ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ: ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ, ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ, ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਅਤੇ ਕਿਸਮਾਂ

ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ AI ਲਈ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਸਹੀ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਢੁਕਵੇਂ ਜਵਾਬ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਸਧਾਰਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਨਾ ਸਿਰਫ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਬਲਕਿ ਖੋਜ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਦੇਖਭਾਲ ਦੀ ਡਿਲੀਵਰੀ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਖਾਸ ਬਾਇਓਮਾਰਕਰਾਂ ਨੂੰ ਮਾਰਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ, AI ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭਰਪੂਰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਨਿਦਾਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

2022 ਵਿੱਚ, ਗਲੋਬਲ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲਜ਼ ਮਾਰਕੀਟ ਦਾ ਮੁੱਲ USD 129.9 ਮਿਲੀਅਨ ਸੀ ਅਤੇ 27.5 ਤੋਂ 2023 ਤੱਕ 2030% ਦੀ ਇੱਕ ਕਮਾਲ ਦੀ ਮਿਸ਼ਰਤ ਸਾਲਾਨਾ ਵਿਕਾਸ ਦਰ (CAGR) ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰਨ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ। ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਨਿਦਾਨ, ਇਲਾਜ, ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ. ਸਹੀ ਤਸ਼ਖ਼ੀਸ ਤਿਆਰ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਇਲਾਜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾ ਕੇ, ਇਹ ਸਾਧਨ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਖੋਜ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧਾ ਰਹੇ ਹਨ।

ਚਿੱਤਰ ਸਰੋਤ: ਵਿਸ਼ਾਲ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਖੋਜ 

ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਤਰੱਕੀ ਨੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਦਿੱਤੀ ਹੈ।

2016 ਵਿੱਚ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ AI ਲਈ ਗਲੋਬਲ ਮਾਰਕੀਟ ਲਗਭਗ ਇੱਕ ਬਿਲੀਅਨ ਸੀ, ਅਤੇ ਇਹ ਸੰਖਿਆ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੋਣ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ। 28 ਦੁਆਰਾ 2025 ਬਿਲੀਅਨ. ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਵਿੱਚ ਗਲੋਬਲ AI ਦਾ ਬਾਜ਼ਾਰ ਆਕਾਰ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, 980 ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ $2022 ਮਿਲੀਅਨ ਹੋਣ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਸੀ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਅੰਕੜਾ 26.77% ਦੇ CAGR ਨਾਲ ਵਧਣ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ। 3215 ਤੱਕ 2027 ਮਿਲੀਅਨ ਡਾਲਰ.

ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੀ ਹੈ?

ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਉਦਯੋਗ ਵਧੀ ਹੋਈ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ, ਬਿਹਤਰ ਨਿਦਾਨ, ਸਹੀ ਇਲਾਜ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ, ਅਤੇ ਡਰੱਗ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ML ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੈਡੀਕਲ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਕੁਝ ਖੇਤਰ ਹਨ ਜਿੱਥੇ AI ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰੀ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ, ਸਹੀ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਦੀ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਮਆਰਆਈ, ਸੀਟੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸਕੈਨ, ਅਲਟਰਾਸਾਊਂਡ, ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਮ, ਐਕਸ-ਰੇ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ। ਇਮੇਜਿੰਗ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰਿਕਾਰਡ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਮਦਦ ਲਈ ਐਨੋਟੇਟ ਵੀ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਲੀਨਿਕਲ NER ਅਤੇ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ।

ਇਹ ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਐਕਸ-ਰੇ, ਸੀਟੀ ਸਕੈਨ, ਐਮਆਰਆਈ ਸਕੈਨ, ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਏਆਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਮਾਰਕਰ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਨਾਮੀ ਇਕਾਈ ਮਾਨਤਾ (NER). ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, AI ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦਾ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ.

ਜੇ ਏਆਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਲਈ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਇਹ ਕੰਮ ਡਾਕਟਰਾਂ ਅਤੇ ਮਾਹਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਸਾਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਰਾਹੀਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, AI ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਡਾਕਟਰੀ ਮੁਹਾਰਤ ਅਤੇ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ।

ਮਨੁੱਖਾਂ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵਿਚਕਾਰ ਇਹ ਅਭੇਦ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਨਿਦਾਨ ਨੂੰ ਸਟੀਕ, ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ AI ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਬਿਹਤਰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਅਣੂ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਮੈਡੀਕਲ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ

ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ ਨਿਦਾਨ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਇੰਡਸਟਰੀ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਨਿਦਾਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ AI ਅਤੇ ML ਦੀ ਮਦਦ ਲੈ ਰਹੀ ਹੈ। ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੁਝ ਕੇਸ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਏਆਈ ਮੈਡੀਕਲ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਹਨ:

• ਕੈਂਸਰ ਦੀ ਖੋਜ

  ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਕੈਂਸਰ ਸੈੱਲ ਖੋਜ ਸ਼ਾਇਦ ਏਆਈ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਕੈਂਸਰ ਸੈੱਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਸਹੀ ਪਛਾਣ, ਖੋਜ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਕਾਫੀ ਹੱਦ ਤੱਕ ਖਤਮ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

• ਦੰਦਾਂ ਦੀ ਇਮੇਜਿੰਗ

  ਦੰਦਾਂ ਅਤੇ ਮਸੂੜਿਆਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਡਾਕਟਰੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੈਵਿਟੀਜ਼, ਦੰਦਾਂ ਦੀ ਬਣਤਰ ਵਿੱਚ ਅਸਧਾਰਨਤਾਵਾਂ, ਸੜਨ, ਅਤੇ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦਾ AI-ਸਮਰੱਥ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਸਹੀ ਨਿਦਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

• ਜਿਗਰ ਦੀਆਂ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ

  ਜਿਗਰ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਕਟਰੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਖੋਜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

• ਬ੍ਰੇਨ ਡਿਸਆਰਡਰ

  ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਵਿਕਾਰ, ਗਤਲੇ, ਟਿਊਮਰ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਨਿਊਰੋਲੌਜੀਕਲ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।

• ਚਮੜੀ ਵਿਗਿਆਨ

  ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਚਮੜੀ ਸੰਬੰਧੀ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਜਲਦੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

• ਦਿਲ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ

  ਦਿਲ ਦੀਆਂ ਵਿਗਾੜਾਂ, ਦਿਲ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ, ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ, ਅਤੇ ਈਕੋ ਕਾਰਡੀਓਗ੍ਰਾਮ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਰਡੀਓਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਵੀ ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਧਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ।

ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ

ਮੈਡੀਕਲ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਇੱਕ ਅਹਿਮ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਟੈਕਸਟ, ਮੈਟਾਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਵਾਧੂ ਨੋਟਸ ਦੇ ਨਾਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਵਿਆਖਿਆ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ML ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਬਹੁਤ ਹੀ ਪ੍ਰਤਿਭਾਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਐਨੋਟੇਟਰ ਸਨ ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ ਡਾਟਾ. ਕੁਝ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਜੋ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ: