ഹെൽത്ത് കെയർ ഡാറ്റ ലേബലിംഗ്

ഔട്ട്‌സോഴ്‌സിംഗ് ഹെൽത്ത്‌കെയർ ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് ചോദിക്കേണ്ട 5 അത്യാവശ്യ ചോദ്യങ്ങൾ

ഇതിനായുള്ള ആഗോള വിപണി നിർമ്മിത ബുദ്ധി ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ മേഖലയിൽ 1.426ൽ 2017 ബില്യൺ ഡോളറിൽ നിന്ന് ഉയരുമെന്ന് കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു 28.04ൽ $2025. ആവശ്യകതയിൽ വർദ്ധനവ് നിർമ്മിത ബുദ്ധിആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വ്യവസായം എപ്പോഴും പരിചരണം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നതിനും കൃത്യമായ തീരുമാനമെടുക്കൽ ഉറപ്പാക്കുന്നതിനുമുള്ള വഴികൾ തേടുന്നതിനാൽ അധിഷ്ഠിത സാങ്കേതികവിദ്യകൾ വ്യക്തമാവുകയാണ്.

പ്രോജക്റ്റിന്റെ സങ്കീർണ്ണതയെ ആശ്രയിച്ച്, ഇൻ-ഹൗസ് ടീമിന് എല്ലായ്പ്പോഴും മാനേജ് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് ആവശ്യങ്ങൾ. തൽഫലമായി, വിശ്വസനീയമായ മൂന്നാം കക്ഷി ദാതാക്കളിൽ നിന്ന് ഗുണനിലവാരമുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ തേടാൻ ബിസിനസ്സ് നിർബന്ധിതരാകുന്നു.

എന്നാൽ നിങ്ങൾ പുറത്തുനിന്നുള്ള സഹായം തേടുമ്പോൾ ചില സങ്കീർണതകളും വെല്ലുവിളികളും ഉണ്ട് ഹെൽത്ത് കെയർ ഡാറ്റ ലേബലിംഗ്. വെല്ലുവിളികൾ നോക്കാം, ഔട്ട്സോഴ്സിംഗ് മുമ്പ് ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട പോയിന്റുകൾ ഹെൽത്ത് കെയർ ഡാറ്റാസെറ്റ് ലേബലിംഗ് സേവനങ്ങൾ.

ഹെൽത്ത് കെയറിൽ ഡാറ്റ ലേബലിംഗിൻ്റെ പ്രാധാന്യം

ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിൽ AI- പവർ സൊല്യൂഷനുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് കൃത്യമായ ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് നിർണായകമാണ്. ഹെൽത്ത് കെയറിൽ ഡാറ്റ ലേബൽ ചെയ്യേണ്ടതിൻ്റെ പ്രധാന കാരണങ്ങളിൽ ചിലത് ഉൾപ്പെടുന്നു:

  1. മെച്ചപ്പെട്ട ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് കൃത്യത: കൃത്യമായി ലേബൽ ചെയ്‌ത മെഡിക്കൽ ചിത്രങ്ങളും ഡാറ്റയും AI അൽഗോരിതങ്ങളെ ഉയർന്ന കൃത്യതയോടെ കണ്ടുപിടിക്കാൻ AI അൽഗോരിതങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു, ഇത് നേരത്തെയുള്ള കണ്ടെത്തലിലേക്കും മികച്ച രോഗിയുടെ ഫലത്തിലേക്കും നയിക്കുന്നു.

  2. മെച്ചപ്പെട്ട രോഗി പരിചരണം: നന്നായി വ്യാഖ്യാനിച്ച ആരോഗ്യ പരിരക്ഷാ ഡാറ്റ വ്യക്തിഗത ചികിത്സാ പദ്ധതികൾ, പ്രവചന വിശകലനം, ക്ലിനിക്കൽ തീരുമാന പിന്തുണാ സംവിധാനങ്ങൾ എന്നിവയുടെ വികസനം സാധ്യമാക്കുന്നു, ആത്യന്തികമായി രോഗി പരിചരണം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.

