling/).