के लिए वैश्विक बाजार कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में 1.426 में $ 2017 बिलियन से बढ़कर अनुमानित है 28.04 में $ 2025. की मांग में वृद्धि कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित प्रौद्योगिकियां स्पष्ट होती जा रही हैं क्योंकि स्वास्थ्य सेवा उद्योग हमेशा देखभाल में सुधार, लागत कम करने और सटीक निर्णय लेने के तरीकों की तलाश कर रहा है।
परियोजना की जटिलता के आधार पर, इन-हाउस टीम हमेशा प्रबंधन नहीं कर सकती हेल्थकेयर डेटा लेबलिंग जरूरत है। परिणामस्वरूप, व्यवसाय को विश्वसनीय तृतीय-पक्ष प्रदाताओं से गुणवत्ता डेटासेट प्राप्त करने के लिए मजबूर होना पड़ता है।
लेकिन जब आप बाहरी सहायता की तलाश करते हैं तो कुछ जटिलताएँ और चुनौतियाँ होती हैं हेल्थकेयर डेटा लेबलिंग. आइए आउटसोर्सिंग से पहले चुनौतियों और ध्यान देने योग्य बिंदुओं को देखें हेल्थकेयर डेटासेट लेबलिंग सेवाएं।
हेल्थकेयर डेटा लेबलिंग का सामना करने वाली चुनौतियाँ
RSI एक उच्च गुणवत्ता होने का महत्व चिकित्सा डेटासेट और एनोटेट छवियां के परिणाम के लिए महत्वपूर्ण हैं एमएल मॉडल. अनुचित छवि एनोटेशन गलत भविष्यवाणियां ला सकता है, विफल हो सकता है कंप्यूटर दृष्टि परियोजना। इसका मतलब पैसा, समय और बहुत सारे प्रयास खोना भी हो सकता है।
इसका अर्थ अत्यधिक गलत निदान, विलंबित और अनुचित चिकित्सा देखभाल, और भी बहुत कुछ हो सकता है। इसीलिए कई चिकित्सा एआई कंपनियां वर्षों के अनुभव वाले डेटा लेबलिंग और एनोटेशन भागीदारों की तलाश करती हैं।
वर्कफ़्लो प्रबंधन की चुनौती
की महत्वपूर्ण चुनौतियों में से एक है चिकित्सा डेटा लेबलिंग व्यापक संरचित और असंरचित डेटा को संभालने के लिए पर्याप्त प्रशिक्षित कर्मचारी हैं। कंपनियां अपने कर्मचारियों की संख्या बढ़ाने, प्रशिक्षण और गुणवत्ता बनाए रखने में संतुलन के लिए संघर्ष कर रही हैं।
डेटासेट गुणवत्ता बनाए रखने की चुनौती
निरंतर डेटासेट गुणवत्ता - व्यक्तिपरक और उद्देश्य को बनाए रखना एक चुनौती है।
व्यक्तिपरक गुणवत्ता में सत्य का कोई एकल आधार नहीं है क्योंकि यह व्यक्ति की व्याख्या करने वाले व्यक्ति के लिए व्यक्तिपरक है चिकित्सा डेटा. डोमेन विशेषज्ञता, संस्कृति, भाषा और अन्य कारक कार्य की गुणवत्ता को प्रभावित कर सकते हैं।
वस्तुनिष्ठ गुणवत्ता में, सही उत्तर की एक इकाई होती है। हालांकि, चिकित्सा विशेषज्ञता या चिकित्सा ज्ञान की कमी के कारण, श्रमिक कार्य नहीं कर सकते हैं छवि एनोटेशन सही रूप में।
दोनों चुनौतियों को व्यापक हेल्थकेयर डोमेन प्रशिक्षण और अनुभव के साथ हल किया जा सकता है।
खर्चे नियंत्रित करने की चुनौती
मानक मेट्रिक्स के अच्छे सेट के बिना, डेटा लेबलिंग कार्य पर खर्च किए गए समय के आधार पर परियोजना परिणामों को ट्रैक करना संभव नहीं है।
यदि डेटा लेबलिंग कार्य आउटसोर्स किया जाता है, तो विकल्प आमतौर पर प्रति घंटा या प्रति कार्य किए गए भुगतान के बीच होता है।
प्रति घंटे भुगतान करना लंबे समय में अच्छा काम करता है, लेकिन कुछ कंपनियां अभी भी प्रति कार्य भुगतान करना पसंद करती हैं। हालाँकि, यदि श्रमिकों को प्रति कार्य भुगतान किया जाता है, तो कार्य की गुणवत्ता प्रभावित हो सकती है।
गोपनीयता बाधाओं की चुनौती
बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र करते समय डेटा गोपनीयता और गोपनीयता अनुपालन एक बड़ी चुनौती है। यह बड़े पैमाने पर इकट्ठा करने के लिए विशेष रूप से सच है हेल्थकेयर डेटासेट चूँकि उनमें व्यक्तिगत रूप से पहचाने जाने योग्य विवरण, चेहरे, से हो सकते हैं इलेक्ट्रॉनिक चिकित्सा रिकॉर्ड.
