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

تشير التقديرات إلى أن السوق العالمية للذكاء الاصطناعي في قطاع الرعاية الصحية سترتفع من 1.426 مليار دولار أمريكي في عام 2017 إلى 28.04 مليار دولار أمريكي في عام 2025. ويتضح تزايد الطلب على التقنيات القائمة على الذكاء الاصطناعي ، حيث يسعى قطاع الرعاية الصحية باستمرار إلى تحسين جودة الرعاية، وخفض التكاليف، وضمان دقة اتخاذ القرارات.

بحسب مدى تعقيد المشروع، قد لا يتمكن الفريق الداخلي دائمًا من تلبية احتياجات تصنيف بيانات الرعاية الصحية . ونتيجة لذلك، تضطر الشركة إلى البحث عن مجموعات بيانات عالية الجودة من مزودي خدمات خارجيين موثوقين.

لكن ثمة بعض التعقيدات والتحديات عند طلب المساعدة الخارجية في تصنيف بيانات الرعاية الصحية . دعونا نلقي نظرة على هذه التحديات، والنقاط التي يجب مراعاتها قبل الاستعانة بمصادر خارجية لخدمات تصنيف مجموعات بيانات الرعاية الصحية .

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 الكشف المبكر وتحسين نتائج المرضى.

2. تحسين رعاية المرضى: تُمكّن بيانات الرعاية الصحية الموثقة جيدًا من تطوير خطط علاج شخصية، وتحليلات تنبؤية، وأنظمة دعم القرار السريري، مما يؤدي في النهاية إلى تحسين رعاية المرضى.

3. الامتثال للوائح: يجب أن تلتزم بيانات الرعاية الصحية بلوائح صارمة تتعلق بالخصوصية والأمان، مثل قانون HIPAA وقانون GDPR. ويُعد ضمان الامتثال أمرًا بالغ الأهمية لحماية معلومات المرضى الحساسة وتجنب التبعات 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 المتخصصة: تعاون مع شريك متخصص في تصنيف البيانات يتمتع بخبرة متخصصة في مجال الرعاية الصحية. يجب أن يكون لديه فهم عميق للمصطلحات الطبية، والتركيبات التشريحية، وأمراض الجسم لضمان دقة التصنيفات.

2. ضمان الجودة: تطبيق عملية صارمة لضمان الجودة تتضمن مستويات متعددة من المراجعة، وعمليات تدقيق منتظمة، وحلقات تغذية راجعة مستمرة للحفاظ على جودة عالية في تصنيف البيانات.

3. أمن البيانات والخصوصية: اختر شريكًا لوضع العلامات على البيانات يتبع بروتوكولات صارمة لأمن البيانات والخصوصية، مثل العمل مع البيانات غير المحددة للهوية، واستخدام طرق نقل البيانات الآمنة، ومراجعة إجراءات الأمان الخاصة بهم بانتظام.

[اقرأ أيضًا: تقنيات شرح البيانات لأكثر حالات استخدام الذكاء الاصطناعي شيوعًا في مجال الرعاية الصحية ]

التحديات التي تواجه وسم بيانات الرعاية الصحية

يُعدّ امتلاك مجموعة بيانات طبية عالية الجودة وصور مُعلّمة أمرًا بالغ الأهمية لنجاح نماذج التعلّم الآلي . فسوء تصنيف الصور قد يؤدي إلى تنبؤات غير دقيقة، ما يُفشل مشروع رؤية الحاسوب . وقد يُؤدي أيضًا إلى خسارة المال والوقت والجهد المبذول.

قد يؤدي ذلك أيضاً إلى تشخيص خاطئ بشكل كبير، وتأخير في تقديم الرعاية الطبية أو تقديم رعاية غير مناسبة، وغير ذلك. ولهذا السبب، تسعى العديد من شركات الذكاء الاصطناعي الطبي إلى إيجاد شركاء في مجال تصنيف البيانات وشرحها يتمتعون بسنوات من الخبرة.

• تحدي إدارة سير العمل

  يُعدّ توفير عدد كافٍ من العاملين المدربين للتعامل مع كميات هائلة من البيانات المنظمة وغير المنظمة أحد أبرز التحديات التي تواجه تصنيف البيانات الطبية . وتواجه الشركات صعوبة في تحقيق التوازن بين زيادة عدد موظفيها وتدريبهم 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، فهي أمرٌ نسبيٌّ للشخص الذي يُعلِّق على البيانات الطبية. ويمكن أن تؤثر الخبرة في المجال، والثقافة، واللغة، وعوامل أخرى على جودة العمل.

  في الجودة الموضوعية، توجد وحدة واحدة للإجابة الصحيحة. ومع ذلك، ونظرًا لنقص الخبرة أو المعرفة الطبية، قد لا يقوم العاملون بتصنيف الصور 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

  يُعدّ الالتزام بحماية البيانات وسريتها تحديًا كبيرًا عند جمع كميات كبيرة من البيانات. وينطبق هذا بشكل خاص على جمع مجموعات بيانات الرعاية الصحية الضخمة ، نظرًا لاحتمالية احتوائها على تفاصيل شخصية، مثل صور الوجوه، 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.