Роль ИИ в здравоохранении

Искусственный интеллект (ИИ) в здравоохранении быстро развивается, и его применение расширяется во многих областях, включая ИИ в уходе за пациентами, медицинской диагностике и хирургических процедурах. Согласно последним прогнозам, к 2029 году объем мирового рынка ИИ в здравоохранении достигнет 148 миллиардов долларов США. От диагностики на основе ИИ до точной медицины, ИИ трансформирует работу систем здравоохранения, повышая точность и эффективность медицинских процессов.

Ключевой областью, в которой ИИ добивается значительных успехов, является технология компьютерного зрения. Решения для здравоохранения на основе ИИ, такие как системы компьютерного зрения, являются бесценным инструментом для анализа медицинских данных, выявления аномалий, которые могут быть не видны человеческому глазу, и своевременного вмешательства. Это особенно важно для раннего выявления заболеваний, что может значительно улучшить результаты лечения пациентов.

Применение ИИ в здравоохранении не ограничивается диагностикой. Его полезность распространяется на хирургическую помощь, где медицинская робототехника привела к разработке передовых систем, выполняющих точные и минимально инвазивные операции. Кроме того, системы ИИ улучшают мониторинг пациентов за счет интеграции носимых технологий и автоматизации процессов здравоохранения, что способствует автоматизации здравоохранения.

В этой статье мы рассмотрим, как модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8 и Ultralytics YOLO11 могут помочь медицинской промышленности в решении сложных задач по обнаружению объектов. Мы также рассмотрим их преимущества, проблемы, области применения и то, как вы можете начать работу с моделями Ultralytics YOLO .

Рационализация хирургической помощи с помощью моделей Ultralytics YOLO

Системы компьютерного зрения на основе ИИ расширяют свою роль в здравоохранении. Модели компьютерного зрения, такие как YOLOv8 и YOLO11 , могут упростить обнаружение медицинских объектов, обеспечивая высокоточную идентификацию инструментов и предметов в операционных в режиме реального времени. Их передовые возможности могут помочь хирургам, отслеживая хирургические инструменты в режиме реального времени, что повышает точность и безопасность процедур.

Ultralytics разработала несколькомоделей YOLO , в том числе:

• Ultralytics YOLOv5: В этой версии основное внимание уделено простоте использования и доступности для разработчиков, добавлены функции для ускорения обучения и лучшего развертывания устройств.
  ‍
• Ultralytics YOLOv8: В этой версии представлена полностью безъякорная модель. В предыдущих версиях YOLO якорные ящики представляли собой предварительно заданные ящики различных форм и размеров, используемые в качестве отправных точек для обнаружения объектов. YOLOv8 устраняет необходимость в этих якорных ящиках, напрямую предсказывая форму и местоположение объекта.
  ‍
• Ultralytics YOLO11: Последние модели YOLO превзошли предыдущие версии во многих задачах, включая обнаружение, сегментацию, оценку положения, отслеживание и классификацию.

Применение YOLOv8 в здравоохранении

Например, Ultralytics YOLOv8 находит множество применений в различных областях, в том числе в здравоохранении, оказывая значительное влияние на такие сферы, как открытие лекарств, диагностика и мониторинг в режиме реального времени. Вот некоторые способы использования YOLOv8 в решениях для здравоохранения, основанных на искусственном интеллекте.

• Мониторинг пациентов в режиме реального времени: YOLOv8 также может использоваться в больницах для мониторинга пациентов и персонала в режиме реального времени. К числу таких задач относятся контроль соблюдения правил использования средств индивидуальной защиты (СИЗ) и обнаружение падений пациентов.
  ‍
• Обнаружение хирургических инструментов: YOLOv8 можно использовать для точного detect и track хирургических инструментов в режиме реального времени во время лапароскопических операций. Это важно для повышения эффективности и безопасности.
  ‍
• Медицинская роботизированная хирургия: В роботизированной хирургии YOLOv8 может повысить точность хирургических инструментов за счет определения критических анатомических ориентиров и отслеживания движений в режиме реального времени. Такое обнаружение объектов на основе искусственного интеллекта позволяет повысить точность и безопасность сложных операций и минимизировать осложнения.
  ‍
• Эндоскопия: YOLOv8 можно применять к эндоскопическим изображениям, чтобы помочь в выявлении отклонений в желудочно-кишечном тракте.
  ‍
• Мобильные приложения для здравоохранения: YOLOv8 можно интегрировать в мобильные приложения для различных медицинских целей, включая скрининг рака кожи.
  ‍
• Медицинская визуализация и диагностика: YOLOv8 может detect и classify аномалии в различных модальностях визуализации, таких как рентгеновские снимки, компьютерная томография, магнитно-резонансная томография и ультразвуковые исследования. Модель обнаружения объектов Ultralytics YOLOv8 может использоваться в офтальмологии для выявления аномалий сетчатки, таких как диабетическая ретинопатия, а в радиологии - для detect переломов костей, помогая рентгенологам оценивать травмы.

‍

Преимущества и проблемы обнаружения объектов в медицине

По сравнению с другими моделями обнаружения объектов, такими как RetinaNet и Faster R-CNN, Ultralytics YOLOv8 обладает явными преимуществами для медицинских приложений, основанных на искусственном интеллекте:

• Обнаружение в режиме реального времени: YOLOv8 - одна из самых быстрых моделей обнаружения объектов. Она идеально подходит для медицинских процедур в реальном времени, таких как хирургия, где важно быстрое и точное обнаружение медицинских инструментов и приборов.
  ‍
• Точность: YOLOv8 демонстрирует современную точность обнаружения объектов. Улучшения в архитектуре, функции потерь и процессе обучения способствуют высокой точности идентификации и локализации медицинских объектов.
  ‍
• Обнаружение нескольких медицинских объектов: YOLOv8 может detect несколько объектов на одном изображении, например, идентифицировать многочисленные медицинские инструменты во время операции или обнаружить различные аномалии в медицинских учреждениях.
  ‍
• Снижение сложности: По сравнению с двухэтапными детекторами (например, Faster R-CNN), YOLOv8 упрощает процесс обнаружения, выполняя его в один этап. Такой упрощенный подход способствует повышению скорости и эффективности, что облегчает его развертывание и интеграцию в существующую оптимизацию медицинского рабочего процесса.
  ‍
• Улучшенное обучение и развертывание: Ultralytics сосредоточилась на том, чтобы сделать свои модели максимально удобными для пользователей, предлагая оптимизированный процесс обучения, упрощенный экспорт моделей и совместимость с различными аппаратными платформами, что делает их доступными для исследователей и разработчиков в области медицины.

Несмотря на многочисленные преимущества, существуют проблемы, связанные с использованием моделей компьютерного зрения в обнаружении медицинских объектов:

• Зависимость от данных: Моделям компьютерного зрения требуется большой объем размеченных данных для эффективного обучения. Получение высококачественных аннотированных наборов данных в медицинской сфере может быть затруднено из-за таких факторов, как конфиденциальность пациентов.
  ‍
• Сложность медицинских изображений: Медицинские изображения часто содержат сложные и перекрывающиеся структуры, что затрудняет для продвинутых моделей различение нормальных и аномальных тканей.
  ‍
• Вычислительные ресурсы: Анализ медицинских изображений с высоким разрешением может потребовать высокой вычислительной мощности, что может быть ограничением в средах с ограниченными ресурсами.

Выполнение выводов с использованием модели YOLOv8

Чтобы начать использовать YOLOv8, установите пакетUltralytics . Вы можете установить его с помощью pip, conda или Docker. Подробные инструкции можно найти в руководстве по установкеUltralytics . Если вы столкнетесь с какими-либо проблемами, вам поможет их устранить руководство по общим вопросам.

После установки Ultralytics использование YOLOv8 становится простым. Вы можете использовать предварительно обученную модель YOLOv8 для detect объектов на изображениях, не обучая модель с нуля.

Вот краткий пример того, как загрузить модель YOLOv8 и использовать ее для detect объектов на изображении. Более подробные примеры и советы по использованию можно найти в официальной документацииUltralytics , где описаны лучшие практики и дальнейшие инструкции.

‍

Заключение

Внедрение искусственного интеллекта в здравоохранение, в частности с помощью таких моделей, как Ultralytics YOLOv8, меняет медицинский ландшафт. Его способность обеспечивать высокоточное обнаружение в режиме реального времени упрощает рабочие процессы, повышает точность хирургических операций, точность диагностики и мониторинга состояния пациента в режиме реального времени, что приводит к улучшению результатов лечения. По мере повышения качества данных и вычислительной мощности потенциал YOLOv8 в здравоохранении будет расти, что позволит ему эффективно решать еще больше медицинских задач.

Чтобы узнать о потенциале Vision AI и быть в курсе наших последних инноваций, посетите наш репозиторий GitHub. Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу и станьте свидетелями того, как мы стремимся помочь преобразовать такие отрасли, как здравоохранение и производство.