  3. ചട്ടങ്ങൾ പാലിക്കൽ: ഹെൽത്ത് കെയർ ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് HIPAA, GDPR പോലുള്ള കർശനമായ സ്വകാര്യതയും സുരക്ഷാ നിയന്ത്രണങ്ങളും പാലിക്കണം. രോഗിയുടെ സെൻസിറ്റീവ് വിവരങ്ങൾ പരിരക്ഷിക്കുന്നതിനും നിയമപരമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ഒഴിവാക്കുന്നതിനും പാലിക്കൽ ഉറപ്പാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.

ആരോഗ്യ പരിപാലന ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനത്തിനുള്ള മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങൾ

നിങ്ങളുടെ ഹെൽത്ത് കെയർ AI പ്രോജക്റ്റുകളുടെ വിജയം ഉറപ്പാക്കാൻ, ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് ഔട്ട്‌സോഴ്‌സിംഗ് ചെയ്യുമ്പോൾ ഇനിപ്പറയുന്ന മികച്ച രീതികൾ പരിഗണിക്കുക:

  1. ഡൊമെയ്ൻ വൈദഗ്ദ്ധ്യം: ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിൽ ഡൊമെയ്ൻ വൈദഗ്ധ്യമുള്ള ഒരു ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് പങ്കാളിയുമായി പ്രവർത്തിക്കുക. കൃത്യമായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കാൻ അവർക്ക് മെഡിക്കൽ ടെർമിനോളജി, ശരീരഘടന ഘടനകൾ, രോഗ പാത്തോളജികൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള ധാരണ ഉണ്ടായിരിക്കണം.

  2. ഗുണമേന്മ: ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് നിലനിർത്തുന്നതിന് ഒന്നിലധികം തലത്തിലുള്ള അവലോകനം, പതിവ് ഓഡിറ്റുകൾ, തുടർച്ചയായ ഫീഡ്‌ബാക്ക് ലൂപ്പുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്ന കർശനമായ ഗുണനിലവാര ഉറപ്പ് പ്രക്രിയ നടപ്പിലാക്കുക.

  3. ഡാറ്റ സുരക്ഷയും സ്വകാര്യതയും: തിരിച്ചറിയാത്ത ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുക, സുരക്ഷിതമായ ഡാറ്റ കൈമാറ്റ രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുക, അവരുടെ സുരക്ഷാ നടപടികൾ പതിവായി ഓഡിറ്റ് ചെയ്യുക തുടങ്ങിയ കർശനമായ ഡാറ്റാ സുരക്ഷയും സ്വകാര്യത പ്രോട്ടോക്കോളുകളും പിന്തുടരുന്ന ഒരു ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് പങ്കാളിയെ തിരഞ്ഞെടുക്കുക.

ഹെൽത്ത് കെയർ ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് നേരിടുന്ന വെല്ലുവിളികൾ

ഹെൽത്ത് കെയർ ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് വെല്ലുവിളികൾ

ദി ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതിന്റെ പ്രാധാന്യം മെഡിക്കൽ ഡാറ്റാസെറ്റ് വ്യാഖ്യാനിച്ച ചിത്രങ്ങളും അതിന്റെ ഫലത്തിന് നിർണായകമാണ് ML മോഡലുകൾ. തെറ്റായ ചിത്ര വ്യാഖ്യാനം തെറ്റായ പ്രവചനങ്ങൾ കൊണ്ടുവരും, പരാജയപ്പെടാം കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനം പദ്ധതി. പണവും സമയവും വളരെയധികം പരിശ്രമവും നഷ്‌ടപ്പെടുമെന്നും ഇത് അർത്ഥമാക്കാം.

ഇത് ഗുരുതരമായ തെറ്റായ രോഗനിർണയം, കാലതാമസവും അനുചിതവുമായ വൈദ്യ പരിചരണം എന്നിവയും മറ്റും അർത്ഥമാക്കാം. അതുകൊണ്ടാണ് പലതും മെഡിക്കൽ AI കമ്പനികൾ വർഷങ്ങളുടെ അനുഭവപരിചയമുള്ള ഡാറ്റ ലേബലിംഗും വ്യാഖ്യാന പങ്കാളികളും തേടുന്നു.

