Компьютерное зрение в здравоохранении: секретное руководство для победителей

Главная

Разработка и внедрение AI

Разработка приложения с нейросетью

Создание нейросети

Компьютерное зрение

Разработка приложения с искусственным интеллектом

ChatGPT внедрить в компанию

Создать прототип нейросети

MVP приложения с ChatGPT

Связаться

Блог

Компьютерное зрение в здравоохранении: секретное руководство для победителей

Компьютерное зрение, развивающееся с 1960-х годов, преобразовало такие сферы, как здравоохранение, за счет улучшения диагностики, хирургии и ухода за пациентами. Системы на базе ИИ и глубокого обучения обеспечивают точность и эффективность, влияя на такие области, как рентгенология, ортопедия, кардиология, офтальмология и дерматология.

Что такое компьютерное зрение в здравоохранении?

Как ни удивительно, но компьютерное зрение начало развиваться еще в 1960-х годах, когда компьютеры стали появляться в университетах и научных лабораториях. Интерес к кибернетике и робототехнике привел к появлению таких важных областей, как искусственный интеллект и компьютерное зрение. Однако, только в начале 2000-х годов эти концепции стали воплощаться в жизнь, и технологии начали применяться в различных продуктах и услугах. Теперь компьютерное зрение используется в повседневной жизни: от мобильных устройств и систем распознавания лиц до систем видеонаблюдения и автомобилей с автопилотом.

Одной из первых отраслей, оценивших потенциал компьютерного зрения, стала медицина. Здесь используются возможности искусственного интеллекта и глубокого обучения в различных направлениях, таких как:

Анализ медицинских изображений
Обнаружение аномалий на МРТ, КТ и рентгеновских снимках
Помощь в диагностике
Помощь во время операций и предотвращение оставления инструментов в организме
Подсчет кровяных клеток
Сканирование сетчатки и раннее обнаружение изменений
Определение и анализ кожных образований
Удаленное наблюдение за пациентами
Реабилитация после травм

Теперь, учитывая обширное применение компьютерного зрения в медицине, давайте подробнее рассмотрим, как оно применяется в конкретных областях.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

Как устроено компьютерное зрение?

Компьютерное зрение - это часть более широкой области, называемой "искусственный интеллект". Оно занимается анализом изображений и видео для понимания их содержания и выполнения определенных действий. Для этого используются сложные математические алгоритмы (нейронные сети), которые обучаются на наборах данных, содержащих изображения определенных тематик. Чем дольше и на большем объеме данных обучается нейронная сеть, тем точнее становятся результаты.

За последнее десятилетие компьютерное зрение значительно улучшилось: средняя точность работы алгоритмов возросла с примерно 50% до 99%. Это стало возможным благодаря усовершенствованию алгоритмов глубокого обучения и увеличению числа цифровых изображений, доступных для обучения.

Также значительно улучшилась производительность систем компьютерного зрения. Современные системы работают на очень быстрых процессорах с оптимизированными инструкциями, графических процессорах с сотнями параллельных потоков и даже специализированных процессорах для обработки изображений, ускоряющих выполнение AI-алгоритмов на уровне аппаратного обеспечения.

Будущее компьютерного зрения

Будущее развитие технологий компьютерного зрения будет определяться несколькими факторами:

1. Увеличение мощности процессоров, как обычных, так и специализированных, позволит намного быстрее осуществлять распознавание изображений и объектов в реальном времени.

2. Дальнейшее развитие алгоритмов глубокого обучения и увеличение объема и качества наборов данных будет обеспечивать более точную работу компьютерного зрения, позволяя достигать более высокого уровня детализации.

3. Все больше приложений с поддержкой компьютерного зрения будут переходить на работу на конечных устройствах, обеспечивая мгновенную реакцию на результаты анализа без необходимости ожидания обработки данных в облаке.

Мы уже упоминали такие термины, как "искусственный интеллект", "машинное обучение", "компьютерное зрение" и "глубокое обучение". Они тесно связаны между собой. Но что делает глубокое обучение "глубоким"?

Преимущества глубокого обучения в компьютерном зрении

В начале развития компьютерного зрения все процессы были сложными, требовали много времени и ручной работы для классификации изображений, подготовки данных и управления данными. Это делало анализ изображений в реальном времени невозможным, и результаты были далеки от стабильной точности.

Со временем появились алгоритмы машинного обучения, такие как линейная и логистическая регрессии, деревья решений и машины опорных векторов (SVM). Они позволили автоматизировать множество ручных операций, превратив их в "функции" — небольшие программы, способные намного быстрее и эффективнее находить закономерности в изображениях.

Но на этом дело не закончилось. Появление глубокого обучения изменило всю сферу искусственного интеллекта и компьютерного зрения. С помощью сверточных нейронных сетей инженеры получили сложный механизм, который может сам улучшаться и выполнять работу, требуя лишь некоторой настройки и подготовки для работы с большими наборами данных.

Современные системы компьютерного зрения используют как традиционные алгоритмы машинного обучения, так и передовые алгоритмы глубокого обучения для решения самых сложных задач анализа и распознавания изображений.

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

Кто является ключевыми пользователями технологии компьютерного зрения?

