স্বাস্থ্যসেবা ডেটা লেবেলিং

স্বাস্থ্যসেবা ডেটা লেবেলিং আউটসোর্সিং করার আগে 5টি প্রয়োজনীয় প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করুন৷

জন্য বৈশ্বিক বাজার কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা স্বাস্থ্যসেবা খাতে 1.426 সালে $ 2017 বিলিয়ন থেকে বেড়ে অনুমান করা হয় 28.04 সালে $2025. এর চাহিদা বেড়েছে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-ভিত্তিক প্রযুক্তিগুলি স্পষ্ট হয়ে উঠছে কারণ স্বাস্থ্যসেবা শিল্প সর্বদা যত্নের উন্নতি, খরচ কমাতে এবং সঠিক সিদ্ধান্ত গ্রহণের উপায়গুলি খুঁজছে।

প্রকল্পের জটিলতার উপর নির্ভর করে, ইন-হাউস টিম সবসময় পরিচালনা করতে পারে না স্বাস্থ্যসেবা ডেটা লেবেলিং চাহিদা. ফলস্বরূপ, ব্যবসা নির্ভরযোগ্য তৃতীয়-পক্ষ প্রদানকারীদের কাছ থেকে মানসম্পন্ন ডেটাসেট চাইতে বাধ্য হয়।

কিন্তু কিছু জটিলতা এবং চ্যালেঞ্জ আছে যখন আপনি বাইরের সাহায্য চান স্বাস্থ্যসেবা ডেটা লেবেলিং. আসুন আউটসোর্সিং করার আগে চ্যালেঞ্জগুলি এবং যে বিষয়গুলি নোট করতে হবে তা দেখি৷ স্বাস্থ্যসেবা ডেটাসেট লেবেলিং পরিষেবা।

স্বাস্থ্যসেবাতে ডেটা লেবেলিংয়ের গুরুত্ব

স্বাস্থ্যসেবায় এআই-চালিত সমাধানগুলির বিকাশের জন্য সঠিক ডেটা লেবেলিং অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। স্বাস্থ্যসেবাতে ডেটা লেবেলিং কেন অপরিহার্য তার কিছু মূল কারণগুলির মধ্যে রয়েছে:

  1. উন্নত ডায়গনিস্টিক নির্ভুলতা: সঠিকভাবে লেবেলযুক্ত মেডিকেল ইমেজ এবং ডেটা AI অ্যালগরিদমগুলিকে উচ্চ নির্ভুলতার সাথে রোগ এবং অস্বাভাবিকতা সনাক্ত করতে প্রশিক্ষিত করতে সাহায্য করে, যা আগে সনাক্তকরণ এবং ভাল রোগীর ফলাফলের দিকে পরিচালিত করে।

  2. উন্নত রোগীর যত্ন: ভাল-টীকাযুক্ত স্বাস্থ্যসেবা ডেটা ব্যক্তিগতকৃত চিকিত্সা পরিকল্পনা, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ এবং ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত সমর্থন সিস্টেমের বিকাশকে সক্ষম করে, শেষ পর্যন্ত রোগীর যত্নের উন্নতি করে।

  3. প্রবিধানের সাথে সম্মতি: স্বাস্থ্যসেবা ডেটা লেবেলিংকে অবশ্যই কঠোর গোপনীয়তা এবং সুরক্ষা নিয়ম মেনে চলতে হবে যেমন HIPAA এবং GDPR। সংবেদনশীল রোগীর তথ্য রক্ষা করতে এবং আইনি পরিণতি এড়াতে সম্মতি নিশ্চিত করা অপরিহার্য।

স্বাস্থ্যসেবা ডেটা টীকা জন্য সেরা অভ্যাস

আপনার স্বাস্থ্যসেবা AI প্রকল্পের সাফল্য নিশ্চিত করতে, ডেটা লেবেল আউটসোর্সিং করার সময় নিম্নলিখিত সেরা অনুশীলনগুলি বিবেচনা করুন:

  1. ডোমেন দক্ষতা: একটি ডেটা লেবেলিং অংশীদারের সাথে কাজ করুন যার স্বাস্থ্যসেবায় ডোমেনের দক্ষতা রয়েছে। সঠিক টীকা নিশ্চিত করতে তাদের চিকিৎসা পরিভাষা, শারীরবৃত্তীয় কাঠামো এবং রোগের প্যাথলজি সম্পর্কে গভীর ধারণা থাকা উচিত।

  2. গুণ নিশ্চিত করা: উচ্চ-মানের ডেটা লেবেলিং বজায় রাখতে একাধিক স্তরের পর্যালোচনা, নিয়মিত অডিট এবং ক্রমাগত প্রতিক্রিয়া লুপ অন্তর্ভুক্ত করে এমন একটি কঠোর গুণমান নিশ্চিতকরণ প্রক্রিয়া বাস্তবায়ন করুন।

  3. ডেটা নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তা: একটি ডেটা লেবেলিং অংশীদার চয়ন করুন যেটি কঠোর ডেটা সুরক্ষা এবং গোপনীয়তা প্রোটোকল অনুসরণ করে, যেমন ডি-আইডেন্টিফাইড ডেটার সাথে কাজ করা, নিরাপদ ডেটা স্থানান্তর পদ্ধতি ব্যবহার করা এবং নিয়মিত তাদের নিরাপত্তা ব্যবস্থা নিরীক্ষণ করা।

স্বাস্থ্যসেবা ডেটা লেবেলিংয়ের মুখোমুখি হওয়া চ্যালেঞ্জ

স্বাস্থ্যসেবা ডেটা লেবেলিং চ্যালেঞ্জ

সার্জারির উচ্চ মানের থাকার গুরুত্ব মেডিকেল ডেটাসেট এবং টীকাযুক্ত চিত্রগুলি ফলাফলের জন্য গুরুত্বপূর্ণ এমএল মডেল. ভুল ইমেজ টীকা ভুল ভবিষ্যদ্বাণী আনতে পারে, ব্যর্থ কম্পিউটার ভিশন প্রকল্প এটি অর্থ, সময় এবং অনেক প্রচেষ্টা হারানোর অর্থও হতে পারে।

এর অর্থ মারাত্মকভাবে ভুল নির্ণয়, বিলম্বিত এবং অনুপযুক্ত চিকিৎসা যত্ন এবং আরও অনেক কিছু হতে পারে। সেজন্য বেশ কয়েকটি মেডিকেল এআই কোম্পানিগুলি বছরের অভিজ্ঞতার সাথে ডেটা লেবেলিং এবং টীকা অংশীদারদের সন্ধান করে।

  • ওয়ার্কফ্লো ম্যানেজমেন্টের চ্যালেঞ্জ

    এর উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে একটি মেডিকেল ডেটা লেবেলিং বিস্তৃত কাঠামোগত এবং অসংগঠিত ডেটা পরিচালনা করার জন্য যথেষ্ট প্রশিক্ষিত কর্মী রয়েছে। কোম্পানিগুলি তাদের কর্মশক্তি বৃদ্ধি, প্রশিক্ষণ এবং গুণমান বজায় রাখার জন্য ভারসাম্য বজায় রাখতে লড়াই করে।

  • ডেটাসেটের গুণমান বজায় রাখার চ্যালেঞ্জ

    সামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটাসেটের গুণমান বজায় রাখা একটি চ্যালেঞ্জ - বিষয়ভিত্তিক এবং উদ্দেশ্য।

    বিষয়গত মানের সত্যের কোন একক ভিত্তি নেই কারণ এটি টীকাকারী ব্যক্তির কাছে বিষয়ভিত্তিক চিকিৎসা তথ্য। ডোমেনের দক্ষতা, সংস্কৃতি, ভাষা এবং অন্যান্য কারণগুলি কাজের গুণমানকে প্রভাবিত করতে পারে।

    বস্তুনিষ্ঠ মানের মধ্যে, সঠিক উত্তরের একটি একক রয়েছে। যাইহোক, চিকিৎসা বিশেষজ্ঞ বা চিকিৎসা জ্ঞানের অভাবের কারণে, শ্রমিকরা কাজ করতে পারে না ইমেজ টীকা সঠিকভাবে।

