随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，人工智能和医学领域进行深度融合，社会医疗服务水平逐渐提高。智能医疗在患者护理、病情诊断和研发药物方面做的十分出色。目前在医学影像和诊断领域，智能医疗已经超越了人类水平。
然而，基于人工智能的医学影像需要大量准确标注过的数据，才能做出高质量的诊断。为了满足这一需求，数据标注公司开始提供专业的医疗标注服务。本文将为您详细介绍医疗标注以及它的应用场景。
什么是医疗数据标注？
医疗标注是指标注医学数据，训练机器模型的过程。医疗数据标注能够让机器模型通过学习案例来做出预测。这能够帮助医生诊断各种类型的疾病，例如癌症、病毒感染等。
医疗数据标注的类型有哪些？
本节重点介绍医疗领域常见的不同类型的数据标注：
医学影像标注
医学影像标注是指对医学影像进行标注，例如X射线、CT扫描、核磁共振、超声检查、正电子扫描。
主要利用以下几种图像标注技术：
对于医学影像标注，最有效的技术是多边形标注。
文本标注
在医疗领域，文本标注用于训练机器学习模型，以准确地分析患者的诊断报告、识别信息和自动提取数据。通过文本标注能够替代手写病例，实现电子病例系统的建立，推动智能医疗的发展。
以下是不同类型的文本标注：
- 命名实体标注
- 情感标注
- 语义文本标注
想了解更多关于文本标注的内容，请阅读《文本标注的基础介绍》一文。
视频标注
医疗领域的视频标注，能够训练模型执行各种医疗任务，例如辅助医生进行外科手术等。
音频标注
音频标注在医疗领域有保存医疗记录，辅助诊疗等功能。例如语音电子病例、导诊机器人等。
以下是音频标注的类型：
- 语音转写
- 音频分类
- 自然语言处理
- 时间段分类
- 音乐分类
医疗标注的注意事项
准确的医疗数据对于医疗工作中的医疗标注至关重要，因此需要注意以下几点：
- 创建高质量的数据集
在医疗图像标注中，如果数据集中的图像大小不同，则需要调整它们保持一致。以数据为中心的人工智能的核心在于通过提高数据质量，进而提高模型的性能。
- 识别类别标签
对于图像中的检测对象，需要指定类别标签来训练模型。例如，在癌症诊断的中，有两个类别标签：健康和癌症。如果机器模型观察到图像中的癌症特征，将会自动生成癌症标签。
- 图像标注中的包围框标注
包围框是图像标注中处理图像常用的技术之一。它常用于描述对象在图像中的位置，通常用矩形表示。在训练图像数据时，为了提高模型性能需要使用不同大小的包围框进行标注。
医疗标注的常见应用场景
- 医学影像
常用于人体特定器官的可视化，它能帮助医疗人员深入分析检查结果并识别异常情况。
- 癌症检测：
深度学习模型通过使用标注过的医学癌症图像进行训练，它能够识别新图像的异常区域，预测患者是否患有癌症。它可以有效地减少人为失误，发现早期癌症，提高癌症治愈率。
- 牙科影像
牙科影像可以清晰地呈现牙齿结构，帮助患者检测牙齿问题，例如蛀牙、牙龈疾病等。
- 检测骨折
X射线可以显示骨骼结构，从而标注出骨折区域。通过提供标注数据对模型进行训练，能够准确地检测骨折情况。