Компьютерное зрение в здравоохранении: обзор функций, реализаций и возможностей

93
views
ЗАКАЗАТЬ СИСТЕМУ

Появление искусственного интеллекта (ИИ) уже принесло ряд преимуществ в сектор здравоохранения. Компьютерное зрение (КЗ) — одна из быстро развивающихся современных технологий ИИ. Распределение и введение лекарственных препаратов вот-вот изменятся благодаря использованию КЗ для управления лекарственными средствами. Эта система сканирует фармацевтические этикетки и отслеживает процесс от доставки до введения с помощью камер, датчиков и компьютерных алгоритмов. Для обеспечения точности доставки и дозировки лекарств система также упрощает взаимодействие врачей, медсестер и фармацевтов. Система управления лекарственными средствами на основе компьютерного зрения может значительно снизить количество медицинских ошибок, возникающих из-за неточных или отсутствующих рецептов, неправильных доз или просто забывания принять определенный препарат.

Был проведен исчерпывающий обзор литературы для выявления работ, связанных с целями исследования. Данная статья посвящена КЗ и его необходимости в здравоохранении. Обсуждаются различные задачи, связанные с КЗ в сфере здравоохранения. Кратко изложены целевые цели здравоохранения, достигаемые с помощью характеристик КЗ. Наконец, были определены и обсуждены важные области применения КЗ в здравоохранении. В настоящее время КЗ имеет практическое применение в здравоохранении. Его методы широко используются, поскольку они продемонстрировали отличную эффективность в различных медицинских областях, включая медицинскую визуализацию и планирование хирургических операций.

Компьютерное зрение используется для изучения того, как программировать компьютеры для понимания цифровых изображений. Многочисленные медицинские приложения используют эту технологию, например, автоматическое выявление аномалий, диагностика заболеваний и руководство хирургическими процедурами. Компьютерное зрение быстро развивается и имеет огромный потенциал для улучшения здравоохранения. Некоторые из многочисленных приложений компьютерного зрения в секторе здравоохранения включают системы идентификации пациентов, анализ медицинских изображений, хирургическое моделирование и диагностику заболеваний.

1. Введение​

Компьютерное зрение (КЗ) — это раздел искусственного интеллекта (ИИ), занимающийся пониманием содержимого изображений или видеопотоков для формулирования выводов и принятия конкретных мер. Врачи могут оценивать показатели здоровья и физической формы, чтобы помочь пациентам принимать более быстрые и точные медицинские решения, используя технологии КЗ. [1, 2] Применение КЗ, несомненно, сокращает время и усилия, необходимые для диагностики заболеваний или оценки воздействия лекарств на определенную группу населения. Многие врачи уже используют КЗ для более точного анализа состояния своих пациентов, отслеживания прогрессирования заболеваний и рекомендации наилучших методов лечения. Что касается распознавания образов и объектов, технологические достижения сравняли КЗ с человеческим зрением в различных областях. Использование КЗ в диагностической визуализации, послеоперационном мониторинге и отслеживании симптомов у пациентов находится на пути к революционным изменениям в секторе здравоохранения. [3, 4, 5]

Технология компьютерного зрения оказывает наибольшее влияние на здравоохранение. Эта технология продолжает развиваться, что приводит к ряду существенных изменений в методах диагностики и лечения. Врачи могут выявлять внутренние кровотечения , закупорку кровеносных артерий и другие опасные для жизни заболевания, используя компьютерное зрение для анализа данных КТ и МРТ. Благодаря повышенной способности роботов обнаруживать тонкости, невидимые человеческому глазу, автоматизация процесса, как было показано, повышает точность. Повышая стандарты ухода за пациентами, компьютерное зрение может творить чудеса в медицинской сфере. [6, 7, 8] Оно может применяться различными способами, от выявления ранних симптомов заболеваний до отслеживания состояния здоровья пациента во время и после операции. Профилактика заболеваний, эпидемиологический надзор и прогнозирование эпидемий — это области, где машинное обучение (МО) и искусственный интеллект (ИИ) влияют на здравоохранение. Алгоритмы могут помочь врачам вмешиваться до появления симптомов, выявляя факторы риска заболеваний путем анализа данных пациентов. Например, МО может определить, какие люди наиболее подвержены риску развития диабета, и предоставить индивидуальные рекомендации по питанию и физическим упражнениям для профилактики этого заболевания. [9, 10, 11]

Один из лучших способов оценки условий в клеточной культуре — подсчет клеток. Он предоставляет подробную информацию о плотности клеток. Однако этот метод требует ручного подсчета с помощью микроскопа. Тем не менее, он подвержен ошибкам, что ставит под сомнение достоверность результатов. В зависимости от знаний и специализации исследователя, результаты могут значительно различаться. Применение компьютерного зрения в здравоохранении автоматизирует подсчет и устраняет проблемы с точностью. Использование компьютерного зрения в хирургии и лечении некоторых заболеваний очень полезно. Оно позволяет проводить поверхностную реконструкцию, проектирование имплантатов , а также компьютерное обучение и моделирование хирургических операций в ортопедии. [12, 13] 

В этой области компьютерное зрение показало себя мощным инструментом для быстрого и точного сегментирования костей и суставов. Это позволяет использовать мощные методы глубокого обучения для управления артефактами изображений МРТ и КТ и моделирования костей и имплантатов с большей точностью. С помощью камер с поддержкой компьютерного зрения технология компьютерного зрения также используется для управления действиями хирургов во время операций. Технологии компьютерного зрения (CV) помогают хирургам, предоставляя им визуальный доступ к внутренним органам пациентов во время операций, что снижает вероятность ошибок, которые могут привести к проблемам. [17, 18]

Компьютерное зрение (КТ) применяется в разных областях по-разному, чтобы помочь врачам выявлять ранние симптомы и предотвращать негативное воздействие болезни на пациента после выздоровления. Если болезнь пациента можно выявить на ранних стадиях, у него будет больше шансов прожить дольше и иметь лучшую жизнь. [19, 20] Технология КТ может обнаруживать ранние симптомы заболеваний, которые не могут быть выявлены с помощью обычных анализов и обследований. Усовершенствования в области КТ повышают скорость и точность диагностики, экономя ценное время врачей и позволяя им принимать более обоснованные решения.

В медицинской сфере часто встречается проблема неправильной идентификации пациента. Это может привести к еще более опасным последствиям для пациента и медицинского работника. Система распознавания лиц с возможностями КТ может решить эту проблему. Системы видеонаблюдения с поддержкой КТ и ИИ могут отслеживать персонал на предмет возможных проблем и при необходимости уведомлять соответствующие органы. Они могут контролировать, использует ли персонал надлежащие средства защиты и соблюдает ли правила техники безопасности. [21, 22] Основная цель данной статьи — обсудить значимые области применения КТ в здравоохранении.

2. Компьютерное зрение и этапы его обработки в здравоохранении

Раздел искусственного интеллекта, называемый компьютерным зрением, фокусируется на обработке и понимании визуальной информации. Способность машин анализировать цифровые изображения, преобразуя их в данные или извлекая данные из цифровых изображений, известна как компьютерное зрение. Его конечная цель — имитировать человеческое зрение в компьютерах, чтобы они могли идентифицировать объекты аналогично тому, как это делают биологические объекты.

Компьютерное зрение использует наборы данных, или коллекции фотографий, связанных с определенной темой, для обучения нейронных сетей, которые представляют собой очень сложные математические алгоритмы. Точность нейронной сети повышается с увеличением длины обучения и размера набора данных. [23, 24, 25] Здравоохранение — одна из отраслей, где технология компьютерного зрения широко используется. Эти приложения демонстрируют, как работают различные системы компьютерного зрения. Сейчас компьютерное зрение, так сказать, более конкурентоспособно, чем человеческое зрение, благодаря последним техническим достижениям в этой области.

Оно может использоваться для идентификации объектов, классификации изображений и сегментации изображений в комплексе реабилитации и оценки верхних конечностей. [26] Это обеспечивает миллиметровую точность при введении катетера и отслеживание положения трупных голов в реальном времени со временем перекалибровки менее четверти секунды. Кроме того, это помогает снизить количество осложнений и повысить безопасность. [27] Это может использоваться для идентификации объектов, классификации изображений и сегментации изображений в комплексе реабилитации и оценки верхних конечностей. [26] Это обеспечивает миллиметровую точность при введении катетера и отслеживание положения трупных голов в реальном времени со временем перекалибровки менее четверти секунды. Кроме того, это помогает снизить количество осложнений и повысить безопасность. [27] На рис. 1 показаны этапы обработки компьютерного зрения для здравоохранения.

Рис. 1. Этапы обработки компьютерного зрения для здравоохранения.

Приложения компьютерного зрения устраняют необходимость в выполнении людьми специфических оптических задач, включая идентификацию лица человека, благодаря способности распознавать информацию на изображении. Поскольку программное обеспечение может без труда воспроизводить любое изображение, которое можно сравнить с базой данных, оно более успешно справляется с этой задачей, чем человек. Оно даже может довольно хорошо распознавать лица, частично скрытые под поверхностью. По мере развития технологий компьютерного зрения мы можем широко использовать данные медицинской визуализации для улучшения диагностики, лечения и прогнозирования заболеваний. Благодаря сегментации изображений, машинному обучению, категоризации образов, отслеживанию и реконструкции, теперь доступны многие мощные технологии, позволяющие получать столь необходимую количественную информацию, недоступную квалифицированным специалистам. [28, 29, 30]

Ожидается, что индустрия компьютерного зрения в здравоохранении будет экспоненциально расти в ближайшие годы. Использование технологий может выступать в качестве вспомогательного инструмента, беря на себя определенные медицинские обязанности, или помощника, предоставляя врачу альтернативу. Технологии способны действовать автономно, как самодостаточные системы. В результате уменьшится количество врачебных ошибок, снизится  утомляемость  врачей, улучшится медицинское образование, ускорится и повысится точность диагностики, улучшатся результаты лечения.

Инструмент компьютерного зрения сможет обнаруживать и выделять любые мельчайшие изменения в образце. Более быстрая и точная диагностика возможна с помощью компьютерного зрения. [31, 32, 33] Быстро развивающаяся дисциплина компьютерного зрения направлена ​​на обучение компьютеров имитировать человеческое зрение и понимать объекты перед ними. Цель компьютерного зрения в здравоохранении — ставить диагнозы быстрее и точнее, чем это мог бы сделать врач. Компьютерное зрение может помочь медицинским работникам, освободив их от рутинной работы и позволив сосредоточиться на оказании пациентам наилучшего лечения путем автоматизации трудоемких и отнимающих много времени процессов. [34, 35]

3. Необходимость использования компьютерных программ в здравоохранении

За последние годы медицинская визуализация была интегрирована в ряд медицинских учреждений . Компьютерная томография (КТ) используется для построения 3D-изображений из 2D- фотографий и сканирований. Инструмент КТ может интерпретировать и анализировать фотографии для выявления симптомов и признаков заболеваний. Это улучшает понимание врачами состояния здоровья пациента. Врачу проще составить план лечения и назначить правильное лекарство, когда он знает точное медицинское состояние пациента. Врачи все чаще используют технологии на основе ИИ для мониторинга здоровья и самочувствия пациентов. Количество крови, необходимое для поддержания здоровья, и кровопотеря во время операций определяются с помощью КТ. [36, 37, 38]

Это улучшает способность принимать решения, особенно в ситуациях, требующих оперативного реагирования. Многие ручные административные задачи в системе здравоохранения могут быть автоматизированы с помощью КТ. Врачи должны оценивать и обновлять  медицинские карты пациентов, отслеживать процедуры, а также искать и анализировать огромное количество информации и исследовательских данных при подготовке к исследованиям и клиническим испытаниям , среди прочего. [39, 40]

Методы глубокого обучения стали более перспективным вариантом для приложений компьютерного зрения, ранее обслуживаемых алгоритмами машинного обучения . Например, подходы машинного обучения требуют больших объемов данных и активного контроля со стороны человека на начальном этапе, чтобы гарантировать максимальную точность результатов. В компьютерном зрении машинное обучение используется для обучения моделей на основе логики и закономерностей. В результате медицинские учреждения испытывают значительную потребность в приложениях компьютерного зрения для ускорения сегментации процессови других операций обработки изображений. [41, 42] Любая медицинская задача, требующая квалифицированного специалиста для выявления и классификации проблем со здоровьем, может быть эффективно решена с помощью компьютерного зрения. Эта система с поддержкой ИИ сканирует изображения в режиме реального времени, обрабатывая их с помощью сложных алгоритмов, чтобы помочь обнаружить конкретные симптомы заболевания. Медицинский персонал может эффективно лечить пациентов, используя компьютерное зрение для более точной оценки тяжести состояния здоровья. [43, 44]

4. Цели исследования

Компьютерное зрение (КЗ) имеет широкий спектр возможных применений. Эта технология позволяет людям с ограниченным зрением или слепотой видеть и чувствовать окружающую среду ранее непрактичными способами. Это может включать в себя возможность для людей с нарушениями зрения самостоятельно перемещаться в незнакомой среде и успешно «читать» текст и изображения, которые в противном случае были бы недоступны.

Разработка вспомогательных технологий, позволяющих людям с нарушениями управлять объектами в окружающей среде с помощью мимики или жестов, также может стать возможной благодаря компьютерному зрению. Сегодня КЗ используется во все большем количестве медицинских специальностей и продолжает улучшать здравоохранение. Сектор здравоохранения является одним из важнейших бенефициаров быстрого развития технологии КЗ. Благодаря более точной диагностике, более ранней диагностике проблем со здоровьем и более эффективным планам лечения, применение КЗ в здравоохранении улучшило различные медицинские дисциплины и спасло тысячи жизней. [45, 46, 47] Основные исследовательские цели данной статьи следующие:

  • RQ1: – определить необходимость кардиоваскуляризации в здравоохранении;
  • RQ2: – обсудить задачи, связанные с составлением резюме для сферы здравоохранения;
  • RQ3: – определить целевые цели в области здравоохранения на основе характеристик сердечно-сосудистой системы;
  • RQ4: – определить и обсудить значимые области применения компьютерного зрения в здравоохранении;

5. Задачи, связанные с составлением резюме для сферы здравоохранения.

На рис. 2 показаны различные навыки и обязанности, связанные с компьютерным зрением и соответствующими практиками в сфере здравоохранения . Рассматриваются многочисленные потенциальные возможности и задачи в области здравоохранения, включая распознавание голоса , определение цвета, биометрию , идентификацию эмоций, отслеживание взгляда и распознавание выражений лица. Результаты применения передовых методов компьютерного зрения обеспечивают все необходимые условия для создания продуктивной культуры и изучения новых перспектив для совершенствования отрасли здравоохранения. [48, 49, 50]

Рис. 2. Задачи компьютерного зрения для улучшения сферы здравоохранения.

Компьютерное зрение включает сегментацию, классификацию и распознавание объектов на изображениях. Недавние улучшения в категоризации изображений и идентификации объектов принесли значительные преимущества для медицинской визуализации. Использование компьютерного зрения в медицинской визуализации и диагностике, терапии пациентов, а также в диагностике и мониторинге терапии породило проблемы конфиденциальности. Все заинтересованные стороны должны быть осведомлены о рисках для конфиденциальности, связанных с компьютерным зрением, прежде чем медицинские работники смогут его применять. [51, 52, 53, 54] Жизненно важные показатели, уровень физической активности, потребление пищи, качество сна и другие параметры здоровья могут быть автоматически определены с помощью технологии компьютерного зрения. Пациенты могут получить представление о своем здоровье и контролировать свое лечение, используя технологии для отслеживания и мониторинга хронических заболеваний . Это позволяет выявлять тенденции в течение более длительных периодов времени, предоставляя врачам важную информацию о том, как развивается здоровье пациента. [55]

Это может гарантировать, что лекарства будут приниматься по графику, снижая вероятность лекарственных взаимодействий и других негативных последствий. [56, 57] Врачи и медсестры также могут получать обратную связь в режиме реального времени от системы, что позволяет им быть в курсе необходимости изменения дозировки в случае неправильного назначения лекарств. Использование компьютерной визуализации для управления лекарственными препаратами повышает безопасность пациентов , снижает нагрузку на медицинский персонал и экономит время и деньги. Эта технология используется в различных областях здравоохранения, включая точное и быстрое подтверждение личности пациентов при госпитализации, предотвращение ошибок в клинической практике, помощь в борьбе с мошенничеством с медицинскими данными, оптимизацию процесса регистрации и предотвращение несанкционированного доступа к конфиденциальной информации или областям. [58, 59, 60]

Это означает, что алгоритмы нейронных сетей могут быть обучены распознавать компоненты точнее, чем это могут делать врачи, и выявлять закономерности, которые человеческий глаз иначе бы пропустил. Точность рентгеновских снимков, ультразвукового исследования, КТ и МРТ также повысилась. Алгоритмы компьютерного зрения используют формулу распознавания образов. Эти алгоритмы обучаются искать заранее определенный шаблон и добавлять метки, когда он находит его. Компьютерное зрение в здравоохранении уже быстро развивается, обеспечивая жизненно важные вмешательства. Пациенты врачей могут получить более быструю и раннюю диагностику заболеваний. Для точного выявления заболеваний и терапии медицинские исследования должны продвигаться быстро. Обычно это занимает много времени и все еще подвержено предвзятости, что приводит к ошибкам в результатах. Без предвзятости компьютерное зрение ускоряет этот процесс. [61, 62, 63]

Медицинская визуализация помогает врачам ставить точный диагноз и обеспечивает пациентам более качественное лечение. Для помощи врачам технология визуализирует органы и ткани. Это позволяет выявлять проблемы с органами пациента и принимать соответствующие меры. Врачи все чаще используют приложения на основе ИИ для мониторинга здоровья и самочувствия своих пациентов. Компьютерное зрение рассчитывает кровопотерю во время операций и количество крови, необходимое для поддержания здоровья. Это улучшает навыки принятия решений, особенно в экстренных ситуациях. 64 , 65 Способность компьютерного зрения выявлять закономерности на изображениях помогает медицинским работникам. Она способствует ранней диагностике ряда заболеваний. Кроме того, врачам могут помочь снимки МРТ и КТ. Базы данных изображений классифицируются с использованием методов глубокого обучения , компьютерного зрения и моделей нейронных сетей . Исследовательские компании могут использовать старые снимки пациентов для определения закономерностей развития заболевания . Эти снимки могут предоставить ценную информацию о течении болезни и о том, как различные группы пациентов реагируют на различные методы лечения. [66, 67, 68]

Технологии искусственного интеллекта и компьютерного зрения могут использоваться для выявления неврологических заболеваний . Чтобы определить, содержит ли компьютерная томография признаки поражения головного мозга, больницы все чаще используют консультационные услуги в области компьютерного зрения. Наибольшее применение компьютерное зрение и здравоохранение находят в радиологии и визуализации. Способность решений на основе ИИ диагностировать заболевания и недомогания с использованием различных методов сканирования, таких как рентген, МРТ или КТ, становится все более популярной среди врачей. [69, 70] 

Этот метод может использоваться для расчета процента жира в организме человека на фотографиях, полученных стандартными камерами . Широкое применение компьютерного зрения в мониторинге здоровья позволяет врачам уделять больше времени своим пациентам, быстрее анализировать изображения и работать с более точными данными. Когда обнаруживалась кровопотеря, врачи могли делать лишь приблизительные оценки . Используя компьютерное зрение, медицинские работники теперь могут оценить количество крови, потерянной во время родов, изучая фотографии отсасывающих емкостей и хирургических губок с помощью инструмента на основе ИИ. [71, 72]

Системы электронных медицинских карт могут быть трудоемкими, особенно при отслеживании хирургических процедур. Они требуют значительного участия человека , что обычно приводит к ошибкам и задержкам. Эта проблема решается с помощью компьютерного зрения, которое автоматизирует процесс наблюдения и записи. Медицинская визуализация помогает врачам точно диагностировать заболевания и обеспечивать пациентам более качественное лечение. Технология делает органы и ткани видимыми, помогая врачам выявлять проблемы с органами и устранять их. [1, 5] 

Медицинская диагностика и программное обеспечение для глубокого обучения могут использоваться для обнаружения злокачественных новообразований головного мозга . Злокачественные опухоли необходимо обнаруживать на ранней стадии, чтобы избежать распространения на другие части тела, что может иметь неблагоприятные последствия, если их не лечить. Компьютерное зрение упрощает и ускоряет обнаружение.

Более того, исключается возможность ошибок, поскольку не требуется физический труд. Модель компьютерного зрения может отличать родинки от меланом более точно, чем человек. Это похоже на то, как до сих пор возможно обнаружение рака кожи с помощью компьютерного зрения в здравоохранении, несмотря на его сходство с другими кожными заболеваниями. Компьютерное зрение может улучшить медицинскую речь, что также может помочь в диагностике. CV предлагает платформы моделирования, где медицинские специалисты могут изучать новое и совершенствовать свои навыки. [73, 74]

Ортопедия — ещё одна область медицины, широко использующая технологии компьютерного зрения. Преобразование двухмерных изображений в трёхмерные модели — это важный прорыв. Таким образом, врачи могут точно определить место и положение имплантата и костей, используя трёхмерный модуль, сравнивающий предоперационную КТ с интраоперационной флюороскопией.

Методы компьютерного зрения используются при изучении КТ и МРТ-изображений в кардиологии с помощью сегментации изображений . Для упрощения дальнейшей обработки медицинских изображений эта программа разделяет изображение на части, определяемые как участки, которые похожи друг на друга по определённым атрибутам, таким как уровень серого, цвет или текстура. [7, 10] 

Специалисты могут использовать системы компьютерного зрения, которые сочетают видео высокого разрешения с длинными записями. Например, ИИ может идентифицировать двигательные паттерны ребёнка и информировать врача, который может провести формальное обследование, используя научно установленную корреляцию между двигательными паттернами, проявляющимися во время сна, и теми, которые наблюдаются в состоянии бодрствования. [75, 76]

6. Различные целевые цели в сфере здравоохранения, достигаемые с помощью сердечно-сосудистых характеристик .

Использование методов компьютерного зрения может помочь достичь ряда конкретных целей в здравоохранении. На рис. 3 показаны многие целевые цели в здравоохранении, достигаемые с помощью характеристик компьютерного зрения. Были выявлены такие области применения и цели, как роботизированное обучение, мониторинг боли, жизненно важные показатели, управление домашней терапией и другие. [77, 78]

Рис. 3. Целевые показатели здравоохранения, достигаемые с помощью факторов, способствующих развитию сердечно-сосудистых заболеваний.

Использование компьютерных резюме хирургическим персоналом может стать ценным инструментом, помогающим им планировать процедуры, отслеживать хирургические инструменты и даже обучать начинающих хирургов. Проекты с использованием компьютерных резюме преобразуют цифровые визуальные данные в понятные описания для сбора многомерных данных. Затем, для облегчения принятия решений, эти данные переводятся на язык, понятный компьютеру. Методы распознавания образов используются в основном в компьютерных резюме для самообучения и понимания визуальных данных. Специалисты по глубокому обучению используют эти данные для повышения точности и скорости процесса благодаря их обилию и готовности предприятий делиться ими. [78, 79] 

Компьютерные резюме имеют множество потенциальных применений в клинических испытаниях и медицинских исследованиях . Клинические исследования трудоемки, дорогостоящи и могут занять годы. Используя прогнозную аналитику на основе компьютерных резюме, исследователи могут находить людей из различных источников данных, таких как предыдущие медицинские визиты, социальные сети и т. д., чтобы создать пул потенциальных добровольцев для клинических испытаний. Кроме того, CV используется для выбора оптимального размера выборки для тестирования, обеспечения доступа участников исследования к мониторингу и данным в режиме реального времени, а также для использования возможностей электронных записей с целью уменьшения ошибок, связанных с данными. [80, 81, 82]

Компьютерное зрение (CV) — это технология глубокого обучения, имитирующая человеческое зрение с помощью алгоритмов. Однако по скорости и точности оно превосходит человеческое зрение. Алгоритмы ищут закономерности на фотографиях после многократного обучения. Они группируют, классифицируют и агрегируют похожие объекты, чтобы понять закономерность. Распознавание лиц или видео для поиска конкретных случаев — еще одно применение CV в медицинской визуализации. [11, 16] 

Одним из преимуществ использования CV является возможность правильного обучения алгоритмов CV для обнаружения даже мельчайших отклонений. Это может оказать большую помощь людям, подверженным риску редких генетических заболеваний и болезней, которые трудно выявить с помощью стандартных тестов. Многочисленные медицинские компании, специализирующиеся на CV, создали приложения для сканирования лиц с помощью ИИ.

Благодаря передовым камерам и датчикам эта технология на основе CV используется в здравоохранении для визуализации и извлечения данных, которые могут быть применены в различных областях, включая управление здравоохранением, лечение и исследования. Приложения ИИ могут легко и точно перемещаться в трехмерном пространстве с помощью компьютерного зрения, что позволяет им тщательно и точно его исследовать. [83, 84, 85]

Существует несколько случаев, когда идентификация, классификация и сегментация изображений с использованием компьютерного зрения могут помочь в скрининге прогрессирования заболевания. Например, камеры, наблюдающие за зонами ожидания или отделениями неотложной помощи, могут зафиксировать учащенное дыхание, что может сигнализировать о возможном респираторном заболевании.

Качество медицинской помощи улучшается, поскольку утомительные и трудоемкие задачи передаются машинам с компьютерным зрением, позволяя врачам больше сосредоточиться на своих пациентах. Компьютерное зрение позволяет исследователям, занимающимся разработкой лекарств, тестировать больше веществ быстрее и точнее, вычисляя количество клеток в образце за секунды.

