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http://hdl.handle.net/10071/19154
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Title: Innovative business plan: a crowdsourcing medical data annotation platform company
Authors: Tan Wenwen
Orientador: Fernandes, Alexandra Etelvina
Petrides, Loizos
Keywords: Medical data annotation
Medical artificial intelligence
Crowdsourcing
Niche market
Anotação de dados médicos
Inteligência artificial médica
Crowdsourcing
Nicho de mercado
Issue Date: 20-Nov-2019
Citation: Tan Wenwen - Innovative business plan: a crowdsourcing medical data annotation platform company [Em linha]. Lisboa: ISCTE-IUL, 2019. Dissertação de mestrado. [Consult. Dia Mês Ano] Disponível em www:<http://hdl.handle.net/10071/19154>.
Abstract: In this business plan, a new crowdsourcing medical data annotation platform company is proposed. It is to help companies and research institutions which are developing medical artificial intelligence outsource medical data annotation work to professional workers. Crowdsourcing platform, as one of the intermediary platform, is a new Internet business model to provide service for large-scale enterprises. There is great demand for crowdsourcing service in medical AI field in China. However, there is no company in China could offer professional medical data annotation services. Since the development of medical artificial intelligence in China, most of the companies engaged in research and development of medical artificial intelligence can only rely on recruitment or give up research and development. The cost of the workforce and material resources is very high. The proposed company's services can better address these issues. On the one hand, the proposed company can provide more cost-effective and accurate annotation data quickly through outsourcing. On the other hand, the proposed company can provide medical professionals with part-time opportunities to increase their income and reduce unemployment. Through the analysis in the paper, we can predict that the proposed company can stabilise the profit by collecting commissions and advertising. It will enable medical AI companies, the proposed companies and medical professionals to achieve a win-win situation. Therefore, it is attractive for Chinese start-ups to develop and fill this niche market.
Neste plano de negócios, uma nova empresa de plataforma de anotação de dados médicos de crowdsourcing é proposta. É para ajudar empresas e instituições de pesquisa que estão desenvolvendo inteligência artificial médica a terceirizar facilmente o trabalho de anotação de dados médicos para trabalhadores profissionais. A plataforma de crowdsourcing, como uma das plataformas intermediárias, é um novo modelo de negócios na Internet para fornecer serviços para empresas de grande escala. Existe uma grande demanda por serviços de crowdsourcing no campo da IA médica na China. No entanto, nenhuma empresa na China poderia oferecer serviços profissionais de anotação de dados médicos. Desde o desenvolvimento da inteligência artificial médica na China, a maioria das empresas envolvidas em pesquisa e desenvolvimento de inteligência artificial médica só pode contar com seu próprio recrutamento ou desistir de pesquisa e desenvolvimento. O custo de mão de obra e recursos materiais é muito alto. Os serviços da empresa proposta podem resolver melhor esses problemas. Por um lado, a empresa proposta pode fornecer dados de anotação mais econômicos e precisos rapidamente através da terceirização. Por outro lado, a empresa proposta pode oferecer aos profissionais médicos oportunidades de meio período para aumentar sua renda e reduzir o desemprego. Através da análise do artigo, podemos prever que a empresa proposta pode estabilizar o lucro coletando comissões e publicidade. Isso permitirá que as empresas de IA médica, as empresas propostas e os profissionais médicos alcancem uma situação em que todos saem ganhando. Portanto, é atraente para as empresas chinesas desenvolver e preencher esse nicho de mercado.
Peer reviewed: yes
URI: http://hdl.handle.net/10071/19154
Thesis identifier: 202321118
Designation: Mestrado em Gestão de Empresas
Appears in Collections:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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