Препятствия на пути к точности данных медицинского обучения и способы их преодоления

Одна из самых больших проблем с решениями ИИ в здравоохранении на данный момент — получение качественных данных, которые можно использовать для обучения моделей ИИ. Когда вы обучаете модель ИИ, используя общие данные, это похоже на то, как ребенок пытается обучить другого ребенка. Чтобы модели ИИ были эффективными, им требуются данные высочайшего качества, включая метаданные, которые помогают модели понять контекст данных. Это особенно актуально в здравоохранении, где существуют чрезвычайно сложные модели данных, избыточные данные и уникальная терминология.

Хорошей новостью для ИТ-компаний в сфере здравоохранения является то, что есть компании, которые могут помочь им очистить и аннотировать данные, чтобы их можно было эффективно использовать в таких инструментах, как окружающий клинический голос и других решениях искусственного интеллекта в сфере здравоохранения. Одна из тех компаний, которая предоставляет услуги аннотирования данных, управляемых человеком, называется Xelex.ai. Я хотел узнать больше об услугах, которые они предлагают, поэтому поговорил с Марком Кристенсеном, генеральным директором компании. Xelex.ai.

В видеоинтервью ниже Кристенсен рассказывает, как его компания использовала многолетний опыт клинической документации, полученный благодаря их Веб-диаграммаMD платформу и теперь ориентирована на предоставление услуг по обучению данных ИТ-организациям здравоохранения. Несколько лет назад он понял, что решениям искусственного интеллекта, таким как окружающий клинический голос, потребуются не просто данные, а данные, которые были эффективно аннотированы экспертами, чтобы эффективно обучать эти модели искусственного интеллекта. Вы не могли бы просто добавить больше данных для решения проблемы. Вам нужны были правильные данные.

Я спросил Кристенсена, предоставляют ли они данные о состоянии здоровья сами для обучения или работают над очисткой и улучшением данных других людей (спойлер: они делают последнее, но могут помочь с созданием синтетических данных). Он также рассказал о сложности создания хороших обучающих данных и о том, почему часто требуется человек, чтобы гарантировать, что данные действительно могут быть использованы ИИ. Фактически, Xelex.ai даже будет использовать врачей для аннотирования своих данных в некоторых случаях использования, которые требуют опыта врача для действительного получения клинически достоверных данных, запрашиваемых ИТ-компаниями здравоохранения.

Оказывается, аннотации к данным — это гораздо больше, чем кажется на первый взгляд. Эксперты могут проверять фактическую правильность, но они также необходимы для более тонких и тонких задач, таких как точная интерпретация неоднозначного контента, создание естественно звучащих клинических обзоров и соответствующая группировка контента, который мог быть передан в случайное время во время визита в офис. Кроме того, Кристенсен поделился, что не все умеют аннотировать данные. Фактически, одним из ключей к хорошему аннотированию данных о состоянии здоровья является обеспечение правильного контроля за процессом, технических инструментов, используемых в аннотировании, а также наличие показателей для каждого конкретного аннотатора, чтобы вы могли обучить их любым ошибкам, которые они допускают. Недостаточно просто иметь показатели для всего проекта. Кристенсен также отметил, насколько важно, чтобы их процесс был гибким, чтобы он мог меняться и адаптироваться к часто меняющимся требованиям клиентов.

Если вас интересует процесс создания высококачественных данных по обучению в сфере здравоохранения и уникальный подход, который Xelex.ai использует для создания этих данных, вам понравится это интервью.

Узнайте больше о Xelex.AI: https://xelex.ai/

Узнайте больше о WebChartMD: https://www.webchartmd.org/

Слушайте и подписывайтесь на Подкаст с интервью в сфере здравоохранения IT Today чтобы услышать все последние идеи от экспертов в области информационных технологий в сфере здравоохранения.

И чтобы увидеть эксклюзивный взгляд на наши главные новости, Подписывайтесь на нашу новостную рассылку.

Расскажи нам что ты думаешь. Связаться с нами здесь или в Твиттере по адресу @hcitoday. И если вы заинтересованы в рекламе у нас, ознакомьтесь с нашими различными рекламные пакеты и запросите у нас Медиа-кит.

WebChart MD является гордым спонсором Healthcare Scene.