Медицинские исследовательские процессы дополняются методами компьютерного зрения, такими как алгоритмы зрения, которые обучены распознавать и подсчитывать различные типы клеток на микроскопическом уровне . Мобильные приложения с возможностями компьютерного зрения могут помочь медицинским работникам подтвердить, принимают ли участники исследования лекарства в соответствии с инструкциями и соблюдают ли план лечения. [86, 87]

Кардиологи в основном используют компьютерное зрение для автоматического анализа ультразвуковых исследований сердца и эхокардиограмм в целях диагностики и скрининга. Устройство эффективно в различных медицинских учреждениях, включая отделения неотложной помощи , амбулаторные клиники и стационары. С помощью этой технологии теперь можно автоматизировать трудоемкие процессы, в том числе обновление медицинских записей. [18, 21] 

Эффективность работы медицинских работников значительно повышается благодаря компьютерному зрению, которое также помогает выявлять отклонения на ранних стадиях. Специалисты могут значительно ускорить процесс диагностики, концентрируясь на определенных областях, указанных ИИ. Компьютерное зрение также может помочь хирургам различными способами, например, давая инструкции во время операции или предотвращая возможные проблемы до их возникновения. Например, во время операции компьютерное зрение может помочь в выявлении злокачественной ткани, снижая вероятность оставления опасной ткани. Кроме того, оно может предоставлять хирургу немедленную обратную связь, помогая ему проводить операции с большей точностью. [88, 89, 90]

Медицинские исследователи могут использовать компьютерное зрение для анализа огромных баз данных медицинских фотографий и выявления закономерностей и связей, которые человеческий глаз не увидит. Это может привести к появлению новых медицинских идей и открытий, которые в конечном итоге улучшат результаты лечения пациентов. Кроме того, его можно использовать для отслеживания состояния здоровья пациентов и выявления изменений в их заболеваниях. Благодаря более точной диагностике, повышению операционной эффективности и улучшению результатов лечения пациентов, компьютерное зрение может произвести революцию в здравоохранении. [35, 38] 

Сегментация, обнаружение, классификация, идентификация и прогнозирование — это лишь некоторые из действий, которые может выполнять технология компьютерного зрения. Благодаря своим очевидным преимуществам, она используется в различных отраслях, включая здравоохранение, транспорт, робототехнику и связь. Компьютерное зрение может отслеживать объекты с более четкой фокусировкой и более широким диапазоном обзора, чем человеческий глаз, что позволяет ему одновременно воспринимать больше целей. Медицинские работники могут использовать компьютерное зрение для отслеживания выздоровления амбулаторных пациентов и недавно выписанных больных. Таким образом, медицинские работники могут виртуально отслеживать развитие своих пациентов. [91, 92]

Телемедицина становится все более популярной благодаря преимуществам искусственного интеллекта и компьютерного зрения. Компьютерное зрение также является ключевым компонентом дополненной реальности , которая позволяет накладывать или встраивать цифровой материал в реальные ситуации с помощью таких устройств, как смартфоны и носимые технологии . Виртуальные объекты могут быть вставлены в реальный мир с помощью компьютерного зрения в технологии дополненной реальности. [93, 94] 

Приложения дополненной реальности используют алгоритмы компьютерного зрения для идентификации поверхностей, таких как столешницы, потолки и полы, для точного построения глубины и пропорций, а также для размещения виртуальных объектов в реальной среде. Компьютерное зрение используется для того, чтобы помочь медицинскому персоналу полностью понять состояние здоровья пациента, интерпретировать и преобразовывать 2D-снимки сканирования в интерактивные 3D-модели.

Ожидается, что это значительно сократит количество госпитализаций, позволит найти новые методы лечения, ускорит процесс разработки лекарств и улучшит понимание потребностей пациентов. В последние годы все более важным становится содействие исследованиям с использованием таких технологий, как искусственный интеллект, машинное обучение и компьютерное зрение. 95 , 96

7. Применение компьютерного зрения в здравоохранении

Развитие компьютерного зрения позволило широко использовать данные медицинской визуализации для точной диагностики, лечения и прогнозирования заболеваний. Медицинские работники могут получать более качественные медицинские данные с помощью методов компьютерного зрения, которые затем могут быть использованы для прогнозирования заболеваний и создания аналитических отчетов, а также для постановки диагнозов и назначения лекарств. [97, 98, 99] 

Медицинские работники могут использовать компьютерное зрение для автоматизации создания медицинских отчетов. Врачи могут досконально понимать физическое состояние пациента, прогнозировать возникновение заболевания и определять, когда требуется правильная терапия, передавая данные рентгеновских снимков, ультразвуковых исследований, КТ и МРТ в алгоритмы компьютерного зрения. Доступ к многочисленным решениям, включая идентификацию объектов, обнаружение людей и визуальную категоризацию, возможен через веб-платформу очень простым способом и по очень разумным ценам. Применение этой технологии уже изучено медицинскими учреждениями . В таблице 1 обсуждаются значимые области применения компьютерного зрения в здравоохранении . [100, 101, 102, 103, 104]

Таблица 1. Применение компьютерного зрения в здравоохранении.

