मेडिकल छवि एनोटेसन: परिभाषा, अनुप्रयोग, प्रयोग केस र प्रकारहरू

मेडिकल इमेज एनोटेशनले मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू र एआई मोडेलहरूलाई आवश्यक प्रशिक्षण डेटा प्रदान गर्न महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। यो प्रक्रिया AI को लागि रोग र अवस्थाहरू सही रूपमा पत्ता लगाउन आवश्यक छ, किनकि यो उपयुक्त प्रतिक्रियाहरू उत्पन्न गर्न पूर्व-मोडेल डेटामा निर्भर हुन्छ।

सरल भाषामा भन्नुपर्दा, मेडिकल छवि एनोटेसन भनेको मेडिकल छविहरू लेबल गर्ने र वर्णन गर्ने प्रक्रिया हो। यसले सर्तहरूको निदानमा मात्र सहयोग गर्दैन तर अनुसन्धान र चिकित्सा हेरचाहको डेलिभरीमा पनि महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। विशिष्ट बायोमार्करहरूलाई चिन्ह लगाउन र लेबल गरेर, एआई कार्यक्रमहरूले जानकारी-सम्पन्न छविहरूको व्याख्या र विश्लेषण गर्न सक्छ, जसले द्रुत र सटीक निदानको लागि नेतृत्व गर्दछ।

२०२२ मा, ग्लोबल हेल्थकेयर डाटा एनोटेशन उपकरण बजारको मूल्य USD 2022 मिलियन थियो र 129.9 देखि 27.5 सम्म 2023% को उल्लेखनीय कम्पाउन्ड वार्षिक वृद्धि दर (CAGR) अनुभव गर्ने प्रक्षेपण गरिएको छ। स्वास्थ्य सेवा क्षेत्रमा डाटा एनोटेशन उपकरणहरूको एकीकरणले क्रान्तिकारी भइरहेको छ। निदान, उपचार, र रोगी निगरानी। सही निदानहरू उत्पन्न गरेर र व्यक्तिगत उपचारहरू सक्षम पारेर, यी उपकरणहरूले स्वास्थ्य सेवा अनुसन्धान र नतिजाहरूलाई उल्लेखनीय रूपमा बढाउँदैछन्।

छवि स्रोत: भव्य दृश्य अनुसन्धान 

मेसिन लर्निङ र आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्समा भएको अभूतपूर्व प्रगतिले स्वास्थ्य सेवा उद्योगमा क्रान्तिकारी परिवर्तन गरेको छ।

2016 मा स्वास्थ्य सेवामा AI को लागि विश्वव्यापी बजार लगभग एक अर्ब थियो, र यो संख्या भन्दा बढि पुग्ने अनुमान गरिएको छ। 28 द्वारा $ 2025 बिलियन। मेडिकल इमेजिङमा ग्लोबल एआईको बजार आकार, विशेष गरी, २०२२ मा लगभग $९८० मिलियन हुने अनुमान गरिएको थियो। यसबाहेक, यो संख्या २६.७७% को CAGR मा बढ्ने अनुमान गरिएको छ। २०२० सम्ममा २ मिलियन डलर.

मेडिकल छवि एनोटेसन के हो?

स्वास्थ्य सेवा उद्योगले परिष्कृत बिरामी हेरचाह, राम्रो निदान, सही उपचार भविष्यवाणी, र औषधि विकास प्रदान गर्न ML को सम्भावनाको लाभ उठाउँदै छ। यद्यपि, त्यहाँ चिकित्सा विज्ञानका केही क्षेत्रहरू छन् जहाँ एआईले मेडिकल इमेजिङमा चिकित्सा पेशेवरहरूलाई मद्दत गर्न सक्छ। यद्यपि, सही एआई-आधारित मेडिकल इमेजिङ मोडेलहरू विकास गर्न, तपाईंलाई ठूलो मात्रामा मेडिकल इमेजिङ लेबल र सही रूपमा एनोटेट गर्न आवश्यक छ।

मेडिकल छवि एनोटेशन सही रूपमा मेडिकल इमेजिङ लेबल गर्ने प्रविधि हो एमआरआई, सीटी स्क्यान, अल्ट्रासाउन्ड, म्यामोग्राम, एक्स-रे, र थप मेसिन लर्निङ मोडेललाई तालिम दिन। इमेजिङको अतिरिक्त, मेडिकल छवि डेटा जस्तै रेकर्ड र रिपोर्टहरू पनि तालिमलाई मद्दत गर्न एनोटेट गरिएका छन् क्लिनिकल NER र गहिरो शिक्षा मोडेलहरू।

यो मेडिकल छवि एनोटेसनले गहिरो सिकाइ एल्गोरिदम र ML मोडेलहरूलाई मेडिकल छविहरूको विश्लेषण गर्न र निदानलाई सही रूपमा सुधार गर्न मद्दत गर्दछ।

मेडिकल छवि एनोटेसन बुझ्दै

मेडिकल छवि एनोटेसनमा, एक्स-रे, सीटी स्क्यान, एमआरआई स्क्यान, र सम्बन्धित कागजातहरू लेबल गरिएका छन्। एआई एल्गोरिदम र मोडेलहरूलाई लेबल गरिएको जानकारी र मार्करहरू मार्फत प्रदान गरिएको प्रयोग गरेर विभिन्न उद्देश्यका लागि प्रशिक्षित गरिन्छ। नामित संस्था पहिचान (NER)। यस जानकारीको प्रयोग गरेर, AI कार्यक्रमहरूले डाक्टरहरूको समय बचत गर्छ र उनीहरूलाई राम्रो निर्णय लिन मद्दत गर्दछ। नतिजाको रूपमा, बिरामीहरूले अधिक लक्षित परिणामहरू पाउँछन्।

