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連接醫(yī)學(xué)與AI：數(shù)據(jù)標(biāo)注如何革新未來醫(yī)療

來源：泰然健康網(wǎng) 時(shí)間：2025年04月05日 07:50

據(jù)估計(jì)，2024年醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)注市場(chǎng)的規(guī)模為15.8億美元，并預(yù)計(jì)到2037年底將達(dá)到322.6億美元。機(jī)器學(xué)習(xí)和AI在診斷支持方面的快速采用，尤其是在醫(yī)學(xué)影像（如X光和MRI掃描）中，推動(dòng)了這一市場(chǎng)的發(fā)展。自動(dòng)化工具在早期診斷和機(jī)器人手術(shù)等任務(wù)中的應(yīng)用也對(duì)其擴(kuò)張做出了重要貢獻(xiàn)。精確的標(biāo)注使AI能夠預(yù)測(cè)疾病進(jìn)展、個(gè)性化治療方案并加速藥物開發(fā)，從而改善患者預(yù)后。讓我們探討一下AI在醫(yī)學(xué)中的主要應(yīng)用，并深入了解Keymakr在醫(yī)療標(biāo)注中的經(jīng)驗(yàn)。

AI在醫(yī)療和醫(yī)學(xué)中的優(yōu)勢(shì)

AI與醫(yī)療的結(jié)合引發(fā)了一場(chǎng)變革。除了臨床應(yīng)用外，AI還在推動(dòng)醫(yī)療創(chuàng)新和加速研究。機(jī)器學(xué)習(xí)算法正在分析大量醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)，識(shí)別模式、生成假設(shè)并指導(dǎo)新型療法的開發(fā)。

提高診斷和預(yù)后準(zhǔn)確性

AI大大提高了醫(yī)療診斷和預(yù)后的準(zhǔn)確性。它分析大量的患者數(shù)據(jù)，包括醫(yī)學(xué)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(jì)數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)COVID-19的嚴(yán)重程度，識(shí)別諸如使用呼吸機(jī)或死亡風(fēng)險(xiǎn)等因素。

個(gè)性化醫(yī)療

AI在推進(jìn)個(gè)性化醫(yī)療和為個(gè)體患者量身定制治療方案方面起著關(guān)鍵作用。它分析患者數(shù)據(jù)以預(yù)測(cè)疾病進(jìn)展并找到最佳治療選項(xiàng)。這種方法提高了治療成功率并減少了不良反應(yīng)。Ada Health等平臺(tái)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(shí)間和降低成本。它使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)快速篩選化學(xué)化合物，找到有潛力的藥物候選物。隨著AI技術(shù)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(jìn)入了臨床試驗(yàn)。自2015年以來，AI原生生物技術(shù)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(yàn)，復(fù)合年增長(zhǎng)率超過60%。

放射學(xué)和病理學(xué)

AI正在徹底改變放射學(xué)。它通過在醫(yī)學(xué)影像中發(fā)現(xiàn)人類眼睛可能遺漏的細(xì)微模式，提高了診斷準(zhǔn)確性。這一能力對(duì)于早期檢測(cè)神經(jīng)系統(tǒng)疾病和心血管疾病至關(guān)重要。例如，AI增強(qiáng)的SPECT成像已被證明可以提高冠狀動(dòng)脈疾病的檢測(cè)率，生成類似于更昂貴的混合掃描儀的圖像，減少成本和時(shí)間，同時(shí)保持準(zhǔn)確性。AI的實(shí)時(shí)圖像分析有助于更快、更好的決策，這一點(diǎn)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(xué)習(xí)，越來越擅長(zhǎng)發(fā)現(xiàn)新的模式和新興的健康趨勢(shì)。隨著放射學(xué)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、AI輔助的模型，它將迎來一個(gè)更好、更快、更加以患者為中心的診斷未來。

手術(shù)程序

AI通過提高精度、安全性和效率，徹底改變了手術(shù)程序。AI驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人系統(tǒng)協(xié)助復(fù)雜的手術(shù)，如腹腔鏡和骨科手術(shù)。它允許使用微創(chuàng)技術(shù)，減少恢復(fù)時(shí)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(zhǔn)確的切口點(diǎn)，甚至在手術(shù)過程中實(shí)時(shí)調(diào)整以應(yīng)對(duì)意外變化。全球機(jī)器人手術(shù)系統(tǒng)和附件市場(chǎng)預(yù)計(jì)到2030年將達(dá)到158億美元。