С. № Приложения Описание
1. Эффективное лечение пациентов Компьютерное зрение используется во многих областях здравоохранения для повышения эффективности лечения пациентов медицинским персоналом. Медицинская визуализация помогает в диагностике, визуально отображая конкретные органы и ткани. Анализ медицинских изображений упрощает врачам и хирургам осмотр внутренних органов пациента и выявление любых проблем или аномалий. Больницам, как и другим рабочим местам, необходимы ввод данных, сбор статистики и ведение учета. Время, доступное для оказания медицинской помощи, увеличивается за счет отслеживания численности персонала и распределения офисных задач, которые могут быть автоматизированы с помощью ИИ. Например, целесообразно использовать технологию «распознавания текста» для оцифровки документов и технологии «подсчета людей с помощью компьютерного зрения» для отслеживания пациентов, поступающих в больницы. Глобальная индустрия здравоохранения и медико-биологических наук в последние годы претерпела быстрые изменения, обусловленные достижениями в современных технологиях. Благодаря техническим достижениям, таким как компьютерное зрение и ИИ, диагностика заболеваний, поиск методов лечения и рекомендации по профилактическим мерам стали гораздо доступнее.
2. Выявление и диагностика расстройств В современном здравоохранении медицинская визуализация и диагностика приобрели большое значение, поскольку предоставляют важную информацию, позволяющую врачам выявлять и диагностировать заболевания. Развитие компьютерного зрения в здравоохранении в последние годы сделало диагностику быстрее и точнее. Медицинские фотографии могут быть оперативно изучены на предмет симптомов заболевания с помощью алгоритмов компьютерного зрения, что обеспечивает точный диагноз за гораздо меньшее время и с меньшими затратами по сравнению с традиционными подходами. Благодаря предотвращению ненужного лечения, автоматизированная диагностика способствует снижению общих расходов на здравоохранение. Алгоритмы распознавания изображений показали значительную эффективность в выявлении закономерностей для распознавания заболеваний. Анализ медицинских изображений должен проводиться быстро и точно. Компьютерное зрение достигает обеих целей, распознавая закономерности, которые помогают врачам диагностировать пациентов на ранней стадии. Компьютерное зрение также снижает вероятность человеческой ошибки в здравоохранении. Кроме того, оно делает возможным быстрый анализ, что крайне важно для раннего выявления заболеваний.
3. Автоматизированная проверка палат для пациентов Компьютерное зрение может помочь в обнаружении грязи, пыли и других видов загрязнений, которые могут быть вредны для пациентов и персонала, обеспечивая автоматизированный осмотр палат и поверхностей. Технология AIvision, исследуя поверхности, выявляя скопления грязи и определяя необходимость дезинфекции, может отслеживать чистоту помещения. Мониторинг в режиме реального времени с помощью компьютерного зрения возможен в местах с высокой степенью контакта, включая кровати пациентов, дверные ручки и поручни, что позволяет медицинскому персоналу выявлять места, требующие более регулярной уборки. Технологии глубокого обучения и компьютерного зрения могут использоваться для обнаружения опухолей головного мозга. Раннее выявление злокачественных опухолей имеет важное значение для предотвращения их распространения на другие части тела, что может привести к серьезным последствиям при отсутствии лечения. Компьютерное зрение упрощает и ускоряет процесс обнаружения, исключая возможность ошибок, связанных с физическим трудом. Использование компьютерного зрения в здравоохранении позволяет выявлять рак кожи, который трудно обнаружить из-за его сходства с другими кожными заболеваниями. Модели машинного обучения интегрируются в медицинские процедуры для повышения эффективности хирургических операций и снижения рисков. Для снижения вероятности возникновения проблем эти устройства помогают врачам лучше подготовиться к предстоящим инвазивным хирургическим операциям.
4. Контролируйте поведение персонала больницы. Для обеспечения соблюдения всех процедур безопасности системы компьютерного зрения (CV) могут также использоваться для мониторинга поведения сотрудников больницы и посетителей. Они могут обнаруживать, когда посетитель входит в палату пациента без защитной одежды или когда медицинский персонал входит в палату, не вымыв руки. Автоматизируя этот процесс мониторинга, системы компьютерного зрения могут помочь больницам оперативно выявлять и устранять любые возможные угрозы безопасности. Системы компьютерного зрения управляют роботами и сотрудниками, распознают и отслеживают компоненты продукции, а также поддерживают соблюдение стандартов упаковки. Камеры в устройствах с компьютерным зрением анализируют поступающие данные от оборудования для выявления дефектов и других изменений. При обнаружении проблемы они отправляют сигнал в систему, чтобы операторы могли устранить ее до того, как произойдет несчастный случай или повреждение оборудования. С помощью этого приложения врачи могут оценить объем кровопотери и определить, когда пациент находится в опасности. Инструмент компьютерного зрения анализирует фотографии отсасывающих емкостей и хирургических салфеток, используемых во время родов, чтобы определить, находится ли пациент в опасности чрезмерной кровопотери.
5. Улучшение качества обслуживания пациентов Это предоставляет множество возможностей для обучения алгоритмов компьютерного зрения, что может улучшить качество медицинской помощи и повысить эффективность здравоохранения в целом. Иными словами, автоматизация процессов, основанных на распознавании изображений, может улучшить терапию, требуя при этом меньшего участия человека. Это крайне необходимо, поскольку позволит медицинскому персоналу сосредоточиться на более сложных случаях. Мониторинг пациентов — одно из возможных применений компьютерного зрения в здравоохранении. Возможно использование носимых технологий и других датчиков для сбора важной информации о здоровье пациента, включая частоту сердечных сокращений, артериальное давление и уровень активности. Врачи могут легко отслеживать состояние здоровья пациента и принимать соответствующие меры, используя алгоритмы компьютерного зрения для автоматического анализа этих данных и выявления закономерностей и отклонений. Еще одно возможное применение — системы компьютерного зрения для уменьшения количества ложноположительных результатов в процессе диагностики. Технология может снизить потребность в дорогостоящем лечении и ненужных хирургических вмешательствах. Приложения для медицинской визуализации, поддерживаемые компьютерами, значительно помогли врачам различных специальностей за последние несколько десятилетий. Эти инструменты помогают врачам в интерпретации изображений, а также в их создании и анализе.
6. Сокращение времени лечения Любая медицинская работа, требующая от врача умения выявлять и классифицировать проблемы со здоровьем, может быть эффективно поддержана компьютерным зрением. Эта система считывает изображения в режиме реального времени, помогая в их обработке для выявления конкретных симптомов заболеваний. Правильное использование компьютерного зрения в медицине может помочь сократить время, затрачиваемое на ненужные диагностические тесты, и предоставить медицинским работникам инструменты, необходимые для более точной диагностики и успешного лечения. Компьютерное зрение развилось до такой степени, что теперь может помогать в выполнении различных медицинских задач и других функций. В результате все большее число специалистов могут извлечь выгоду из целого ряда преимуществ, которые принесли эти достижения. Большую часть времени врачи тратят на изучение фотографий и отчетов. Используя мощный инструмент компьютерного зрения, они могут уделять больше времени пациентам, предоставляя им индивидуальные рекомендации, что значительно сэкономит их время. Такие технологии могут помочь медицинскому персоналу принимать больше пациентов, улучшая качество этих приемов. Медицинские работники могут оказывать более эффективное лечение с помощью компьютерного зрения.
7. Выявите симптомы Раннее медицинское вмешательство иногда является единственным эффективным методом лечения многих заболеваний. Технология компьютерного зрения помогает врачам быстро реагировать, позволяя выявлять симптомы еще до того, как они станут очевидными. Это существенно влияет на лечение людей, которые в противном случае не получили бы необходимую помощь. Медицинские работники могут лечить заболевания на ранних стадиях и спасать жизни, быстро назначая лекарства для их борьбы или проводя операции. Компьютерное зрение может ускорить процесс диагностики и повысить эффективность лечения. В больницах наблюдается более высокая частота профессиональных заболеваний и несчастных случаев, чем в других частных компаниях. Большинство травм, как правило, происходит из-за халатности медицинского персонала. Они не обязаны использовать средства защиты или следовать протоколам безопасной работы. Медицинские исследования должны проводиться быстро, чтобы выявлять заболевания и лечить их более точно. Часто это занимает много времени и является предвзятым, что приводит к ошибкам в результатах. Компьютерное зрение ускоряет этот процесс, исключая предвзятость. Способность компьютерного зрения распознавать закономерности на изображениях, включая рентгеновские снимки, КТ и МРТ, потенциально может помочь врачам в более быстрой и точной диагностике различных заболеваний.
8. Помогает в процессе принятия решений. Высокая точность систем компьютерной диагностики может помочь эксперту в процессе принятия решений, что приведет к улучшению выбора методов лечения. В частности, компьютерный анализ изображений кожи используется для предоставления индивидуального ухода за кожей на основе их изображений. Потенциально его можно использовать для выявления кожных заболеваний, включая рак кожи. Существуют алгоритмы компьютерного зрения, которые делают это возможным. Эти методы постоянно совершенствуются; таким образом, компьютерное зрение в конечном итоге может быть использовано в стандартных дерматологических процедурах. Быстрое развитие технологии компьютерного зрения приносит пользу и является пионером в секторе здравоохранения. Тысячи жизней были спасены благодаря использованию компьютерного зрения в здравоохранении, что улучшает диагностику, раннюю диагностику заболеваний и более эффективные стратегии лечения. Системы компьютерного зрения в здравоохранении принесли пользу как медицинскому персоналу, так и их пациентам. Компьютерное зрение помогает врачам ставить точные диагнозы. Выявление даже самых незначительных отклонений и нарушений, которые врачи пропускают при ручном осмотре, также может снизить количество ложноотрицательных результатов.
9. Снижение количества диагностических ошибок. Использование компьютерного зрения в здравоохранении приносит пользу как врачам, так и пациентам. Предлагая оценку диагностических результатов и выявляя незначительные отклонения от нормы, которые врачи могут пропустить при ручном осмотре, компьютерное зрение в основном помогает врачам снизить количество диагностических ошибок и ложноположительных результатов. Для сохранения жизни пациента врачам необходимо диагностировать определенные заболевания, включая рак, на ранних стадиях. Как ложноотрицательные, так и ложноположительные результаты могут быть очень опасными. В таких обстоятельствах пациент может либо откладывать начало лечения, либо принимать важные решения, основываясь на своем понимании предположительно несуществующего заболевания. В частности, компьютерное зрение исключает риск человеческих ошибок и помогает радиологам. Оно может помочь врачам в раннем выявлении различных заболеваний. Медицинские работники могут визуализировать данные в 3D, что более информативно, чем 2D, используя компьютерное зрение, и принимать решения о лечении пациента, опираясь на знания. Компьютерное зрение также является практическим решением проблемы нехватки радиологов и техников МРТ в здравоохранении.
10. Оказывает помощь хирургам в предоперационном планировании. Компьютерное зрение может иметь огромное значение в хирургических отделениях, поскольку оно помогает хирургам и операционным медсестрам в предоперационном планировании, отслеживает местоположение хирургических инструментов как во время, так и после операций, и даже помогает опытным хирургам в наставничестве над младшими коллегами. Эта технология помогает обучать хирургов. Предварительная подготовка пациентов к операции может повысить вероятность успеха и снизить риски. Некоторые приложения, такие как тактильное зрение, используют технологию компьютерного зрения для реалистичного моделирования операций. Это моделирование более реалистично для начинающего хирурга благодаря использованию ИИ и 3D-изображений. Технология и алгоритмы компьютерного зрения открыли новые возможности для здравоохранения. Благодаря этой технологии стоимость медицинских услуг для пациентов будет постепенно снижаться. Время, которое пациент должен проводить в больнице или принимать лекарства, сократится за счет автоматизации операций в здравоохранении.
11. Дистанционный мониторинг состояния здоровья Многочисленные медицинские приложения на основе компьютерного зрения (CV) позволяют пациентам с легкостью осуществлять дистанционный мониторинг состояния здоровья, получать доступ к услугам самообслуживания и пользоваться другими преимуществами медицинской автоматизации. Важно помнить, что применение CV в медицине спасает жизни и снижает тяжесть, травматичность и стоимость медицинских процедур. Использование CV в планировании лечения помогает врачам лучше понимать влияние различных методов лечения, сравнивая фотографии, сделанные до и после терапии. Врачи могут удаленно наблюдать за пациентами и оперативно оказывать им помощь, особенно пожилым, используя компьютерное зрение. Домашний мониторинг и реабилитация пациентов — примеры применения CV в здравоохранении, где врачи в цифровом виде отслеживают жизненно важные показатели пациентов и следят за их прогрессом. CV может использоваться для модерации видео, изображений и текста, что значительно снижает нагрузку на человека и позволяет быстро и эффективно выявлять наиболее нежелательную информацию. CV может способствовать точности, поскольку не вызывает усталости глаз или общего истощения, что снижает вероятность ошибок и повышает вероятность быстрого и точного определения важных деталей на изображении.