यदि एआई कार्यक्रमको लागि होइन भने, यो कार्य डाक्टर र विशेषज्ञहरूद्वारा गरिन्छ। जसरी पेशेवरहरूले वर्षौंको प्रशिक्षण र अध्ययनहरू मार्फत सिक्छन्, एआई मोडेललाई प्रशिक्षण चाहिन्छ जुन अंशमा एनोटेट छवि डेटाद्वारा प्रदान गरिन्छ। यस डेटाको प्रयोग गरेर, AI मोडेलहरू र मेसिन लर्निङ कार्यक्रमहरूले व्यक्तिको चिकित्सा विशेषज्ञता र AI क्षमताहरू बीचको खाडललाई कम गर्न सिक्छन्।

मानव र कृत्रिम बुद्धिमत्ता बीचको यो विलयले स्वास्थ्य सेवा निदानलाई सटीक, छिटो र सक्रिय बनाउँदैछ। नतिजाको रूपमा, मानव त्रुटि कम हुन्छ किनभने एआई कार्यक्रमले राम्रो दक्षताका साथ आणविक स्तरमा विसंगतिहरू पत्ता लगाउन सक्छ, यसरी बिरामीको नतिजा सुधार गर्दछ।

चिकित्सा निदान मा चिकित्सा छवि एनोटेसन को भूमिका

मा AI को सम्भावना चिकित्सा छवि निदान धेरै छ, र स्वास्थ्य सेवा उद्योगले बिरामीहरूलाई छिटो र अधिक भरपर्दो निदान प्रदान गर्न AI र ML को मद्दत लिइरहेको छ। को केहि प्रयोग केसहरू स्वास्थ्य छवि एनोटेशन एआई मेडिकल डायग्नोस्टिक्समा निम्न हुन्:

• क्यान्सर पत्ता लगाउने

  क्यान्सर कोशिका पत्ता लगाउनु सायद मेडिकल इमेजिङ विश्लेषणमा एआईको सबैभन्दा ठूलो भूमिका हो। जब मोडेलहरूलाई मेडिकल इमेजिङ डेटाको ठूलो सेटहरूमा तालिम दिइन्छ, यसले मोडेललाई अङ्गहरूमा क्यान्सर कोशिकाहरूको विकासको सही पहिचान, पत्ता लगाउन र भविष्यवाणी गर्न मद्दत गर्छ। नतिजाको रूपमा, मानव त्रुटिहरू र गलत सकारात्मकहरूको सम्भावना धेरै हदसम्म हटाउन सकिन्छ।

• दन्त इमेजिंग

  दाँत र गिजा-सम्बन्धित चिकित्सा समस्याहरू जस्तै गुफाहरू, दाँतको संरचनामा असामान्यताहरू, क्षय र रोगहरू एआई-सक्षम मोडेलहरूद्वारा सही रूपमा निदान गर्न सकिन्छ।

• कलेजो जटिलताहरू

  कलेजोसँग सम्बन्धित जटिलताहरू पत्ता लगाउन, विशेषताहरू, र विसंगतिहरू पत्ता लगाउन र पहिचान गर्न चिकित्सा छविहरूको मूल्याङ्कन गरेर प्रभावकारी रूपमा निगरानी गर्न सकिन्छ।

• मस्तिष्क विकारहरू

  मेडिकल छवि एनोटेशनले मस्तिष्क विकारहरू, क्लटहरू, ट्युमरहरू, र अन्य न्यूरोलोजिकल समस्याहरू पत्ता लगाउन मद्दत गर्दछ।

• त्वचा विज्ञान

  कम्प्यूटर भिजन र मेडिकल इमेजिङ पनि छिट्टै र प्रभावकारी रूपमा छालासम्बन्धी अवस्था पत्ता लगाउन व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ।

• हृदयको अवस्था

  हृदय विसंगतिहरू, हृदय अवस्थाहरू, हस्तक्षेपको आवश्यकता, र इको कार्डियोग्रामको व्याख्या गर्न कार्डियोलोजीमा पनि AI बढ्दो रूपमा प्रयोग भइरहेको छ।

मेडिकल छवि एनोटेसन मार्फत एनोटेट गरिएका कागजातहरूको प्रकार

मेडिकल डाटा एनोटेसन मेसिन लर्निङ मोडेल विकासको एक महत्वपूर्ण भाग हो। पाठ, मेटाडाटा, र अतिरिक्त नोटहरू सहित रेकर्डहरूको उचित र चिकित्सा रूपमा सही एनोटेसन बिना, यो एक बहुमूल्य ML मोडेल विकास गर्न चुनौतीपूर्ण हुन्छ।

यदि तपाईंसँग अत्यन्त प्रतिभाशाली र अनुभवी एनोटेटरहरू छन् भने यसले मद्दत गर्नेछ चिकित्सा छवि डाटा। एनोटेट गरिएका केही विभिन्न कागजातहरू: