MediLabel, een start-up in de gezondheidszorg, moet gevoelige röntgenfoto's labelen met een besloten groep radiologen en zorgen voor labelconsolidatie over meerdere annotators (gebruik consensus/aggregatie). Welke setup en configuratie voldoen aan hun beveiligings- en consolidatievereisten bij het aanmaken van een SageMaker Ground Truth labeling job?

De correcte optie voldoet aan alle vereisten: een 'private workforce' (work team) zorgt voor de beveiliging van gevoelige röntgenfoto's door alleen geautoriseerde radiologen toegang te geven. Het instellen van numberOfHumanWorkersPerDataObject op 3 en het inschakelen van geautomatiseerde annotatieconsolidatie (het Ground Truth consolidatiealgoritme) zorgt voor labelconsolidatie en kwaliteitsborging, wat essentieel is voor medische beelden. De eerste onjuiste optie is ongeschikt omdat het gebruik van een openbare workforce de gevoelige gegevens blootstelt, zelfs met pre-signed S3 URL's, wat in strijd is met de beveiligingsvereisten. De derde onjuiste optie is onnodig complex en onjuist; Ground Truth kan wel degelijk labelconsolidatie uitvoeren voor private workforces. De vierde onjuiste optie is onveilig en inefficiënt: het gebruik van een openbare workforce is onacceptabel voor gevoelige gegevens, en het handmatig consolideren van labels is tijdrovend en foutgevoelig.