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 отрасли в решении сложных задач обнаружения объектов. Мы также рассмотрим их преимущества, проблемы, области применения и то, как начать работу с моделями Ultralytics YOLO.

Оптимизация 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 оптимизировать обнаружение медицинских объектов, обеспечивая идентификацию инструментов и объектов в операционных в режиме реального времени и с высокой точностью. Их расширенные возможности могут помочь хирургам, отслеживая хирургические инструменты в режиме реального времени, повышая точность и безопасность процедур.

Ultralytics разработала несколько моделей YOLO, в том числе:

• Ultralytics YOLOv5: Эта версия была ориентирована на простоту использования и доступность для разработчиков, добавлены функции для более быстрого обучения и лучшего развертывания на устройствах.
  ‍
• Ultralytics YOLOv8: В этой версии представлена полностью модель без привязки к anchor boxes. В предыдущих версиях YOLO anchor boxes были предопределенными рамками различных форм и размеров, которые использовались в качестве отправных точек для обнаружения объектов. YOLOv8 устраняет необходимость в этих anchor boxes, напрямую предсказывая форму и местоположение объекта.
  ‍
• Ultralytics YOLO11: Новейшие модели YOLO превзошли предыдущие версии во многих задачах, включая обнаружение, сегментацию, оценку позы, отслеживание и классификацию.

Области применения YOLOv8 в здравоохранении

Ultralytics YOLOv8, например, имеет множество приложений на основе ИИ в различных областях, включая здравоохранение, оказывая значительное влияние на такие области, как разработка лекарств, диагностика и мониторинг в режиме реального времени. Вот несколько способов использования YOLOv8 в решениях для здравоохранения на основе ИИ.

• Мониторинг пациентов в режиме реального времени: YOLOv8 также можно использовать в больницах для мониторинга пациентов и персонала в режиме реального времени. Приложения включают мониторинг соблюдения требований к средствам индивидуальной защиты (СИЗ) и обнаружение падений пациентов.
  ‍
• Обнаружение хирургических инструментов: YOLOv8 можно использовать для точного обнаружения и отслеживания хирургических инструментов в режиме реального времени во время лапароскопических операций. Это важно для повышения эффективности и безопасности.
  ‍
• Роботизированная хирургия: В роботизированной хирургии YOLOv8 может повысить точность хирургических инструментов, идентифицируя важные анатомические ориентиры и отслеживая движения в режиме реального времени. Это обнаружение объектов на основе ИИ может повысить точность и безопасность сложных операций и свести к минимуму осложнения.
  ‍
• Эндоскопия: YOLOv8 можно применять к эндоскопическим изображениям, чтобы помочь в выявлении отклонений в желудочно-кишечном тракте.
  ‍
• Мобильные приложения для здоровья: YOLOv8 можно интегрировать в мобильные приложения для различных целей здравоохранения, включая скрининг на рак кожи.
  ‍
• Медицинская визуализация и диагностика: YOLOv8 может обнаруживать и классифицировать аномалии в различных методах визуализации, таких как рентген, КТ, МРТ и УЗИ. Модель обнаружения объектов Ultralytics YOLOv8 может использоваться в офтальмологии для выявления аномалий сетчатки, таких как диабетическая ретинопатия, а в радиологии модели могут обнаруживать переломы костей, помогая рентгенологам оценивать случаи травм.

‍

Преимущества и проблемы обнаружения объектов в медицине

По сравнению с другими моделями обнаружения объектов, такими как RetinaNet и Faster R-CNN, Ultralytics YOLOv8 предлагает явные преимущества для медицинских приложений на основе ИИ:

• Обнаружение в реальном времени: YOLOv8 — одна из самых быстрых моделей обнаружения объектов. Она идеально подходит для медицинских процедур в реальном времени, таких как хирургия, где важны быстрое и точное обнаружение медицинских инструментов и оборудования.
  ‍
• Точность: YOLOv8 демонстрирует передовую точность в обнаружении объектов. Усовершенствования в ее архитектуре, функции потерь и процессе обучения способствуют ее высокой точности в идентификации и локализации медицинских объектов.
  ‍
• Обнаружение нескольких медицинских объектов: YOLOv8 может обнаруживать несколько объектов на одном изображении, например, идентифицировать многочисленные медицинские инструменты во время операции или обнаруживать различные отклонения в медицинских условиях. 
  ‍
• Уменьшенная сложность: По сравнению с двухэтапными детекторами (такими как Faster R-CNN), YOLOv8 упрощает процесс обнаружения, выполняя его за один этап. Этот оптимизированный подход способствует ее скорости и эффективности, что облегчает развертывание и интеграцию в существующую оптимизацию медицинского рабочего процесса.
  ‍
• Улучшенное обучение и развертывание: Ultralytics сосредоточилась на том, чтобы сделать свои модели максимально удобными для пользователя, предлагая оптимизированный процесс обучения, упрощенный экспорт моделей и совместимость с различными аппаратными платформами, что делает ее доступной для исследователей и разработчиков в медицинской сфере.

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.

Запуск выводов с использованием модели YOLOv8

Чтобы начать использовать YOLOv8, установите пакет Ultralytics. Вы можете установить его с помощью pip, conda или Docker. Подробные инструкции можно найти в Руководстве по установке Ultralytics. Если у вас возникнут какие-либо проблемы, их Руководство по распространенным проблемам поможет вам устранить неполадки.

После установки Ultralytics использовать YOLOv8 очень просто. Вы можете использовать предварительно обученную модель YOLOv8 для обнаружения объектов на изображениях без обучения модели с нуля.

Вот краткий пример того, как загрузить модель YOLOv8 и использовать ее для обнаружения объектов на изображении. Более подробные примеры и советы по расширенному использованию см. в официальной документации Ultralytics для ознакомления с передовыми практиками и дальнейшими инструкциями.

‍

Заключение

Интеграция ИИ в здравоохранение, особенно с помощью таких моделей, как Ultralytics YOLOv8, преобразует медицинский ландшафт. Ее способность обеспечивать обнаружение в реальном времени с высокой точностью упрощает рабочие процессы и повышает хирургическую точность, диагностическую точность и мониторинг пациентов в реальном времени, что приводит к улучшению результатов лечения пациентов. Поскольку мы продолжаем улучшать качество данных и вычислительную мощность, потенциал YOLOv8 в здравоохранении, вероятно, будет расти, что позволит ей более эффективно решать еще больше медицинских потребностей.

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.