استفاده از بینایی کامپیوتری، اتوماسیون و سایر مدل‌های ایجاد شده به‌صورت الگوریتمی، متخصصان پزشکی را قادر می‌سازد تا بیماری‌ها، ویروس‌ها و تومورها را به‌طور مؤثرتری تشخیص دهند و موارد استفاده متعدد دیگری داشته باشند که مستقیماً بر مراقبت از بیمار تأثیر می‌گذارند.
کاربردهای موجود برای بینایی ماشین در صنعت سلامت
بینایی کامپیوتر و یادگیری عمیق موارد استفاده زیادی در صنعت مراقبت های بهداشتی دارد، از تحقیقات پزشکی گرفته تا مراقبت از بیمار و جراحی. هر مدل CV و هوش مصنوعی با مجموعه داده هایی از تصاویر پزشکی یا فیلم ها از طیف گسترده ای از منابع مانند رادیولوژی، گوارش ،بافت شناسی ، دستگاه های MRI، سونوگرافی و اشعه ایکس شروع می شود.
مزایای بینایی کامپیوتر در صنعت سلامت
متخصصان و سازمان های صنعت مراقبت های بهداشتی حجم عظیمی از داده ها را مدیریت می کنند. بسیاری از این داده ها به صورت تصاویر و فیلم های بیماران، اسکن در مرحله تشخیص و درمانی است که آنها دریافت می کنند.
آینده بینایی ماشین در صنعت سلامت
کاربردهای آینده و موارد استفاده برای بینایی کامپیوتر در مراقبت های بهداشتی تنها توسط تخیل و منابع انسانی محدود می شود.
همانطور که ما با متخصصان پزشکی، دانشمندان داده های مراقبت های بهداشتی و شرکت های متعدد در این بخش کار می کنیم، می توانیم پیشرفت در زمینه های زیر را مشاهده کنیم:
استقرار مدل‌های بینایی کامپیوتری برای درمان‌ها و مشاوره‌های واقعیت افزوده (AR) در بازار مصرف. ادغام توسعه نرم افزار واقعیت افزوده در برنامه‌های بینایی رایانه در مراقبت‌های بهداشتی می‌تواند قابلیت‌های مشاوره AR را افزایش دهد و توصیه‌های پزشکی دقیق‌تر و شخصی‌شده‌تری را بر اساس تجزیه و تحلیل داده‌های بلادرنگ ارائه دهد. تصور کنید با استفاده از واقعیت افزوده یک مشاوره از راه دور با پزشک داشته باشید. به نظر می رسد چیزی خارج از داستان علمی تخیلی باشد، اما ممکن است زودتر از آنچه تصور کنیم اتفاق بیفتد.
با استفاده از AR و CV، مشاوره از راه دور می‌تواند به اندازه قرارهای ملاقات حضوری مفید باشد، اگر نه بیشتر، زیرا پزشکان می‌توانند با مدل‌های CV برای تشخیص سریع‌تر و دقیق‌تر بیماران، توانمند شوند. علاوه بر این، اجرای راه حل های IOT می‌تواند کارایی این مدل‌ها را افزایش دهد، مدیریت دقیق‌تری از منابع مراقبت‌های بهداشتی و هماهنگی مراقبت از بیمار را بهبود بخشد.
در بیمارستان‌ها و مراکز درمانی نیز، پزشکان و کادر پزشکی به زودی از عینک‌های پزشکی مجهز به AR/AI استفاده می‌کنند. آوردن تمام قدرت مدل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و CV به تجربه بیمار. دقت بالا می‌تواند اشتباهات را کاهش دهد و دسترسی بیمار به برنامه‌های درمانی مناسب را بهبود بخشد و در زندگی، زمان و پول صرفه‌جویی کند.
ما همچنین شاهد پیشرفت‌هایی در استفاده از مدل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در میکروسکوپ و زیر مجموعه‌های پزشکی پیچیده‌تر هستیم که فراتر از بسیاری از موارد استفاده اصلی رادیولوژی است. ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی همچنین به دنبال راه‌هایی برای استفاده از هوش مصنوعی هستند، هنگامی که با داده‌های دستگاه‌های پوشیدنی و کیت‌های تست در خانه ترکیب می‌شوند تا بیماران را سالم‌تر نگه دارند. اقدامات پیشگیرانه به جای درمان بیماران تنها پس از بیماری، تفاوت بزرگی در کل بخش و هزینه حفظ مراقبت های بهداشتی برای جمعیتی که به طور فزاینده ای در حال پیر شدن هستند، ایجاد می کند.
در همان زمان، ما شاهد تغییر به سمت عمومی کردن مجموعه داده های پزشکی بیشتر برای کاهش تعصب هوش مصنوعی در مرحله آموزش توسعه مدل هستیم . خارج از دانشگاه، نسل جدیدی از استارت‌آپ‌ها در حال ایجاد راه‌حل‌های مراقبت‌های بهداشتی برای گروه‌های جمعیتی و قومی خاص هستند و به شیوه‌ای مستقیم‌تر بر تعصبات غیرعمدی غلبه می‌کنند.
همچنین می‌توان از مدل‌های بینایی رایانه‌ای برای تقسیم‌بندی گروه‌های بیمار بر اساس نیازهای درمانی استفاده کرد. بخش‌بندی و شخصی‌سازی مراقبت‌های بهداشتی و داروها یک حوزه رشد بزرگ برای بخش مراقبت‌های بهداشتی است. نه تنها نتایج بیمار را بهبود می بخشد، بلکه می تواند برای ایجاد درآمد بیشتر برای ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی ارزشمند باشد.
در دستان حرفه پزشکی، مدل‌های بینایی رایانه تأثیرات مثبت قابل توجهی بر تجربه بیمار دارند. این برای کل حرفه و بخش هیجان انگیز است که ببینیم کامپیوتر ویژن در آینده چه خواهد کرد و چه موارد استفاده آینده ای را می توانیم در دهه آینده انتظار داشته باشیم.