  • വർക്ക്ഫ്ലോ മാനേജ്മെന്റിന്റെ വെല്ലുവിളി

    പ്രധാന വെല്ലുവിളികളിൽ ഒന്ന് മെഡിക്കൽ ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് വിപുലമായ ഘടനാപരവും ഘടനാരഹിതവുമായ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ മതിയായ പരിശീലനം ലഭിച്ച തൊഴിലാളികൾ ഉണ്ട്. കമ്പനികൾ അവരുടെ തൊഴിൽ ശക്തി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും പരിശീലനം നൽകുന്നതിനും ഗുണനിലവാരം നിലനിർത്തുന്നതിനും സന്തുലിതമാക്കാൻ പാടുപെടുന്നു.

  • ഡാറ്റാസെറ്റ് ഗുണനിലവാരം നിലനിർത്തുന്നതിനുള്ള വെല്ലുവിളി

    സ്ഥിരമായ ഡാറ്റാസെറ്റ് ഗുണനിലവാരം നിലനിർത്തുന്നത് ഒരു വെല്ലുവിളിയാണ് - ആത്മനിഷ്ഠവും വസ്തുനിഷ്ഠവും.

    വ്യാഖ്യാനിക്കുന്ന വ്യക്തിക്ക് ആത്മനിഷ്ഠമായതിനാൽ ആത്മനിഷ്ഠ ഗുണത്തിൽ സത്യത്തിന്റെ ഒരൊറ്റ അടിത്തറയില്ല മെഡിക്കൽ ഡാറ്റ. ഡൊമെയ്ൻ വൈദഗ്ധ്യം, സംസ്കാരം, ഭാഷ, മറ്റ് ഘടകങ്ങൾ എന്നിവയ്ക്ക് ജോലിയുടെ ഗുണനിലവാരത്തെ സ്വാധീനിക്കാൻ കഴിയും.

    വസ്തുനിഷ്ഠ നിലവാരത്തിൽ, ശരിയായ ഉത്തരത്തിന്റെ ഒരൊറ്റ യൂണിറ്റ് ഉണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, വൈദ്യശാസ്ത്രപരമായ വൈദഗ്ധ്യമോ വൈദ്യശാസ്ത്ര പരിജ്ഞാനമോ ഇല്ലാത്തതിനാൽ, തൊഴിലാളികൾ ഏറ്റെടുക്കില്ല ഇമേജ് വ്യാഖ്യാനം കൃത്യമായി.

    വിപുലമായ ഹെൽത്ത് കെയർ ഡൊമെയ്‌ൻ പരിശീലനവും അനുഭവപരിചയവും ഉപയോഗിച്ച് രണ്ട് വെല്ലുവിളികളും പരിഹരിക്കാനാകും.

  • ചെലവ് നിയന്ത്രിക്കുന്നതിനുള്ള വെല്ലുവിളി

    ഒരു നല്ല സ്റ്റാൻഡേർഡ് മെട്രിക്കുകൾ ഇല്ലാതെ, ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് ജോലികൾക്കായി ചെലവഴിച്ച സമയത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രോജക്റ്റ് ഫലങ്ങൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല.

    ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് വർക്ക് ഔട്ട്‌സോഴ്‌സ് ചെയ്തതാണെങ്കിൽ, സാധാരണയായി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് മണിക്കൂറിൽ അല്ലെങ്കിൽ ഓരോ ടാസ്‌ക്കും നൽകുന്നതിന് ഇടയിലായിരിക്കും.

    മണിക്കൂറിൽ പണമടയ്ക്കുന്നത് ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, എന്നാൽ ചില കമ്പനികൾ ഇപ്പോഴും ഓരോ ടാസ്‌ക്കിനും പണം നൽകാൻ ഇഷ്ടപ്പെടുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഓരോ ജോലിക്കും തൊഴിലാളികൾക്ക് വേതനം നൽകുകയാണെങ്കിൽ, ജോലിയുടെ ഗുണനിലവാരം ബാധിച്ചേക്കാം.

  • സ്വകാര്യത നിയന്ത്രണങ്ങളുടെ വെല്ലുവിളി

    വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുമ്പോൾ ഡാറ്റയുടെ സ്വകാര്യതയും രഹസ്യാത്മകത പാലിക്കലും ഗണ്യമായ വെല്ലുവിളിയാണ്. വൻതോതിൽ ശേഖരിക്കുന്നതിന് ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും സത്യമാണ് ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ അവയിൽ നിന്ന് വ്യക്തിപരമായി തിരിച്ചറിയാവുന്ന വിശദാംശങ്ങൾ, മുഖങ്ങൾ എന്നിവ അടങ്ങിയിരിക്കാം ഇലക്ട്രോണിക് മെഡിക്കൽ റെക്കോഡുകൾ.

