📝Как улучшить датасеты медицинских снимков: 4 небольших совета
Получение правильных данных в нужном объёме - перед тем, как заказывать массивы данных медицинских снимков, руководителям проектов нужно скоординироваться с командами машинного обучения, data science и клинических исследователей. Это поможет преодолеть сложности получения «плохих» данных или того, что командам аннотаторов придётся фильтровать тысячи нерелевантных или низкокачественных изображений и видео при аннотировании данных обучения, что влияет на потраченные деньги и время.
Предоставление командам аннотаторов инструментов на основе AI - аннотирование медицинских снимков для моделей машинного обучения требует точности, эффективности, высокого уровня качества и безопасности. Благодаря инструментам аннотирования изображений на основе AI медицинские аннотаторы и специалисты могут экономить часы работы и генерировать более точно размеченные медицинские снимки
Обеспечение простоты передачи данных - клинические данные должны доставляться и передаваться в формате, который легко парсить, аннотировать, портировать, а после аннотирования быстро и эффективно передавать в модель ML.
Преодоление сложностей хранения и передачи - данные медицинских снимков часто состоят из сотен или тысяч терабайтов, которые нельзя просто так отправить по почте. Руководителям проектов нужно обеспечить сквозную безопасность и эффективность покупки или извлечения, очистки, хранения и передачи медицинских данных