एक्सेस नियंत्रणों के साथ अत्यधिक सुरक्षित स्थान पर डेटा को संग्रहीत और प्रबंधित करने की आवश्यकता हमेशा दृढ़ता से महसूस की जाती है।
यदि कार्य आउटसोर्स किया जाता है, तो तृतीय-पक्ष कंपनी अनुपालन प्रमाणपत्र प्राप्त करने और सुरक्षा की एक अतिरिक्त परत जोड़ने के लिए ज़िम्मेदार होती है।
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हेल्थकेयर डेटा लेबलिंग कार्य की आउटसोर्सिंग करते समय पूछे जाने वाले प्रश्न
डेटा को लेबल करने वाला कौन है?
पहला प्रश्न जो आपको पूछना चाहिए वह डेटा लेबलिंग टीम के बारे में है। कोई भी प्रशिक्षण जानकारी लेबलिंग टीम अच्छा प्रदर्शन करती है, नियमित कार्य करती है। लेकिन चिकित्सा विशेषज्ञों द्वारा डोमेन-विशिष्ट शर्तों और अवधारणाओं पर प्रशिक्षण के साथ, वे ऐसे डेटासेट विकसित करने में सक्षम होंगे जो परियोजना के लिए आवश्यक योग्यता से मेल खाते हों।
इसके अलावा, एक बड़े कार्यबल के साथ, जब डेटा लेबलिंग कार्य आउटसोर्स किया जाता है, तो अनुभवी और प्रशिक्षित एनोटेटरों के महत्वपूर्ण वर्गों के बीच कार्य को समान रूप से विभाजित करना आसान हो जाता है। गुणवत्ता में ट्रैकिंग, सहयोग और एकरूपता भी बनाए रखी जा सकती है।
- पूर्ण किए गए कार्यों की नमूना समीक्षा के लिए कहें। डेटासेट में सटीकता के लिए देखें।
- उनके प्रशिक्षण और भर्ती मानदंड को समझें। उनकी प्रशिक्षण विधियों, गुणवत्ता बेंचमार्क, मॉडरेशन और सत्यापन चेकलिस्ट के बारे में और जानें।
क्या यह मापनीय है?
डेटा लेबलिंग सेवा प्रदाता के पास एक अच्छी तरह से प्रशिक्षित, स्वास्थ्य सेवा डोमेन टीम होनी चाहिए जो जल्दी से शुरू हो सके और तेजी से बढ़ सके। आपको विशेष रूप से स्वास्थ्य देखभाल विशेषज्ञों के साथ काम करना चाहिए जो गुणवत्ता बनाए रखते हुए काम को बढ़ा सकते हैं।
आंतरिक बनाम बाहरी टीमें - कौन सी बेहतर है?
आंतरिक और बाहरी टीमों के बीच चयन करना हमेशा नाजुक संतुलन का कार्य होता है। लेकिन डिलीवरी में लगने वाले समय, डेटा लेबलिंग सेवाओं को बढ़ाने की लागत और विशिष्ट स्वास्थ्य सेवा अनुभव के आधार पर इन दोनों का वजन करना शुरू करें।
एक आंतरिक टीम के पास आवश्यक स्वास्थ्य देखभाल विशेषज्ञता नहीं हो सकती है और विशेषज्ञों के बराबर खड़े होने के लिए व्यापक प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है। लेकिन एक बाहरी कार्यबल हो सकता था चिकित्सा डेटासेट लेबलिंग विशेषज्ञता, उन्हें शुरू करने और तेजी से विस्तार करने के लिए आदर्श उम्मीदवार बनाती है।
जब चिकित्सा और स्वास्थ्य विज्ञान के अनुभव को उन्नत उपकरणों के साथ जोड़ा जाता है, तो आप डेटा प्रोसेसिंग की लागत और समय में काफी कमी देख सकते हैं।
क्या वे नियामक आवश्यकताओं को पूरा करते हैं?
सही डाटा प्रोसेसिंग टीम को अपने कार्यों को सुरक्षित रूप से करने के लिए प्रशिक्षित किया जाना चाहिए। टीम को सुनिश्चित करने के लिए चिकित्सा विशेषज्ञों या डेटा वैज्ञानिकों द्वारा तैयार किया जाना चाहिए इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड रोगियों के गुमनाम रहते हैं।
तृतीय-पक्ष सेवा प्रदाता एचआईपीएए और जीडीपीआर अनुपालन प्रमाणन सहित रोगी गोपनीयता नियमों को संभालेंगे। छवि चुनें एनोटेशन सेवाएं एक ISO-9002 प्रमाणपत्र के साथ जो यह साबित करता है कि वे ग्राहकों की डेटा गोपनीयता और संगठन को बनाए रखने के लिए कड़े कदम उठाते हैं।
प्रदाता प्रबंधित कार्यबल के साथ संचार कैसे बनाए रखता है?
एक डेटा लेबलिंग भागीदार चुनें जो निर्देशों, आवश्यकताओं और परियोजना मांगों में विसंगतियों से बचने के लिए स्पष्ट और नियमित संचार बनाए रखने का प्रयास करता हो। संचार की कमी, परियोजना-महत्वपूर्ण जानकारी का रीयल-टाइम आदान-प्रदान, और अपर्याप्त फीडबैक लूप सिस्टम कार्य की गुणवत्ता और वितरण की समय सीमा पर प्रतिकूल प्रभाव डाल सकता है।
तीसरे पक्ष को चुनना आवश्यक है जो नवीनतम सहयोग उपकरणों का उपयोग करता है और परियोजना को प्रभावित करने से पहले उत्पादकता के मुद्दों का पता लगाने के लिए सिद्ध प्रणाली है।
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