Bằng cách nhấp vào “Chấp nhận tất cả Cookie”, bạn đồng ý với việc lưu trữ cookie trên thiết bị của mình để tăng cường khả năng điều hướng trang web, phân tích việc sử dụng trang web và hỗ trợ các nỗ lực tiếp thị của chúng tôi. Thêm thông tin
Cài đặt Cookie
Bằng cách nhấp vào “Chấp nhận tất cả Cookie”, bạn đồng ý với việc lưu trữ cookie trên thiết bị của mình để tăng cường khả năng điều hướng trang web, phân tích việc sử dụng trang web và hỗ trợ các nỗ lực tiếp thị của chúng tôi. Thêm thông tin
Khám phá cách vision AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe tăng cường khả năng phát hiện đối tượng y tế, thị giác máy tính, hỗ trợ phẫu thuật và khám phá thuốc.
Trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe đang phát triển nhanh chóng, với các ứng dụng của nó ngày càng tăng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm AI trong chăm sóc bệnh nhân, chẩn đoán y tế và các thủ tục phẫu thuật. Các báo cáo gần đây dự đoán quy mô thị trường toàn cầu cho AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe sẽ đạt 148 tỷ đô la Mỹ vào năm 2029. Từ chẩn đoán do AI cung cấp đến y học chính xác, AI đang thay đổi cách các hệ thống chăm sóc sức khỏe hoạt động bằng cách cải thiện độ chính xác và hiệu quả của các quy trình y tế.
Một lĩnh vực quan trọng mà AI đang có những tiến bộ đáng kể là trong công nghệ thị giác máy tính. Các giải pháp chăm sóc sức khỏe dựa trên AI như hệ thống thị giác máy tính là một công cụ vô giá để phân tích dữ liệu y tế, xác định các bất thường mà mắt người có thể không nhìn thấy và đưa ra các can thiệp kịp thời. Điều này đặc biệt quan trọng đối với việc phát hiện bệnh sớm, có thể cải thiện đáng kể kết quả điều trị cho bệnh nhân.
Ứng dụng của AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe không chỉ dừng lại ở việc chẩn đoán. Tiện ích của nó còn mở rộng sang hỗ trợ phẫu thuật, nơi robot y tế đã dẫn đến sự phát triển của các hệ thống tiên tiến thực hiện các ca phẫu thuật chính xác và xâm lấn tối thiểu. Ngoài ra, các hệ thống AI tăng cường khả năng theo dõi bệnh nhân bằng cách tích hợp các công nghệ đeo được và tự động hóa các quy trình chăm sóc sức khỏe, đóng góp vào tự động hóa chăm sóc sức khỏe.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét cách các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8 và Ultralytics YOLO11 có thể hỗ trợ ngành y tế với các nhiệm vụ phát hiện vật thể tiên tiến. Chúng tôi cũng sẽ xem xét các ưu điểm, thách thức, ứng dụng của nó và cách bạn có thể bắt đầu sử dụng. Ultralytics YOLO các mô hình.
Đơn giản hóa hỗ trợ phẫu thuật với Ultralytics YOLO các mô hình
Các hệ thống thị giác máy tính do AI điều khiển đang mở rộng vai trò của chúng trong chăm sóc sức khỏe. Các mô hình thị giác máy tính như YOLOv8 Và YOLO11 có thể đơn giản hóa việc phát hiện vật thể y tế bằng cách cung cấp khả năng nhận dạng dụng cụ và vật thể trong phòng phẫu thuật với độ chính xác cao theo thời gian thực. Các tính năng tiên tiến của nó có thể hỗ trợ bác sĩ phẫu thuật bằng cách theo dõi dụng cụ phẫu thuật theo thời gian thực, nâng cao độ chính xác và an toàn của các thủ thuật.
Ultralytics đã phát triển một số YOLO các mô hình , bao gồm:
Ultralytics YOLOv5: Phiên bản này tập trung vào tính dễ sử dụng và khả năng tiếp cận của nhà phát triển, bổ sung các tính năng để đào tạo nhanh hơn và triển khai thiết bị tốt hơn.
Ultralytics YOLOv8: Phiên bản này giới thiệu một mô hình hoàn toàn không có mỏ neo . Trong các phiên bản trước YOLO Các phiên bản hộp neo là các hộp được xác định trước với nhiều hình dạng và kích thước khác nhau được sử dụng làm điểm khởi đầu để phát hiện đối tượng. YOLOv8 loại bỏ nhu cầu sử dụng các hộp neo này, trực tiếp dự đoán hình dạng và vị trí của vật thể.
Ultralytics YOLOv8 Ví dụ, AI có nhiều ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm chăm sóc sức khỏe, với tác động đáng kể đến các lĩnh vực như phát hiện thuốc, chẩn đoán và theo dõi thời gian thực. Dưới đây là một số cách YOLOv8 có thể được sử dụng trong các giải pháp chăm sóc sức khỏe dựa trên AI.
Theo dõi bệnh nhân theo thời gian thực: YOLOv8 cũng có thể được sử dụng trong bệnh viện để theo dõi bệnh nhân và nhân viên theo thời gian thực. Các ứng dụng bao gồm giám sát việc tuân thủ Thiết bị Bảo hộ Cá nhân (PPE) và phát hiện bệnh nhân bị ngã.
Phát hiện dụng cụ phẫu thuật: YOLOv8 có thể được sử dụng để chính xác detect Và track dụng cụ phẫu thuật theo thời gian thực trong phẫu thuật nội soi . Điều này rất quan trọng để cải thiện hiệu quả và an toàn.
Phẫu thuật bằng robot y tế: Trong phẫu thuật bằng robot, YOLOv8 có thể nâng cao độ chính xác của dụng cụ phẫu thuật bằng cách xác định các điểm mốc giải phẫu quan trọng và theo dõi chuyển động theo thời gian thực. Công nghệ phát hiện vật thể do AI điều khiển này có thể cải thiện độ chính xác và an toàn của các ca phẫu thuật phức tạp, đồng thời giảm thiểu biến chứng.
Nội soi: YOLOv8 có thể được áp dụng cho hình ảnh nội soi để hỗ trợ xác định các bất thường trong đường tiêu hóa .
Ứng dụng sức khỏe di động: YOLOv8 có thể được tích hợp vào các ứng dụng di động cho nhiều mục đích chăm sóc sức khỏe khác nhau, bao gồm cả sàng lọc ung thư da .
Chẩn đoán và hình ảnh y tế: YOLOv8 Có thể detect Và classify những bất thường trong các phương thức chụp ảnh khác nhau như chụp X-quang, chụp CT, chụp MRI và siêu âm. Ultralytics YOLOv8 Mô hình phát hiện đối tượng có thể được sử dụng trong nhãn khoa để xác định các bất thường về võng mạc, chẳng hạn như bệnh võng mạc tiểu đường và trong các mô hình X quang có thể detect gãy xương, giúp các bác sĩ X-quang đánh giá các trường hợp chấn thương.
Hình 1. Phát hiện gãy xương trong hình ảnh X-quang với YOLOv8 .
Ưu điểm và thách thức đối với phát hiện đối tượng y tế
So với các mô hình phát hiện đối tượng khác như RetinaNet và Faster R-CNN, Ultralytics YOLOv8 mang lại những lợi thế riêng biệt cho các ứng dụng y tế được hỗ trợ bởi AI:
Phát hiện thời gian thực: YOLOv8 là một trong những mô hình phát hiện vật thể nhanh nhất. Mô hình này lý tưởng cho các quy trình y tế thời gian thực, chẳng hạn như phẫu thuật, nơi việc phát hiện nhanh chóng và chính xác các dụng cụ và thiết bị y tế là rất quan trọng.
Sự chính xác: YOLOv8 cho thấy độ chính xác tiên tiến trong việc phát hiện đối tượng. Những cải tiến về kiến trúc, hàm mất mát và quy trình đào tạo góp phần nâng cao độ chính xác trong việc xác định và định vị các đối tượng y tế.
Phát hiện đối tượng đa y tế: YOLOv8 có thể detect nhiều vật thể trong một hình ảnh, chẳng hạn như xác định nhiều dụng cụ y tế trong quá trình phẫu thuật hoặc phát hiện nhiều bất thường khác nhau trong môi trường y tế.
Độ phức tạp giảm: So với các máy dò hai giai đoạn (như Faster R-CNN), YOLOv8 Đơn giản hóa quy trình phát hiện bằng cách thực hiện trong một giai đoạn duy nhất. Phương pháp tiếp cận hợp lý này góp phần tăng tốc độ và hiệu quả, giúp triển khai và tích hợp dễ dàng hơn vào quy trình tối ưu hóa y tế hiện có.
Cải thiện đào tạo và triển khai: Ultralytics đã tập trung vào việc tạo ra các mô hình thân thiện với người dùng, cung cấp quy trình đào tạo hợp lý, xuất mô hình đơn giản hóa và khả năng tương thích với nhiều nền tảng phần cứng khác nhau, giúp các nhà nghiên cứu và nhà phát triển trong lĩnh vực y tế có thể tiếp cận.
Mặc dù có nhiều ưu điểm, vẫn có những thách thức khi sử dụng mô hình thị giác máy tính trong việc phát hiện vật thể y tế:
Tính phụ thuộc dữ liệu: Các mô hình thị giác máy tính yêu cầu một lượng lớn dữ liệu được gắn nhãn để huấn luyện hiệu quả. Việc thu thập các bộ dữ liệu được chú thích chất lượng cao trong lĩnh vực y tế có thể gặp nhiều thách thức do các yếu tố như quyền riêng tư của bệnh nhân.
Độ phức tạp của hình ảnh y tế: Hình ảnh y tế thường chứa các cấu trúc phức tạp và chồng chéo, gây khó khăn cho các mô hình tiên tiến trong việc phân biệt giữa các mô bình thường và bất thường.
Tài nguyên tính toán: Phân tích hình ảnh y tế có độ phân giải cao có thể đòi hỏi sức mạnh tính toán cao, điều này có thể là một hạn chế trong môi trường bị hạn chế về tài nguyên.
Một lần Ultralytics được cài đặt, sử dụng YOLOv8 rất đơn giản. Bạn có thể sử dụng mô hình YOLOv8 được đào tạo trước để detect các đối tượng trong hình ảnh mà không cần đào tạo mô hình từ đầu.
Đây là một ví dụ nhanh về cách tải một YOLOv8 mô hình và sử dụng nó để detect các đối tượng trong hình ảnh. Để biết thêm ví dụ chi tiết và mẹo sử dụng nâng cao, hãy xem tài liệu chính thức Ultralytics để biết các phương pháp hay nhất và hướng dẫn thêm.
Hình 2. Một đoạn mã giới thiệu các suy luận đang chạy bằng cách sử dụng YOLOv8 .
Kết luận
Tích hợp AI vào chăm sóc sức khỏe, đặc biệt là thông qua các mô hình như Ultralytics YOLOv8 đang thay đổi bối cảnh y tế. Khả năng phát hiện theo thời gian thực, độ chính xác cao của nó giúp đơn giản hóa quy trình làm việc và nâng cao độ chính xác trong phẫu thuật, độ chính xác trong chẩn đoán và theo dõi bệnh nhân theo thời gian thực, mang lại kết quả điều trị tốt hơn cho bệnh nhân. Khi chúng tôi tiếp tục cải thiện chất lượng dữ liệu và sức mạnh tính toán, YOLOv8 Tiềm năng của ngành chăm sóc sức khỏe có thể sẽ tăng lên, cho phép giải quyết hiệu quả hơn nhiều nhu cầu y tế.
Để tìm hiểu về tiềm năng của Vision AI và luôn cập nhật những đổi mới mới nhất của chúng tôi trên kho lưu trữ GitHub của chúng tôi. Tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi và chứng kiến cách chúng tôi hướng tới mục tiêu giúp chuyển đổi các ngành như chăm sóc sức khỏe và sản xuất.
