医疗保健中的计算机视觉
从医学影像到患者安全，利用 Ultralytics YOLO 为医疗保健领域（从实验室到病房）构建实时计算机视觉解决方案。
深受全球领先组织信赖
Ultralytics YOLO 如何助力医疗保健
与您的团队协同工作的实时 AI
专为医疗保健而构建。Ultralytics YOLO 在不更换现有基础设施的情况下，增强了工作流程，实现精确、快速且可投入生产的计算机视觉。
- 即插即用部署：以极低的开销进行部署，将集成时间缩短至数天。
- 检测精度：在医学影像、患者监测和临床工作流程方面实现顶尖的实时检测。
- 低于 5 毫秒的推理速度：支持边缘、云端或本地部署，并提供 19 种导出格式。
- 数小时内投入生产：标注、训练和部署，缩短产品上市时间。
体验 YOLO26 推理
拖放一张图像以查看实时目标检测
医疗保健各个阶段的视觉 AI
为你的生产流程的每个阶段量身定制的解决方案。
医学影像与诊断
利用 Ultralytics YOLO 为临床医生提供支持
利用 Ultralytics YOLO 结合最新的检测、分割和分类模型来识别医学影像中的异常、病变和畸形，从而支持更快速、更确信的诊断。
- 多模态支持：X 光、CT、MRI、超声、皮肤科影像等。
- 全面的 AI 任务覆盖：检测、分割、分类、姿态、OBB。
- 训练灵活性：在几分钟内即可针对任何临床任务微调 YOLO。
利用视觉 AI 变革行业
从工厂车间到手术室，Ultralytics 将视觉数据转化为实时决策。
SOHGA 借助 Ultralytics YOLO 将停车场监控时间缩短了 30%
了解 SOHGA 的 MEGURU 系统如何使用 Ultralytics YOLO26 实现停车场巡逻自动化，将巡逻时间缩短 30%，并提升安全性。
Scaleout 借助 Ultralytics YOLO 将模型更新时间从数周缩短至数小时
了解 Scaleout 如何利用 Ultralytics YOLO 和联邦学习在边缘设备上微调 AI 模型，同时确保敏感数据的安全。
RapiD Engineering 使用 Ultralytics YOLO 将海鲜质量控制的部署速度提高了 1 周
了解 RapiD Engineering 如何使用 Ultralytics YOLO 实现鲑鱼检查自动化，实时检测缺陷，并节省了一周的工程工作量。
Project Ocean Oasis 利用 Ultralytics YOLO 推进珊瑚礁保护
了解 Project Ocean Oasis 如何使用 Ultralytics YOLO、边缘 AI 和自主监控系统来扩展珊瑚礁保护和海洋智能。
Volley 利用 Ultralytics YOLO 为超过 250 个场上 AI 教练提供支持
“真正棒的是，该模型在训练器的边缘硬件上能实现极佳的实时性能，而且我们可以在云端使用同一个模型来运行完全相同的工作流。”
WG Tech Solutions 通过 Ultralytics YOLO 和 Axelera 的 AI 加速器将安全违规行为减少了 28%
了解 WG Tech Solutions 如何利用 Ultralytics YOLO 和 Axelera 的 AI 加速器将制造业的安全违规行为减少了 28%
Stride 使用 Ultralytics YOLO 提供 1 分钟的马匹步态分析
了解 Stride 如何利用 Ultralytics YOLO 模型进行马匹姿态估计，在不到 1 分钟内完成全面的步态分析。
Pixelabs 通过 Ultralytics YOLO 驱动的自动化实现了 95% 的召回率
了解 Pixelabs 如何利用 Ultralytics YOLO 模型自动化工作流程并实现 95% 的召回率。
SiteAssist 通过 Ultralytics YOLO 处理超过 77 万张图像来改善现场安全
了解 SiteAssist 如何利用 Ultralytics YOLO 模型改善施工现场安全。
Chef Robotics 使用 Ultralytics YOLO 将食品损耗降低了 67%
探索 Chef Robotics 如何利用 Ultralytics YOLO 模型实现精准的食品装配。
Cali Intelligence 使用 Ultralytics YOLO 将结账排队时间缩短了 43%
探索 Cali Intelligence 如何使用 Ultralytics YOLO 模型通过目标检测来缩短零售结账队列。
MarineSitu 使用 Ultralytics YOLO 在水下监测中实现 96%+ 的正常运行时间
了解 MarineSitu 如何使用 Ultralytics YOLO 改变水下目标检测方式。