    উভয় চ্যালেঞ্জই বিস্তৃত স্বাস্থ্যসেবা ডোমেইন প্রশিক্ষণ এবং অভিজ্ঞতার মাধ্যমে সমাধান করা যেতে পারে।

  • খরচ নিয়ন্ত্রণের চ্যালেঞ্জ

    স্ট্যান্ডার্ড মেট্রিক্সের একটি ভাল সেট ছাড়া, ডেটা লেবেলিংয়ের কাজে ব্যয় করা সময়ের উপর ভিত্তি করে প্রকল্পের ফলাফলগুলি ট্র্যাক করা সম্ভব নয়।

    যদি ডেটা লেবেলিংয়ের কাজটি আউটসোর্স করা হয়, তবে সাধারণত প্রতি ঘন্টা বা প্রতি কার্য সম্পাদনের মধ্যে পছন্দটি হয়।

    প্রতি ঘন্টা অর্থ প্রদান দীর্ঘমেয়াদে ভাল কাজ করে, তবে কিছু সংস্থা এখনও প্রতি টাস্ক অর্থ প্রদান পছন্দ করে। যাইহোক, যদি প্রতি টাস্ক শ্রমিকদের বেতন দেওয়া হয়, তাহলে কাজের মান ক্ষতিগ্রস্ত হতে পারে।

  • গোপনীয়তার সীমাবদ্ধতার চ্যালেঞ্জ

    প্রচুর পরিমাণে ডেটা সংগ্রহ করার সময় ডেটা গোপনীয়তা এবং গোপনীয়তা সম্মতি একটি উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জ। এটি বৃহদায়তন সংগ্রহের জন্য বিশেষভাবে সত্য স্বাস্থ্যসেবা ডেটাসেট যেহেতু তারা ব্যক্তিগতভাবে শনাক্তযোগ্য বিবরণ, মুখ, থেকে থাকতে পারে ইলেকট্রনিক মেডিকেল রেকর্ড.

    অ্যাক্সেস কন্ট্রোল সহ একটি অত্যন্ত সুরক্ষিত জায়গায় ডেটা সঞ্চয় এবং পরিচালনা করার প্রয়োজনীয়তা সর্বদা দৃঢ়ভাবে অনুভূত হয়।

    যদি কাজটি আউটসোর্স করা হয়, তাহলে তৃতীয় পক্ষের কোম্পানি কমপ্লায়েন্স সার্টিফিকেশন অর্জন এবং সুরক্ষার একটি অতিরিক্ত স্তর যোগ করার জন্য দায়ী।

স্বাস্থ্যসেবা ডেটা লেবেলিং কাজ আউটসোর্সিং করার সময় জিজ্ঞাসা করা প্রশ্ন

স্বাস্থ্যসেবা ডেটা লেবেলিং একটি বিক্রেতা শর্টলিস্টিং

  1. কে তথ্য লেবেল যাচ্ছে?

    প্রথম প্রশ্নটি আপনার জিজ্ঞাসা করা উচিত ডেটা লেবেলিং দল সম্পর্কে। যে কোন প্রশিক্ষণ তথ্য লেবেলিং দল নিয়মিত কাজ করে, ভাল কাজ করে। কিন্তু চিকিৎসা বিশেষজ্ঞদের দ্বারা ডোমেন-নির্দিষ্ট শর্তাবলী এবং ধারণার উপর প্রশিক্ষণের মাধ্যমে, তারা প্রকল্পের প্রয়োজনীয় দক্ষতার সাথে মেলে এমন ডেটাসেটগুলি বিকাশ করতে সক্ষম হবে।

    অধিকন্তু, একটি বৃহত্তর জনবলের সাথে, যখন ডেটা লেবেলিংয়ের কাজটি আউটসোর্স করা হয়, তখন অভিজ্ঞ এবং প্রশিক্ষিত টীকাকারদের উল্লেখযোগ্য অংশের মধ্যে কাজটি সমানভাবে ভাগ করা সহজ হয়ে যায়। ট্র্যাকিং, সহযোগিতা এবং মানের ক্ষেত্রে অভিন্নতাও বজায় রাখা যেতে পারে।

    • সমাপ্ত কাজগুলির একটি নমুনা পর্যালোচনার জন্য জিজ্ঞাসা করুন। ডেটাসেটগুলিতে নির্ভুলতা সন্ধান করুন।
    • তাদের প্রশিক্ষণ এবং নিয়োগের মানদণ্ড বুঝুন। তাদের প্রশিক্ষণের পদ্ধতি, গুণমানের মানদণ্ড, সংযম এবং যাচাইকরণের চেকলিস্ট সম্পর্কে আরও জানুন।
  2. এটি কি স্কেলযোগ্য?

    ডেটা লেবেলিং পরিষেবা প্রদানকারীর একটি সু-প্রশিক্ষিত, স্বাস্থ্যসেবা ডোমেইন টিম থাকা উচিত যা দ্রুত শুরু করতে পারে এবং দ্রুত স্কেল করতে পারে। আপনার একচেটিয়াভাবে স্বাস্থ্যসেবা বিশেষজ্ঞদের সাথে কাজ করা উচিত যারা গুণমান বজায় রেখে কাজ বাড়াতে পারে।

  3. অভ্যন্তরীণ বনাম বহিরাগত দল - কোনটি ভাল?

    অভ্যন্তরীণ এবং বহিরাগত দলগুলির মধ্যে নির্বাচন করা সর্বদা সূক্ষ্ম ভারসাম্যের একটি কাজ। তবে ডেলিভারির জন্য সময়, ডেটা লেবেলিং পরিষেবাগুলি স্কেলিং করার খরচ এবং নির্দিষ্ট স্বাস্থ্যসেবা অভিজ্ঞতার উপর ভিত্তি করে এই দুটি ওজন করা শুরু করুন।

    একটি অভ্যন্তরীণ দলের প্রয়োজনীয় স্বাস্থ্যসেবা দক্ষতা নাও থাকতে পারে এবং বিশেষজ্ঞদের সাথে সমানভাবে দাঁড়ানোর জন্য ব্যাপক প্রশিক্ষণের প্রয়োজন। কিন্তু একটি বহিরাগত কর্মশক্তি থাকতে পারে মেডিকেল ডেটাসেট লেবেলিং দক্ষতা, তাদের দ্রুত শুরু এবং স্কেল করার জন্য আদর্শ প্রার্থী করে তোলে।

    যখন চিকিৎসা এবং স্বাস্থ্য বিজ্ঞানের অভিজ্ঞতা উন্নত সরঞ্জামগুলির সাথে একত্রিত করা হয়, তখন আপনি ডেটা প্রক্রিয়াকরণের খরচ এবং সময় উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস দেখতে পারেন।

  4. তারা কি নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে?

    সঠিক ডেটা প্রসেসিং দলকে তাদের কাজগুলি নিরাপদে সম্পাদন করার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া উচিত। নিশ্চিত করার জন্য চিকিৎসা বিশেষজ্ঞ বা ডেটা সায়েন্টিস্টদের দ্বারা দল প্রস্তুত করা উচিত ইলেকট্রনিক স্বাস্থ্য রেকর্ড রোগীদের নাম গোপন থাকে।

    তৃতীয় পক্ষের পরিষেবা প্রদানকারীরা HIPAA এবং GDPR কমপ্লায়েন্স সার্টিফিকেশন সহ রোগীর গোপনীয়তা প্রবিধানগুলি পরিচালনা করবে৷ ইমেজ চয়ন করুন টীকা পরিষেবা একটি ISO-9002 শংসাপত্র সহ যা প্রমাণ করে যে তারা ক্লায়েন্টদের ডেটা গোপনীয়তা এবং সংস্থা বজায় রাখার জন্য কঠোর ব্যবস্থা নেয়।

  5. কিভাবে প্রদানকারী পরিচালিত কর্মশক্তির সাথে যোগাযোগ বজায় রাখে?

    একটি ডেটা লেবেলিং অংশীদার চয়ন করুন যিনি নির্দেশাবলী, প্রয়োজনীয়তা এবং প্রকল্পের চাহিদাগুলিতে অসঙ্গতি এড়াতে স্পষ্ট এবং নিয়মিত যোগাযোগ বজায় রাখার চেষ্টা করেন। যোগাযোগের অভাব, প্রকল্প-সমালোচনামূলক তথ্যের রিয়েল-টাইম আদান-প্রদান, এবং একটি অপর্যাপ্ত প্রতিক্রিয়া লুপ সিস্টেম কাজের গুণমান এবং ডেলিভারির সময়সীমাকে বিরূপভাবে প্রভাবিত করতে পারে। এটি একটি তৃতীয় পক্ষ বেছে নেওয়া অপরিহার্য যেটি সর্বশেষ সহযোগিতার সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে এবং প্রোজেক্টকে প্রভাবিত করার আগে উত্পাদনশীলতার সমস্যাগুলি সনাক্ত করতে প্রমাণিত সিস্টেম রয়েছে৷

কেস স্টাডি: এআই-চালিত রেডিওলজির জন্য মেডিকেল ইমেজ টীকা

একটি নেতৃস্থানীয় স্বাস্থ্যসেবা প্রযুক্তি কোম্পানি একটি এআই-চালিত রেডিওলজি সমাধান তৈরি করতে Shaip এর সাথে অংশীদারিত্ব করেছে। শাইপ সুনির্দিষ্ট শারীরবৃত্তীয় কাঠামো এবং অস্বাভাবিকতা সহ হাজার হাজার সিটি স্ক্যান এবং এমআরআই লেবেল করে উচ্চ-মানের চিকিৎসা চিত্র টীকা পরিষেবা প্রদান করে। অভিজ্ঞ স্বাস্থ্যসেবা ডেটা অ্যানোটেটরদের শাইপের দলের সাথে কাজ করার মাধ্যমে, কোম্পানিটি তার AI অ্যালগরিদমগুলিকে উচ্চ নির্ভুলতার সাথে রোগ সনাক্ত করতে, শেষ পর্যন্ত রোগীর ফলাফলের উন্নতি করতে এবং স্বাস্থ্যসেবার খরচ কমাতে প্রশিক্ষণ দিতে সক্ষম হয়েছিল।

উপসংহার

গুরুত্বপূর্ণ প্রকল্পগুলিতে শীর্ষস্থানীয় বিশেষায়িত মেডিকেল ডেটা লেবেলিং পরিষেবা প্রদানের ক্ষেত্রে শাইপ একজন শিল্প নেতা। আমাদের কাছে সেরাদের দ্বারা প্রশিক্ষিত স্বাস্থ্যসেবা বিশেষজ্ঞদের একচেটিয়া দল রয়েছে চিকিৎসা বিশেষজ্ঞরা সর্বোত্তম-শ্রেণীর লেবেলিং সমাধানগুলিতে। আমাদের অভিজ্ঞতা, দক্ষতা, কঠোর প্রশিক্ষণ মডিউল এবং প্রমাণিত মানের নিশ্চয়তা পরামিতিগুলি আমাদের বড় ব্যবসার জন্য সবচেয়ে পছন্দের ডেটা-লেবেলিং পরিষেবা অংশীদার করে তুলেছে।

উচ্চ-মানের ডেটা লেবেলিং সহ আপনার স্বাস্থ্যসেবা AI প্রকল্পগুলির সাফল্য নিশ্চিত করতে প্রস্তুত? আমাদের অভিজ্ঞ স্বাস্থ্যসেবা ডেটা টীকা দল কীভাবে গুণমান এবং সম্মতির সর্বোচ্চ মান বজায় রেখে আপনার লক্ষ্য অর্জনে সহায়তা করতে পারে তা জানতে আজই Shaip-এর সাথে যোগাযোগ করুন। মেশিন লার্নিং প্রকল্পের জন্য ওপেন সোর্স হেলথকেয়ার ডেটাসেট

সামাজিক ভাগ