    ആക്‌സസ് കൺട്രോളുകളുള്ള വളരെ സുരക്ഷിതമായ സ്ഥലത്ത് ഡാറ്റ സംഭരിക്കുകയും നിയന്ത്രിക്കുകയും ചെയ്യേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകത എല്ലായ്പ്പോഴും ശക്തമായി അനുഭവപ്പെടുന്നു.

    ജോലി ഔട്ട്‌സോഴ്‌സ് ചെയ്യുന്നതാണെങ്കിൽ, കംപ്ലയിൻസ് സർട്ടിഫിക്കേഷനുകൾ നേടുന്നതിനും അധിക പരിരക്ഷ നൽകുന്നതിനും മൂന്നാം കക്ഷി കമ്പനിക്ക് ഉത്തരവാദിത്തമുണ്ട്.

ഔട്ട്‌സോഴ്‌സിംഗ് ഹെൽത്ത്‌കെയർ ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് വർക്ക് ചെയ്യുമ്പോൾ ചോദിക്കേണ്ട ചോദ്യങ്ങൾ

വെണ്ടർ ഷോർട്ട്‌ലിസ്റ്റിംഗ് ഹെൽത്ത്‌കെയർ ഡാറ്റ ലേബലിംഗ്

  1. ആരാണ് ഡാറ്റ ലേബൽ ചെയ്യാൻ പോകുന്നത്?

    നിങ്ങൾ ആദ്യം ചോദിക്കേണ്ട ചോദ്യം ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് ടീമിനെ കുറിച്ചാണ്. ഏതെങ്കിലും പരിശീലന ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് ടീം നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, പതിവ് ജോലികൾ ചെയ്യുന്നു. എന്നാൽ മെഡിക്കൽ വിദഗ്ധരുടെ ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്‌ട നിബന്ധനകളിലും ആശയങ്ങളിലും പരിശീലനം നൽകുന്നതിലൂടെ, പ്രോജക്റ്റിന് ആവശ്യമായ കഴിവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വികസിപ്പിക്കാൻ അവർക്ക് കഴിയും.

    മാത്രമല്ല, ഒരു വലിയ തൊഴിൽ ശക്തിയോടൊപ്പം, ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് ടാസ്‌ക് ഔട്ട്‌സോഴ്‌സ് ചെയ്യപ്പെടുമ്പോൾ, അനുഭവപരിചയമുള്ളവരും പരിശീലനം ലഭിച്ചവരുമായ വ്യാഖ്യാനകരുടെ പ്രധാന വിഭാഗങ്ങൾക്കിടയിൽ ജോലി തുല്യമായി വിഭജിക്കുന്നത് എളുപ്പമാകും. ട്രാക്കിംഗ്, സഹകരണം, ഗുണനിലവാരത്തിൽ ഏകീകൃതത എന്നിവയും നിലനിർത്താനാകും.

    • പൂർത്തിയാക്കിയ ജോലികളുടെ സാമ്പിൾ അവലോകനം ആവശ്യപ്പെടുക. ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ കൃത്യത നോക്കുക.
    • അവരുടെ പരിശീലന, റിക്രൂട്ട്‌മെന്റ് മാനദണ്ഡങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുക. അവരുടെ പരിശീലന രീതികൾ, ഗുണനിലവാര മാനദണ്ഡങ്ങൾ, മോഡറേഷൻ, മൂല്യനിർണ്ണയ ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റുകൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് കൂടുതലറിയുക.
  2. ഇത് അളക്കാനാകുമോ?

    ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് സേവന ദാതാവിന് നന്നായി പരിശീലനം ലഭിച്ച ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഡൊമെയ്‌ൻ ടീം ഉണ്ടായിരിക്കണം, അത് വേഗത്തിൽ ആരംഭിക്കാനും വേഗത്തിൽ സ്കെയിൽ ചെയ്യാനും കഴിയും. ഗുണനിലവാരം നിലനിർത്തിക്കൊണ്ടുതന്നെ ജോലി വേഗത്തിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന ആരോഗ്യപരിരക്ഷ വിദഗ്ധരുമായി മാത്രം നിങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കണം.

