تلعب التعليقات التوضيحية للصور الطبية دورًا حيويًا في تزويد خوارزميات التعلم الآلي ونماذج الذكاء الاصطناعي ببيانات التدريب اللازمة. وتعد هذه العملية ضرورية للذكاء الاصطناعي للكشف عن الأمراض والحالات بدقة، لأنها تعتمد على البيانات المعدة مسبقًا لتوليد الاستجابات المناسبة.
ببساطة، التعليق التوضيحي للصور الطبية هو عملية وضع العلامات ووصف الصور الطبية. ولا يساعد هذا في تشخيص الحالات فحسب، بل يلعب أيضًا دورًا حاسمًا في البحث وتقديم الرعاية الطبية. ومن خلال وضع العلامات ووضع العلامات على مؤشرات حيوية محددة، يمكن لبرامج الذكاء الاصطناعي تفسير وتحليل الصور الغنية بالمعلومات، مما يؤدي إلى تشخيصات سريعة ودقيقة.
في عام 2022، بلغت قيمة السوق العالمية لأدوات التعليقات التوضيحية لبيانات الرعاية الصحية 129.9 مليون دولار أمريكي، ومن المتوقع أن تشهد معدل نمو سنوي مركب ملحوظ (CAGR) بنسبة 27.5% من عام 2023 إلى عام 2030. ويُحدث دمج أدوات التعليقات التوضيحية للبيانات في قطاع الرعاية الصحية ثورة التشخيص والعلاج ومراقبة المريض. ومن خلال إنشاء تشخيصات دقيقة وتمكين العلاجات الشخصية، تعمل هذه الأدوات على تحسين أبحاث الرعاية الصحية ونتائجها بشكل كبير.
مصدر الصورة: جراندفيوريسيرتش
أحدثت التطورات الهائلة في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ثورة في صناعة الرعاية الصحية.
بلغ السوق العالمي للذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية في عام 2016 حوالي مليار ، ويقدر هذا الرقم بأكثر من 28 مليار دولار بحلول 2025. قُدر حجم سوق الذكاء الاصطناعي العالمي في التصوير الطبي ، على وجه الخصوص ، بحوالي 980 مليون دولار في عام 2022. علاوة على ذلك ، من المتوقع أن يرتفع هذا الرقم بمعدل نمو سنوي مركب قدره 26.77٪ إلى 3215 مليون دولار بحلول عام 2027.
ما هو شرح الصورة الطبية؟
تستفيد صناعة الرعاية الصحية من إمكانات ML لتقديم رعاية معززة للمرضى وتشخيصات أفضل وتنبؤات علاجية دقيقة وتطوير الأدوية. ومع ذلك ، هناك عدد قليل من مجالات العلوم الطبية حيث يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة المهنيين الطبيين في التصوير الطبي. ومع ذلك ، من أجل تطوير نماذج تصوير طبية دقيقة تستند إلى الذكاء الاصطناعي ، فإنك تحتاج إلى كميات هائلة من التصوير الطبي مُصنَّفًا ومشروحًا بدقة.
شرح الصورة الطبية هي تقنية التوسيم الدقيق للصور الطبية مثل التصوير بالرنين المغناطيسي ، التصوير المقطعي المحوسب عمليات المسح والموجات فوق الصوتية وتصوير الثدي بالأشعة السينية والأشعة السينية والمزيد لتدريب نموذج التعلم الآلي. بالإضافة إلى التصوير ، يتم أيضًا شرح بيانات الصور الطبية مثل السجلات والتقارير للمساعدة في التدريب السريرية NER ونماذج التعلم العميق.
يساعد التعليق التوضيحي للصورة الطبية هذا على تدريب خوارزميات التعلم العميق ونماذج ML لتحليل الصور الطبية وتحسين التشخيص بدقة.
فهم شرح الصورة الطبية
في التعليق التوضيحي للصورة الطبية ، يتم تصنيف صور الأشعة السينية ، والمسح المقطعي المحوسب ، ومسح التصوير بالرنين المغناطيسي ، والمستندات ذات الصلة. يتم تدريب خوارزميات ونماذج الذكاء الاصطناعي لأغراض مختلفة باستخدام المعلومات المصنفة والعلامات المقدمة من خلال التعرف على الكيان المحدد (NER). باستخدام هذه المعلومات ، توفر برامج الذكاء الاصطناعي الوقت للأطباء وتساعدهم على اتخاذ قرارات أفضل. نتيجة لذلك ، يحصل المرضى على نتائج أكثر استهدافًا.
