توسيم بيانات الرعاية الصحية

5 أسئلة أساسية يجب طرحها قبل الاستعانة بمصادر خارجية لوضع علامات على بيانات الرعاية الصحية

السوق العالمي ل الذكاء الاصطناعي في قطاع الرعاية الصحية من المتوقع أن يرتفع من 1.426 مليار دولار في عام 2017 إلى 28.04 دولارًا في عام 2025. الزيادة في الطلب على الذكاء الاصطناعيأصبحت التقنيات القائمة على المعرفة واضحة لأن صناعة الرعاية الصحية تبحث دائمًا عن طرق لتحسين الرعاية وخفض التكاليف وضمان اتخاذ قرارات دقيقة.

اعتمادًا على مدى تعقيد المشروع ، لا يستطيع الفريق الداخلي دائمًا الإدارة وضع العلامات على بيانات الرعاية الصحية الاحتياجات. نتيجة لذلك ، تضطر الشركة إلى البحث عن مجموعات بيانات عالية الجودة من مزودي الطرف الثالث الموثوق بهم.

ولكن هناك بعض المضاعفات والتحديات عندما تسعى للحصول على مساعدة خارجية وضع العلامات على بيانات الرعاية الصحية. دعونا نلقي نظرة على التحديات والنقاط التي يجب ملاحظتها قبل الاستعانة بمصادر خارجية مجموعة بيانات الرعاية الصحية خدمات وضع العلامات.

أهمية تصنيف البيانات في الرعاية الصحية

يعد التصنيف الدقيق للبيانات أمرًا بالغ الأهمية لتطوير الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية. تتضمن بعض الأسباب الرئيسية التي تجعل تصنيف البيانات ضروريًا في الرعاية الصحية ما يلي:

  1. تحسين دقة التشخيص: تساعد الصور والبيانات الطبية المصنفة بدقة في تدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي على اكتشاف الأمراض والتشوهات بدقة أعلى، مما يؤدي إلى اكتشاف مبكر ونتائج أفضل للمرضى.

  2. تعزيز رعاية المرضى: تتيح بيانات الرعاية الصحية المشروحة جيدًا تطوير خطط علاجية مخصصة، وتحليلات تنبؤية، وأنظمة دعم القرار السريري، مما يؤدي في النهاية إلى تحسين رعاية المرضى.

  3. الامتثال للوائح: يجب أن يلتزم تصنيف بيانات الرعاية الصحية بلوائح الخصوصية والأمان الصارمة مثل HIPAA وGDPR. يعد ضمان الامتثال أمرًا ضروريًا لحماية معلومات المريض الحساسة وتجنب العواقب القانونية.

أفضل الممارسات لشرح بيانات الرعاية الصحية

لضمان نجاح مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بالرعاية الصحية، ضع في اعتبارك أفضل الممارسات التالية عند الاستعانة بمصادر خارجية لتصنيف البيانات:

  1. الخبرة نطاق: اعمل مع شريك في تصنيف البيانات يتمتع بخبرة في مجال الرعاية الصحية. يجب أن يكون لديهم فهم عميق للمصطلحات الطبية والهياكل التشريحية وأمراض الأمراض لضمان دقة التعليقات التوضيحية.

  2. ضمان الجودة: قم بتنفيذ عملية صارمة لضمان الجودة تتضمن مستويات متعددة من المراجعة وعمليات التدقيق المنتظمة وحلقات التغذية الراجعة المستمرة للحفاظ على تصنيف البيانات عالي الجودة.

  3. أمن البيانات والخصوصية: اختر شريكًا لتصنيف البيانات يتبع بروتوكولات صارمة لأمن البيانات والخصوصية، مثل العمل مع البيانات غير المحددة الهوية، واستخدام طرق نقل البيانات الآمنة، ومراجعة إجراءات الأمان الخاصة به بانتظام.

التحديات التي تواجه وسم بيانات الرعاية الصحية

تحديات تصنيف بيانات الرعاية الصحية

أهمية الحصول على جودة عالية مجموعة البيانات الطبية والصور المشروحة أمر بالغ الأهمية لنتائج نماذج ML. قد يؤدي التعليق التوضيحي غير المناسب للصورة إلى تنبؤات غير دقيقة ، مما يؤدي إلى فشل رؤية الكمبيوتر المشروع. قد يعني أيضًا خسارة المال والوقت والكثير من الجهد.

قد يعني أيضًا التشخيص الخاطئ تمامًا وتأخير الرعاية الطبية وغير المناسبة وغير ذلك. هذا هو السبب في العديد منظمة العفو الدولية الطبية تسعى الشركات للحصول على تصنيف البيانات وشركاء التعليقات التوضيحية مع سنوات من الخبرة.

