Un team di imaging medico ha molte scansioni CT non etichettate in S3 e deve costruire una pipeline di etichettatura a cui solo gli utenti autorizzati possono accedere. Quale serie di passaggi costruirà la pipeline di etichettatura con il minor sforzo di sviluppo?

La risposta corretta è creare una forza lavoro privata e un lavoro di etichettatura Ground Truth con tipo di attività bounding-box. Ground Truth è un servizio gestito che semplifica la creazione di set di dati di training di alta qualità, inclusa la gestione delle forze lavoro e degli strumenti di etichettatura. Una forza lavoro privata garantisce che solo gli utenti autorizzati possano accedere ai dati sensibili delle scansioni CT. Il tipo di attività bounding-box è ideale per l'imaging medico, permettendo di identificare e delimitare regioni di interesse. Le istruzioni di etichettatura sono essenziali per la coerenza. Le altre opzioni sono meno efficienti: Costruire uno strumento personalizzato su EC2 e SQS richiede uno sforzo di sviluppo maggiore. Mechanical Turk è per forze lavoro pubbliche, non adatta a dati sensibili e non offre il controllo granulare desiderato. Cognito con Amplify e Lambda richiede uno sviluppo significativo per replicare le funzionalità di Ground Truth.