首頁資訊連接醫(yī)學與AI：數(shù)據(jù)標注如何革新未來醫(yī)療

連接醫(yī)學與AI：數(shù)據(jù)標注如何革新未來醫(yī)療

來源：泰然健康網(wǎng) 時間：2025年04月05日 07:50

據(jù)估計，2024年醫(yī)療數(shù)據(jù)標注市場的規(guī)模為15.8億美元，并預計到2037年底將達到322.6億美元。機器學習和AI在診斷支持方面的快速采用，尤其是在醫(yī)學影像（如X光和MRI掃描）中，推動了這一市場的發(fā)展。自動化工具在早期診斷和機器人手術等任務中的應用也對其擴張做出了重要貢獻。精確的標注使AI能夠預測疾病進展、個性化治療方案并加速藥物開發(fā)，從而改善患者預后。讓我們探討一下AI在醫(yī)學中的主要應用，并深入了解Keymakr在醫(yī)療標注中的經(jīng)驗。

AI在醫(yī)療和醫(yī)學中的優(yōu)勢

AI與醫(yī)療的結合引發(fā)了一場變革。除了臨床應用外，AI還在推動醫(yī)療創(chuàng)新和加速研究。機器學習算法正在分析大量醫(yī)學文獻，識別模式、生成假設并指導新型療法的開發(fā)。

提高診斷和預后準確性

AI大大提高了醫(yī)療診斷和預后的準確性。它分析大量的患者數(shù)據(jù)，包括醫(yī)學影像和遺傳信息，以發(fā)現(xiàn)模式和異常。例如，西門子醫(yī)療利用AI通過分析臨床和人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)來預測COVID-19的嚴重程度，識別諸如使用呼吸機或死亡風險等因素。

個性化醫(yī)療

AI在推進個性化醫(yī)療和為個體患者量身定制治療方案方面起著關鍵作用。它分析患者數(shù)據(jù)以預測疾病進展并找到最佳治療選項。這種方法提高了治療成功率并減少了不良反應。Ada Health等平臺使用AI根據(jù)患者數(shù)據(jù)提供健康見解和建議，使患者在健康管理中發(fā)揮更積極的作用。

藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)

AI正在改變藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)過程，縮短時間和降低成本。它使用機器學習技術快速篩選化學化合物，找到有潛力的藥物候選物。隨著AI技術在制藥行業(yè)的普及，越來越多的AI發(fā)現(xiàn)的藥物和疫苗進入了臨床試驗。自2015年以來，AI原生生物技術公司及其制藥合作伙伴已將75種AI發(fā)現(xiàn)的分子引入臨床試驗，復合年增長率超過60%。

放射學和病理學

AI正在徹底改變放射學。它通過在醫(yī)學影像中發(fā)現(xiàn)人類眼睛可能遺漏的細微模式，提高了診斷準確性。這一能力對于早期檢測神經(jīng)系統(tǒng)疾病和心血管疾病至關重要。例如，AI增強的SPECT成像已被證明可以提高冠狀動脈疾病的檢測率，生成類似于更昂貴的混合掃描儀的圖像，減少成本和時間，同時保持準確性。AI的實時圖像分析有助于更快、更好的決策，這一點在緊急情況下尤為重要。此外，AI系統(tǒng)從每次掃描中不斷學習，越來越擅長發(fā)現(xiàn)新的模式和新興的健康趨勢。隨著放射學轉向數(shù)據(jù)驅動、AI輔助的模型，它將迎來一個更好、更快、更加以患者為中心的診斷未來。

手術程序

AI通過提高精度、安全性和效率，徹底改變了手術程序。AI驅動的機器人系統(tǒng)協(xié)助復雜的手術，如腹腔鏡和骨科手術。它允許使用微創(chuàng)技術，減少恢復時間和并發(fā)癥。這些系統(tǒng)可以分析特定患者的數(shù)據(jù)，幫助確定準確的切口點，甚至在手術過程中實時調整以應對意外變化。全球機器人手術系統(tǒng)和附件市場預計到2030年將達到158億美元。