12. Выявление опухолей Одно из важнейших применений компьютерного зрения — обнаружение опухолей. Благодаря недавним усовершенствованиям и постоянному технологическому прогрессу, процедура применения, которая первоначально началась с выявления опухолей головного мозга, теперь начала включать в себя и выявление опухолей легких. Чувствительность и точность скрининговых тестов на рак могут быть улучшены за счет использования алгоритмов компьютерного зрения и машинного обучения, которые показали свою эффективность в выявлении предраковых поражений с помощью мельчайших деталей на изображениях тканей. Исследователи в области искусственного интеллекта создали модели компьютерного зрения, которые могут анализировать фотографии и образцы биопсии кожи человека значительно быстрее и точнее, чем врач смог бы обнаружить злокачественные новообразования. Компьютерное зрение пытается имитировать способность человеческого мозга распознавать визуальную информацию. Оно обучает компьютеры на большом объеме визуальных данных, используя методы распознавания образов.
13. Обучение медицинских специалистов Общепризнано, что технологии компьютерного зрения имеют широкий спектр применения, включая обучение медицинских специалистов и диагностику заболеваний. Для медицинских работников, особенно хирургов, традиционные модели обучения и практики больше не являются единственным вариантом. Медицинские работники, изучающие хирургические и терапевтические методы и практикующиеся с использованием симуляций, могут получить строгую практику и очень всестороннюю обратную связь благодаря этим симуляциям, подобно обучению пилотов. Эти технологические инструменты имеют решающее значение для успешного обучения, поскольку они позволяют студентам совершать ошибки и учиться на них. Консалтинговая компания в области компьютерного зрения разрабатывает программное обеспечение, которое обучает компьютеры и позволяет им имитировать человеческое зрение и понимать психические процессы так же, как это делают люди. Это включает в себя гораздо больше, чем просто имитацию человеческого поведения без учета его мотивов. Процедура в некотором смысле напоминает идентификацию и отслеживание закономерностей. Чтобы компьютеры могли видеть изображения так, как это делают люди, они используют нейронные сети и алгоритмы, которые имитируют человеческий мозг. Медицинский персонал может использовать технологии для экономии времени на повторяющихся процедурах и уделять больше времени пациентам. Применение компьютерного зрения в медицине, например, для анализа медицинских изображений, прогнозирования или мониторинга состояния здоровья, свидетельствует о широком спектре преимуществ для сектора здравоохранения.
14. Ранняя диагностика заболеваний Применение технологий компьютерного зрения (CV) для раннего выявления заболеваний, точной диагностики и эффективной терапии имеет решающее значение. С другой стороны, технологии CV продолжают упрощать управление больницами. Для анализа медицинских изображений требуется быстрый и точный анализ. CV успешна, потому что она может выявлять закономерности, которые помогают врачам диагностировать заболевания на ранних стадиях. CV также снижает вероятность человеческих ошибок в здравоохранении. CV — это относительно новая технология искусственного интеллекта, революционизирующая взаимодействие человека и машины. Она может эффективно использоваться для оказания помощи в любой медицинской работе, требующей опытного специалиста для распознавания и классификации состояния здоровья. Эта система с поддержкой ИИ непрерывно сканирует фотографии и обрабатывает их с помощью мощных алгоритмов для обнаружения конкретных признаков заболевания. Пациенты могут использовать киоски самообслуживания, ускоренную госпитализацию, сценарии дистанционного мониторинга здоровья и многое другое, используя различные приложения CV, применяемые в медицине. Использование CV в здравоохранении снижает агрессивность, травматичность и стоимость терапии.
15. Хирургическое моделирование Специалисты по компьютерному зрению предоставляют системы хирургического моделирования и поддержки операций. Это позволяет хирургам принимать важные решения во время сложных операций. Цель применения компьютерного зрения — снижение смертности и повышение успешности хирургических вмешательств. Во время операции компьютерное зрение помогает хирургам использовать дополненную реальность в режиме реального времени. Компьютерное зрение в здравоохранении имеет множество преимуществ; рентгенологи, хирурги и другие медицинские специалисты уже получают от него пользу. Медицинские организации используют компьютерное зрение для развития медицинских исследований, улучшения ухода за пациентами и совершенствования медицинских процедур и методов лечения. Оно помогает врачам принимать более взвешенные решения в отношении лечения пациентов. Компьютерное зрение использует сложные алгоритмы для выявления различных заболеваний. Искусственный интеллект используется в компьютерном зрении для обнаружения рака кожи на изображениях кожи. Индивидуальные стратегии лечения пациентов могут быть предложены с использованием анализа изображений. Благодаря использованию алгоритмов компьютерного зрения для автоматического анализа медицинских изображений, рентгенологам больше не нужно вручную интерпретировать изображения, что снижает расходы для пациентов и поставщиков услуг.
16. Исследования в области здравоохранения Компьютерное зрение (CV) имеет множество потенциальных применений в секторе здравоохранения; научные исследования и технологические достижения подтверждают это. Это окажет значительное положительное влияние как на пациентов, так и на медицинские учреждения. Объем данных о здравоохранении растет экспоненциально. Эти данные обладают огромным потенциалом для анализа и обработки с целью обеспечения более качественного, индивидуализированного лечения, снижения количества медицинских ошибок и ранней диагностики заболеваний. Анализ медицинских изображений, прогностический анализ, мониторинг здоровья и многие другие приложения CV используются в здравоохранении, чтобы помочь медицинским работникам более точно диагностировать пациентов. Ученые сейчас используют алгоритмы машинного обучения для повышения точности и прецизионности хирургических операций. Во время сложных хирургических операций эти алгоритмы помогают хирургам принимать обоснованные решения. Применение CV в здравоохранении способствует развитию медицинских исследований, улучшению ухода за пациентами и совершенствованию медицинских процедур и методов лечения. Это помогает врачам принимать более взвешенные решения в отношении лечения пациентов.
17. Диагностика и мониторинг на дому К преимуществам внедрения компьютерного зрения в рабочие процессы медицинских учреждений относятся возможность диагностики и мониторинга на дому, чрезвычайно точная диагностика, сокращение времени обследования пациентов и раннее выявление заболеваний и патологических состояний. Тщательное изучение изображений и сканов имеет важное значение для медицинской диагностики. Однако обработка данных медицинской визуализации требует ценного времени и внимания. Компьютерное зрение может помочь в этом. Большие объемы ультразвуковых снимков, КТ, МРТ и рентгеновских изображений могут быть быстро обработаны и проанализированы с помощью правильно обученных алгоритмов искусственного интеллекта для поддержки и упрощения клинических процессов. Хирургам и врачам требуется как можно больше информации для проведения операции или точной диагностики. Теперь медицинские работники могут диагностировать пациентов с гораздо большей точностью, используя точные изображения медицинской визуализации и достоверную информацию. Неточный диагноз может иметь пагубные последствия и нанести необратимый вред пациенту и врачу. Чем сложнее данные, тем меньше вероятность таких инцидентов.
18. Анализ медицинских изображений Технология компьютерного зрения в здравоохранении может снизить клиническую нагрузку, позволяя даже начинающим врачам анализировать медицинские изображения и объективно и быстро выявлять заболевания. Компьютерное зрение в здравоохранении доказало свою эффективность в качестве естественного метода диагностики и лечения кожных заболеваний. Компьютерное зрение привлекает все больше внимания в офтальмологии, поскольку может использоваться для выявления клинически значимых характеристик в диагностических и прогностических целях. Медицинские специалисты могут использовать результаты модели глубокого обучения для быстрого и точного выявления заболеваний. Алгоритм, обученный на тысячах примеров доказанных доброкачественных и злокачественных форм, может выявлять потенциально опасные участки на кожном снимке, изучая серию фото/видео наблюдений за конкретным кожным образованием. Благодаря этим преимуществам технология компьютерного зрения нашла применение в здравоохранении и медицине. Многие ситуации, связанные с КТ или МРТ в медицинской практике, требуют работы с обработкой изображений; например, глубокие сверточные нейронные сети широко используются в обработке медицинских изображений для классификации доброкачественных и злокачественных узлов на КТ-снимках легких. Компании, специализирующиеся на медицинском компьютерном зрении, также используют эту технологию для медицинской визуализации. Выявление аномалий при сканировании ряда жизненно важных органов осуществляется с помощью компьютерного зрения и обнаружения объектов.
19. Отслеживайте выздоровление пациентов. Медицинские работники используют компьютерное зрение (КЗ) для отслеживания выздоровления амбулаторных пациентов и пациентов, недавно выписанных из больницы. Таким образом, они могут следить за развитием своих пациентов. КЗ могут улучшить различные аспекты управления здравоохранением и автоматизировать мониторинг пациентов и анализ медицинских изображений. Например, планирование приемов может быть автоматизировано с помощью алгоритмов КЗ, высвобождая время и ресурсы для другой работы. Медицинские учреждения могут легко управлять своими финансами и соблюдать законодательные нормы, используя КЗ для повышения эффективности выставления счетов и ведения медицинской документации. Когда невидимые невооруженным глазом заболевания обнаруживаются слишком поздно, они могут перерасти в опасные для жизни состояния. Поэтому сектору здравоохранения необходимы технологии КЗ, способные выявлять заболевания на ранних стадиях, когда терапия может быть наиболее эффективной. КЗ может быстрее интерпретировать отсканированные изображения и выявлять заболевание на ранней стадии с помощью сложных методов распознавания образов. С помощью ИИ врачи могут оперативно лечить пациентов, страдающих такими заболеваниями, как рак.
20. Клиническое исследование Использование компьютерного зрения (КЗ) в здравоохранении улучшает процесс клинических испытаний. Производитель нового лекарственного препарата должен предоставить исчерпывающую информацию о дозировке и степени токсичности. Наиболее важным шагом является определение безопасности применения препарата на данном этапе. Цифровые фотографии, видео и другие визуальные данные могут использоваться в качестве источников информации для компьютерного зрения, которое затем может извлекать информацию и предоставлять ценные результаты. Будущее КЗ будет примечательным, поскольку оно приобретает все большую популярность и помогает предприятиям максимизировать свою операционную эффективность. Медицинские специалисты активно изучают новые области применения КЗ, поскольку оно доказало свою эффективность в различных аспектах здравоохранения. Хотя существует множество коммерческих приложений КЗ, в здравоохранении их пока немного. В связи с недавним открытием применения КЗ для минимизации отсева участников в клинических испытаниях, вероятно, появятся несколько новых и интересных вариантов использования в здравоохранении.
21. Информация о здравоохранении Область компьютерного зрения в искусственном интеллекте позволяет устройствам и компьютерам собирать значимые данные из изображений, видео и других визуальных источников и действовать или давать рекомендации на основе этих данных. Компьютерное зрение дает компьютерам возможность видеть, наблюдать и понимать, если ИИ наделяет их способностью мыслить. Учитывая более долгую историю развития, человеческое зрение имеет преимущество перед компьютерным зрением. Человеческое зрение получает пользу от контекста, накопленного за всю жизнь, что позволяет ему научиться различать объекты, измерять их расстояние от наблюдателя, обнаруживать движение и оценивать точность изображений. Эта область исследований имеет решающее значение для разработки программного обеспечения для распознавания лиц на основе компьютерного зрения и других программ, использующих изображения для идентификации людей. После идентификации черт лица на изображениях алгоритмы компьютерного зрения сравнивают эти черты с ранее записанными профилями лиц. Распознавание лиц в бытовой электронике для проверки личности пользователя становится все более популярным. Программы социальных сетей используют распознавание лиц для идентификации пользователей и их пометки. С развитием технологий возрастает необходимость ускорения исследований для быстрого совершения открытий и создания лекарств. В последующие годы исследования в области здравоохранения будут расти, а качество медицинской помощи улучшится, поскольку все больше медицинских организаций инвестируют в программное обеспечение, использующее ИИ для повышения эффективности работы своих команд по анализу данных.

Использование компьютерного зрения (КЗ) для улучшения исследований, ускорения разработки лекарств и точной диагностики значительно поможет сектору здравоохранения. По сравнению с человеческим зрением, КЗ может анализировать изображения более глубоко и точно. Когда КЗ сочетается с информацией от медицинских специалистов, система здравоохранения предоставляет более качественные услуги. Использование КЗ в здравоохранении становится все более распространенным.

Для повышения эффективности и результативности здравоохранения КЗ может помочь нам лучше понимать пациентов и тех, кто находится в опасности, и даже помочь в планировании выздоровления. Выявление ранних признаков заболевания — один из примеров использования КЗ в мониторинге пациентов . Можно выявлять тенденции в состоянии здоровья пациента, которые могут указывать на начало заболевания, изучая данные, собранные с помощью носимых устройств.

КЗ может диагностировать медицинские изображения с гораздо большей точностью, скоростью и меньшим количеством человеческих ошибок. Оно может извлекать данные из медицинских фотографий, которые не видны человеческому глазу. Система КЗ может быть обучена распознавать закономерности, указывающие на приближающийся сердечный приступ, такие как резкое снижение частоты сердечных сокращений пациента или повышение артериального давления. Обнаружение опухолей с помощью технологий КЗ может быть выполнено быстрее и точнее. [105, 106]

Компьютерное зрение (КЗ) позволяет машинам имитировать человеческую зрительную систему . Оно может собирать данные с цифровых фотографий или видео и обрабатывать их для создания различных качеств. Обучение с использованием КЗ также проводится для медицинской визуализации. Хирурги — группа, которая больше всего выигрывает от обучения с использованием КЗ, поскольку теперь они могут развивать свои навыки, используя цифровые модели. Врачи могут практиковаться в различных хирургических симуляциях.

Используя интерактивные 3D-модели человеческого тела, созданные с помощью ИИ, врачи могут виртуально оперировать тела пациентов. КЗ может анализировать фотографии тканей и выявлять симптомы заболеваний на ранних стадиях, которые в противном случае были бы чрезвычайно сложны или невозможны для человеческого глаза. Использование КЗ для интерпретации рентгеновских снимков и МРТ в здравоохранении стало второстепенным направлением. Теперь врачи могут более эффективно изучать и анализировать эти медицинские фотографии с помощью КЗ. [107, 108]

8. Обсуждение​

Компьютерное зрение в здравоохранении фокусируется на интерпретации изображений и видео. Современные технологические достижения в последние годы привели к быстрым изменениям в глобальном секторе здравоохранения и медико-биологических наук. Технологические разработки, такие как компьютерное зрение и искусственный интеллект, значительно упростили диагностику заболеваний, поиск методов лечения и разработку профилактических мер. Компьютерное зрение известно своей диагностической точностью и эффективностью как для пациентов, так и для медицинских работников.

Технология компьютерного зрения основана на синтезе и обработке изображений. Автоматизируя ручной анализ изображений и достигая большей точности, эта технология стремится сократить время обработки. Используя современное оборудование, высокоскоростной интернет и облачные технологии, компьютеры могут обрабатывать фотографии всего за несколько микросекунд. Это позволяет врачам больше сосредоточиться на пациентах и ​​анализировать все рентгеновские снимки. В результате врачи могут получать более специализированную информацию благодаря своим навыкам межличностного общения и помогать большему количеству нуждающихся людей.

В радиологии и кардиологии разрабатываются алгоритмы компьютерного зрения для обнаружения закономерностей на изображениях и распознавания любых визуальных сигналов заболеваний, необходимых для диагностики. Это может улучшить работу медицинского персонала, позволяя им лучше лечить пациентов и спасать жизни. Кроме того, многие компании стремятся к глобальному сотрудничеству в медицинской отрасли.

В результате постепенно будут устраняться препятствия, и медицинские учреждения будут предоставлять лечение, усовершенствованное с помощью компьютерного зрения. Состояние здоровья пациентов регулярно проверяется с помощью компьютерного зрения, особенно тех, кто восстанавливается после операции или других медицинских процедур. Используя технологии компьютерного зрения, можно отслеживать состояние пациентов дома и в больнице.

В клинической медицине для диагностики и лечения некоторых заболеваний используются радиоактивные материалы . Например, лучевая терапия аналогична химиотерапии. Метод компьютерного зрения применяется при лечении рака, гипертиреоза, лимфом и других заболеваний. Необходимое для каждого пациента количество радиоактивности может быть рассчитано и оптимизировано с помощью компьютерного зрения.

