उद्योग की परवाह किए बिना, मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस व्यावसायिक प्रक्रियाओं के अभिन्न अंग बनते जा रहे हैं। लेकिन, बेहतर निदान पाने और रोगी की देखभाल में सुधार करने के लिए इन मॉडलों को अच्छी तरह से प्रशिक्षित किया जाना चाहिए। इस लेख में हेल्थकेयर एआई के लिए इमेज एनोटेशन का उपयोग करने के बारे में कुछ महत्वपूर्ण जानकारियां हैं।
लेख से मुख्य टेकअवे है
- चाहे स्वास्थ्य रिकॉर्ड का प्रबंधन करना हो या आभासी सहायता की पेशकश करना, स्वास्थ्य सेवा उद्योग मैन्युअल हस्तक्षेप को कम करने और स्वास्थ्य निगरानी को अधिक सुलभ और बेहतर बनाने के लिए एक मैन्युअल प्रक्रिया से एक स्वचालित प्रक्रिया में विकसित हुआ है। लेकिन, अब हेल्थकेयर एआई निगरानी से आगे बढ़ रहा है।
- इसके अलावा, इन मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए पहचान, वर्गीकरण, विभाजन और प्रतिलेखन के लिए बेहतर डेटा लेबलिंग प्राप्त करने के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा और छवियों की आवश्यकता होती है। इस मोड़ पर, इमेज एनोटेशन एक बड़ी मदद है। मेडिकल इमेज एनोटेशन पूरे एआई मॉडल को चिह्नित और लेबल वाली छवियों के साथ फीड करता है और बेहतर भविष्य कहनेवाला रखरखाव प्रदान करता है।
- मेडिकल इमेज एनोटेशन बाउंडिंग बॉक्स लैंडमार्किंग, पॉलीगॉन और अन्य जैसी कई तकनीकों का उपयोग करता है। स्वास्थ्य देखभाल चिकित्सा छवि एनोटेशन में रक्त के थक्के, दंत विश्लेषण, कैंसर कोशिका की पहचान, किराये की छवियों का विश्लेषण, यकृत-विशिष्ट बीमारियों का पता लगाने, प्रलेखन में सुधार और कई अन्य स्वास्थ्य देखभाल प्रक्रियाओं का पता लगाने में मदद मिल सकती है।
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