醫(yī)療運營

AI在優(yōu)化醫(yī)療運營和改善患者預后方面的作用日益顯著。AI工具不僅在調度方面發(fā)揮了重要作用，還通過自動化行政任務，使醫(yī)護人員能夠更多地關注患者護理，從而提高整體生產(chǎn)力。例如，約翰斯·霍普金斯醫(yī)院使用機器學習實時改進急診室和重癥監(jiān)護病房的患者監(jiān)測和資源分配?，F(xiàn)在，重癥監(jiān)護團隊比以前提前63分鐘派遣人員接診外部醫(yī)院的患者。患者就診速度提高了30%，一旦分配床位，轉移速度提高了26%。手術室的轉運延遲減少了70%。

醫(yī)療數(shù)據(jù)標注的作用

醫(yī)療數(shù)據(jù)標注在連接原始醫(yī)療數(shù)據(jù)與AI應用中起著至關重要的作用。它涉及對數(shù)據(jù)進行細致的標記和組織，以使AI能夠提取洞察并做出準確的預測。作為醫(yī)療圖像標注軟件市場的關鍵參與者，Keymakr將原始數(shù)據(jù)轉換為標準化的、機器學習就緒的信息。為了確保質量，數(shù)據(jù)標注提供商必須實施嚴格的數(shù)據(jù)衛(wèi)生實踐，包括清理、處理、標記和將數(shù)據(jù)劃分為訓練集和評估集。超參數(shù)優(yōu)化和正則化等技術可以進一步提升模型性能和泛化能力。定期使用驗證指標和合成噪聲測試也是評估AI可靠性的關鍵。Keymakr遵循所有這些方法和要求。例如，收集高質量的X光、CT和MRI數(shù)據(jù)可能具有挑戰(zhàn)性。為此，Keymakr與本地和海外合作伙伴網(wǎng)絡合作，構建定制的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)集。該團隊能夠分類、驗證和準備用于各種醫(yī)療診斷的數(shù)據(jù)集。如果一家公司沒有定義明確的流程，Keymakr可以幫助開發(fā)適合特殊需求的模型。這涵蓋了疾病檢測、手術AI、病理研究和其他項目。

多樣數(shù)據(jù)類型的標注方式

為了處理各種醫(yī)學數(shù)據(jù)類型，包括圖像和視頻，標注提供商（如Keymakr）使用多種標注類型。主要的標注類型包括：

邊界框：此工具在醫(yī)學圖像中標記感興趣的區(qū)域，例如在MRI或CT掃描中識別腫瘤，輔助初步篩查。 實例分割：超越邊界框，此工具在顯微圖像中勾勒出單個細胞，并在皮膚科圖像中區(qū)分病變類型。它為復雜的檢測任務提供詳細數(shù)據(jù)。 語義分割：此工具對圖像中的每個像素進行分類，以識別特定的解剖結構或條件，例如在放射學圖像中分離器官。這對于精確的手術規(guī)劃至關重要。 關鍵點標注：適用于分析肌肉骨骼圖像中的關節(jié)位置或跟蹤3D掃描中的解剖標志。此工具有助于評估運動障礙或手術結果。 視頻標注：此工具允許對動態(tài)數(shù)據(jù)進行標注，例如監(jiān)測疾病在手術錄像或患者運動中的進展。

混合標注方法

盡管醫(yī)療標注市場正朝著自動化方向發(fā)展，但整個過程離不開人工驗證。人機協(xié)作是整個復雜過程中的極其重要的元素，Keymakr通過使用混合方法來支持這一點。在這里，機器學習算法負責初始標記，而人類專家則驗證和細化結果。這種方法結合了速度和可擴展性與臨床準確性。Keymakr的內部團隊包括認證的病理學家、醫(yī)生和醫(yī)學專家，以及接受過培訓的醫(yī)學生和專注于醫(yī)療標注的領域專家。自動和人機協(xié)作方法的融合確保了最高水平的質量，標注數(shù)據(jù)經(jīng)過4級審批。

(全文結束)