إذا لم يكن برنامجًا للذكاء الاصطناعي ، فسيتم تنفيذ هذه المهمة من قبل الأطباء والمتخصصين. تمامًا كما يتعلم المحترفون خلال سنوات من التدريب والدراسات ، يحتاج نموذج الذكاء الاصطناعي إلى تدريب يتم توفيره جزئيًا بواسطة بيانات الصور المشروحة. باستخدام هذه البيانات ، تتعلم نماذج الذكاء الاصطناعي وبرامج التعلم الآلي سد الفجوة بين الخبرة الطبية للفرد وقدرات الذكاء الاصطناعي.
هذا الاندماج بين البشر والذكاء الاصطناعي يجعل تشخيص الرعاية الصحية دقيقًا وسريعًا واستباقيًا. نتيجة لذلك ، يتم تقليل الخطأ البشري لأن برنامج الذكاء الاصطناعي يمكنه اكتشاف الحالات الشاذة على المستوى الجزيئي بكفاءة أفضل ، وبالتالي تحسين نتائج المرضى.
دور شرح الصورة الطبية في التشخيص الطبي
إمكانات الذكاء الاصطناعي في تشخيص الصورة الطبية هائلة ، وصناعة الرعاية الصحية تستعين بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتوفير تشخيص أسرع وأكثر موثوقية للمرضى. بعض حالات استخدام شرح صورة الرعاية الصحية في التشخيصات الطبية بالذكاء الاصطناعي هي:
اكتشاف السرطان
ربما يكون اكتشاف الخلايا السرطانية هو أكبر دور للذكاء الاصطناعي في تحليل التصوير الطبي. عندما يتم تدريب النماذج على مجموعات ضخمة من بيانات التصوير الطبي ، فإنها تساعد النموذج على تحديد واكتشاف وتوقع نمو الخلايا السرطانية في الأعضاء بدقة. نتيجة لذلك ، يمكن القضاء على احتمال حدوث أخطاء بشرية وإيجابيات كاذبة إلى حد كبير.
تصوير الأسنان
يمكن تشخيص المشكلات الطبية المتعلقة بالأسنان واللثة مثل التجاويف والتشوهات في بنية الأسنان والتسوس والأمراض بدقة باستخدام النماذج التي تدعم الذكاء الاصطناعي.
مضاعفات الكبد
يمكن الكشف عن المضاعفات المتعلقة بالكبد وتوصيفها ومراقبتها بشكل فعال من خلال تقييم الصور الطبية لاكتشاف وتحديد الحالات الشاذة.
اضطرابات الدماغ
يساعد التعليق التوضيحي للصورة الطبية على اكتشاف اضطرابات الدماغ والجلطات والأورام والقضايا العصبية الأخرى.
طب الأمراض الجلدية
تستخدم الرؤية الحاسوبية والتصوير الطبي على نطاق واسع للكشف عن الأمراض الجلدية بسرعة وفعالية.
أمراض القلب
يتزايد استخدام الذكاء الاصطناعي أيضًا في أمراض القلب للكشف عن تشوهات القلب وأمراض القلب والحاجة إلى التدخل وتفسير مخططات صدى القلب.
أنواع المستندات المشروحة من خلال شرح الصورة الطبية
يعد شرح البيانات الطبية جزءًا مهمًا من تطوير نموذج التعلم الآلي. بدون شرح توضيحي سليم ودقيق طبيًا للسجلات مع النص والبيانات الوصفية والملاحظات الإضافية ، يصبح من الصعب تطوير نموذج ML ذي قيمة.
