画像アノテーション
ヒトと動物の血球画像アノテーション
課題
人と計算知能を最適な形で活用することに精通した、受賞実績を持つヘルスケアAI企業は、膨大な数の血液塗抹標本の顕微鏡画像をレビューして、アノテーションを行うために、生物学のバックグラウンドを持つ外部チームを必要としていました。 6つの種に及ぶ3万枚の画像を用いて、お客様は個人に合わせたヘルスケアを提供しようとしていました。また、免疫の健康検査を在宅で簡単に行えるようにして、予防できる疾患を世界から根絶させることを目指していました。 この目標を達成するため、在宅検査ソリューション用として、個々のユーザーの健康状態をモニタリングするために、人による医療的な推論の模倣、汎用人工知能を強化手法として使用しました。 データにアノテーションを追加することで、機械学習モデルアルゴリズムを効率的かつ効果的に動作させるために必要なラベル付けされたデータが取得されます。
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英国に現地拠点を持つDataForceは、生物学、血液学、その他の関連分野を専攻する学生、大学院生、専門家を確保し、依頼から5日以内にプロジェクトを開始することができました。 まず、プロジェクト参加者は、ネコ、ウシ、イヌ、ヤギ、ウマ、ヒツジ、ヒトなどのタイプごとに種をレビューしました。 次に、参加者はデータへのアノテーションを開始しました。関連する細胞の周りにバウンディングボックスを描き、正しい白血球の種類を識別しました。 プロジェクト終了時には、画像の総数は約4万件まで増え、想定された範囲の数を1万近く上回りました。 アノテーションが行われた細胞の数は23万5,000を超えました。1画像あたりの細胞数は平均6.014で、動物とヒトとの間で差がありました。 このデータを用いて、お客様は正確で、個人に合わせたヘルスケアを患者さんに提供するというミッションの精度を高めることができました。
DataForceは、全世界に100万人以上のメンバーと、250以上の言語を網羅する言語スペシャリストからなるグローバルコミュニティを擁しています。 DataForceは独自のプラットフォームですが、お客様やサードパーティのツールを使用することも可能です。 これにより、お客様のデータを常に管理下に置くことができます。