  • تحدي إدارة سير العمل

    أحد التحديات الكبيرة وسم البيانات الطبية لديها عدد كافٍ من العمال المدربين للتعامل مع بيانات منظمة وغير منظمة واسعة النطاق. تكافح الشركات لتحقيق التوازن بين زيادة القوى العاملة والتدريب والحفاظ على الجودة.

  • تحدي الحفاظ على جودة مجموعة البيانات

    من التحديات الحفاظ على جودة مجموعة بيانات متسقة - ذاتية وموضوعية.

    لا يوجد أساس واحد للحقيقة في الجودة الذاتية لأنها ذاتية للشخص الذي يعلق على البيانات الطبية. يمكن أن تؤثر خبرة المجال والثقافة واللغة وعوامل أخرى على جودة العمل.

    في الجودة الموضوعية ، توجد وحدة واحدة للإجابة الصحيحة. ومع ذلك ، بسبب نقص الخبرة الطبية أو المعرفة الطبية ، قد لا يقوم العمال شرح الصورة بدقة.

    يمكن حل كلا التحديين من خلال التدريب والخبرة الواسعة في مجال الرعاية الصحية.

  • تحدي التحكم في التكاليف

    بدون مجموعة جيدة من المقاييس القياسية ، لا يمكن تتبع نتائج المشروع بناءً على الوقت الذي يقضيه في عمل تصنيف البيانات.

    إذا تم الاستعانة بمصادر خارجية لعمل تصنيف البيانات ، فعادة ما يكون الاختيار بين الدفع بالساعة أو لكل مهمة يتم تنفيذها.

    ينجح الدفع في الساعة بشكل جيد على المدى الطويل ، لكن بعض الشركات لا تزال تفضل الدفع لكل مهمة. ومع ذلك ، إذا تم دفع أجور العمال لكل مهمة ، فقد تتأثر جودة العمل.

  • تحدي قيود الخصوصية

    تعد خصوصية البيانات والامتثال للسرية تحديًا كبيرًا عند جمع كميات كبيرة من البيانات. هذا صحيح بشكل خاص لجمع ضخمة مجموعات بيانات الرعاية الصحية نظرًا لأنها قد تحتوي على تفاصيل شخصية ، وجوه ، من السجلات الطبية الإلكترونية.

    هناك شعور قوي دائمًا بالحاجة إلى تخزين البيانات وإدارتها في مكان آمن للغاية مع وجود عناصر تحكم في الوصول.

    إذا تم الاستعانة بمصادر خارجية للعمل ، تكون الشركة التابعة لجهة خارجية مسؤولة عن الحصول على شهادات الامتثال وإضافة طبقة إضافية من الحماية.

مجموعات بيانات الرعاية الصحية / الطبية الجاهزة لبدء مشروع الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية

أسئلة يجب طرحها عند الاستعانة بمصادر خارجية لأعمال توسيم بيانات الرعاية الصحية

تصنيف بيانات الرعاية الصحية في قائمة مختصرة للبائعين

  1. من الذي سيقوم بتسمية البيانات؟

    السؤال الأول الذي يجب أن تطرحه هو حول فريق تصنيف البيانات. أي بيانات التدريب يؤدي فريق التصنيف أداءً جيدًا ، ويقوم بمهام منتظمة. ولكن من خلال التدريب على المصطلحات والمفاهيم الخاصة بالمجال من قبل الخبراء الطبيين ، سيكونون قادرين على تطوير مجموعات البيانات التي تتناسب مع الكفاءة التي يتطلبها المشروع.

    علاوة على ذلك ، مع وجود قوة عاملة أكبر ، عندما يتم الاستعانة بمصادر خارجية لمهمة تصنيف البيانات ، يصبح من الأسهل تقسيم العمل بالتساوي بين أقسام مهمة من المعلقين ذوي الخبرة والمدربين. يمكن أيضًا الحفاظ على التتبع والتعاون والتوحيد في الجودة.

    • اطلب مراجعة عينة للمهام المكتملة. ابحث عن الدقة في مجموعات البيانات.
    • فهم معايير التدريب والتوظيف الخاصة بهم. تعرف على المزيد حول أساليب التدريب ومعايير الجودة والاعتدال وقوائم التحقق من الصحة.
  2. هل هو قابل للتوسع؟

    يجب أن يكون لدى مقدم خدمة وضع العلامات على البيانات فريق مجال رعاية صحية مدرب جيدًا يمكنه البدء بسرعة والتوسع بسرعة. يجب أن تعمل مع خبراء رعاية صحية حصريًا يمكنهم تكثيف العمل مع الحفاظ على الجودة.

