数据注释处于最近医疗保健 AI 革命的前沿，通过人工智能的理念不断创新，推动该领域的不断进步。计算机程序可以使用人类智能来执行人类今天执行的许多任务。这个概念被称为
人工智能（AI）。
借助 AI，无需人工干预即可发现肿瘤、发现肾结石或检查蛀牙。然而，人工智能引擎需要学会如何思考和行为才能做到这一点。为了实现这一点，人类必须创建准确的训练数据集。
人工智能引擎建立在数据标签和注释的基础上。只要基础扎实，AI引擎就可靠。术语“数据”和“注释”可以分开理解，但“数据注释”的含义需要明确说明，因为它是人工智能使医疗保健行业参与者能够完成更多工作的一种手段。
医疗保健数据处理——标记和注释原始医疗数据集
人类智能不能用来理解我们所谓的原始数据，因为机器甚至软件都无法访问它。从本质上讲，计算机的设计目的是吸收信息、理解模式，并将它们应用到他们遇到的下一组数据中，而无需人为偏见，以得出他们被教导要得出的结论。
原始数据必须转换为机器可以摄取并用于计算规则的格式。需要教授软件程序如何解释 MRI 扫描，如果它们是评估肿瘤是否存在的手段。否则，它们对于软件程序来说只是毫无意义的像素集。这带来了对医疗保健数据处理的需求，即用适当的标记对医学图像进行注释并用相关标签进行标记，以使
机器学习模型能够理解像素内的模式。
通过人工智能在机器中开发自动化疾病诊断能力
人工智能能够像专科医生一样工作，他知道如何每周检查数百次 X 射线和 MRI 扫描，以得出关于患者是否有任何疾病症状的结论。使用正确的医学训练数据在机器中开发相同的认知是可能的，这些数据用正确的标签适当地标记并用正确的标记进行注释。
将医疗训练数据输入为自动化医疗流程而设计的机器学习模型需要高质量的数据标记和注释。输入机器的训练数据使人工智能驱动的医疗应用程序能够执行其设计的医疗任务。市场上有许多医疗数据标注公司，例如Cogito、Analytics 等，它们在患者记录标注和医疗数据注释方面拥有高端专业知识，您可能正在寻求这些专业知识来训练 AI 算法。
通过数据标签在医疗保健中启用人工智能
得益于数据标注的不断创新，近年来人工智能质量有了很大提高。人工智能用于简化医疗保健多个方面的流程，例如虚拟助手、诊断、医学和手术。
人工智能更好地执行和提高其准确性的能力需要多年的开发训练。因此，人工智能能够对数据进行规定、推断、分析和估计是很常见的。
因为在医疗保健中实施人工智能时，数据 注释和医疗 文档 标签的质量决定了成败。因此，医疗数据（例如临床报告和诊断扫描）需要正确标记和注释，然后才能应用于医疗保健 AI。培训和招聘这些专业人员可能需要大量时间和费用。
人工智能在医疗保健中的应用
更明显的是，人工智能的影响力越来越大。在当今的许多实际应用中，人工智能产生的结果与基于统计数据的人工干预相似或更快。其中有几种技术，例如在当今某些外科手术中，人工智能手术有时比人工干预更有效。研究人员发现，人工智能辅助机器人手术的并发症发生率比外科医生单独进行手术时低五倍。
医疗保健-AI-
人工智能辅助机器人手术；与人工智能如何提高驾驶安全性类似，类似的技术也被用于使手术变得更安全、更快捷。以下是医疗保健中人工智能实施的一些用例，展示了机器学习技术如何显着改善医疗实践和程序：
虚拟护理
患者的资源在没有必要的情况下被送往医院是不必要的浪费。通过为患者的问题提供 24/7 的答案，人工智能能够通过改进情感/意图分析和实体识别来产生个性化的响应。除了确定疾病、安排预约、监控健康状况和提醒患者用药外，人工智能还使用远程监控传感器。
帮助临床诊断决策
专家可以通过医学文档标记和图像注释，通过适当增强的 AI 算法分析医学图像，从而更好地诊断疾病。诊断问题，例如 CT 扫描分析，容易出现人为错误。由于将人工智能纳入流程，医学分析变得更快、更准确、成本更低。
药品制造
医疗保健提供者将能够通过机器学习算法更有效地观察化学和生物相互作用，从而可以快速开发针对各种新疾病和病症的药物。
为什么更喜欢外包医疗数据标签？
尽管医疗数据处理（即医疗标签和数据注释）对于将人工智能融入医疗保健非常重要，但它被认为是医疗机器学习过程中最乏味和最不被重视的部分。在所有常识中，这就是为什么在将人工智能集成到医疗流程中时，医疗从业者和医疗保健设备制造商应该更喜欢外包的原因。
以下是关于外包医疗保健数据处理如何为您的医疗保健实践/流程中的 AI 实施方法带来优势的 3 个关键点：
您拥有可以利用的行业特定专业知识
当您付款时，您可以自由地为您的企业做出正确的选择。倾向于将与医疗保健数据处理相关的所有内容都保留在内部，这将使您的预算超出限制。然而，穿着医疗图像注释和标签的外包装备可以让您以更低的成本对所有事情进行分类，并拥有来自数据处理领域专业人士的行业特定专业知识。
您有一个专门的团队来处理您的数据标记任务
虽然外包医疗文档标签合作伙伴的数据标签和注释的整体成本会降低，但您拥有聘请专门团队来处理您的医疗数据处理任务的优势。Anolytics、Cogito 等公司在很长一段时间内都获得了注释专业知识。让任何一家这样的专家注释公司来处理您的医疗数据标签事情，您就可以对其余的事情进行分类。
数据标记中的准点精度和质量达到标准
在标签和注释数据中保持质量和准确度是一项艰巨的工作和知识。此外，获得现代注释和标签工具，以确保标签的准确性和质量，是一项非常昂贵的交易。手头的外包合作伙伴不仅拥有知识，而且还可以使用现代注释和标签工具，为您提供数据标签工作的准确度。
结论
随着新时代的开始，不称职的能力不再是可以接受的。在人工智能的帮助下，医疗保健提供者现在可以比以往更好、更快地为患者提供服务。Datasets and data annotation and other medical data processing things are the core building blocks for healthcare AI，正确使用数据集和医疗数据处理需要专家干预。
尽管围绕人工智能、机器学习以及在后台进行的核心注释和标签过程的创新为医疗保健自动化带来了一个充满希望的未来，但克服数据集和数据标签方面的挑战仍然需要外包数据标签的干预和注释专家，在医疗实践中完成人工智能整合。
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