VIZIUNE COMPUTERIZATĂ PENTRU ASISTENȚĂ MEDICALĂ

dis.agency
Publicat :2021-12-08 | Blog
VIZIUNE COMPUTERIZATĂ PENTRU ASISTENȚĂ MEDICALĂ

Viziunea computerizată este o tehnologie bazată pe procesarea și sinteza imaginilor. Aceasta implică, de obicei, învățarea automată și permite IA să simuleze viziunea umană. Această tehnologie urmărește să economisească timp prin automatizarea analizei manuale a imaginilor și atingerea unui nivel mai ridicat de precizie. În acest scop, un algoritm este alimentat cu o cantitate mare de imagini reprezentative și antrenat să detecteze anumite părți ale acestora. Dezvoltatorii folosesc în prezent viziunea computerizată într-o gamă largă de sfere: de la măștile Snapchat și Instagram până la cercetarea științifică și obiectivele medicale. 

Principalele motive pentru a utiliza Computer Vision în domeniul medical

Chiar dacă tehnologia de ultimă generație în domeniul vederii computerizate nu permite tehnologiei să înlocuiască personalul medical, aceasta le simplifică munca. Iată câteva cauze semnificative pentru a începe să folosiți viziunea computerizată în domeniul sănătății.

  • Viteză

Dacă există un motiv principal pentru a folosi computerele în locul oamenilor în anumite procese, acesta este capacitatea lor de a efectua calcule și de a efectua mai rapid lucrări analitice. Oricât de paradoxal ar părea, viteza se aplică și în cazul asistenței medicale, alături de alte domenii. Oamenii pot procesa doar o cantitate limitată de informații la un moment dat. Aici este momentul în care IA preia partea monotonă și de rutină a muncii.

Cu tot hardware-ul, internetul rapid și cloud-ul de care dispunem în prezent, computerele pot procesa imagini în microsecunde. Acest lucru le permite medicilor să pună AI să analizeze, să zicem, toate imaginile cu raze X, în timp ce ei se pot concentra mai mult pe pacienți. Astfel, medicii au șansa de a afla mai multe detalii specifice prin intermediul abilităților lor soft și de a oferi îngrijire unui număr mai mare de persoane care au nevoie de ea.

  • Precizie

Unele boli, cum ar fi cancerul, necesită diagnosticarea în stadiu incipient pentru ca medicii să poată salva o viață umană. Rezultatele fals-negative și fals-pozitive pot fi ambele destul de distructive. În astfel de cazuri, un pacient fie nu începe tratamentul la timp, fie ia decizii cruciale pe baza cunoștințelor sale despre o boală presupusă inexistentă. Viziunea computerizată exclude într-o oarecare măsură posibilitatea erorii umane și servește ca un asistent pentru radiologi. Inteligența artificială îi poate ajuta pe medici să detecteze afecțiuni precum cancerul, pneumonia, osteoporoza și multe altele.

  • Urgență

Asistența medicală presupune multe situații urgente care necesită o reacție imediată. Specialiștii medicali sunt învățați să estimeze vizual situația foarte rapid în astfel de cazuri. Dar ce se întâmplă dacă nu sunt suficient de exacți? Iată de ce o combinație de viteză și precizie oferită de viziunea computerizată ar putea fi crucială pentru situațiile urgente.

Estimarea automată a hemoragiei postpartum este un exemplu de aplicare a vederii computerizate în domeniul medical. Aceasta le permite chirurgilor să înțeleagă cât de mult sânge a pierdut un pacient. Sistemul Triton măsoară cantitățile de sânge de pe buretele folosit și din canistre. Sistemul îi ajută pe medici să diminueze numărul de decese materne și durata de spitalizare.

  • Recunoașterea modelelor

Radiologii pot fi ajutați și de calculatoare. Trebuie doar să compuneți un set de date de imagini cu diagnostice asociate în mod special și să antrenați un model de învățare profundă pe baza acestui set de date. Apoi, IA va începe să detecteze modele în imagini. De exemplu, aceasta poate găsi tumori, pneumonie sau alunițe potențial periculoase.

Exemple de aplicații de viziune computerizată în domeniul sănătății

Să aruncăm o privire mai atentă la aplicațiile viziunii computerizate în domeniul sănătății.

Detectarea cancerului de piele

"1 din 5 persoane face cancer de piele", potrivit site-ului SkinVision - o aplicație care ajută utilizatorul să depisteze cancerul de piele. Trebuie să descărcați, să instalați aplicația și să faceți o fotografie a unei alunițe sau a unei pete care vă îngrijorează. Apoi, aplicația vă va spune dacă trebuie să mergeți la un dermatolog sau nu. Sensibilitatea software-ului este de 95% datorită algoritmului de învățare automată.

 

Simulări de chirurgie

Viziunea computerizată pentru imagistica medicală este, de asemenea, utilizată pentru instruire. Formarea prin CV se aplică în special chirurgilor: în prezent, aceștia își pot stăpâni abilitățile cu ajutorul modelelor digitale. Software-ul Touch Surgery le permite medicilor să treacă prin simulări ale diferitelor intervenții chirurgicale. Inteligența artificială creează modele 3D interactive ale corpurilor umane, permițându-le chirurgilor să le opereze aproape la fel ca în viața reală.

 

 

Depistarea pneumoniei

O aplicație web de detectare a pneumoniei se bazează pe o rețea neuronală care a fost antrenată pe 500 de imagini cu raze X ale pieptului. Modelul de învățare profundă a atins o precizie de peste 86%. Cu toate acestea, este un proiect open-source care poate fi folosit doar în scopuri de cercetare, nu și clinice.

Dezvoltatorii unui alt instrument de detectare a pneumoniei se plâng de faptul că găsirea de date etichetate este dificilă, deoarece doar medicii certificați pot da un diagnostic. De asemenea, ei nu sunt siguri că rezultatul va fi relevant pentru alte afecțiuni, deoarece baza lor de date a fost limitată la pacienți de 1-5 ani dintr-un singur spital.

 

[Detectarea pneumoniei din radiografia toracică folosind învățarea profundă]

Vă gândiți să dezvoltați o aplicație mobilă de sănătate?

Descarcă gratis Ebook

Expertiza noastră

Echipa APP Solutions a construit o rețea neuronală de clasificare a cancerului de piele. Una dintre principalele provocări ale proiectului a fost sensibilitatea la timp. În timp ce sistemul are nevoie de timp pentru a procesa datele, rezultatul trebuie să fie vizibil cât mai curând posibil. O altă dificultate constă în resursele de calcul de care are nevoie produsul. Construirea întregului sistem în cloud a fost o soluție unică. În plus, aceasta a redus costul proiectului la jumătate.

 

În cele din urmă, fluxul de produse a funcționat în felul următor:

  1. Imaginea de intrare încărcată în memoria cloud și trimisă la rețeaua neuronală convoluțională;

  2. CNN procesează imaginile de intrare;

  3. Algoritmul de detectare a anomaliilor găsește elementele suspecte;

  4. Algoritmul de clasificare determină tipul de anomalie;

  5. Rezultatele au fost sintetizate și vizualizate. 

Clasificatorul ia în considerare localizarea anatomică a leziunii, datele privind profilul pacientului, dimensiunea și dimensiunea leziunii, precum și alte caracteristici.

Ca urmare, am creat un sistem cu o precizie medie de 90% pe datele de testare și o durată de livrare a rezultatelor de o oră. Cu cât sistemul funcționează mai mult timp, cu atât devine mai eficient.

Viitorul viziunii computerizate în domeniul sănătății

În prezent, există o mare problemă în domeniul vederii computerizate în domeniul sănătății. Modelele de învățare profundă au tendința de a nu funcționa bine pe date noi (diferite de cele pe care au fost antrenate). Așadar, mai sunt încă multe de făcut în acest domeniu.

Predicțiile pieței arată același lucru: vârful viziunii computerizate în domeniul sănătății nu a ajuns încă. Se preconizează că CV pe piața asistenței medicale va crește cu 47,2% și va ajunge la 1 457 de milioane USD până în 2023, față de 210,5 milioane USD în 2018. 

Concluzie

Viziunea computerizată în domeniul sănătății are multe de oferit: ea îi ajută deja pe radiologi, chirurgi și alți medici. De asemenea, această tehnologie poate înlocui parțial formarea profesională a medicilor și depistarea primară a cancerului de piele. Tendințele și provocările arată: o descoperire a vederii computerizate în domeniul medical este încă pe cale să apară. Dacă sunteți interesat să faceți parte din ea, nu ezitați să ne contactați.

Scrieți-ne