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 trong các tác vụ object detection (phát hiện đối tượng) nâng cao. Chúng ta cũng sẽ xem xét các ưu điểm, thách thức, ứng dụng và cách bạn có thể bắt đầu với các mô hình Ultralytics YOLO.
Hỗ trợ phẫu thuật hiệu quả hơn với các mô hình Ultralytics YOLO
Các hệ thống thị giác máy tính do AI điều khiển đang mở rộng vai trò của chúng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Các mô hình thị giác máy tính như YOLOv8 và YOLO11 có thể hợp lý hóa việc phát hiện vật thể y tế bằng cách cung cấp khả năng xác định các công cụ và vật thể trong phòng mổ theo thời gian thực với độ chính xác cao. Các khả năng tiên tiến của nó có thể hỗ trợ các bác sĩ phẫu thuật bằng cách theo dõi các dụng cụ phẫu thuật trong thời gian thực, nâng cao độ chính xác và an toàn của quy trình.
Ultralytics đã phát triển một số mô hình YOLO, bao gồm:
Ultralytics YOLOv5: Phiên bản này tập trung vào tính dễ sử dụng và khả năng tiếp cận của nhà phát triển, thêm các tính năng để huấn luyện nhanh hơn và triển khai thiết bị tốt hơn.
Ultralytics YOLOv8: Phiên bản này giới thiệu một mô hình không neo (anchor-free model) hoàn toàn. Trong các phiên bản YOLO trước, các hộp neo là các hộp được xác định trước với nhiều hình dạng và kích thước khác nhau được sử dụng làm điểm bắt đầu để phát hiện đối tượng. YOLOv8 loại bỏ sự cần thiết của các hộp neo này, dự đoán trực tiếp hình dạng và vị trí của đối tượng.
Các ứng dụng của YOLOv8 trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe
Ví dụ: Ultralytics YOLOv8 có nhiều ứng dụng dựa trên AI trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm cả chăm sóc sức khỏe, với tác động đáng kể đến các lĩnh vực như khám phá thuốc, chẩn đoán và giám sát 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.
Giám sát bệnh nhân theo thời gian thực: YOLOv8 cũng có thể được sử dụng trong bệnh viện để theo dõi bệnh nhân và nhân viên trong thời gian thực. Các ứng dụng bao gồm giám sát việc tuân thủ Thiết bị bảo vệ cá nhân (PPE) và phát hiện bệnh nhân bị ngã.
Phát hiện Dụng cụ Phẫu thuật: YOLOv8 có thể được sử dụng để phát hiện và theo dõi chính xác các dụng cụ phẫu thuật trong thời gian thực trong quá trình phẫu thuật nội soi. Điều này rất quan trọng để cải thiện hiệu quả và an toàn.
Phẫu thuật Robot Y tế: Trong phẫu thuật robot, YOLOv8 có thể tăng cường độ chính xác của các dụng cụ phẫu thuật bằng cách xác định các mốc giải phẫu quan trọng và theo dõi các chuyển động trong thời gian thực. Tính năng phát hiện vật thể dựa trên AI này có thể cải thiện độ chính xác và an toàn của các ca phẫu thuật phức tạp và giảm thiểu các 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 sàng lọc ung thư da.
Chẩn đoán và chụp ảnh y tế: YOLOv8 có thể phát hiện và phân loại các bất thường trong nhiều phương pháp chụp ảnh khác nhau như chụp X-quang, chụp CT, chụp MRI và siêu âm. Mô hình phát hiện vật thể Ultralytics YOLOv8 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 phát hiện gãy xương, giúp các bác sĩ X-quang đánh giá các trường hợp chấn thương.
Hình 1. Phát hiện gãy xương trên 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 theo thời gian thực: YOLOv8 là một trong những mô hình phát hiện đối tượng nhanh nhất. Nó lý tưởng cho các quy trình y tế theo thời gian thực, chẳng hạn như phẫu thuật, nơi việc phát hiện nhanh chóng và chính xác các công cụ và dụng cụ y tế là rất quan trọng.
Độ chính xác: YOLOv8 cho thấy độ chính xác hiện đại trong phát hiện đối tượng. Những cải tiến trong kiến trúc, hàm mất mát và quy trình huấn luyện của nó góp phần vào độ chính xác cao trong việc xác định và định vị các đối tượng y tế.
Phát hiện Đối tượng Đa Y tế (Multi-Medical Object Detection): YOLOv8 có thể phát hiện nhiều đối tượng trong một hình ảnh duy nhất, chẳng hạn như xác định nhiều dụng cụ y tế trong quá trình phẫu thuật hoặc phát hiện các bất thường khác nhau trong môi trường y tế.
Giảm độ phức tạp: So với các detector hai giai đoạn (như Faster R-CNN), YOLOv8 đơn giản hóa quy trình phát hiện bằng cách thực hiện nó trong một giai đoạn duy nhất. Cách tiếp cận hợp lý này góp phần vào tốc độ và hiệu quả của nó, giúp dễ dàng triển khai và tích hợp vào quy trình tối ưu hóa quy trình làm việc y tế hiện có.
Cải thiện huấn luyện và triển khai: Ultralytics đã tập trung vào việc làm cho các mô hình của mình trở nên thân thiện với người dùng, cung cấp quy trình huấn luyện hợp lý, đơn giản hóa xuất mô hình 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 dễ dàng 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.
Sau khi Ultralytics được cài đặt, việc sử dụng YOLOv8 rất đơn giản. Bạn có thể sử dụng mô hình YOLOv8 được huấn luyện trước để phát hiện các đối tượng trong hình ảnh mà không cần huấn luyện mô hình từ đầu.
Đây là một ví dụ nhanh về cách tải mô hình YOLOv8 và sử dụng nó để phát hiện các đối tượng trong một hình ảnh. Để có các ví dụ chi tiết hơn và các mẹo sử dụng nâng cao, hãy xem tài liệu chính thức của Ultralytics để biết các phương pháp hay nhất và hướng dẫn thêm.
Hình 2. Đoạn code minh họa việc chạy inference bằng YOLOv8.
Kết luận
Việc tích hợp AI vào lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, đặc biệt thông qua các mô hình như Ultralytics YOLOv8, đang thay đổi bối cảnh y tế. Khả năng cung cấp khả năng phát hiện theo thời gian thực, độ chính xác cao giúp đơn giản hóa quy trình làm việc và nâng cao độ chính xác phẫu thuật, độ chính xác chẩn đoán và theo dõi bệnh nhân theo thời gian thực, dẫn đến kết quả điều trị bệnh nhân tốt hơn. Khi chúng ta tiếp tục cải thiện chất lượng dữ liệu và sức mạnh tính toán, tiềm năng của YOLOv8 trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe có thể sẽ tăng lên, cho phép nó giải quyết hiệu quả nhiều nhu cầu y tế hơn nữa.
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.
.webp)