人工智能正在改变医疗保健行业，让医生能够以更快的速度诊断和治疗任何疾病。在医疗过程中，有时诊断疾病和治疗疾病之间的距离非常大。发现和治疗疾病需要时间。为了确定确切的疾病，患者必须在实验室接受多次测试，然后只有医生才能确定和治疗特定疾病。而且，在整个过程中，极有可能出现非故意的人为错误；为了摆脱这些类型的错误和问题，支持 AI 的模型应运而生。
在今天的场景中，计算机视觉模型在很大程度上帮助了医生，提供实时准确的见解和解决方案，直接提高放射学、病理学、心脏病学、神经病学、生命科学等多个医学垂直领域的整体结果.深度学习技术正在彻底改变医疗保健行业的运营流程，为自动化进入各个子领域开辟了更多机会。
AI inCardiology
人工智能是使机器学习解决复杂问题并在没有任何人工干预的情况下完成指定任务的能力。将人工智能与临床实践相结合，将提升整体效果，在很大程度上减少从业者的工作量，并在决策过程中为他们提供帮助。
支持人工智能的机器对心脏病学产生了巨大影响，尤其是在识别和监测心脏问题方面。虽然有多种测试可以识别心脏病，但最简单、最简单的方法是心电图 (ECG)。心电图是医学领域的重要工具，有助于识别和诊断心脏病。在此过程中，传感器放置在胸部和手臂上，以便它们可以检测心脏的电活动。
心电图有助于检测多种心脏疾病，例如：
心律不规则（心律失常）
心脏动脉阻塞或变窄
心室的结构问题
以前的心脏病发作等。
现在，要构建一个成功的支持 AI 的模型，必须拥有高质量的训练/标记数据，这些数据可以输入机器学习算法，以便机器/计算机视觉能够准确地理解、识别和执行分配的任务。可以通过数据采集获取原始数据，然后进行数据清洗和数据标注，然后将标注后的数据输入机器学习算法进行调用。注释是指向图像中的目标对象或给定数据的特定标签，用于描述和记录该特定事件。
通过心电图收集的数据也是如此。在其 AI 应用程序中，机器视觉摄像头和传感器记录、观察和解释心电图波形以进行节律异常或心跳分类。为了提高生产力和结果，在这个垂直领域也可以使用几种注释方法。例如，如果有人要对ECG 报告进行注释，则可以使用多种注释方法，但通常使用折线注释方法和关键点注释方法。
可以标记下图所示线条的端点并标记它们，然后注释的心电图图像/数据可用于训练支持 AI 的模型。根据需要，也可以使用其他注释方法。
说到关键点注释，按照美国医疗器械促进会（AAMI）ECG分类器标准，所有的心跳注释都被标记为五类：
正常搏动（N）
室上性异位搏动（S）
室性异位搏动（V） ）
融合节拍（F）
未知节拍（Q）
医疗 AI 的质量结果
质量直接反映了总体结果。如果将质量训练数据提供给计算机视觉模型，那么结果也会令人满意。因此，要构建成功的 AI 模型，必须拥有高质量的训练数据。心电数据记录需要预处理、标记和特征提取，例如心电采样、过滤、心跳检测、分割和归一化。
将人工智能纳入医疗领域有几个好处。让我们来看看前三名的好处。
最大限度地减少人为错误：使用正确的数据集，人工智能可以最大限度地减少不必要的人为错误。训练有素的机器可以轻松定位和识别人类可能遗漏的错误。
提供优质的医疗保健：它将帮助医生进行决策，并借助提供给机器算法的海量数据帮助提高医疗保健质量。
训练有素的机器将帮助医生及早发现疾病并迅速治疗。总之，它将缩短诊断和治疗之间的距离。
当前，对人工智能的投资迅速增加。医疗保健行业现在正在大踏步前进，并在其活动和工作中实施人工智能。然而，基于计算机视觉的模型需要处理大量的图像或视频。此外，正确标记和注释这些数据对于提高模型的准确性至关重要。为了节省标注的时间和精力，企业越来越多地将其训练数据需求外包给专业的训练数据公司，例如在医学标注训练材料方面拥有丰富经验和强项的Cogito Tech。