Применение компьютерного зрения в медицине: примеры и рекомендации
Компьютерное зрение в медицине улучшает диагностику и лечение, помогая точнее анализировать изображения и данные пациентов. Технология расширяет возможности от неонатального ухода и роботизированной хирургии до мониторинга и разработки лекарств, обеспечивая более точные результаты и безопасность. Образование персонала и стандартизация данных жизненно важны для успешного внедрения.
Компьютерное зрение в здравоохранении - это часть искусственного интеллекта, которая помогает анализировать медицинские изображения с помощью машинного обучения для более точной диагностики и персонализированного лечения. Это расширяет возможности медицинских работников в диагностике и лечении, улучшая результаты для пациентов.
Как используют компьютерное зрение в медицине
Анализ статических медицинских изображений
Многие диагностические задачи требуют от рентгенологов пересматривать и интерпретировать большие объемы медицинских изображений, таких как МРТ, рентген и КТ-сканы, обнаруживая объекты и распознавая паттерны. Однако глаз человека не всегда может уловить такие тонкости, как небольшие изменения в текстуре или плотности тканей и тончайшие трещины в костях. Алгоритмы компьютерного зрения могут выявлять такие нюансы на медицинских изображениях, помогая медицинским работникам принимать более точные диагностические решения.
Анализ динамических медицинских данных
Системы компьютерного зрения могут обрабатывать и интерпретировать не только статические визуальные данные, но и динамические изображения, полученные с ЭЭГ, ЭКГ, ультразвука, кардиотокографии и других процедур. Платформы телемедицины также могут использовать компьютерное зрение для анализа потоков живого видео при удаленных осмотрах пациентов, обеспечивая точный медицинский диагноз и соответствующую реакцию.
Мониторинг пациентов в реальном времени
Системы больничного наблюдения с поддержкой компьютерного зрения могут обрабатывать данные с видео устройств для постоянного наблюдения за состоянием пациентов, выявлять случаи, когда пациенты проявляют необычные симптомы и нуждаются в помощи, и оповещать персонал в экстренных ситуациях.
Помощь в хирургии и лечении
Сочетание таких технологий, как компьютерное зрение, AR/VR и робототехника, может помочь медицинским работникам во время инвазивных диагностики и хирургических операций, обеспечивая более точный контроль за состоянием пациента, визуализацию сосудов и даже создание дополненной анатомической проекции. Компьютерное зрение может улучшить эффективность физиотерапии, особенно если используется вместе с VR или AR технологиями. Алгоритмы компьютерного зрения оценивают осанку и движение пациента, предоставляя более точные данные для программного обеспечения VR, что приводит к более реалистичному опыту и лечению, например, исправлению неправильных техник упражнений.
Наблюдение и мониторинг в учреждениях
Алгоритмы компьютерного зрения могут использоваться для обработки данных с датчиков IoT и устройств отслеживания, которые собирают информацию в медицинских учреждениях, а также на складах и в контейнерах для хранения лекарств и медицинских устройств. Например, алгоритмы распознавания лиц могут помочь обеспечить безопасность в больничных палатах и предотвратить кражи устройств, отслеживая, кто входил в здание и когда взаимодействовал с устройствами, медикаментами и пациентами. В свою очередь, алгоритмы для детектирования действий автоматизируют контроль за соблюдением медицинскими работниками необходимых процедур (например, дезинфекция рук), а системы подсчета потока людей помогают отслеживать и контролировать плотность толпы.
Разработка и открытие лекарств
Аналитические алгоритмы, основанные на технологиях искусственного интеллекта, все чаще используются учеными для более быстрого выявления эффективных и безопасных лекарств. Алгоритмы компьютерного зрения могут обрабатывать изображения и видео клеток, тканей и белков для выявления потенциальных целей для лекарств, связанных с определенными заболеваниями. Более того, системы компьютерного зрения могут фиксировать данные со статических и динамических микроскопических изображений человеческих клеток до и после применения различных химических соединений. Эти данные обрабатываются алгоритмами глубокого обучения для создания виртуальных моделей биологических систем и прогнозирования воздействия потенциальных лекарств на эти системы.
Многие диагностические задачи требуют от рентгенологов пересматривать и интерпретировать большие объемы медицинских изображений, таких как МРТ, рентген и КТ-сканы, обнаруживая объекты и распознавая паттерны. Однако глаз человека не всегда может уловить такие тонкости, как небольшие изменения в текстуре или плотности тканей и тончайшие трещины в костях. Алгоритмы компьютерного зрения могут выявлять такие нюансы на медицинских изображениях, помогая медицинским работникам принимать более точные диагностические решения.
Анализ динамических медицинских данных
Системы компьютерного зрения могут обрабатывать и интерпретировать не только статические визуальные данные, но и динамические изображения, полученные с ЭЭГ, ЭКГ, ультразвука, кардиотокографии и других процедур. Платформы телемедицины также могут использовать компьютерное зрение для анализа потоков живого видео при удаленных осмотрах пациентов, обеспечивая точный медицинский диагноз и соответствующую реакцию.
Мониторинг пациентов в реальном времени
Системы больничного наблюдения с поддержкой компьютерного зрения могут обрабатывать данные с видео устройств для постоянного наблюдения за состоянием пациентов, выявлять случаи, когда пациенты проявляют необычные симптомы и нуждаются в помощи, и оповещать персонал в экстренных ситуациях.
Помощь в хирургии и лечении
Сочетание таких технологий, как компьютерное зрение, AR/VR и робототехника, может помочь медицинским работникам во время инвазивных диагностики и хирургических операций, обеспечивая более точный контроль за состоянием пациента, визуализацию сосудов и даже создание дополненной анатомической проекции. Компьютерное зрение может улучшить эффективность физиотерапии, особенно если используется вместе с VR или AR технологиями. Алгоритмы компьютерного зрения оценивают осанку и движение пациента, предоставляя более точные данные для программного обеспечения VR, что приводит к более реалистичному опыту и лечению, например, исправлению неправильных техник упражнений.
Наблюдение и мониторинг в учреждениях
Алгоритмы компьютерного зрения могут использоваться для обработки данных с датчиков IoT и устройств отслеживания, которые собирают информацию в медицинских учреждениях, а также на складах и в контейнерах для хранения лекарств и медицинских устройств. Например, алгоритмы распознавания лиц могут помочь обеспечить безопасность в больничных палатах и предотвратить кражи устройств, отслеживая, кто входил в здание и когда взаимодействовал с устройствами, медикаментами и пациентами. В свою очередь, алгоритмы для детектирования действий автоматизируют контроль за соблюдением медицинскими работниками необходимых процедур (например, дезинфекция рук), а системы подсчета потока людей помогают отслеживать и контролировать плотность толпы.
Разработка и открытие лекарств
Аналитические алгоритмы, основанные на технологиях искусственного интеллекта, все чаще используются учеными для более быстрого выявления эффективных и безопасных лекарств. Алгоритмы компьютерного зрения могут обрабатывать изображения и видео клеток, тканей и белков для выявления потенциальных целей для лекарств, связанных с определенными заболеваниями. Более того, системы компьютерного зрения могут фиксировать данные со статических и динамических микроскопических изображений человеческих клеток до и после применения различных химических соединений. Эти данные обрабатываются алгоритмами глубокого обучения для создания виртуальных моделей биологических систем и прогнозирования воздействия потенциальных лекарств на эти системы.
Реальные примеры использования компьютерного зрения в медицине
Уход за новорожденными
Компания Neolook Solutions предлагает системы мониторинга для отделений интенсивной терапии новорожденных, использующие компьютерное зрение. Система Neolook собирает визуальные данные с камер и датчиков, установленных в реанимации, анализирует их с помощью алгоритмов компьютерного зрения, чтобы определить, есть ли у младенцев необычные движения, и информирует медицинский персонал о возможных рисках. Такие системы помогают врачам внимательно следить за пациентами и собирать данные для будущих исследований, при этом давая возможность семьям проводить время с малышами, не мешая интенсивной терапии.
Роботизированная хирургия
Da Vinci Xi Surgical System - это решение для роботизированной хирургии от компании Intuitive. Оно помогает хирургам выполнять операции с максимальной точностью и минимальными разрезами, снижая риски и время восстановления для пациентов. Система использует технологии компьютерного зрения для увеличенной и чёткой 3D визуализации операционной зоны, более точного позиционирования хирургических инструментов и оценки состояния сосудов, желчных протоков и ткани в реальном времени.
Анализ патологии
Решения компании PathAI, обученные на более чем 15 миллионах медицинских данных, оптимизируют анализ патологии тканевых образцов. Медики применяют алгоритмы PathAI для улучшения точности выявления рака на ранних стадиях и в клинических испытаниях для открытия новых препаратов и разработки планов лечения для различных заболеваний.
Определение кровопотерь при родах и после
Мобильное решение Triton, разработанное Stryker, использует компьютерное зрение для точного определения кровопотерь у пациента во время родов и в послеродовой период. Это простое в использовании приложение для здравоохранения позволяет обнаруживать кровотечения в 4 раза точнее визуальной оценки, что приводит к 34% снижению задержек при вмешательстве.
Технологии Kepler Vision
Kepler Night Nurse, решение по обнаружению движения и предотвращению падений от Kepler Vision Technologies, сочетает обработку изображений с алгоритмами глубокого обучения для анализа видео из палат пациентов. Платформа с поддержкой ИИ распознает различные движения, типичные для пациентов, выявляет падения или рискованные поведения в реальном времени и оповещает медперсонал. Данные об инцидентах сохраняются и могут быть легко доступны и переданы в другие аналитические системы.
