دور الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

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.

طورت شركة Ultralytics العديد من نماذج YOLO، بما في ذلك:

• أولتراليتكس YOLOv5: ركز هذا الإصدار على سهولة الاستخدام وإمكانية وصول المطورين، 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.
  ‍
• Ultralytics YOLO11: تفوقت أحدث نماذج YOLO على الإصدارات السابقة في مهام متعددة، بما في ذلك الكشف والتجزئة وتقدير الوضعية والتتبع والتصنيف.

تطبيقات YOLOv8 في مجال الرعاية الصحية

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 للكشف عن الأدوات الجراحية وتتبعها 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 للأشياء 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 اكتشاف وتصنيف 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 يكتشف نماذج الأشعة كسور العظام، مما يساعد أخصائيي الأشعة على تقييم حالات الإصابات.

‍

مزايا وتحديات الكشف عن الأجسام الطبية

مقارنةً بنماذج 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 ل YOLOv8 اكتشاف 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: ركّزت شركة Ultralytics 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، إلا أن هناك تحديات تواجه استخدام نماذج الرؤية الحاسوبية في الكشف عن الأجسام الطبية:

• الاعتماد على البيانات: تتطلب نماذج الرؤية الحاسوبية كمية كبيرة من البيانات الموسومة للتدريب الفعال. يمكن أن 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 تراكيب معقدة ومتداخلة مما يجعل من الصعب على النماذج المتقدمة التفريق بين الأنسجة الطبيعية والأنسجة الشاذة.
  ‍
• الموارد الحاسوبية: يمكن أن يتطلب تحليل الصور الطبية عالية الدقة قدرة حاسوبية عالية، وهو ما قد يكون قيدًا في البيئات محدودة الموارد.

تشغيل الاستنتاجات باستخدام نموذج YOLOv8

لبدء استخدام YOLOv8، قم بتثبيت حزمة Ultralytics. يمكنك تثبيتها باستخدام pip أو conda أو Docker. يمكن العثور على تعليمات مفصلة في دليل تثبيت Ultralytics. إذا واجهتك أي مشاكل، يمكن أن يساعدك دليل المشكلات الشائعة في استكشاف الأخطاء وإصلاحها.

بمجرد تثبيت برنامج Ultralytics، يصبح استخدام YOLOv8 بسيطًا ومباشرًا. يمكنك استخدام نموذج YOLOv8 المُدرَّب مسبقًا لاكتشاف الكائنات في الصور دون الحاجة إلى تدريب نموذج من الصفر.

فيما يلي مثال سريع على كيفية تحميل نموذج YOLOv8 واستخدامه للكشف عن الكائنات في الصورة. للحصول على أمثلة أكثر تفصيلاً ونصائح استخدام متقدمة، راجع وثائق Ultralytics الرسمية للحصول على أفضل الممارسات والمزيد من الإرشادات.

‍

الخاتمة

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.

للتعرّف على إمكانات Vision AI والاطلاع على أحدث ابتكاراتنا على مستودع GitHub الخاص بنا. انضم إلى مجتمعنا المتنامي وشاهد كيف نهدف إلى المساعدة في تحويل صناعات مثل الرعاية الصحية والتصنيع.