Theia Scientific 使用 Ultralytics YOLO 将显微镜分析速度提高了 43 倍
了解 Theia Scientific 如何使用 Ultralytics YOLO 重新定义显微镜数据分析。
eSmart Systems 使用 Ultralytics YOLO 将电力巡检时间缩短了一半
了解 eSmart Systems 如何使用 Ultralytics YOLO 提高缺陷检测速度并实现电力巡检转型。
Axelera AI 使用 Ultralytics YOLO 实现 34 FPS 的边缘 AI 推理
了解 Axelera AI 如何使用 Ultralytics YOLO 在 Metis AI 芯片上实现快速、准确且高效的边缘视觉。
STMicroelectronics 在 MCU 上运行 Ultralytics YOLO，每次推理仅需 9.4 mJ
了解 STMicroelectronics 如何高效地在低功耗微控制器上部署 Ultralytics YOLO 模型，以在边缘侧实现精确的实时推理。
Specialvideo 使用 Ultralytics YOLO 实现了 99% 的食品检测准确率
了解 Specialvideo 如何使用 Ultralytics YOLO 模型为实时 AI 食品检测提供动力，从而确保质量、减少浪费并提高效率。
Vivity AI 通过 Ultralytics YOLO 每年在工业运营中节省超过 500 万美元
了解 Vivity AI 如何利用 Ultralytics YOLO 模型加强工业自动化，提高效率，减少停机时间并确保工作场所安全。
Videologic Analytics 通过 Ultralytics YOLO 扩展至 1 万个 AI 摄像头许可证
了解 Videologic Analytics 如何集成 Ultralytics YOLO 模型以增强视频监控，提高检测准确率，减少误报，并优化实时威胁监控。
Prezent 使用 Ultralytics YOLO 将幻灯片检测准确率提高了 34%
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ALYCE 通过 Ultralytics YOLO 将交通 AI 推理速度提升了 20%
了解 ALYCE 如何使用 Ultralytics YOLO 模型来提高数据准确性、优化城市交通，并为可持续发展的智慧城市构建人工智能驱动的交通解决方案。
Kiwitron 使用 Ultralytics YOLO 在 30 米外检测工业危险
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Kiwitron 使用 Ultralytics YOLO 在 30 米外检测工业危险
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常见问题解答
医疗保健中的计算机视觉利用摄像头和 AI 模型来分析医学影像、监测患者、支持诊断并改善临床工作流程。Ultralytics YOLO 模型在医院和诊所中实时运行这些检查，即时标记扫描结果中的异常、患者跌倒或个人防护装备 (PPE) 问题。
医疗保健计算机视觉使用 AI 模型来解释来自医疗影像设备、医院摄像头和实验室设备的视觉数据，从而实现诊断、患者监测和临床研究的自动化。Ultralytics YOLO26 使用深度学习来识别基于规则的系统所遗漏的细微差异，无需重新设计设置即可适应新的模态和临床用例。
医学影像是高价值的应用领域，Ultralytics YOLO 被用于超声、皮肤病学和病理学中的分割，以及检测病变和细胞结构等小特征。模型作为辅助决策工具为临床医生提供支持，在获得相应的监管许可后，诊断结论仍由临床医生负责。
计算机视觉通过自动化常规文档工作、监测患者跌倒或康复进度、在影像队列中标记优先案例以及跟踪 PPE 和卫生合规性，为医护人员提供支持。Ultralytics YOLO 处理检测层，使临床医务人员能够专注于患者的直接护理。
对于医疗保健应用，请寻找一个能够处理你特定临床或影像数据模型训练，并部署到患者附近边缘设备以实现低延迟、保护隐私推理的平台。Ultralytics Platform 在一个地方涵盖了标注、训练和部署，并提供用于生产用途的企业许可。
可以。医疗保健在本地运行，因为患者数据不能离开医院。Ultralytics YOLO26 可部署到本地 NVIDIA 工作站、医院服务器或气隙边缘设备，支持符合 HIPAA、GDPR 及类似法规要求。企业许可涵盖专有诊断系统和 FDA 路径需求。