Компьютерное зрение в здравоохранении: применение,
реальные примеры и советы по внедрению
реальные примеры и советы по внедрению
Компьютерное зрение приносит пользу в медицине, помогая более точно выявлять заболевания, такие как рак груди, и снижать последствия осложнений, например, послеродовых кровотечений. Эта технология активно развивается и находит всё больше применения в различных медицинских операциях, улучшая качество диагностики и лечения.
Анализ статических медицинских изображений
Многие задачи диагностики требуют, чтобы радиологи просматривали и интерпретировали большое количество медицинских изображений (например, МРТ, рентгеновские снимки и КТ-сканы) для обнаружения объектов и распознавания шаблонов. Однако есть элементы, которые сложно заметить человеческим глазом, такие как тонкие изменения в текстуре или плотности тканей, микрокальцификации и очень тонкие переломы костей. Алгоритмы компьютерного зрения могут выявлять такие нюансы на медицинских изображениях, помогая медицинским работникам принимать более точные диагностические решения.
Динамический анализ
Системы компьютерного зрения могут обрабатывать и интерпретировать не только статические изображения, но и динамические данные из ЭЭГ, ЭКГ, ультразвуковых исследований, кардиотокографии и других процедур. Платформы телемедицины также могут использовать компьютерное зрение для анализа видеопотоков в реальном времени во время удалённых осмотров пациентов, что позволяет ставить точные диагнозы и правильно реагировать на медицинские случаи.
Мониторинг пациентов в режиме реального времени
Системы в больницах, оснащенные компьютерным зрением, могут обрабатывать данные с камер наблюдения, чтобы круглосуточно контролировать состояние пациентов. Они способны выявлять ситуации, когда у пациентов проявляются необычные симптомы и требуется помощь, а также оповещать персонал в экстренных случаях.
Помощь в проведении операций и лечении
Сочетание технологий, таких как компьютерное зрение, дополненная и виртуальная реальность, а также робототехника, может помочь медицинским профессионалам действовать с большей точностью во время диагностических и хирургических процедур. Эти технологии позволяют контролировать состояние пациента, визуализировать кровеносные сосуды и даже предоставлять дополнительные анатомические изображения. Компьютерное зрение также может повысить эффективность физиотерапии, особенно если оно используется вместе с VR или AR. Алгоритмы компьютерного зрения оценивают осанку и движения пациента, предоставляя более точную информацию для программ VR, что помогает сделать упражнения более реалистичными и эффективными (например, исправлять неправильные техники упражнений).
Мониторинг и наблюдение за объектами
Алгоритмы компьютерного зрения могут обрабатывать данные с датчиков и устройств слежения в медицинских учреждениях, на складах и в контейнерах для хранения лекарств и медицинского оборудования. Например, алгоритмы распознавания лиц могут помогать обеспечивать безопасность в больничных палатах и предотвращать кражи оборудования, отслеживая, кто вошел в помещение и кто взаимодействовал с устройствами, медикаментами и пациентами. В свою очередь, алгоритмы для распознавания действий могут автоматически контролировать соблюдение медицинским персоналом необходимых процедур (например, дезинфекцию рук), а решения для подсчета людей помогают отслеживать и контролировать плотность людей в помещении.
Открытие и разработка лекарственных средств
Аналитические алгоритмы на основе искусственного интеллекта всё чаще используются учеными для быстрого открытия эффективных и безопасных лекарств. Алгоритмы компьютерного зрения могут обрабатывать изображения и видео клеток, тканей и белков, чтобы выявить потенциальные цели для лекарств, связанные с конкретными заболеваниями. Также системы компьютерного зрения могут собирать данные со статических и динамических микроскопических изображений человеческих клеток до и после применения различных химических соединений. Эти данные затем обрабатываются с помощью алгоритмов глубокого обучения, чтобы создать виртуальные модели биологических систем для медицинских исследователей и предсказать эффекты потенциальных лекарств на эти системы.
Реальные примеры использования компьютерного зрения в здравоохранении
Уход за новорожденными
Neolook Solutions предоставляет решения для мониторинга отделений интенсивной терапии новорожденных с использованием компьютерного зрения. Система Neolook собирает визуальные данные с камер и датчиков, установленных в этих отделениях, обрабатывает их с помощью алгоритмов компьютерного зрения для определения необычных движений младенцев и оповещает медицинский персонал о возможных рисках. Такие системы помогают медицинским работникам внимательно следить за состоянием пациентов и собирать данные для будущих медицинских исследований, а семьи могут находиться рядом с младенцами, не мешая процессу интенсивной терапии.
Роботизированная хирургия
Da Vinci Xi Surgical System — это роботизированная хирургическая система от компании Intuitive, которая помогает хирургам выполнять операции с максимальной точностью и минимальными разрезами, снижая риски и ускоряя время заживления для пациентов. Эта система использует компьютерное зрение для увеличенной и оптимизированной высококачественной 3D-визуализации операционного поля, более точного позиционирования хирургических инструментов и оценки состояния сосудов, желчных протоков и кровоснабжения тканей в реальном времени.
Анализ патологий
Решения PathAI, обученные и проверенные на данных свыше 15 миллионов медицинских аннотаций, оптимизируют анализ тканевых образцов в патологии. Медицинские специалисты используют алгоритмы PathAI в диагностических процедурах для повышения точности выявления рака на ранних стадиях, а также в клинических испытаниях для обнаружения новых лекарств и разработки планов лечения для более широкого спектра заболеваний.
Определение кровопотерь при родах и послеродовом периоде
Мобильное решение Triton, разработанное компанией Stryker, использует компьютерное зрение для точного определения кровопотери у пациентов во время родов и в послеродовом периоде. Это простое в использовании приложение для здравоохранения обеспечивает обнаружение кровотечений с точностью в четыре раза выше, чем визуальная оценка, что приводит к снижению задержек в оказании помощи на 34%.
