景联文科技：赋能智慧医疗

近日，中国工程院院士、清华大学附属北京清华长庚医院院长董家鸿，清华大学学术委员会委员、自动化系学术委员会主任张学工做客人民网《人民会客厅》栏目时表示，进一步拓展人工智能在医疗领域的应用，能够扩大医疗服务覆盖的区域和人群，转变现有的医疗服务模式，释放出更多资源，从而促进医疗行业数字化转型，助力数字经济高质量发展。

 

在我国健康医疗体系中，医院、医师、病床等方面资源比较短缺，难以很好地满足近年来持续提高的健康医疗需求。而智慧医疗可以很好地提高医疗服务的效率，优化医疗服务体验，扩大医疗服务的时域和领域，有效缓解基层医疗资源短缺和医疗服务发展不均衡的问题。

智慧医疗应用中常见的五种数据标注方法

1、病例文本标注

电子病历作为医疗信息化的重要载体，其中包含了大量高价值的诊疗信息，这些信息是作为辅助诊疗、健康管理、疾病预防等科研、临床应用的基础数据源。但是，电子病历的大部分内容都是非结构化的文本信息，无法直接作为临床、科研应用的输入，因此需要采用自然语言处理技术，即病例文本标注，即对病历信息进行文本标框标注，通过对病历内容的文本转录实现电子病历系统建立。

2、骨骼点标注

骨骼点标注主要应用于临床应用系统，即对人体运动的关节点进行描点标注，多应用于健康档案的建立。人工智能通过对骨骼点标注的学习，可以快速锁定病灶关节。骨骼机器人对于失去站立或者失去行走功能的患者，提供直立行走康复的训练新方式，可以帮助患者长时间保持和人一样行走运动训练，人体骨骼关键点对于描述人体姿态，预测人体行为都有重要作用。此外，人体骨骼关键点检测还被用于动作分类，异常行为检测，以及自动驾驶等场景中。

3、人体标框标注

人体标框就是对人体不同的部分进行标注，用于远程医疗外伤诊断，主要应用在电子病历系统中。

4、医疗影像标注

医疗影像标注是对医疗影像进行区域标注及分类标注，多应用于辅助临床诊断。人工智能通过学习大量的医疗影像标注数据集，将会很好地辅助医生进行临床诊断以及提出治疗方案。

5、语音识别标注

语音识别是指将语音转换为文字的过程，语音识别系统主要包括四个部分，即特征提取、声学模型、语言模型和解码搜索。在医疗场景下，语音识别主要用于辅助诊疗，即在医生问诊时，可通过语音识别将说出的病历直接转换成文字用于病历记录，有效提高了医生的问诊效率。

数据标注对健康医疗的重要性

智能医疗的实现需要更多专业且精准的数据。传统的医学影像诊断，主要通过观察二维切片图的方式发现病变体，这往往需要医生依靠自身经验来判断。现如今，利用计算机图像处理技术，可以对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析和对比分析等工作，进而完成病灶识别与标注。另外，医学图像处理在医疗教学、手术规划、手术仿真、各类医学研究、医学二维影像重建中也起到重要的辅助作用。

由此可见，数据标注对人工智能发展是十分重要的。

景联文科技为智慧医疗提供数据支持

景联文科技作为专业的采集标注公司，沉淀了多年的数据采集标注经验，在行业内拥有丰富的采集资源，分布于全国多个城市的采集团队以及上百个项目执行经验，针对智慧医疗相关项目，约25%人参与过相关的血氧采集、PPG采集等项目，可根据不同企业的个性化需求，定制有关智慧医疗的数据集。

景联文科技在全国建有四个标注基地，拥有全职标注团队900余人，约20%的标注人员参与过医疗影像标注、骨骼点标注等相关项目的标注，有丰富的项目经验，可有效减少标注人员与项目的磨合时间。针对定制化程度高、标注情况多而复杂的项目，景联文科技有先进的数据标注平台与成熟的标注、审核、质检机制，支持文本标注、语音标注、人体标框标注、骨骼点标注、标框标注等不同形式的标注方式。同时平台支持本地化部署，SAAS服务，甲方可直接通过后台进行在线质检和验收，数据标注最高交付精准度99.99%。帮助AI数据训练综合效率提升两倍，有效加速人工智能应用的落地迭代周期，为相关企业或厂商节省大量研发时间和成本。

未来，景联文科技也将持续为智慧医疗提供精准的数据支持。

案例

2021年景联文科技与某头部手机厂商合作血氧采集项目，该项目需要采集不少于5w人份数据，重点针对心脏、肺部等疾病研究芯片检测的心肺音、气体标志物与传统检测方法的一致性和灵敏度，提供至少2种可能标志物的分析报告和数据对比，完成疾病呼气种类分析并形成数据售的标记服务，给芯片算法训练提供数据，项目周期12个月。该项目难点在于测出的数据很容易受到外界因素的影响，因此在采集时需要严格把控外界因素。在保证血氧浓度值的前提下，景联文科技以100%的合格率完成了该项目。