سيكون من المفيد إذا كان لديك شروح موهوبة للغاية وذات خبرة بيانات الصورة الطبية. بعض الوثائق المتنوعة المشروحة:
- فحص التصوير المقطعي المحوسب ct
- الماموجرام
- الأشعة
- مخطط صدى القلب
- فحص الموجات فوق الصوتية
- التصوير بالرنين المغناطيسي
- EEG
- ديكوم
- نيفتي
- صوت - الطبيب الإملاء الصوت
- مقاطع فيديو
- الصور
- نص - مجموعة بيانات السجلات الصحية الإلكترونية
- الصور
تطبيقات شرح الصورة الطبية في الرعاية الصحية
يمكن أن يخدم التعليق التوضيحي للصور الطبية أغراضًا متعددة بالإضافة إلى اكتشاف الأمراض والتشخيصات. ساعدت البيانات المدربة جيدًا نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تحسين خدمات الرعاية الصحية. فيما يلي بعض التطبيقات الإضافية لتعليقات الصورة الطبية:
المساعدين الظاهري
يعمل التعليق التوضيحي للصور الطبية على تمكين المساعدين الافتراضيين للذكاء الاصطناعي لتوفير معلومات دقيقة في الوقت الفعلي. يحلل الصور الطبية ويستخدم البيانات المدربة مسبقًا للعثور على الملاءمة وتقديم الردود.
دعم التشخيص
للتشخيص الدقيق ، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي أن تساعد المهنيين الطبيين في تصحيح الأخطاء البشرية. أثناء زيادة سرعة اكتشاف الظروف ، يمكن أن يقلل أيضًا من تكاليف التنفيذ.
التشخيص المبكر
في حالات مثل السرطان ، حيث يمكن أن يؤدي التشخيص المتأخر إلى نتائج مميتة ، فإن التشخيص المبكر من خلال تحديد المؤشرات الحيوية المبكرة أو التي تهدد الحياة أمر موضع تقدير كبير.
التعرف على الأنماط
يعد التعرف على الأنماط مفيدًا في تطوير الأدوية ، حيث يتم استخدام التعليق التوضيحي للصور الطبية لاكتشاف استجابات بيولوجية محددة لأنواع مختلفة من المواد.
عملية الروبوتية
في جراحة الروبوتات ، يعمل التعليق التوضيحي للصور الطبية والذكاء الاصطناعي معًا لفهم أجزاء وهياكل جسم الإنسان المعقدة. باستخدام هذه المعلومات ، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي إجراء العمليات الجراحية بدقة.
شرح توضيحي للصورة الطبية مقابل شرح توضيحي للبيانات العادية
إذا كنت تقوم ببناء نموذج ML للتصوير الطبي ، فيجب أن تتذكر أنه يختلف عن الصورة العادية شرح البيانات بطرق عديدة جدا. أولاً ، لنأخذ مثال التصوير الشعاعي.
لكن قبل أن نفعل ذلك ، نضع الفرضية - كل الصور ومقاطع الفيديو التي التقطتها تأتي من جزء صغير من الطيف يسمى الضوء المرئي. ومع ذلك ، يتم إجراء التصوير الشعاعي باستخدام الأشعة السينية التي تقع تحت جزء الضوء غير المرئي من الطيف الكهرومغناطيسي.
فيما يلي مقارنة مفصلة للشروح التوضيحية للتصوير الطبي وشرح البيانات المنتظم.
| شرح التصوير الطبي | شرح البيانات العادية |
|---|---|
| يجب إلغاء تحديد هوية جميع بيانات التصوير الطبي وحمايتها بموجب اتفاقيات معالجة البيانات (DPA) | الصور العادية متاحة بسهولة. |
| الصور الطبية بصيغة DICOM | يمكن أن تكون الصور العادية بتنسيق JPEG و PNG و BMP والمزيد |
| دقة الصورة الطبية عالية مع ملف تعريف ألوان 16 بت | يمكن أن تحتوي الصور العادية على ملف تعريف ألوان 8 بت. |
| تحتوي الصور الطبية أيضًا على وحدات قياس للأغراض الطبية | القياسات تتعلق بالكاميرا |
| مطلوب الامتثال HIPAA بدقة | لا ينظمها الامتثال |
| يتم توفير صور متعددة لنفس الكائن من زوايا ومناظر مختلفة | صور منفصلة لكائنات مختلفة |
| يجب أن تسترشد بضوابط الأشعة | إعدادات الكاميرا العادية مقبولة |
| شروح متعددة الشرائح | التعليقات التوضيحية ذات شريحة واحدة |
الامتثال HIPAA
عند إنشاء نماذج رعاية صحية قائمة على الذكاء الاصطناعي ، يتعين عليك تدريبها واختبارها باستخدام كميات هائلة من الصور الطبية عالية الجودة المشروحة بدقة لتقديم تنبؤ دقيق. ومع ذلك ، عند اختيار نظام أساسي للتعليق التوضيحي للصورة الطبية واحتياجات معالجة البيانات ، يجب أن تبحث دائمًا عن العروض التي تفي بمتطلبات الامتثال الفني هذه.
HIPAA هو قانون اتحادي يحكم سلامة المعلومات الصحية المنقولة إلكترونيًا ويفرض التدابير المناسبة التي يجب أن يتخذها مقدمو الخدمة لحماية معلومات المريض وحمايتها من الكشف عنها دون موافقة المريض.
- هل يوجد نظام لتخزين وإدارة معلومات الرعاية الصحية؟
- هل يتم إنشاء النسخ الاحتياطية للنظام وصيانتها وتحديثها بانتظام؟
- هل يوجد نظام لمنع المستخدمين غير المصرح لهم من الوصول إلى البيانات الطبية الحساسة؟
- هل البيانات مشفرة اثناء الراحة و النقل؟
- هل هناك أي إجراءات تمنع المستخدمين من تصدير وتخزين الصور الطبية على أجهزتهم مما يتسبب في خرق أمني؟
كيفية اختيار أفضل شركة لتعليق الصور الطبية
- الخبرة نطاق: ابحث عن شركة تتمتع بخبرة واسعة في شرح الصور الطبية وفهم عميق للمصطلحات الطبية وعلم التشريح وعلم الأمراض.
- ضمان الجودة: تأكد من أن الشركة تنفذ عملية مراقبة جودة صارمة لضمان الدقة والتوحيد والمواءمة مع معاييرك المحددة في التعليقات التوضيحية.
- أمن البيانات والخصوصية: تأكد من أن الشركة تحتفظ بإجراءات قوية لأمن البيانات وتلتزم باللوائح ذات الصلة مثل HIPAA أو القانون العام لحماية البيانات لحماية بيانات المرضى الحساسة.
- التدرجية: اختر شركة يمكنها التعامل مع حجم مشروعك ولديها القدرة على التزايد أو الانخفاض مع تغير احتياجاتك.
- الفترة الزمنية: ضع في الاعتبار قدرة الشركة على تقديم التعليقات التوضيحية ضمن الإطار الزمني المحدد مع الحفاظ على معايير الجودة.
- التواصل والتعاون: ابحث عن شركة تحافظ على قنوات اتصال واضحة وتستجيب لاحتياجاتك وملاحظاتك طوال المشروع.
- التكنولوجيا والأدوات: تقييم استخدام الشركة لأدوات وتقنيات التعليقات التوضيحية المتقدمة، مثل التعليقات التوضيحية بمساعدة التعلم الآلي، لتحسين الكفاءة والدقة.
- التسعير والقيمة: قارن الأسعار عبر الشركات المختلفة، ولكن ضع في اعتبارك أيضًا القيمة التي تقدمها من حيث الجودة والخدمة والخبرة.
- المراجع ودراسات الحالة: اطلب مراجع أو دراسات حالة من الشركة لتقييم خبرتها وسجلها الحافل في مشاريع التعليقات التوضيحية للصور الطبية المشابهة لمشروعك.
كيف يمكن لـ Shaip المساعدة؟
كان Shaip رائدًا ثابتًا في السوق في تقديم تدريب عالي الجودة مجموعات بيانات الصورة لتطوير المتقدمة الحلول الطبية القائمة على الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية. لدينا فريق من المعلقين ذوي الخبرة والمدربين حصريًا وشبكة ضخمة من أخصائيي الأشعة وعلماء الأمراض والأطباء العامين المؤهلين تأهيلاً عالياً الذين يساعدون المعلقين ويدربونهم. بالإضافة إلى ذلك ، فإن دقة التعليقات التوضيحية الأفضل في فئتها و تسمية البيانات تساعد الخدمات في تطوير أدوات لتحسين تشخيص المريض.
عند الشراكة مع Shaip ، يمكنك تجربة سهولة العمل مع محترفين يضمنون الامتثال التنظيمي وتنسيقات البيانات ووقت النقل القصير.
عندما يكون لديك مشروع شرح توضيحي للبيانات الطبية في الاعتبار والذي يحتاج إلى خبير عالمي المستوى خدمات التعليقات التوضيحية، Shaip هو الشريك المناسب الذي يمكنه إطلاق مشروعك في أي وقت من الأوقات.
