Клиническая патология с использованием AI&ML — обзор
· В помощь медицинским работникам Технология компьютерного зрения — часть ИИ и МО — используется в различных приложениях здравоохранения — особенно в области клинической патологии.
· Адаптация к AI&ML помогает патологоанатомам анализироватьизображения гистологических препаратов с помощью анализа изображений и машинного обучения.
· Медицинская визуализация или анализ медицинских изображений является одним из таких методов, который создает визуализацию органов и тканей для более точного диагноза.
· Поэтому патологоанатомы и лаборанты воодушевлены тем, что ИИ/МО может дать им возможность повлиять на здравоохранение.
Почему ИИ в здравоохранении?
. Чтобы понять повседневный образ жизни и потребности людей, медицинские работники адаптируются к технологии искусственного интеллекта.
· С адаптацией AI&ML медицинские работники могут обеспечить более качественную обратную связь, руководство и поддержку для поддержания здоровья.
· ИИ в здравоохранении — когнитивная дисциплина для целей медицинской диагностики. Искусственный интеллект может помочь врачам, медсестрам и другим работникам здравоохранения в их повседневной работе.
Компьютерное зрение в клинической патологии — 5 ключевых преимуществ
· Помощь и автоматизация анализа изображений патологии
· Автоматизация анализа терабайтов данных
· Устранение вероятности человеческой ошибки в диагностике
· Точная диагностика опасных для жизни заболеваний
· Модели CV повышают эффективность анализа
Как мы успешно внедрили CV-модель и помогли патологоанатомам классифицировать фрагменты изображений как доброкачественные (или) злокачественные?
Обзор решения
· Основной целью решения является автоматизация и ускорение открытия новых лекарств и возможностей лечения.
· Еще одним важным фактором является работа с гистологическими изображениями, где текстура, спектральные и структурные особенности, такие как ядро, идентифицируются с помощью обработки изображений.
· Намерение состоит в том, чтобы обучить модели глубокого обучения на основе компьютерного зрения, которые могут классифицировать фрагменты изображений патологии как доброкачественные или злокачественные.
· Спектральные характеристики включают определение формата оптической плотности данных изображений и получение векторов и интенсивности пятен для пятен, задействованных в гистологических изображениях, таких как гематоксилин, эозин и остаточный.
· Это помогает патологоанатомам автоматизировать анализ терабайтов данных, чтобы исключить возможность человеческой ошибки.
Размер рынка: искусственный интеллект и машинное обучение в сфере здравоохранения
Объем рынка искусственного интеллекта в диагностике оценивался в 576,3 млн долларов США в 2021 году, и прогнозируется, что совокупный годовой темп роста (CAGR) составит 26,3% с 2022 по 2030 год.