  3. الفرق الداخلية والخارجية - أيهما أفضل؟

    دائمًا ما يكون الاختيار بين الفرق الداخلية والخارجية عملاً من أعمال التوازن الدقيق. لكن ابدأ في تقييم هذين الأمرين بناءً على الوقت المستغرق للتسليم ، وتكلفة توسيع نطاق خدمات توسيم البيانات ، وتجربة الرعاية الصحية المحددة.

    قد لا يتمتع الفريق الداخلي بالخبرة المطلوبة في مجال الرعاية الصحية ويتطلب تدريبًا مكثفًا للوقوف على قدم المساواة مع الخبراء. لكن القوى العاملة الخارجية يمكن أن يكون لديها مجموعة البيانات الطبية وضع العلامات على الخبرة ، مما يجعلها مرشحين مثاليين للبدء والتوسع بسرعة.

    عندما يتم الجمع بين الخبرة في العلوم الطبية والصحية والأدوات المتقدمة ، يمكنك أن ترى انخفاضًا كبيرًا في تكلفة ووقت معالجة البيانات.

  4. هل يستوفون المتطلبات التنظيمية؟

    يجب تدريب فريق معالجة البيانات الصحيح على أداء مهامهم بشكل آمن. يجب أن يتم إعداد الفريق من قبل خبراء طبيين أو علماء بيانات لضمان ذلك السجلات الصحية الإلكترونية من المرضى مجهولين.

    سيتعامل مقدمو خدمات الجهات الخارجية مع لوائح خصوصية المريض ، بما في ذلك شهادات الامتثال لقانون HIPAA و GDPR. اختر صورة خدمات التعليقات التوضيحية بشهادة ISO-9002 التي تثبت أنهم يتخذون إجراءات صارمة للحفاظ على خصوصية بيانات العملاء وتنظيمها.

  5. كيف يحافظ المزود على التواصل مع القوى العاملة المدارة؟

    اختر شريكًا في تصنيف البيانات يسعى جاهداً للحفاظ على اتصال واضح ومنتظم لتجنب التناقضات في التعليمات والمتطلبات ومتطلبات المشروع. يمكن أن يؤثر الافتقار إلى التواصل والتبادل الفوري للمعلومات المهمة للمشروع وعدم كفاية نظام حلقة التغذية الراجعة سلبًا على جودة العمل والمواعيد النهائية للتسليم. من الضروري اختيار طرف ثالث يستخدم أحدث أدوات التعاون ولديه أنظمة مثبتة لاكتشاف مشكلات الإنتاجية قبل أن تبدأ في التأثير على المشروع.

دراسة الحالة: شرح الصور الطبية للأشعة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي

عقدت شركة رائدة في مجال تكنولوجيا الرعاية الصحية شراكة مع Shaip لتطوير حل الأشعة الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي. قدمت شايب خدمات تعليقات توضيحية للصور الطبية عالية الجودة، وصنفت الآلاف من عمليات التصوير المقطعي والرنين المغناطيسي بهياكل تشريحية وتشوهات دقيقة. ومن خلال العمل مع فريق Shaip من المعلقين ذوي الخبرة في بيانات الرعاية الصحية، تمكنت الشركة من تدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها لاكتشاف الأمراض بدقة عالية، مما يؤدي في النهاية إلى تحسين نتائج المرضى وتقليل تكاليف الرعاية الصحية.

وفي الختام

Shaip هي شركة رائدة في مجال تقديم خدمات من الدرجة الأولى بيانات طبية متخصصة خدمات وضع العلامات على المشاريع الهامة. لدينا فريق حصري من خبراء الرعاية الصحية المدربين من قبل الأفضل الخبراء الطبيين على حلول وضع العلامات الأفضل في فئتها. لقد جعلتنا خبرتنا ومهاراتنا ووحدات التدريب الصارمة ومعايير ضمان الجودة المثبتة منا شركاء خدمة تصنيف البيانات الأكثر تفضيلاً للشركات الكبيرة.

هل أنت مستعد لضمان نجاح مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بالرعاية الصحية من خلال تصنيف البيانات عالية الجودة؟ اتصل بنا Shaip اليوم لتتعرف على كيف يمكن لفريق التعليقات التوضيحية لبيانات الرعاية الصحية ذو الخبرة أن يساعدك في تحقيق أهدافك مع الحفاظ على أعلى معايير الجودة والامتثال.

شارك الاجتماعية