Компьютерное зрение в медицине – как развитие ИИ помогает врачам и пациентам

С момента, как в 1895 году немецкий физик Вильгельм Конрад Рентген открыл икс-излучение, у врачей появилась возможность использовать изображения для выявления и диагностики заболеваний. С годами процесс получения медицинской визуализации совершенствовался благодаря внедрению МРТ, ультразвука, компьютерной томографии и других видов технологий. Однако медицинские работники не всегда могут точно интерпретировать эти изображения – человеческий фактор играет свою роль.

Для улучшения различных аспектов здравоохранения многие медицинские организации стали использовать технологию компьютерного зрения (CV). Ее популярность стремительно растет – в 2022 году объем рынка компьютерного зрения составил 992 миллиона долларов, а к 2030 году прогнозируется его рост на 47,8%. Это означает, что инвесторы и медицинские учреждения проявляют большой интерес к развитию искусственного интеллекта в здравоохранении.

В этой статье я расскажу подробнее о технологии компьютерного зрения, ее применении в медицине, а также вызовах, которые стоят перед сферой CV и прогнозируемом развитии в данной области.

Компьютерное зрение (CV, Computer Vision) - это область искусственного интеллекта, которая позволяет собирать, преобразовывать и интерпретировать данные с различных изображений с помощью методов машинного обучения. В медицине полученная таким способом информация применяется для облегчения постановки более точных диагнозов и персонализированного медицинского обслуживания.

Компьютерное зрение является подразделом более широкого, всеобъемлющего термина “искусственный интеллект” и занимается проблемой анализа неподвижных изображений или видеопотоков с целью понимания их содержания, чтобы делать выводы и выполнять на их основе определенные действия. Этот процесс основан на комплексных математических алгоритмах (нейронных сетях), которые обучаются с использованием датасетов — в данном случае, наборов изображений, относящихся к определенному предмету. Чем дольше обучается нейронная сеть и чем больше датасет, тем выше точность результатов.

За последние десять лет CV претерпело серьезные изменения и значительно повысило свою среднюю точность - примерно с 50% до 99%. Этот факт объясняется усовершенствованием и оптимизацией алгоритмов глубокого обучения, а также быстрым увеличением объема цифровых изображений в Интернете, которые могут быть использованы для обучения нейронных сетей.

Общий процесс тренировки моделей компьютерного зрения выглядит следующим образом:

1. Сбор данных – медицинских изображений или видеозаписей

2. Выбор данных для аннотирования

3. Аннотация данных

4. Обучение моделей

5. Оценка моделей – выявление ошибок и устранение их причин

6. Выбор модели

7. Внедрение модели

8. Мониторинг модели

Несмотря на то, что компьютерное зрение используется в различных сферах – начиная от ритейла, заканчивая сельским хозяйством – медицина стала областью, получившей наибольшее число выгод от развития этой технологии. Применение компьютерного зрения позволило сохранить большое число жизней и поспособствовало развитию многих медицинских наук – все это благодаря улучшенной диагностике, раннему выявлению заболеваний и более точным планам лечения. Но есть сферы, в которых эта технология привела к наиболее заметным результатам:

Радиология

Радиология была одной из первых медицинских дисциплин, где были внедрены медицинские приложения на базе CV. Поскольку радиологи в значительной степени полагаются на данные медицинской визуализации, поступающие из различных источников, доступность точных алгоритмов распознавания объектов и компьютерного зрения для анализа медицинских изображений стала поистине бесценной практикой для целого ряда целей:

• Компьютерный контроль рентгеновских снимков, КТ и МРТ внутренних органов

• Выявление микроскопических переломов костей

• Долгосрочный мониторинг результатов лечения

• Выявление новообразований, в том числе опухолей, на ранних стадиях

Пока что полная автоматизация диагностики невозможна, и последнее слово всегда остается за настоящими врачами, но совместные усилия опытного врача и мощных алгоритмов машинного обучения могут давать отличные результаты.

Ортопедия

Ортопедия - еще одна область, где компьютерное зрение находит эффективное применение в медицине, охватывая весь спектр предоперационных, операционных и послеоперационных мероприятий. Область возможного применения инструментов CV в этой области охватывает широкий спектр операций:

• Планирование операции и операционная навигация

• Интеграция с программным обеспечением для планирования роботизированной хирургии

• Планирование эндопротезирования на основе МРТ

• КТ, рентген, сегментация МРТ, определение 2D/3D ориентиров

Кардиология

В кардиологии компьютерное зрение помогает хирургам и другому медицинскому персоналу в различных аспектах их работы:

• Помогает выявлять аномалии развития сердца и отслеживать прогрессирование врожденных пороков сердца

• Помогает визуализировать артерии и кровоток во время операций

• Помогает проводить количественный анализ сердечных показателей

• Приблизительно оценивает кровопотерю во время операций

Офтальмология

Компьютерное зрение просто не могло остаться в стороне от зрения как такового. CV в офтальмологии используются для ряда целей:

• Сканирование сетчатки и последующий анализ ее состояния

• Раннее выявление аномалий развития глаза

• Предоперационное планирование

• Айтрекинг для коррекции зрения

Дерматология

Компьютерное зрение стало значительным помощником для дерматологов, особенно для тех, кто специализируется на диагностике и лечении рака кожи. Теперь врачи могут поставить точный медицинский диагноз на основе серии фото- и видеосъемок конкретного кожного образования, которые были проанализированы алгоритмом, обученным на тысячах случаев подтвержденных раковых и доброкачественных образований. Вот как компьютерное зрение используется в дерматологии:

• Сканирование кожных образований с высоким разрешением и мониторинг любых новообразований

• Выявление ранних признаков кожных заболеваний

• Разработка индивидуальных планов ухода за кожей, основанных на типе кожи, чувствительности и реакциях на различные лекарственные препараты.