  3. ആന്തരിക VS ബാഹ്യ ടീമുകൾ - ഏതാണ് നല്ലത്?

    ആന്തരികവും ബാഹ്യവുമായ ടീമുകൾക്കിടയിൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് എല്ലായ്പ്പോഴും അതിലോലമായ സന്തുലിതാവസ്ഥയാണ്. എന്നാൽ ഡെലിവറിക്ക് എടുക്കുന്ന സമയം, ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് സേവനങ്ങളുടെ സ്കെയിലിംഗ് ചെലവ്, പ്രത്യേക ആരോഗ്യപരിരക്ഷ അനുഭവം എന്നിവ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഇവ രണ്ടും തൂക്കിനോക്കൂ.

    ഒരു ആന്തരിക ടീമിന് ആവശ്യമായ ആരോഗ്യപരിരക്ഷ വൈദഗ്ധ്യം ഉണ്ടായിരിക്കില്ല, കൂടാതെ വിദഗ്ധരുമായി തുല്യമായി നിൽക്കാൻ വിപുലമായ പരിശീലനം ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം. എന്നാൽ ഒരു ബാഹ്യ തൊഴിലാളിക്ക് ഉണ്ടാകാം മെഡിക്കൽ ഡാറ്റാസെറ്റ് വൈദഗ്ധ്യം ലേബൽ ചെയ്യുന്നു, വേഗത്തിൽ ആരംഭിക്കാനും സ്കെയിൽ ചെയ്യാനും അവരെ അനുയോജ്യമായ സ്ഥാനാർത്ഥികളാക്കി മാറ്റുന്നു.

    മെഡിക്കൽ, ഹെൽത്ത് സയൻസസിലെ അനുഭവം നൂതന ഉപകരണങ്ങളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിന്റെ ചെലവിലും സമയത്തിലും ഗണ്യമായ കുറവ് നിങ്ങൾക്ക് കാണാൻ കഴിയും.

  4. അവർ റെഗുലേറ്ററി ആവശ്യകതകൾ പാലിക്കുന്നുണ്ടോ?

    കൃത്യമായ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് ടീമിന് അവരുടെ ജോലികൾ സുരക്ഷിതമായി നിർവഹിക്കാൻ പരിശീലനം നൽകണം. ഉറപ്പാക്കാൻ മെഡിക്കൽ വിദഗ്ധരോ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകളോ ടീമിനെ തയ്യാറാക്കണം ഇലക്ട്രോണിക് ആരോഗ്യ രേഖകൾ രോഗികൾ അജ്ഞാതരായി തുടരുന്നു.

    മൂന്നാം കക്ഷി സേവന ദാതാക്കൾ HIPAA, GDPR കംപ്ലയിൻസ് സർട്ടിഫിക്കേഷനുകൾ ഉൾപ്പെടെയുള്ള രോഗികളുടെ സ്വകാര്യതാ നിയന്ത്രണങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യും. ചിത്രം തിരഞ്ഞെടുക്കുക വ്യാഖ്യാന സേവനങ്ങൾ ക്ലയന്റുകളുടെ ഡാറ്റ സ്വകാര്യതയും ഓർഗനൈസേഷനും നിലനിർത്തുന്നതിന് അവർ കർശനമായ നടപടികൾ കൈക്കൊള്ളുന്നുവെന്ന് തെളിയിക്കുന്ന ഒരു ISO-9002 സർട്ടിഫിക്കറ്റിനൊപ്പം.

  5. നിയന്ത്രിത തൊഴിലാളികളുമായി ദാതാവ് എങ്ങനെയാണ് ആശയവിനിമയം നടത്തുന്നത്?

