मेडिकल इमेज एनोटेशन: परिभाषा, अनुप्रयोग, उपयोग के मामले और प्रकार

मेडिकल इमेज एनोटेशन मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और एआई मॉडल को आवश्यक प्रशिक्षण डेटा प्रदान करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। एआई के लिए बीमारियों और स्थितियों का सटीक पता लगाने के लिए यह प्रक्रिया आवश्यक है, क्योंकि यह उचित प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने के लिए पूर्व-मॉडल डेटा पर निर्भर करती है।

सीधे शब्दों में कहें तो मेडिकल इमेज एनोटेशन मेडिकल छवियों को लेबल करने और उनका वर्णन करने की प्रक्रिया है। यह न केवल स्थितियों का निदान करने में सहायता करता है बल्कि अनुसंधान और चिकित्सा देखभाल के वितरण में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। विशिष्ट बायोमार्कर को चिह्नित और लेबल करके, एआई प्रोग्राम सूचना-समृद्ध छवियों की व्याख्या और विश्लेषण कर सकते हैं, जिससे तेजी से और सटीक निदान हो सकता है।

2022 में, वैश्विक हेल्थकेयर डेटा एनोटेशन टूल बाजार का मूल्य 129.9 मिलियन अमेरिकी डॉलर था और 27.5 से 2023 तक 2030% की उल्लेखनीय चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर (CAGR) का अनुभव करने का अनुमान है। हेल्थकेयर क्षेत्र में डेटा एनोटेशन टूल का एकीकरण क्रांतिकारी बदलाव ला रहा है। निदान, उपचार और रोगी की निगरानी। सटीक निदान उत्पन्न करके और वैयक्तिकृत उपचार सक्षम करके, ये उपकरण स्वास्थ्य देखभाल अनुसंधान और परिणामों को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा रहे हैं।

छवि स्रोत: ग्रैंडव्यूअनुसंधान 

मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में अभूतपूर्व प्रगति ने स्वास्थ्य सेवा उद्योग में क्रांति ला दी है।

2016 में स्वास्थ्य सेवा में एआई का वैश्विक बाजार लगभग एक अरब था, और यह संख्या बढ़कर XNUMX करोड़ से अधिक हो जाने का अनुमान है। 28 द्वारा 2025 अरब $. मेडिकल इमेजिंग में वैश्विक एआई का बाजार आकार, विशेष रूप से, 980 में लगभग $2022 मिलियन होने का अनुमान लगाया गया था। इसके अलावा, यह आंकड़ा 26.77% के सीएजीआर से बढ़कर 3215 तक $ 2027 मिलियन.

मेडिकल इमेज एनोटेशन क्या है?

स्वास्थ्य सेवा उद्योग उन्नत रोगी देखभाल, बेहतर निदान, सटीक उपचार पूर्वानुमान और दवा विकास प्रदान करने के लिए एमएल की क्षमता का लाभ उठा रहा है। हालांकि, चिकित्सा विज्ञान के कुछ क्षेत्र हैं जहां एआई मेडिकल इमेजिंग में चिकित्सा पेशेवरों की सहायता कर सकता है। फिर भी, सटीक एआई-आधारित मेडिकल इमेजिंग मॉडल विकसित करने के लिए, आपको बड़ी मात्रा में मेडिकल इमेजिंग लेबल और सटीक रूप से एनोटेट की आवश्यकता होती है।

चिकित्सा छवि एनोटेशन मेडिकल इमेजिंग जैसे सटीक लेबलिंग की तकनीक है एमआरआई, सीटी मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए स्कैन, अल्ट्रासाउंड, मैमोग्राम, एक्स-रे और बहुत कुछ। इमेजिंग के अलावा, मेडिकल इमेज डेटा जैसे रिकॉर्ड और रिपोर्ट भी ट्रेन में मदद करने के लिए एनोटेट किए जाते हैं क्लिनिकल एनईआर और डीप लर्निंग मॉडल।

यह चिकित्सा छवि एनोटेशन चिकित्सा छवियों का विश्लेषण करने और सटीक रूप से निदान में सुधार करने के लिए गहन शिक्षण एल्गोरिदम और एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने में मदद करता है।

मेडिकल इमेज एनोटेशन को समझना

मेडिकल इमेज एनोटेशन में एक्स-रे, सीटी स्कैन, एमआरआई स्कैन और संबंधित दस्तावेजों को लेबल किया जाता है। एआई एल्गोरिदम और मॉडल को प्रदान की गई लेबल जानकारी और मार्करों का उपयोग करके विभिन्न उद्देश्यों के लिए प्रशिक्षित किया जाता है नामांकित मान्यता (एनईआर). इस जानकारी का उपयोग करके, एआई प्रोग्राम डॉक्टरों का समय बचाते हैं और उन्हें बेहतर निर्णय लेने में मदद करते हैं। परिणामस्वरूप, मरीजों को अधिक लक्षित परिणाम मिलते हैं।

