Компьютерное зрение (CV) — это общий термин для описания алгоритмов и оборудования, необходимых для воспроизведения человеческого зрения и понимания роли объектов в фокусе. В здравоохранении он имеет бесчисленное множество применений, от более быстрой и точной диагностики до хирургической помощи или улучшения качества жизни пациентов с нарушениями зрения. Долгосрочная цель использования этой технологии состоит в том, чтобы дать врачам возможность тратить меньше времени на анализ результатов и позволить им уделять больше времени предоставлению пациенту дополнительной ценности с точки зрения рекомендаций и ухода.

Например, программное обеспечение компьютерного зрения за системой визуального поиска может как найти платье, похожее на платье с Оскара, так и переобучиться идентифицировать фотографии с опухолями. Программа, способная сегментировать изображения на слои для обнаружения различных объектов в комнате, также может быть успешно использована для разделения КТ на слои для распознавания психических заболеваний или идентификации органов.

Как работает компьютерное зрение?

Каждый проект, где компьютер должен видеть человека, уникален. Например, к беспилотному автомобилю предъявляются иные требования, чем к программному обеспечению для обнаружения рака. Некоторые принципы, лежащие в основе этих усилий, а также код, лежащий в их основе, схожи, отличаются только наборы обучающих данных.

Для компьютера изображение — это ряд чисел. Роль машинного обучения заключается в том, чтобы помочь компьютерам разобраться в последовательностях чисел и выявить сходства, которые приводят к классификации. Первое сходство с человеческим мозгом заключается в использовании контекста для создания правильных предположений.

Подобно человеческому суждению, эти модели несовершенны. Компьютер распознает изображение, разбивая его на более мелкие биты и сравнивая эти биты с существующей библиотекой, пытаясь найти совпадения. Он делает предположения и стремится свести к минимуму разницу между предпосылками и реальным изображением, сравнивая их и стремясь к как можно меньшему отклонению.

Приложения компьютерного зрения в здравоохранении

Есть несколько важных областей, в которых CV может оказаться полезным в здравоохранении как сразу, так и достаточно скоро, по мере того, как технология получит более широкое распространение. Вот небольшой выбор этих областей ниже.

Компьютерное зрение для медицинской визуализации и диагностики

Компьютерное зрение можно научить обращать внимание на определенные черты — от обнаружения рака путем фотографирования на смартфон до обнаружения аномалий во внутренних органах.

Непосредственным преимуществом использования такой системы является быстрая постановка диагноза совершенно неинвазивным способом, поскольку изображения, необходимые для алгоритма, могут быть получены с помощью компьютерной томографии или магнитно-резонансной томографии. Например, 4D Flow показывает врачам кровоток и работу сердца в режиме реального времени. Кроме того, алгоритм был обучен с помощью помеченных сканов, и он может отличить здорового пациента от больного сердца.

Применение в хирургии

Послеродовое кровотечение может привести к летальному исходу, если мать не получит правильную замену крови как можно скорее. До сих пор оценка количества потерянной крови была лишь визуальной оценкой квалифицированными медсестрами. Компьютерное зрение, включенное в систему Triton, исключает догадки из уравнения и предлагает научный ответ менее чем за 10 секунд.

Поскольку результаты были подтверждены на молодых матерях, система также будет использоваться во время операций кесарева сечения. Результаты означают, что пациенты получат необходимое количество крови во время операции, что снизит риск осложнений и общее время, проведенное в больнице.

Помощь слабовидящим

Компьютерное зрение может оставить в прошлом собак-поводырей и белые трости. Легкая камера могла бы собирать изображения из окружающей среды, отправлять их на процессор, который с помощью компьютерного зрения определяет тип объектов поблизости, создает навигационный маршрут и направляет человека с помощью вибраций или словесной обратной связи.

Ограничения такой системы в основном связаны с пропускной способностью сети и процессором, а это означает, что у нее могут возникнуть трудности с обработкой очень динамичных сред. На данный момент эти умные очки могут быть подходящей альтернативой для помещений.

Мониторинг плана лечения

Наиболее распространенная причина, по которой планы лечения терпят неудачу, заключается в том, что пациенты не следуют им в точности так, как это описано их врачами. Иногда они забывают принять свою дозу, принимают ее слишком поздно или принимают другую дозу от назначенной.

Компьютерное зрение может объединить две технологии, чтобы помочь в борьбе с этими проблемами. Первый — это распознавание лиц, чтобы убедиться, что пользователь — правильный человек. Затем, благодаря распознаванию объектов, система может сканировать лекарства, которые принимает пациент, и в сочетании с приложением для планирования может гарантировать, что это произойдет в нужное время. Такая технология может быть встроена в приложение для смартфона и помогает клиническим испытаниям и пациентам, которые изо всех сил пытаются не отставать от своих планов лечения дома.

Психические состояния «видения»

Перспектива того, что камера снимет вас и оценит ваше психическое здоровье, ужасна и на данный момент даже не осуществима и не приемлема с моральной точки зрения. Однако определение неврологических заболеваний по простому просмотру компьютерной томографии уже проходит испытания в больнице Маунт-Синай. Алгоритм был обучен на более чем 30 тысячах изображений для выявления острых неврологических проблем у пациентов. Однако такой инструмент стоит недешево и требует значительных инвестиций в инфраструктуру.

Бдительный глаз ИИ

По мере развития технологий использование компьютерного зрения для медицинской диагностики станет обычной практикой. Мы даже можем ожидать дальнейшей демократизации и запуска приложений медицинского уровня, доступных в магазинах приложений, так же, как сейчас у нас есть приложения для фитнеса. Прямо сейчас перед медицинскими организациями, стремящимися использовать эти технологии, стоит задача найти тех поставщиков, которые могут предложить им сертифицированные решения, стабильно дающие наилучшие результаты.