AI 在医疗保健中的作用

人工智能（AI）在医疗保健领域的应用正在迅速扩展，其应用领域不断增长，包括患者护理、医疗诊断和外科手术中的 AI。最近的报告预测，到 2029 年，全球医疗保健 AI 市场规模将达到 1480 亿美元。从人工智能驱动的诊断到精准医疗，人工智能正在通过提高医疗过程的准确性和效率来改变医疗保健系统的运作方式。

人工智能取得重大进展的一个关键领域是计算机视觉技术。像计算机视觉系统这样的人工智能驱动的医疗保健解决方案是分析医疗数据、识别肉眼可能看不到的异常情况以及提供及时干预的宝贵工具。这对于早期疾病检测尤为重要，可以显着改善患者的治疗效果。

人工智能在医疗保健领域的应用并不止于诊断。它的效用扩展到手术辅助，医疗机器人技术已促成先进系统的开发，这些系统可以执行精确且微创的手术。此外，人工智能系统通过集成可穿戴技术和自动化医疗保健流程来加强患者监测，从而为医疗保健自动化做出贡献。

在本文中，我们将了解像 Ultralytics YOLOv8 和 Ultralytics YOLO11 这样的计算机视觉模型如何通过其先进的对象检测任务来协助医疗行业。我们还将了解它的优势、挑战、应用以及如何开始使用 Ultralytics YOLO 模型。

利用 Ultralytics YOLO 模型简化手术辅助流程

人工智能驱动的计算机视觉系统正在扩大其在医疗保健领域的应用。YOLOv8 和 YOLO11 等计算机视觉模型可以通过实时、高精度地识别手术室中的工具和物体，从而简化医疗物体检测。其先进的功能可以通过实时跟踪手术器械来辅助外科医生，从而提高手术的精确性和安全性。

Ultralytics 开发了几种 YOLO 模型，包括：

• Ultralytics YOLOv5： 此版本侧重于易用性和开发者可访问性，增加了更快训练和更好设备部署的功能。
  ‍
• Ultralytics YOLOv8：此版本引入了完全无锚框模型。在之前的 YOLO 版本中，锚框是预定义的、具有各种形状和大小的框，用作对象检测的起点。YOLOv8 消除了对这些锚框的需求，直接预测对象的形状和位置。
  ‍
• Ultralytics YOLO11： 最新的 YOLO 模型在多项任务中均优于以前的版本，包括检测、分割、姿态估计、跟踪和分类。

YOLOv8 在医疗保健领域的应用

例如，Ultralytics YOLOv8 在各个领域都有许多人工智能驱动的应用，包括医疗保健，对药物发现、诊断和实时监控等领域产生了重大影响。以下是 YOLOv8 在人工智能驱动的医疗保健解决方案中的一些应用方式。

• 实时病人监控： YOLOv8 还可用于医院中实时监控病人和工作人员。应用包括监控个人防护设备 (PPE) 的合规性以及检测病人跌倒。
  ‍
• 手术工具检测： YOLOv8 可用于在腹腔镜手术期间准确地实时检测和跟踪手术工具。这对于提高效率和安全性非常重要。
  ‍
• 医疗机器人手术： 在机器人手术中，YOLOv8 可以通过识别关键的解剖标志并实时跟踪运动来提高手术器械的精度。这种人工智能驱动的物体检测可以提高复杂手术的准确性和安全性，并最大限度地减少并发症。
  ‍
• 内窥镜检查： YOLOv8 可应用于内窥镜图像，以帮助识别胃肠道中的异常情况。
  ‍
• 移动健康应用： YOLOv8 可以集成到移动应用程序中，用于各种医疗保健目的，包括皮肤癌筛查。
  ‍
• 医学影像与诊断： YOLOv8可以检测和分类各种影像模式中的异常，如X射线、CT扫描、MRI和超声波。Ultralytics YOLOv8目标检测模型可用于眼科，以识别视网膜异常，如糖尿病视网膜病变；在放射学模型中，可以检测骨折，帮助放射科医生评估创伤病例。

​

医学目标检测的优势与挑战

与其他目标检测模型（如 RetinaNet 和 Faster R-CNN）相比，Ultralytics YOLOv8 为 AI 驱动的医疗应用提供了独特的优势：

• 实时检测： YOLOv8 是最快的目标检测模型之一。它非常适合实时医疗程序，例如手术，在手术中快速准确地检测医疗工具和仪器非常重要。
  ‍
• 准确性： YOLOv8 在目标检测中表现出最先进的准确性。其架构、损失函数和训练过程的改进有助于其在识别和定位医疗物体方面的高精度。
  ‍
• 多医学目标检测： YOLOv8 可以在单个图像中检测多个物体，例如在手术期间识别多个医疗器械，或在医疗环境中检测各种异常。 
  ‍
• 降低复杂性：与双阶段检测器（如 Faster R-CNN）相比，YOLOv8 通过在单个阶段执行检测来简化检测过程。这种简化的方法有助于提高其速度和效率，使其更容易部署并集成到现有的医疗工作流程优化中。
  ‍
• 改进的训练和部署：Ultralytics 专注于使其模型高度用户友好，提供简化的训练过程、简化的模型导出以及与各种硬件平台的兼容性，使其易于医疗领域的研究人员和开发人员使用。

尽管有许多优点，但在医学目标检测中使用计算机视觉模型仍然存在挑战：

• 数据依赖性：计算机视觉模型需要大量的标记数据才能进行有效的训练。由于患者隐私等因素，在医学领域获取高质量的带注释数据集可能具有挑战性。
  ‍
• 医学图像的复杂性：医学图像通常包含复杂且重叠的结构，这使得高级模型难以区分正常组织和异常组织。
  ‍
• 计算资源： 分析高分辨率医学图像可能需要较高的计算能力，这在资源受限的环境中可能是一个限制。

使用 YOLOv8 模型运行推理

要开始使用 YOLOv8，请安装 Ultralytics 包。您可以使用 pip、conda 或 Docker 安装它。详细说明可以在 Ultralytics 安装指南 中找到。如果遇到任何问题，他们的 常见问题指南 可以帮助您进行故障排除。

安装 Ultralytics 后，使用 YOLOv8 非常简单。您可以使用预训练的 YOLOv8 模型来检测图像中的对象，而无需从头开始训练模型。

这是一个快速示例，展示了如何加载 YOLOv8 模型并使用它来检测图像中的对象。有关更详细的示例和高级使用技巧，请查看官方 Ultralytics 文档，以获取最佳实践和更多说明。

​

结论

将人工智能集成到医疗保健中，特别是通过像 Ultralytics YOLOv8 这样的模型，正在改变医疗领域的格局。它能够提供实时、高精度的检测，简化工作流程并提高手术精度、诊断准确性和实时患者监控，从而带来更好的患者预后。随着我们不断提高数据质量和计算能力，YOLOv8 在医疗保健领域的潜力可能会增长，使其能够更有效地满足更多医疗需求。

要了解 Vision AI 的潜力并及时了解我们在 GitHub 存储库 上的最新创新。加入我们不断壮大的社区，见证我们如何致力于帮助改造 医疗保健 和 制造业 等行业。