MediLabel, una startup del settore sanitario, deve etichettare immagini radiografiche sensibili con un gruppo privato di radiologi e garantire il consolidamento delle etichette tra più annotatori (utilizzare il consenso/aggregazione). Quale configurazione soddisferà i requisiti di sicurezza e consolidamento durante la creazione di un processo di etichettatura SageMaker Ground Truth?

L'opzione corretta soddisfa entrambi i requisiti chiave: sicurezza e consolidamento. L'uso di una forza lavoro privata (work team) di SageMaker Ground Truth garantisce che solo i radiologi autorizzati possano accedere alle immagini sensibili, mantenendo la conformità. Impostare numberOfHumanWorkersPerDataObject su 3 e abilitare il consolidamento automatico delle annotazioni di Ground Truth assicura che le etichette vengano aggregate in modo affidabile, gestendo il disaccordo tra gli annotatori. Le altre opzioni sono errate perché: L'uso di Mechanical Turk (forza lavoro pubblica) non è adatto per dati sensibili, anche con URL pre-firmati, a causa della natura pubblica della forza lavoro. Affidarsi a un fornitore esterno o a una Lambda personalizzata per il consolidamento è più complesso e meno integrato rispetto alla funzionalità nativa di Ground Truth, che può eseguire il consolidamento per le forze lavoro private. L'uso della forza lavoro pubblica con flag 'private' sugli oggetti S3 non è una configurazione di sicurezza valida per dati sensibili. Inoltre, un singolo annotatore per oggetto e il QA manuale non soddisfano il requisito di consolidamento automatico.