Компания Neolook Solutions предлагает системы мониторинга для отделений интенсивной терапии новорожденных, использующие компьютерное зрение. Система Neolook собирает визуальные данные с камер и датчиков, установленных в реанимации, анализирует их с помощью алгоритмов компьютерного зрения, чтобы определить, есть ли у младенцев необычные движения, и информирует медицинский персонал о возможных рисках. Такие системы помогают врачам внимательно следить за пациентами и собирать данные для будущих исследований, при этом давая возможность семьям проводить время с малышами, не мешая интенсивной терапии.
Роботизированная хирургия
Da Vinci Xi Surgical System - это решение для роботизированной хирургии от компании Intuitive. Оно помогает хирургам выполнять операции с максимальной точностью и минимальными разрезами, снижая риски и время восстановления для пациентов. Система использует технологии компьютерного зрения для увеличенной и чёткой 3D визуализации операционной зоны, более точного позиционирования хирургических инструментов и оценки состояния сосудов, желчных протоков и ткани в реальном времени.
Анализ патологии
Решения компании PathAI, обученные на более чем 15 миллионах медицинских данных, оптимизируют анализ патологии тканевых образцов. Медики применяют алгоритмы PathAI для улучшения точности выявления рака на ранних стадиях и в клинических испытаниях для открытия новых препаратов и разработки планов лечения для различных заболеваний.
Определение кровопотерь при родах и после
Мобильное решение Triton, разработанное Stryker, использует компьютерное зрение для точного определения кровопотерь у пациента во время родов и в послеродовой период. Это простое в использовании приложение для здравоохранения позволяет обнаруживать кровотечения в 4 раза точнее визуальной оценки, что приводит к 34% снижению задержек при вмешательстве.
Технологии Kepler Vision
Kepler Night Nurse, решение по обнаружению движения и предотвращению падений от Kepler Vision Technologies, сочетает обработку изображений с алгоритмами глубокого обучения для анализа видео из палат пациентов. Платформа с поддержкой ИИ распознает различные движения, типичные для пациентов, выявляет падения или рискованные поведения в реальном времени и оповещает медперсонал. Данные об инцидентах сохраняются и могут быть легко доступны и переданы в другие аналитические системы.
Проблемы и решения при реализации компьютерного зрения
Низкое качество данных
Для получения точных результатов системы компьютерного зрения необходимо обрабатывать большие объемы качественных данных. Медицинским учреждениям важно наладить правильную стандартизацию, обогащение, очистку и аннотацию данных до их обработки. Это обеспечит более надежные результаты и повысит эффективность работы системы.
Проблемы безопасности и конфиденциальности
Системы компьютерного зрения обрабатывают большое количество личных данных пациентов, что вызывает обоснованные опасения за безопасность. Чтобы предотвратить репутационные и финансовые потери, связанные с утечками данных, медицинским учреждениям необходимо разработать стратегию управления данными. Это включает использование программного обеспечения, соответствующего основным нормам, таким как HIPAA или GDPR, и получение информированного согласия от пациентов на сбор и обработку данных.
Сопротивление пациентов и врачей
Как и с любой новой технологией, пациенты и медики могут испытывать скептицизм по отношению к компьютерному зрению. Поэтому медицинские организации, внедряя эту технологию, должны проводить соответствующее обучение для всего персонала, показывая, как использовать технологию в своих и пациентских интересах. Также важно информировать пациентов о преимуществах компьютеризированных медицинских процедур.
Для получения точных результатов системы компьютерного зрения необходимо обрабатывать большие объемы качественных данных. Медицинским учреждениям важно наладить правильную стандартизацию, обогащение, очистку и аннотацию данных до их обработки. Это обеспечит более надежные результаты и повысит эффективность работы системы.
Проблемы безопасности и конфиденциальности
Системы компьютерного зрения обрабатывают большое количество личных данных пациентов, что вызывает обоснованные опасения за безопасность. Чтобы предотвратить репутационные и финансовые потери, связанные с утечками данных, медицинским учреждениям необходимо разработать стратегию управления данными. Это включает использование программного обеспечения, соответствующего основным нормам, таким как HIPAA или GDPR, и получение информированного согласия от пациентов на сбор и обработку данных.
Сопротивление пациентов и врачей
Как и с любой новой технологией, пациенты и медики могут испытывать скептицизм по отношению к компьютерному зрению. Поэтому медицинские организации, внедряя эту технологию, должны проводить соответствующее обучение для всего персонала, показывая, как использовать технологию в своих и пациентских интересах. Также важно информировать пациентов о преимуществах компьютеризированных медицинских процедур.
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 показало, что специалисты, использующие ИИ для выявления рака груди, обнаруживают его чаще и на более ранних стадиях, чем без помощи систем компьютерного зрения. Приложение Triton уже помогло справиться с последствиями 42,000 послеродовых кровотечений. Кроме того, поставщики технологий постоянно расширяют возможности компьютерного зрения, применяя его в различных медицинских операциях. Если вы готовы расширить свои медицинские услуги, используя решения на основе компьютерного зрения, специалисты могут обеспечить их успешное внедрение.
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