Из-за сложности, новизны и широкого спектра применения технологии проект по внедрению решений компьютерного зрения может оказаться непосильным для некоторых медицинских организаций. Однако большая часть других проблем, связанных с внедрением CV, имеет решение:

Низкое качество данных

Чем больший объем высококачественных данных обрабатывает система компьютерного зрения, тем более точные результаты она выдает. Поэтому медицинские организации должны разработать надлежащие процедуры стандартизации, дополнения, очистки и аннотирования данных, которые выполняются до обработки датасетов алгоритмами компьютерного зрения.

Проблемы наблюдения и безопасности

Системы компьютерного зрения обрабатывают большое количество персональных данных пациентов, что, естественно, вызывает опасения по поводу конфиденциальности. Чтобы предотвратить ущерб репутации и финансовые потери из-за утечки данных пациентов, медицинские организации должны иметь комплексную стратегию управления данными, использовать программное обеспечение для сбора, хранения и управления данными, соответствующее основным нормативным актам, и получать информированное согласие своих пациентов на сбор и обработку данных.

Недоверие врачей и пациентов

Как и в случае с любой новой технологией, пациенты и врачи могут скептически относиться к технологии CV. Поэтому медицинские организации, внедряющие компьютерное зрение, должны обучить медицинский персонал использованию этой технологии в своих интересах и в интересах пациентов. Квалифицированные специалисты в области здравоохранения также должны информировать пациентов о преимуществах применения компьютерного зрения в проведении медицинских процедур.

Будущее компьютерного зрения в медицине непременно окажет значительное влияние на сферу ИИ в здравоохранении и его отраслях. Развитие CV упростит распознавание изображений в реальном времени. Кроме того, алгоритмы глубокого обучения и прогнозной аналитики будут использовать для обучения более обширные и качественные данные. Продукты компьютерного зрения станут более точными и простыми в использовании. Наконец, компьютерное зрение в медицинских учреждениях станет более автономным - CV-алгоритмы будут обеспечивать мгновенный анализ и принятие мер.

Развитие компьютерного зрения открывает новые возможности для удаленного лечения и ухода за пациентами. В ближайшее время на рынке медицинских продуктов появится больше компонентов дополненной реальности, которые будут обеспечивать консультации и лечение. Таким образом, людям не придется так часто обращаться в больницу, поскольку онлайн-визиты станут более распространенными. Технология компьютерного зрения сделает диагностику более точной и своевременной.

Для нас медицина – область с широкими возможностями для внедрения ИИ. Вот какие выгоды компании могут извлекать от применения AI-инструментов:

Персонализация и адаптация

● Автоматизация административных задач - регистрации пациентов и обработки медицинских записей - что освобождает время медперсонала для клинической работы.

● Системы распознавания и классификации изображений: все то, о чем вы уже прочитали выше.

Персонализация и адаптация

● Персонализированные чат-боты, голосовые помощники и ИИ-ассистенты, которые предоставляют индивидуальные рекомендации по лечению и профилактике, что улучшает результаты лечения и удовлетворенность пациентов.

Прогнозирование и оптимизация принятия решений

● Анализ медицинских данных для прогнозирования заболеваний и планирования лечения.

● Автоматическое создание медицинских отчетов и проведение аналитики для улучшения качества лечения и управления медицинскими учреждениями.

Улучшение клиентского сервиса

● Системы автоматизации поддержки и helpdesk: автоматизация обработки запросов пациентов и решение их проблем, что сокращает время ожидания и улучшает качество обслуживания.

● Корпоративные чат-боты для обучения и работы с базой знаний: поддержка и обучение медицинского персонала, что улучшает их профессиональный рост и качество обслуживания.

Анализ больших данных

● Анализ медицинских данных для выявления ключевых тенденций и улучшения качества лечения.

● Сбор и анализ данных для получения инсайтов о медицинских трендах и нововведениях.

Команда разработчиков AllSee знает, как делать ИИ быстро, просто и понятно для заказчика. Мы используем готовые технологии искусственного интеллекта, а там, где их не хватает — обучаем свои модели машинного обучения. Поэтому нашей команде можно поручить проект любой сложности: от разработки пилотного AI-проекта до уникальной ML-модели.

Вы можете быть уверены, что партнерство с AllSee станет надежным основанием для устойчивого развития и откроет новые горизонты для будущего успеха.