人工智能正在改变医疗保健行业，以便医生可以以更快的速度诊断和治疗任何疾病。在医疗保健方面，诊断和疾病治疗之间的距离很大。它需要时间来发现和治疗疾病。确定确切的疾病，必须在实验室中多次测试患者，然后只有医生才能确定和治疗特定疾病。此外，在整个过程中，可能会有非理性的人的错误；为了摆脱这些类型的错误和问题，AI模型支持响应。
在当今的场景中，计算机视觉模型在很大程度上帮助了医生，提供了真实的时间和准确的观点和解决方案，并直接改善了放射学垂直领域，例如放射学，病理学，心脏病，神经病学，生命科学，生命科学和其他医学垂直领域。深度学习技术正在彻底改变医疗保健行业的运营过程，该行业为进入每个子领域的自动化开放了更多的机会。
人工智能是使机器学习解决复杂问题并完成指定任务的能力。制作。
支持人工智能的机器对心脏病学有巨大影响，尤其是在识别和监测心脏问题方面。尽管有许多可以识别心脏病的测试，但最简单，最简单的方法是ECG（ECG）。ECG是医疗中的重要工具有助于识别和诊断心脏病的场。在此过程中，传感器放在胸部和手臂上，以便它们可以检测到心脏的电动运动。
ECG有助于检测各种心脏病，例如：
目前，要建立成功的支持AI模型，您必须拥有高质量的培训/标签数据。这些数据可以输入机器学习算法，以便机器/计算机视觉可以准确理解，识别和执行分配任务。您可以通过数据收集获得原始数据，然后执行数据清洁和数据标记，然后调用标记的数据输入计算机学习算法用于调用。注意，指的是图像中的目标对象或给定数据的特定标签以描述和记录特定事件。
通过ECG收集的数据，在其AI应用中收集的数据也是如此，机器视觉摄像机和传感器记录，观察和解释心律异常或心跳分类的ECG波形。为了提高生产率和结果，也可以是几种注释方法例如，在此垂直字段中使用。例如，如果有人想对ECG报告发表评论，则可以使用各种注释方法，但是通常使用折叠方法和关键点注释方法。
您可以标记下图中显示的线的端点并标记它们，然后可以使用评论的心电图图像/数据来训练支持AI的模型。您也可以根据需要使用其他注释方法。
关于关键点，根据美国医疗设备促销协会（AAMI）ECG分类器标准的数据，所有心跳笔记都标记为五个类别：
质量直接反映了总体结果。如果将质量培训数据提供给计算机视觉模型，则结果将令人满意。因此，要构建成功的AI模型，您必须拥有高质量的培训数据。ECG数据记录需要Pre -Pre -Pre -Pre处理，标记和特征提取，例如ECG样品，过滤，心脏测试，分割和调节。
将人工智能纳入医疗领域有几个好处。
目前，对人工智能的投资迅速增加。医疗保健行业现在正在前进并在其活动和工作中实施人工智能。但是，基于计算机愿景的模型需要处理大量图像或视频。，这些数据的正确标签和注释对于提高模型的准确性至关重要。为了节省标签的时间和能量，公司越来越多地将其培训数据外包给专业的培训数据公司，例如Cogito Tech，例如Cogito Tech，它的培训数据丰富医疗标签培训材料的经验和力量。