Визуализация используется для оценки и отслеживания изменений у лиц из группы высокого риска. Клинические испытания являются важной составляющей медицинской отрасли. Проведение исследований и наблюдение за эффективностью лекарственных препаратов занимает недели или месяцы исследований и научной работы. Приложения компьютерного зрения могут использоваться для мониторинга испытуемых на мобильных устройствах. Алгоритм настраивается для оценки того, оказывает ли препарат желаемый эффект, путем сравнения состояния здоровья и изменений пациентов с историческими данными.

Цифровые фотографии, видео и другие визуальные данные классифицируются, сегментируются и интерпретируются с помощью компьютерного зрения. Теперь машины могут получать, интерпретировать и анализировать визуальные данные с помощью моделей глубокого обучения , что позволяет им научиться различать разные изображения. Анализ медицинских изображений позволяет врачам наблюдать внутренние аномалии в организме пациента с помощью таких процедур, как МРТ, рентгенография, эндоскопия и ультразвуковое исследование. Компьютерное зрение может помочь врачам эффективно диагностировать заболевания.

Компьютерное зрение самостоятельно выполняет сложные задачи, действует автономно и принимает решения. Ранняя диагностика нескольких форм рака является критически важной функцией технологии компьютерного зрения. К числу опухолей, которые могут быть выявлены этими алгоритмами, относятся рак легких, головного мозга, молочной железы и кожи. Алгоритмы, получающие данные с нескольких рентгеновских снимков, могут выявлять деформации и опухоли, слишком мелкие для человеческого глаза, что важно при идентификации рака легких.

9. Проблемы применения компьютерного моделирования в здравоохранении

Обработка изображений и компьютерное зрение, скорее всего, потерпит неудачу, если устройство выйдет из строя из-за вирусов или других программных проблем. В зависимости от размера, угла или расстояния объекта до камеры, он может выглядеть по-разному. Точное распознавание объектов на аэрофотоснимках в приложениях дистанционного зондирования представляет собой сложную задачу из-за широкого спектра присутствующих объектов, а также существенных различий в масштабе и ориентации. В таблице 2 обсуждаются основные проблемы компьютерного зрения в здравоохранении.

Таблица 2. Проблемы компьютерного моделирования в здравоохранении.

С. № Проблемы Описание
1. Отсутствие устойчивости модели Недостатком компьютерной верификации в медицинской визуализации является недостаточная устойчивость и обобщающая способность модели. Модель должна уметь справляться с колебаниями и неопределенностями во входных данных, такими как шум, артефакты или искажения. Также важна способность модели хорошо работать с новыми и ранее не встречавшимися данными, например, с данными других модальностей, областей или популяций. Многие модели компьютерной верификации склонны к переобучению, что приводит к невозможности обобщения на новые данные, поскольку им необходимо больше учиться на обучающем наборе данных.
2. Трудности с регулировкой изменений освещения. Системы компьютерного зрения могут испытывать трудности с адаптацией к изменениям освещения, в то время как люди справляются с этим легко. Кроме того, различные источники света могут создавать дополнительные визуальные эффекты, что затрудняет распознавание объектов этими системами.
3. Низкая производительность Широкое внедрение систем компьютерного зрения может быть затруднено из-за недостаточной эффективности в редких ситуациях, поскольку врачи могут неохотно использовать инструмент, плохо работающий в редких случаях, которые наиболее сложны для диагностики. Кроме того, обучающие данные часто не репрезентативны для населения в целом, что может привести к низкой эффективности финальных моделей компьютерного зрения для определенного пола или меньшинства, что, в свою очередь, приведет к различиям в качестве лечения.
4. конфиденциальность данных Серьезным препятствием для компьютерного зрения и цифрового здравоохранения в целом является конфиденциальность данных. Одним из наиболее конфиденциальных наборов персональных данных является информация о состоянии здоровья. Поэтому крайне важно иметь систему защиты конфиденциальности данных. Устранение этих препятствий и ограничений будет иметь решающее значение для обеспечения безопасного и эффективного использования компьютерного зрения в здравоохранении с целью улучшения результатов лечения пациентов и развития медицинских исследований.
5. Требования эксперта Нам крайне необходимы эксперты в области искусственного интеллекта и машинного обучения, специалисты, которые знают, как работают эти технологии и в полной мере используют компьютерное зрение.
6. Неточные прогнозы Многие модели компьютерного зрения уязвимы для атак с использованием вредоносного ПО, то есть преднамеренно сконструированные входные данные могут обмануть их и заставить делать неточные прогнозы. Хотя алгоритмы компьютерного зрения могут многое предложить сектору здравоохранения, многочисленные препятствия и ограничения могут помешать широкому внедрению этих технологий.
7. Варианты освещения Обработка различных условий освещения представляет собой существенную трудность для систем компьютерного зрения.
Изменения освещения могут значительно изменить то, как объект выглядит на фотографии, что затрудняет его идентификацию системой. Компьютерное зрение сталкивается с серьезными проблемами, связанными с освещением, поскольку обработка изображений камерой и человеческое зрительное восприятие — это разные вещи.
8. Требования к обучению Для обучения моделей компьютерного зрения требуется значительный объем аннотированных данных.
Аннотирование изображений специалистами-аннотаторами является важнейшим этапом обучения алгоритмов компьютерного зрения на основе ИИ. Фотографии размечаются для генерации обучающих данных для моделей компьютерного зрения, которые обнаруживают определенные элементы в наборе данных.

10. Перспективы на будущее

В будущем компьютерное зрение откроет множество возможностей в здравоохранении. На основе изображений оно будет автоматически предоставлять точные медицинские отчеты. Это сэкономит время рентгенологов и максимизирует их производительность, сократив или полностью исключив вмешательство человека. Цель компьютерного зрения в искусственном интеллекте — создание автоматизированных систем, которые будут интерпретировать визуальные данные аналогично тому, как это делают люди. Будущее компьютерного зрения в здравоохранении выглядит весьма многообещающим, поскольку сектор здравоохранения поощряет инновации. Используя технологию компьютерного зрения, врачи смогут анализировать различные параметры здоровья и физической формы и делать более обоснованные медицинские выводы. Программы на основе компьютерного зрения будут интерпретировать отсканированные фотографии и преобразовывать их в интерактивные 3D-модели, чтобы помочь врачам лучше понимать состояние здоровья пациента и ставить более точный диагноз.

11. Заключение​

Компьютерное зрение — это раздел искусственного интеллекта, который обучает машины понимать визуальную среду. Для правильного распознавания и классификации объектов компьютерное зрение считывает цифровые изображения с камер и видео, а затем применяет модели глубокого обучения . Обучение на обширной фотобиблиотеке, включающей как здоровые, так и злокачественные ткани, может помочь автоматизировать процесс идентификации и снизить вероятность человеческих ошибок.

Потенциал компьютерного зрения для улучшения здравоохранения практически безграничен. Медицинская визуализация с использованием компьютерного зрения также помогает врачам в ранней диагностике заболеваний. Пациенты в конечном итоге получают от этого пользу, поскольку могут получить быструю медицинскую помощь и имеют гораздо более высокие шансы на выживание. Благодаря быстрому развитию технологий, системы компьютерного зрения в здравоохранении используются для диагностики рака легких и костей, а также других видов рака. Минимизируя потери и время ожидания, компьютерное зрение в здравоохранении позволяет больницам максимизировать ценность для пациентов.

Эффективность здравоохранения может быть повышена с помощью современных методов, таких как подсчет людей, анализ занятости и идентификация очередей. Благодаря применению компьютерного зрения в здравоохранении диагнозы ставятся быстро и точно. Цифровые системы компьютерного зрения используют визуальные данные в качестве входных и являются важнейшей частью искусственного интеллекта.

Технология обрабатывает фотографии и видео, предоставляя информацию, улучшающую анализ данных. Она помогает врачам избежать траты критически важного времени на диагностику заболевания на основе разнообразных симптомов. К ним относятся многие аспекты, такие как мониторинг состояния здоровья, анализ медицинских изображений и прогнозный анализ. Компьютерное зрение может способствовать улучшению обучения медицинских навыков.

В большинстве случаев врачи полагаются на реальный опыт для повышения своих способностей. Компьютерное зрение предоставляет платформы моделирования, где медицинские специалисты могут изучать новое и оттачивать свои навыки. В будущем компьютерное зрение будет удаленно отслеживать состояние здоровья пациентов и обеспечит значительный прогресс в здравоохранении.

Литература

Авторы: Mohd Javaid, Abid Haleem, Ravi Pratap Singh, Mumtaz Ahmed

ЗАКАЗАТЬ СИСТЕМУ

СХОЖИЕ СТАТЬИБОЛЬШЕ ОТ АВТОРА