بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
إعدادات ملفات تعريف الارتباط
بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
أحد المجالات الرئيسية التي يحرز فيها الذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا هو في تكنولوجيا الرؤية الحاسوبية. تعتبر حلول الرعاية الصحية المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل أنظمة الرؤية الحاسوبية أداة لا تقدر بثمن لتحليل البيانات الطبية وتحديد الحالات الشاذة التي قد لا تكون مرئية للعين البشرية وتقديم التدخلات في الوقت المناسب. وهذا مهم بشكل خاص للكشف المبكر عن الأمراض، مما يمكن أن يحسن بشكل كبير نتائج المرضى.
لا يقتصر تطبيق الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية على التشخيص فقط. تمتد فائدته إلى المساعدة الجراحية، حيث أدت الروبوتات الطبية إلى تطوير أنظمة متقدمة تجري عمليات جراحية دقيقة وبأقل تدخل جراحي. بالإضافة إلى ذلك، تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي على تحسين مراقبة المرضى من خلال دمج التقنيات القابلة للارتداء وأتمتة عمليات الرعاية الصحية، مما يساهم في أتمتة الرعاية الصحية.
في هذه المقالة، سنلقي نظرة على كيفية عمل نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLOv8 و Ultralytics YOLO11 في مساعدة الصناعة الطبية في مهام الكشف عن الأجسام المتقدمة. سنلقي أيضًا نظرة على مزاياها وتحدياتها وتطبيقاتها وكيف يمكنك البدء في استخدام نماذج Ultralytics YOLO .
تبسيط المساعدة الجراحية باستخدام نماذج Ultralytics YOLO
تعمل أنظمة الرؤية الحاسوبية القائمة على الذكاء الاصطناعي على توسيع دورها في مجال الرعاية الصحية. يمكن لنماذج الرؤية الحاسوبية مثل YOLOv8 و YOLO11 تبسيط عملية اكتشاف الأجسام الطبية من خلال توفير تحديد الأدوات والأجسام في الوقت الفعلي وبدقة عالية في غرف العمليات. يمكن أن تساعد قدراتها المتقدمة الجراحين من خلال تتبع الأدوات الجراحية في الوقت الفعلي، مما يعزز دقة وسلامة الإجراءات.
قامت Ultralytics بتطوير العديد مننماذج YOLO بما في ذلك:
Ultralytics YOLOv5: ركز هذا الإصدار على سهولة الاستخدام وإمكانية الوصول للمطورين، مع إضافة ميزات لتدريب أسرع ونشر أفضل للأجهزة.
Ultralytics YOLOv8: قدم هذا الإصدار نموذجًا خاليًا تمامًا من المرساة. في إصدارات YOLO السابقة، كانت مربعات الارتساء عبارة عن مربعات محددة مسبقًا بأشكال وأحجام مختلفة تُستخدم كنقاط بداية لاكتشاف الأجسام. يلغي YOLOv8 الحاجة إلى مربعات الارتساء هذه، ويتنبأ مباشرةً بشكل الكائن وموقعه.
على سبيل المثال، لدى Ultralytics YOLOv8 العديد من التطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات، بما في ذلك الرعاية الصحية، مع تأثير كبير على مجالات مثل اكتشاف الأدوية والتشخيص والمراقبة في الوقت الفعلي. فيما يلي بعض الطرق التي يمكن من خلالها استخدام YOLOv8 في حلول الرعاية الصحية القائمة على الذكاء الاصطناعي.
مراقبة المرضى في الوقت الحقيقي: يمكن أيضًا استخدام YOLOv8 في المستشفيات لمراقبة المرضى والموظفين في الوقت الفعلي. تشمل التطبيقات مراقبة امتثال معدات الحماية الشخصية (PPE) واكتشاف سقوط المرضى.
كشف الأدوات الجراحية: يمكن استخدام YOLOv8 detect الأدوات الجراحية track بدقة في الوقت الفعلي أثناء العمليات الجراحية بالمنظار. وهذا أمر مهم لتحسين الكفاءة والسلامة.
جراحة الروبوتات الطبية: في الجراحة الروبوتية، يمكن لـ YOLOv8 تعزيز دقة الأدوات الجراحية من خلال تحديد المعالم التشريحية الحرجة وتتبع الحركات في الوقت الفعلي. يمكن لهذا الاكتشاف المدفوع بالذكاء الاصطناعي للأجسام أن يحسن دقة وسلامة العمليات الجراحية المعقدة ويقلل من المضاعفات.
التنظير الداخلي: يمكن تطبيق YOLOv8 على صور التنظير الداخلي للمساعدة في تحديد التشوهات في الجهاز الهضمي.
التطبيقات الصحية المتنقلة: يمكن دمج YOLOv8 في تطبيقات الهاتف المحمول لأغراض الرعاية الصحية المختلفة، بما في ذلك فحص سرطان الجلد.
التصوير والتشخيص الطبي: يمكن لـ YOLOv8 detect classify التشوهات في طرائق التصوير المختلفة مثل الأشعة السينية والتصوير المقطعي المحوسب والتصوير بالرنين المغناطيسي والموجات فوق الصوتية. يمكن استخدام نموذج Ultralytics YOLOv8 للكشف عن الأجسام في طب العيون لتحديد تشوهات الشبكية، مثل اعتلال الشبكية السكري، وفي نماذج الأشعة يمكن أن detect نماذج الأشعة كسور العظام، مما يساعد أخصائيي الأشعة على تقييم حالات الإصابات.
الشكل 1. كشف الكسر في صورة الأشعة السينية باستخدام YOLOv8.
مزايا وتحديات الكشف عن الكائنات الطبية
بالمقارنة مع نماذج اكتشاف الأجسام الأخرى مثل RetinaNet وFaster R-CNN، يوفر Ultralytics YOLOv8 مزايا مميزة للتطبيقات الطبية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي:
الكشف في الوقت الحقيقي: YOLOv8 هو أحد أسرع نماذج الكشف عن الأجسام. وهو مثالي للإجراءات الطبية في الوقت الحقيقي، مثل العمليات الجراحية، حيث يكون الكشف السريع والدقيق للأدوات والأدوات الطبية أمرًا مهمًا.
الدقة: يُظهر YOLOv8 دقة فائقة في اكتشاف الأجسام. وتساهم التحسينات في بنيته ووظيفة الخسارة وعملية التدريب في دقته العالية في تحديد الأجسام الطبية وتحديد موقعها.
الكشف عن الأجسام الطبية المتعددة: يمكن YOLOv8 detect أجسام متعددة في صورة واحدة، مثل تحديد العديد من الأدوات الطبية أثناء الجراحة أو اكتشاف التشوهات المختلفة في بيئة طبية.
تعقيد أقل: مقارنةً بالكاشفات ذات المرحلتين (مثل Faster R-CNN)، يعمل YOLOv8 على تبسيط عملية الكشف من خلال إجرائها في مرحلة واحدة. يساهم هذا النهج المبسط في سرعته وكفاءته، مما يسهل نشره ودمجه في تحسين سير العمل الطبي الحالي.
تحسين التدريب والنشر: ركّزتUltralytics على جعل نماذجها سهلة الاستخدام إلى حد كبير، حيث تقدم عملية تدريب مبسطة وتصدير مبسط للنماذج وتوافق مع مختلف منصات الأجهزة، مما يجعلها في متناول الباحثين والمطورين في المجال الطبي.
على الرغم من المزايا العديدة، هناك تحديات لاستخدام نماذج رؤية الكمبيوتر في الكشف عن الكائنات الطبية:
الاعتماد على البيانات: تتطلب نماذج الرؤية الحاسوبية كمية كبيرة من البيانات المصنفة للتدريب الفعال. قد يكون الحصول على مجموعات بيانات مشروحة عالية الجودة في المجال الطبي أمرًا صعبًا بسبب عوامل مثل خصوصية المريض.
تعقيد الصور الطبية: غالبًا ما تحتوي الصور الطبية على هياكل معقدة ومتداخلة، مما يجعل من الصعب على النماذج المتقدمة التمييز بين الأنسجة الطبيعية وغير الطبيعية.
الموارد الحسابية: قد يتطلب تحليل الصور الطبية عالية الدقة قوة حسابية عالية، وهو ما قد يمثل قيدًا في البيئات محدودة الموارد.
بمجرد تثبيت Ultralytics يصبح استخدام YOLOv8 بسيطًا ومباشرًا. يمكنك استخدام نموذج YOLOv8 المُدرَّب مسبقًا detect الكائنات في الصور دون الحاجة إلى تدريب نموذج من الصفر.
فيما يلي مثال سريع على كيفية تحميل نموذج YOLOv8 واستخدامه detect الكائنات في الصورة. للحصول على أمثلة أكثر تفصيلاً ونصائح استخدام متقدمة، راجع وثائقUltralytics الرسمية للحصول على أفضل الممارسات والمزيد من الإرشادات.
الشكل 2. مقتطف كود يوضح تشغيل الاستدلالات باستخدام YOLOv8.
الخلاصة
يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية، لا سيما من خلال نماذج مثل Ultralytics YOLOv8 إلى تغيير المشهد الطبي. حيث تعمل قدرتها على تقديم كشف فوري عالي الدقة على تبسيط سير العمل وتعزيز الدقة الجراحية ودقة التشخيص ومراقبة المرضى في الوقت الفعلي، مما يؤدي إلى نتائج أفضل للمرضى. ومع استمرارنا في تحسين جودة البيانات وقوة الحوسبة، من المرجح أن تنمو إمكانات YOLOv8 في مجال الرعاية الصحية، مما يسمح لها بتلبية المزيد من الاحتياجات الطبية بفعالية أكبر.
للتعرف على إمكانات Vision AI والبقاء على اطلاع بأحدث ابتكاراتنا على مستودع GitHub الخاص بنا. انضم إلى مجتمعنا المتنامي وشاهد كيف نهدف إلى المساعدة في تحويل صناعات مثل الرعاية الصحية و التصنيع.
