En la industria médica los proyectos exitosos comienzan por anotar y etiquetar miles de imágenes para entrenar algoritmos.
Si bien hay muchas herramientas y plataformas diferentes disponibles, es fundamental comprender, especialmente en la atención médica donde se requiere precisión, que cada herramienta de etiquetado de datos está destinada a ser utilizada por una fuerza laboral humana, incluso las herramientas que incluyen funciones de automatización basadas en IA.
Cada vez más, las empresas de inteligencia artificial médica recurren a equipos de data entry con experiencia para comenzar y escalar proyectos de etiquetado de datos, especialmente aquellas que tienen una amplia experiencia tanto con la industria como con las herramientas de etiquetado.
Es igualmente importante comprender que las imágenes anotadas incorrectamente provocarán el fracaso de los proyectos. Además de generar miles de horas de trabajo desperdiciadas, puede basar decisiones médicas en imágenes etiquetadas incorrectamente lo que puede provocar retrasos en la atención al paciente, diagnósticos médicos inexactos o algo peor.
Las cinco preguntas sobre etiquetado de datos en la industria médica
1. Los expertos médicos siempre han estado involucrados en el etiquetado de datos. ¿Cómo puede un data entry ofrecer la misma calidad?
Un data entry puede concentrarse en tareas rutinarias durante largos períodos de tiempo y se les examina por su capacidad para hacerlo bien.
Debido a que están capacitados por expertos (por ejemplo, médicos, radiólogos, etc.) desarrollan una competencia de etiquetado de datos que iguala o supera a los expertos.
Crear ciclos de retroalimentación constante con los clientes y administrar de cerca nuestros equipos permite entregar anotaciones que cumplen, o superan, los objetivos de calidad.
La industria médica avanza constantemente. Es importante que el data entry trabaje rápido, comprenda los cambios de la industria y, al mismo tiempo, mantenga su enfoque en la calidad.
2. ¿Cómo sé que un data entry puede comenzar y escalar rápidamente cuando trabaja con modelos de aprendizaje automático de IA médica?
Esto no es un problema para un equipo de etiquetado de datos que tenga experiencia con datos médicos, sanitarios y de ciencias biológicas.
Este tipo de proyectos llevarían años con recursos internos, pero pueden acelerarse en tan solo dos semanas con un proveedor de mano de obra gestionada.
3. ¿No es más costoso un data entry que usar equipos internos?
El costo de ampliar proyectos de etiquetado de datos con equipos internos o un modelo de colaboración abierta puede volverse prohibitivamente caro rápidamente.
El equipo de data entry adecuado puede escalar a millones de anotaciones de manera más rápida y económica que los equipos internos.
Quizás el ahorro de costos más significativo cuando se utiliza un data entry son las habilidades y experiencia para gestionar el cambio.
4. ¿Cómo puede un data entry abordar las reglas, regulaciones e inquietudes sobre la gestión de riesgos de la industria médica y la privacidad del paciente, incluidas HIPAA y GDPR?
Los profesionales médicos o científicos de datos de su equipo deben capacitarlos adecuadamente sobre cómo realizar las tareas en cuestión de manera segura.
El personal de etiquetado de datos debe estar certificado en normas ISO. Se trata de certificaciones de referencia que garantizan que sus proveedores de servicios gestionen de forma segura sus datos para proteger los intereses de su organización y la privacidad de sus clientes.
5. Al desarrollar IA en la industria médica ¿qué importancia tiene generar confianza y comunicación con un data entry?
Estos problemas a menudo surgen de herramientas de colaboración de baja tecnología, reuniones esporádicas, falta de conversación en tiempo real y procesos de ciclo de retroalimentación deficientes.
¿Por qué Trans-TI es la mejor opción para el etiquetado de datos médicos?
Trans-TI tiene habilidades comprobadas y una fuerza laboral capacitada en equitado de datos, lo que nos permite comprender los matices del etiquetado de imágenes médicas. Contáctenos.