    നിർദ്ദേശങ്ങൾ, ആവശ്യകതകൾ, പ്രോജക്റ്റ് ഡിമാൻഡുകൾ എന്നിവയിലെ പൊരുത്തക്കേടുകൾ ഒഴിവാക്കാൻ വ്യക്തവും ക്രമവുമായ ആശയവിനിമയം നിലനിർത്താൻ ശ്രമിക്കുന്ന ഒരു ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് പങ്കാളിയെ തിരഞ്ഞെടുക്കുക. ആശയവിനിമയത്തിൻ്റെ അഭാവം, പ്രോജക്റ്റ്-നിർണ്ണായക വിവരങ്ങളുടെ തത്സമയ കൈമാറ്റം, അപര്യാപ്തമായ ഫീഡ്ബാക്ക് ലൂപ്പ് സിസ്റ്റം എന്നിവ ജോലിയുടെ ഗുണനിലവാരത്തെയും ഡെലിവറി സമയപരിധിയെയും പ്രതികൂലമായി ബാധിക്കും. ഏറ്റവും പുതിയ സഹകരണ ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു മൂന്നാം കക്ഷിയെ തിരഞ്ഞെടുക്കേണ്ടത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്, അത് പ്രോജക്റ്റിനെ ബാധിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഉൽപ്പാദനക്ഷമത പ്രശ്നങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് തെളിയിക്കപ്പെട്ട സംവിധാനങ്ങളുമുണ്ട്.

കേസ് പഠനം: AI- പവർഡ് റേഡിയോളജിക്കുള്ള മെഡിക്കൽ ഇമേജ് വ്യാഖ്യാനം

ഒരു പ്രമുഖ ഹെൽത്ത് കെയർ ടെക്‌നോളജി കമ്പനി ഷൈപ്പുമായി സഹകരിച്ച് AI-പവർഡ് റേഡിയോളജി സൊല്യൂഷൻ വികസിപ്പിക്കുന്നു. കൃത്യമായ ശരീരഘടനയും അസാധാരണത്വവുമുള്ള ആയിരക്കണക്കിന് സിടി സ്കാനുകളും എംആർഐകളും ലേബൽ ചെയ്ത് ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള മെഡിക്കൽ ഇമേജ് വ്യാഖ്യാന സേവനങ്ങൾ ഷൈപ്പ് നൽകി. പരിചയസമ്പന്നരായ ഹെൽത്ത് കെയർ ഡാറ്റ അനോട്ടേറ്ററുകളുടെ ടീമിനൊപ്പം പ്രവർത്തിച്ചുകൊണ്ട്, ഉയർന്ന കൃത്യതയോടെ രോഗങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും ആത്യന്തികമായി രോഗികളുടെ ഫലങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ചെലവുകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിനും AI അൽഗോരിതം പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കമ്പനിക്ക് കഴിഞ്ഞു.

തീരുമാനം

നിർണായക പ്രോജക്‌റ്റുകൾക്ക് മികച്ച സ്‌പെഷ്യലൈസ്ഡ് മെഡിക്കൽ ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് സേവനങ്ങൾ നൽകുന്നതിൽ ഷാപ്പ് ഒരു വ്യവസായ പ്രമുഖനാണ്. മികച്ച പരിശീലനം ലഭിച്ച ആരോഗ്യപരിചരണ വിദഗ്ധരുടെ ഒരു പ്രത്യേക ടീം ഞങ്ങൾക്കുണ്ട് മെഡിക്കൽ വിദഗ്ദ്ധർ മികച്ച ഇൻ-ക്ലാസ് ലേബലിംഗ് പരിഹാരങ്ങളിൽ. ഞങ്ങളുടെ അനുഭവപരിചയം, വൈദഗ്ദ്ധ്യം, കർശനമായ പരിശീലന മൊഡ്യൂളുകൾ, തെളിയിക്കപ്പെട്ട ഗുണനിലവാര ഉറപ്പ് പാരാമീറ്ററുകൾ എന്നിവ ഞങ്ങളെ വൻകിട ബിസിനസുകൾക്ക് ഏറ്റവും ഇഷ്ടപ്പെട്ട ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് സേവന പങ്കാളികളാക്കി.

ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ AI പ്രോജക്ടുകളുടെ വിജയം ഉറപ്പാക്കാൻ തയ്യാറാണോ? ഉയർന്ന നിലവാരവും അനുസരണവും നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് നിങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യങ്ങൾ കൈവരിക്കാൻ ഞങ്ങളുടെ പരിചയസമ്പന്നരായ ഹെൽത്ത് കെയർ ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാന ടീമിന് നിങ്ങളെ എങ്ങനെ സഹായിക്കാനാകുമെന്ന് അറിയാൻ ഇന്ന് Shaip-നെ ബന്ധപ്പെടുക. മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രോജക്റ്റുകൾക്കായുള്ള ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ഹെൽത്ത് കെയർ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ

സാമൂഹിക പങ്കിടൽ