醫(yī)療運(yùn)營(yíng)

AI在優(yōu)化醫(yī)療運(yùn)營(yíng)和改善患者預(yù)后方面的作用日益顯著。AI工具不僅在調(diào)度方面發(fā)揮了重要作用，還通過自動(dòng)化行政任務(wù)，使醫(yī)護(hù)人員能夠更多地關(guān)注患者護(hù)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(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)時(shí)改進(jìn)急診室和重癥監(jiān)護(hù)病房的患者監(jiān)測(cè)和資源分配。現(xiàn)在，重癥監(jiān)護(hù)團(tuán)隊(duì)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(zhuǎn)移速度提高了26%。手術(shù)室的轉(zhuǎn)運(yùn)延遲減少了70%。

醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)注的作用

醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)注在連接原始醫(yī)療數(shù)據(jù)與AI應(yīng)用中起著至關(guān)重要的作用。它涉及對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)致的標(biāo)記和組織，以使AI能夠提取洞察并做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。作為醫(yī)療圖像標(biāo)注軟件市場(chǎng)的關(guān)鍵參與者，Keymakr將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)化的、機(jī)器學(xué)習(xí)就緒的信息。為了確保質(zhì)量，數(shù)據(jù)標(biāo)注提供商必須實(shí)施嚴(yán)格的數(shù)據(jù)衛(wèi)生實(shí)踐，包括清理、處理、標(biāo)記和將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和評(píng)估集。超參數(shù)優(yōu)化和正則化等技術(shù)可以進(jìn)一步提升模型性能和泛化能力。定期使用驗(yàn)證指標(biāo)和合成噪聲測(cè)試也是評(píng)估AI可靠性的關(guān)鍵。Keymakr遵循所有這些方法和要求。例如，收集高質(zhì)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(luò)合作，構(gòu)建定制的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)集。該團(tuán)隊(duì)能夠分類、驗(yàn)證和準(zhǔn)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(cè)、手術(shù)AI、病理研究和其他項(xiàng)目。

多樣數(shù)據(jù)類型的標(biāo)注方式

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

邊界框：此工具在醫(yī)學(xué)圖像中標(biāo)記感興趣的區(qū)域，例如在MRI或CT掃描中識(shí)別腫瘤，輔助初步篩查。 實(shí)例分割：超越邊界框，此工具在顯微圖像中勾勒出單個(gè)細(xì)胞，并在皮膚科圖像中區(qū)分病變類型。它為復(fù)雜的檢測(cè)任務(wù)提供詳細(xì)數(shù)據(jù)。 語義分割：此工具對(duì)圖像中的每個(gè)像素進(jìn)行分類，以識(shí)別特定的解剖結(jié)構(gòu)或條件，例如在放射學(xué)圖像中分離器官。這對(duì)于精確的手術(shù)規(guī)劃至關(guān)重要。 關(guān)鍵點(diǎn)標(biāo)注：適用于分析肌肉骨骼圖像中的關(guān)節(jié)位置或跟蹤3D掃描中的解剖標(biāo)志。此工具有助于評(píng)估運(yùn)動(dòng)障礙或手術(shù)結(jié)果。 視頻標(biāo)注：此工具允許對(duì)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，例如監(jiān)測(cè)疾病在手術(shù)錄像或患者運(yùn)動(dòng)中的進(jìn)展。

混合標(biāo)注方法

盡管醫(yī)療標(biāo)注市場(chǎng)正朝著自動(dòng)化方向發(fā)展，但整個(gè)過程離不開人工驗(yàn)證。人機(jī)協(xié)作是整個(gè)復(fù)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(diǎn)。在這里，機(jī)器學(xué)習(xí)算法負(fù)責(zé)初始標(biāo)記，而人類專家則驗(yàn)證和細(xì)化結(jié)果。這種方法結(jié)合了速度和可擴(kuò)展性與臨床準(zhǔn)確性。Keymakr的內(nèi)部團(tuán)隊(duì)包括認(rèn)證的病理學(xué)家、醫(yī)生和醫(yī)學(xué)專家，以及接受過培訓(xùn)的醫(yī)學(xué)生和專注于醫(yī)療標(biāo)注的領(lǐng)域?qū)＜?。自?dòng)和人機(jī)協(xié)作方法的融合確保了最高水平的質(zhì)量，標(biāo)注數(shù)據(jù)經(jīng)過4級(jí)審批。

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