यदि एआई कार्यक्रम के लिए नहीं, तो यह कार्य डॉक्टरों और विशेषज्ञों द्वारा किया जाता है। जिस तरह पेशेवर वर्षों के प्रशिक्षण और अध्ययन के माध्यम से सीखते हैं, उसी तरह एआई मॉडल को प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है जो आंशिक रूप से एनोटेटेड छवि डेटा द्वारा प्रदान किया जाता है। इस डेटा का उपयोग करके, एआई मॉडल और मशीन लर्निंग प्रोग्राम किसी व्यक्ति की चिकित्सा विशेषज्ञता और एआई क्षमताओं के बीच अंतर को पाटना सीखते हैं।

मानव और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बीच यह विलय स्वास्थ्य देखभाल निदान को सटीक, तेज़ और सक्रिय बना रहा है। परिणामस्वरूप, मानवीय त्रुटि कम हो जाती है क्योंकि एआई प्रोग्राम बेहतर दक्षता के साथ आणविक स्तर पर विसंगतियों का पता लगा सकता है, जिससे रोगी के परिणामों में सुधार होता है।

मेडिकल डायग्नोस्टिक्स में मेडिकल इमेज एनोटेशन की भूमिका

में एआई की क्षमता चिकित्सा छवि निदान बहुत अधिक है, और स्वास्थ्य सेवा उद्योग रोगियों को तेज़ और अधिक विश्वसनीय निदान प्रदान करने के लिए एआई और एमएल की मदद ले रहा है। के कुछ उपयोग के मामले हेल्थकेयर छवि एनोटेशन एआई चिकित्सा निदान में हैं:

• कैंसर का पता लगाने

  मेडिकल इमेजिंग विश्लेषण में कैंसर सेल का पता लगाना शायद एआई की सबसे बड़ी भूमिका है। जब मॉडल को मेडिकल इमेजिंग डेटा के बड़े सेट पर प्रशिक्षित किया जाता है, तो यह मॉडल को अंगों में कैंसर कोशिकाओं के विकास की सटीक पहचान, पता लगाने और भविष्यवाणी करने में मदद करता है। नतीजतन, मानवीय त्रुटियों और झूठी सकारात्मकता की संभावना को काफी हद तक समाप्त किया जा सकता है।

• दंत इमेजिंग

  एआई-सक्षम मॉडल के साथ दांतों और मसूड़ों से संबंधित चिकित्सा मुद्दों जैसे कैविटी, दांतों की संरचना में असामान्यताएं, क्षय और बीमारियों का सटीक निदान किया जा सकता है।

• जिगर की जटिलताओं

  विसंगतियों का पता लगाने और पहचानने के लिए चिकित्सा छवियों का आकलन करके यकृत से संबंधित जटिलताओं का प्रभावी ढंग से पता लगाया जा सकता है, विशेषता और निगरानी की जा सकती है।

• मस्तिष्क विकार

  मेडिकल इमेज एनोटेशन मस्तिष्क विकारों, थक्कों, ट्यूमर और अन्य न्यूरोलॉजिकल मुद्दों का पता लगाने में मदद करता है।

• त्वचा विज्ञान

  कंप्यूटर दृष्टि और चिकित्सा इमेजिंग का भी व्यापक रूप से त्वचा संबंधी स्थितियों का शीघ्र और प्रभावी ढंग से पता लगाने के लिए उपयोग किया जाता है।

• दिल की स्थिति

  हृदय की विसंगतियों, हृदय की स्थिति, हस्तक्षेप की आवश्यकता का पता लगाने और इको कार्डियोग्राम की व्याख्या करने के लिए कार्डियोलॉजी में एआई का भी तेजी से उपयोग किया जा रहा है।

मेडिकल इमेज एनोटेशन के माध्यम से एनोटेट किए गए दस्तावेजों के प्रकार

मेडिकल डेटा एनोटेशन मशीन लर्निंग मॉडल डेवलपमेंट का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। पाठ, मेटाडेटा और अतिरिक्त नोट्स के साथ रिकॉर्ड के उचित और चिकित्सकीय रूप से सटीक एनोटेशन के बिना, एक मूल्यवान एमएल मॉडल विकसित करना चुनौतीपूर्ण हो जाता है।

यदि आपके पास अत्यंत प्रतिभाशाली और अनुभवी व्याख्याकार हों तो इससे मदद मिलेगी चिकित्सा छवि डेटा. एनोटेट किए गए विभिन्न दस्तावेज़ों में से कुछ: