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Pourquoi la qualité des données médicales est essentielle à l'ère de l'intelligence artificielle
Pourquoi la qualité des données médicales est essentielle à l'ère de l'intelligence artificielle
Une analyse efficace des données médicales nécessite de prendre en compte la subjectivité de la qualité des données. La qualité des données affectera directement l'exactitude, la fiabilité et la validité des informations obtenues à partir des données. Si la qualité des données est médiocre, cela peut conduire à des diagnostics incorrects, à des traitements inefficaces et à des risques accrus pour les patients et les prestataires. Par conséquent, pour les responsables des soins de santé qui cherchent à améliorer les résultats et les performances des soins de santé grâce à l’analyse des données, il est essentiel d’identifier et de résoudre les problèmes critiques de qualité des données.
La qualité des données est essentielle
La première étape pour identifier les problèmes critiques de qualité des données consiste à déterminer quelle qualité signifie pour un contexte et un objectif spécifiques. La qualité des données peut être évaluée selon des dimensions telles que l’exactitude, l’exhaustivité, la cohérence, la pertinence et l’exhaustivité. Selon le type et l’objectif de l’analyse des données, certaines dimensions peuvent être plus importantes que d’autres.
Un nombre croissant d'innovations en matière de santé permettent aux médecins de prodiguer systématiquement de meilleurs soins aux patients. À mesure que les médecins apprennent de l’expérience d’autres médecins, nous, en tant que patients, nous rendons compte que les soins de santé sont complexes et pas toujours efficaces. Les médecins individuels apprennent en traitant leurs patients, mais ces informations sont rarement utilisées par d’autres médecins pour améliorer les soins.
Cependant, si les soins de santé n’adoptent pas les soins de routine pour l’apprentissage, sur quelles données les médecins s’appuieront-ils pour prendre des décisions importantes ?
La principale approche en matière de soins de santé consiste à utiliser des méthodes claires. Des essais randomisés sont menés sur une période de plusieurs années, et les résultats sont analysés et progressivement appliqués dans la pratique clinique. Bien que la sécurité et l'efficacité des traitements puissent être déterminées, il n'y a pas suffisamment d'informations pour comparer les différentes options de traitement et découvrir quel traitement fonctionne le mieux
En bref, même si les informations recueillies dans de tels essais sont bonnes, elles ne suffisent pas. Les soins de santé ne disposent pas de suffisamment de données pour adapter les traitements ou apprendre rapidement.
Qualité des données dans le domaine de la santé
La qualité des données dans le domaine de la santé aide à déterminer le coût du paiement des services médicaux. Avec la popularité croissante de l’intelligence artificielle (IA), de l’analyse de données, de l’Internet des objets médicaux (IoMT) et des outils de visualisation de données, l’importance de la qualité des données dans le domaine des soins de santé ne peut être sous-estimée.
Dans le secteur de la santé, la qualité des données fait référence aux caractéristiques suivantes des données collectées par les organismes de santé :
- Exactitude : les données ne sont considérées comme exactes que lorsque chaque entrée détaillée des informations est correcte et présentée correctement.
- Intégrité : l'intégrité signifie que toutes les informations collectées par le fournisseur sont enregistrées et facilement accessibles.
- Pertinence : Le facteur de pertinence est satisfait lorsque les données collectées sont utilisées dans un cadre médical ainsi qu'à des fins médicales.
- Légalité : montre que la collecte, le traitement, le stockage et l'utilisation des données sont conformes à toutes les exigences et normes légales.
- Cohérence : Les données ne peuvent être considérées comme cohérentes que si elles sont constamment mises à jour et reflètent l’état de santé du patient et les interventions médicales.
- Accessibilité : les normes d'accessibilité sont respectées lorsque le personnel médical a un accès complet aux informations dont il a besoin et qu'il peut utiliser pour exercer ses fonctions.
La qualité des données accumulées à partir de diverses solutions peut avoir un impact sur le processus de prise de décision aux niveaux individuel et global. Si les données collectées ne présentent aucun des attributs ci-dessus ou sont de mauvaise qualité, cela signifie que l'utilisation de ces données erronées peut avoir des conséquences négatives pour les patients, les hôpitaux et les chercheurs.
Technologie et innovation de la santé
La santé en tant qu'industrie évolue Début apprendre des soins infirmiers du monde réel. Même si l’infrastructure a toujours été en place, la récente convergence des données (technologies telles que les dossiers de santé électroniques, l’intelligence artificielle et la puissance de calcul) a créé un environnement dans lequel les systèmes de santé apprenants peuvent être réalisés et anticipés.
Les soins de santé peuvent transformer les connaissances acquises lors des soins quotidiens en données. Ces connaissances peuvent en outre nous aider à mieux comprendre les caractéristiques uniques de chaque personne. Cela permet de reconnaître l'impact de caractéristiques uniques sur l'efficacité des options de traitement disponibles et de fournir des soins personnalisés à chaque individu.
Dans le secteur de la santé, les solutions informatiques sont adoptées à un rythme incroyable. Cela a abouti à l’émergence de nombreuses tendances en constante évolution et a entraîné des progrès et des améliorations continus. Cependant, ces tendances peuvent avoir des implications sur la gestion de la qualité des données.
Tire les mauvaises leçons de mauvaises données, cependant, n'est pas seulement un problème, mais un problème sérieux qui mérite attention. L'industrie prend des décisions basées sur ces recommandations. Cela pourrait causer un préjudice grave aux patients, dont la confiance dans la validité des preuves pourrait être ébranlée.
La leçon est claire : si les soins de santé veulent apprendre des soins de routine, ils doivent protéger les patients en garantissant que la qualité des données est suffisamment élevée pour expliquer les recommandations.
De nouvelles solutions informatiques qui aident à collecter et à traiter des données médicales de haute qualité, réalisant des progrès significatifs dans la gestion des données médicales. Combiner les connaissances et les responsabilités contribue à protéger les patients. Ce faisant, ils peuvent définir des normes de qualité des données et des preuves concrètes suffisantes pour leur utilisation. Ces normes peuvent encourager les décideurs clés, notamment les médecins, les assureurs et les régulateurs, à décider si les preuves du monde réel sont suffisamment fiables pour influencer les procédures standard en matière de soins de santé.
Opérer avec des données de haute qualité peut améliorer la prestation des soins de santé. Capacités prédictives du patient à éviter les situations pouvant entraîner de mauvais résultats pour les patients. Dans le même temps, cela contribue également à améliorer la gestion hospitalière et la gestion du personnel. La qualité des normes de données aidera en outre à mesurer l'exactitude, l'exhaustivité et la traçabilité
Résumé
Dans le système de santé apprenant actuel, peu de décisions de traitement sont guidées par des preuves concrètes. Chaque décision de traitement est influencée par la pratique antérieure. Des risques importants peuvent exister si l’exactitude, l’exhaustivité et la traçabilité ne sont pas strictement mises en avant. Toutes les entreprises qui génèrent des données probantes sur les soins de santé n’utilisent pas des données de haute qualité ou ne mesurent pas la qualité des données. Le recours à des données factuelles de mauvaise qualité peut avoir des conséquences désastreuses
Mais il y a de l'espoir pour un avenir radieux dans le domaine des soins de santé.
Les institutions médicales adoptent la technologie moderne pour tirer des enseignements des données médicales les plus fiables. Cependant, dans ce cas, la qualité des données doit être cruciale.
Il est plus important que jamais pour le secteur de la santé d’évoluer vers un système de santé apprenant. La disponibilité des données électroniques sur la santé, de la puissance de calcul et de l’intelligence artificielle suscitera l’innovation. Cependant, il est tout aussi important que les professionnels du secteur de la santé apprennent à faire la différence entre les données de haute qualité et les données de mauvaise qualité et s'assurent qu'ils en tirent les bonnes leçons
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