Компьютерное зрение нужно любой организации, которая разрабатывает или использует программно-аппаратные системы, взаимодействующие с реальным миром для обнаружения объектов, людей, особенностей, угроз или аномалий с помощью камер и алгоритмов, основанных на нейронных сетях. Вот некоторые примеры таких организаций:

Производители автомобилей
Компании, создающие системы промышленной инспекции, включая дроны
Медицинские специалисты
Производители систем безопасности
Розничные торговцы
Организаторы больших мероприятий
Разработчики продуктов для спортивной аналитики
Производители карт и навигационных систем
Сельскохозяйственные компании

Для целей этой статьи давайте более подробно рассмотрим одну из конкретных отраслей, в которой активно используются проекты и продукты на основе компьютерного зрения.

Преимущества применения компьютерного зрения в здравоохранении

Как уже упоминалось, сфера здравоохранения является одним из основных выгодоприобретателей от стремительного развития технологий компьютерного зрения. Использование компьютерного зрения в медицине способствовало улучшению множества медицинских дисциплин и спасению тысяч жизней благодаря улучшенной диагностике, раннему выявлению проблем со здоровьем и более эффективным планам лечения.

Что получают врачи от компьютерного зрения?

Доктора и пациенты совместно извлекают выгоду от применения компьютерного зрения в медицинских приложениях. Для врачей это помогает уменьшить количество диагностических ошибок и ложных срабатываний, предоставляя второе мнение по диагностическим заключениям и выявляя мельчайшие отклонения от нормы, которые могут быть упущены во время ручного осмотра.

Помимо более точных диагнозов, компьютерное зрение является ценным помощником в хирургии, помогая хирургам и медсестрам готовиться к операциям, следить за инструментами до и после операций и даже обучать молодых коллег.

Улучшение ухода за пациентами и спасение жизней

Для пациентов использование различных медицинских приложений на основе компьютерного зрения обеспечивает более быстрое поступление в приемные, доступ к терминалам самообслуживания, возможности удаленного мониторинга здоровья и другие преимущества медицинской автоматизации. Но самое главное — это то, что компьютерное зрение помогает спасать жизни и делать лечение менее агрессивным, травматичным или дорогим.

Компьютерное зрение в здравоохранении

Рентгенология

Рентгенология была одной из первых медицинских дисциплин, принявших приложения с использованием компьютерного зрения. Радиологи часто работают с медицинскими изображениями из DICOM-данных различных источников, и точные алгоритмы распознавания объектов стали неоценимым инструментом для ряда задач:

Компьютерная проверка рентгеновских, КТ и МРТ сканов внутренних органов
Обнаружение микроскопических переломов костей
Долгосрочный мониторинг результатов лечения и выявление изменений
Раннее обнаружение новых образований тканей, включая опухоли

Полная автоматизация диагностики пока невозможна, и окончательное слово всегда будет за врачом, но сотрудничество опытного клинициста и мощного алгоритма машинного обучения может дать отличные результаты.

Ортопедия

Ортопедия также активно использует компьютерное зрение в медицине на всех этапах - от предоперационной подготовки до послеоперационного восстановления. Возможные приложения включают:

Планирование операций и навигацию
Интеграцию с программным обеспечением для роботизированных операций
Планирование артропластики на основе МРТ
Сегментацию данных КТ, рентгена, МРТ, определение контрольных точек в 2D/3D

Кардиология

В кардиологии компьютерное зрение помогает хирургам и другим медицинским работникам:

Обнаруживать аномалии в развитии сердца и следить за прогрессом врожденных пороков
Визуализировать артерии и кровоток во время операций
Проводить количественный анализ сердечных параметров
Оценивать потерю крови во время операций

Офтальмология

В офтальмологии компьютерное зрение используется в нескольких направлениях:

Сканирование сетчатки и дальнейший анализ
Раннее выявление аномалий развития глаз
Предоперационное планирование
Отслеживание движения глаз для коррекции зрения

Дерматология

Дерматология также активно применяет компьютерное зрение, особенно в диагностике и лечении рака кожи. Благодаря алгоритмам глубокого обучения, обученным на тысячах подтвержденных случаев рака и доброкачественных образований, врачи могут ставить точные диагнозы на основе фото и видео наблюдений за кожными образованиями. Применение в дерматологии включает:

Высокоточное сканирование кожных образований и мониторинг их роста
Обнаружение ранних признаков кожных заболеваний
Разработка индивидуализированных планов лечения кожи с учетом типа кожи, ее чувствительности и реакции на различные препараты.

Не уверены, нужен ли вашему бизнесу искусственный интеллект?

Специальная анкета от AllSee поможет оценить текущие бизнес-процессы и понять, где ИИ станет вашим конкурентным преимуществом.

Заключение

В области компьютерного зрения здравоохранение, вероятно, станет одним из двигателей прогресса. С тысячи успешных внедрений систем машинного обучения и компьютерного зрения в различных медицинских практиках, эти технологии доказали свою высокую эффективность и спасли множество жизней, облегчая труд перегруженных медиков.

Компьютерное зрение используется во всех аспектах взаимодействия пациента, врача и больницы — от первоначального осмотра до текущего лечения, плановых и срочных операций, а также быстрого и эффективного ухода за пациентом после выздоровления.

Сегодня это очень эффективный инструмент, способный значительно улучшить разнообразные процессы и медицинские операции. Качество и успех конкретных внедрений зависят в первую очередь от опыта и технических возможностей выбранного разработчика медицинских решений, правильного выбора подходящего оборудования, алгоритмов машинного и глубокого обучения, а также наличия высококачественных, тщательно отобранных наборов данных.