Kepler Vision Technologies
Kepler Night Nurse, решение для обнаружения движений и предотвращения падений, разработанное компанией Kepler Vision Technologies, сочетает методы обработки изображений с алгоритмами глубокого обучения для анализа видео из палат пациентов. Эта платформа с искусственным интеллектом распознаёт типичные движения пациентов, выявляет падения или рискованные действия в реальном времени и оповещает медицинский персонал. Данные о происшествиях сохраняются в системе и могут быть легко доступны по запросу и переданы другим аналитическим системам.
Neolook Solutions предоставляет решения для мониторинга отделений интенсивной терапии новорожденных с использованием компьютерного зрения. Система Neolook собирает визуальные данные с камер и датчиков, установленных в этих отделениях, обрабатывает их с помощью алгоритмов компьютерного зрения для определения необычных движений младенцев и оповещает медицинский персонал о возможных рисках. Такие системы помогают медицинским работникам внимательно следить за состоянием пациентов и собирать данные для будущих медицинских исследований, а семьи могут находиться рядом с младенцами, не мешая процессу интенсивной терапии.
Роботизированная хирургия
Da Vinci Xi Surgical System — это роботизированная хирургическая система от компании Intuitive, которая помогает хирургам выполнять операции с максимальной точностью и минимальными разрезами, снижая риски и ускоряя время заживления для пациентов. Эта система использует компьютерное зрение для увеличенной и оптимизированной высококачественной 3D-визуализации операционного поля, более точного позиционирования хирургических инструментов и оценки состояния сосудов, желчных протоков и кровоснабжения тканей в реальном времени.
Анализ патологий
Решения PathAI, обученные и проверенные на данных свыше 15 миллионов медицинских аннотаций, оптимизируют анализ тканевых образцов в патологии. Медицинские специалисты используют алгоритмы PathAI в диагностических процедурах для повышения точности выявления рака на ранних стадиях, а также в клинических испытаниях для обнаружения новых лекарств и разработки планов лечения для более широкого спектра заболеваний.
Определение кровопотерь при родах и послеродовом периоде
Мобильное решение Triton, разработанное компанией Stryker, использует компьютерное зрение для точного определения кровопотери у пациентов во время родов и в послеродовом периоде. Это простое в использовании приложение для здравоохранения обеспечивает обнаружение кровотечений с точностью в четыре раза выше, чем визуальная оценка, что приводит к снижению задержек в оказании помощи на 34%.
Kepler Vision Technologies
Kepler Night Nurse, решение для обнаружения движений и предотвращения падений, разработанное компанией Kepler Vision Technologies, сочетает методы обработки изображений с алгоритмами глубокого обучения для анализа видео из палат пациентов. Эта платформа с искусственным интеллектом распознаёт типичные движения пациентов, выявляет падения или рискованные действия в реальном времени и оповещает медицинский персонал. Данные о происшествиях сохраняются в системе и могут быть легко доступны по запросу и переданы другим аналитическим системам.
Услуги
- Мы анализируем цели и требования наших клиентов, текущую IT-систему в сфере здравоохранения и рабочие процессы организации для создания наиболее подходящего решения на основе компьютерного зрения.
- Мы выполняем начальный анализ данных, включая построение карты данных, проверку их качества и надежности из всех доступных источников.
- Наши эксперты определяют необходимые технологии для разработки решения на основе компьютерного зрения, создают детальную дорожную карту проекта и описывают его масштаб, бюджет, цели, результативность и сроки.
- Наша команда разрабатывает MVP (минимально жизнеспособный продукт) решения на основе компьютерного зрения, чтобы клиент мог оценить его жизнеспособность и прибыльность.
- Мы предоставляем рекомендации по соблюдению законодательства и проводим аудиты безопасности существующего решения на основе компьютерного зрения, чтобы обеспечить соответствие требованиям конфиденциальности и безопасности.
- Мы контролируем внедрение решения на основе компьютерного зрения для обеспечения успешного завершения проекта.
Разработка
- Мы создаем всестороннюю архитектуру решения на основе компьютерного зрения, включая его модули, функции и интеграции с другим программным обеспечением и устройствами.
- Мы занимаемся очисткой, аннотацией и преобразованием наборов данных для последующего обучения моделей.
- Наши эксперты используют очищенные наборы данных и широкий спектр алгоритмов машинного обучения (например, нейронные сети и глубокое обучение) для создания и обучения моделей для систем компьютерного зрения.
- Мы интегрируем обученную модель компьютерного зрения в целевое программное обеспечение или внедряем её как отдельное решение.
- Наша команда настраивает все необходимые интеграции и развертывает решение в локальной или облачной среде.
- Мы следим за производительностью системы после её запуска, чтобы убедиться, что она соответствует ожиданиям медицинской организации.
- Наши специалисты по мере необходимости настраивают и обновляют систему и предоставляют поддержку пользователям после её развертывания.
Повышение уровня медицинского обслуживания с помощью компьютерного зрения
Компьютерное зрение — это новая технология, которая уже приносит практическую пользу пациентам и медицинским специалистам. Например, недавнее исследование показывает, что специалисты, использующие ИИ для выявления рака груди, обнаруживают его чаще и на более ранних стадиях, чем те, кто работает без помощи систем компьютерного зрения. Более того, разработчики постоянно совершенствуют возможности компьютерного зрения, применяя его в различных медицинских операциях. Если вы готовы расширить свои медицинские услуги за счёт внедрения решений на основе компьютерного зрения в вашу IT-систему, специалисты могут обеспечить гладкое и успешное внедрение таких технологий.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024