医疗健康是人工智能取得长足进步的行业之一。据统计，到2030年，全球人工智能在医疗保健市场预计将达到1879.5亿美元。目前，人工智能在辅助诊断、药物开发、数据管理、临床决策等各个医疗保健领域都取得了令人瞩目的成就。通过人工智能，可以提高医疗效率、降低成本、提高整体医疗质量，为患者提供更好的治疗结果和诊断体验。 亿蝌语料为诊疗领域、药物开发、科学护理等领域提供高质量的人工智能数据服务和专业注释工具。在本案例研究中，我们将分享各种类型的医疗数据要求和处理解决方案，以展示 亿蝌语料如何成功帮助客户应对挑战。
案例一：运动健身医疗问答数据采集 项目概况：国内某热门健身APP开发团队正在研究基于轻医疗健身场景的生成式AI模型。他们需要收集100万组专业运动健身医学问答数据，包括用户咨询和专家回复，涵盖健康、减肥、运动和医学主题。挑战：该项目需要大量具有各个医学学科专业知识的专业人员来收集问答内容，同时保证注释的准确性和质量。结果：亿蝌语料项目团队快速确定和筛选了400名医疗专业人员，保证了数据质量和效率。该项目在一个月内成功交付给客户。案例2：医学文献注释 项目概况： 某客户从事某特定疾病的药物研究，需要对5000篇英文医学文献进行注释。标注包括阅读文献后填写问答内容，并标注疾病、基因、流行病学指标、样本量、研究方向等信息。挑战：项目涉及英文内容呈现，文献存在隐私限制，需要严格防止人工智能数据采集。结果：亿蝌语料迅速组建了一支满足客户要求的专业标注团队。为了确保数据安全并防止泄露，该项目在 亿蝌语料的安全注释设施中进行处理。案例三：微生物与肿瘤细胞图像注释 项目概况：一家全球知名的医学检测仪器研发公司需要升级其检测设备以进行肿瘤早期筛查。该项目需要对九种类型的细胞进行注释，总共 70,000 张图像。客户的目标是在两周内完成数据交付。挑战：该项目面临时间限制，需要对各种细胞类型进行有效注释，包括乳酸菌和杂菌数量的比对。一些菌丝被其他细胞覆盖，需要进行注释。结果：亿蝌语料的AI研发团队开发了用于半自动注释的细胞预识别能力。通过智能预标注和专业人员交叉质量检查相结合，数据采集和标注提前、低成本交付，并通过了全面验收。案例四：医疗场景语音标注概述：随着电子病历的广泛使用，医生在病历保存上花费了大量的时间。一家全球大型医疗领域从事语音识别软件的公司，寻求为患者呈现精准的智能诊断语音通讯。他们需要对医疗语音数据进行校正注释。挑战：所提供的实例涉及患者与专家的语音对话，需要转录咨询对话。然而，医疗咨询往往包含大量专业术语，而现有的医疗语音预识别注释工具并不理想。结果：亿蝌语料自主研发的语音预识别实现了高效、高精度的自动化转录，显着降低了成本。随后医学领域专业人员进行快速校正标注，完成校正过程。案例5：医疗图像标注工具私有部署概述：与其他行业相比，许多医疗企业在数据管理和安全方面有更严格的监管措施。某客户希望在其平台上部署数据标注服务和管理工具，满足多类型、多流程、多角色的管理需求。挑战：人工智能在医疗行业的应用尚未广泛普及，成熟的医疗数据数据处理工具匮乏。客户关心数据安全、隐私以及系统的可靠性和稳定性。
结果：在深入了解客户需求后，亿蝌语料推荐了其自主研发的数据标注平台，可以满足2D&3D医学图像、电生理、光学扫描、语音、视频、文本等多类型的人工智能数据标注服务需求。总结：随着全球医疗健康企业和研究机构利用先进的人工智能技术赋能行业、解决核心挑战，研究进展进一步加快，我们相信，通过多维协作，医疗健康领域的人工智能能够在新趋势、新场景下快速实现融合创新。未来将会有更多新技术、新产品、新应用出现。
