Wie Computer Vision die Gesundheitsbranche verändert

Computer Vision ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der Algorithmen zum Verstehen und Interpretieren digitaler Bilder verwendet. Mit der Entwicklung des Bereichs der künstlichen Intelligenz, insbesondere in der Zeit nach COVID-19, hat Computer Vision viele Branchen stark beeinflusst, darunter auch die Gesundheitsbranche.

Was ist Computer Vision?

Computer Vision befasst sich mit der Klassifizierung, Segmentierung und Interpretation digitaler Bilder, Videos und anderer visueller Eingaben. Deep-Learning-Modelle ermöglichen es Maschinen, visuelle Informationen zu empfangen, zu verarbeiten und zu analysieren und sich insgesamt selbst beizubringen, ein Bild von einem anderen zu unterscheiden. Im Bereich der künstlichen Intelligenz fesselt Computer Vision schon seit langem die Aufmerksamkeit der Forscher.

Die Algorithmen und die Hardware für Computer Vision haben sich in den letzten Jahren erheblich weiterentwickelt und bieten dem Gesundheitswesen nun neue Möglichkeiten.

Patientenidentifikationssysteme, medizinische Bildanalyse, Operationssimulation/-assistenz, Krankheitserkennung und Rehabilitationssoftware sind einige der vielen Computer Vision-Anwendungen im Gesundheitswesen.

Computervision kann Medizinern dabei helfen, Krankheiten genau zu diagnostizieren. So können Ärzte beispielsweise mithilfe der medizinischen Bildanalyse mithilfe von MRT, Röntgen, Endoskopie und Ultraschall die inneren Anomalien im Körper eines Patienten erkennen. Mustererkennung und Bildsegmentierung sind bei der Analyse medizinischer Bilder anspruchsvolle Aufgaben, aber die jüngsten Entwicklungen im Bereich Deep Learning und künstliche Intelligenz deuten auf erhebliche Fortschritte in diesem Bereich hin.

Eine weitere Anwendung der Computervision im Gesundheitswesen ist die Objekterkennung. Selbst wenn die Fläche so groß wie ein Fußballfeld ist, erkennt die Objekterkennung problemlos Personen und Objekte in einem Bild oder Video. Mithilfe einer Datenbank bekannter Personen oder Objekte sorgt die Objekterkennungstechnologie für Sicherheit und Schutz, sei es durch die Identifizierung einer Person in einer Menschenmenge oder durch die Identifizierung eines Tumors in einem Körper.

Computer Vision verwendet hochentwickelte Algorithmen zur Diagnose verschiedener Krankheiten. Beispielsweise nutzt Computer Vision künstliche Intelligenz, um Hautkrebs anhand von Hautfotos zu erkennen. Die Analyse von Patientenbildern kann dazu verwendet werden, Behandlungspläne für einzelne Patienten vorzuschlagen.

Computer Vision ist auch bei der Behandlungsplanung hilfreich, da es Ärzten durch die Analyse von Patientenbildern vor und nach der Behandlung ermöglicht, die Wirkung verschiedener Behandlungsmethoden besser zu verstehen.

Anwendungen von Computer Vision im Gesundheitswesen

Hier sind einige Anwendungsfälle von Computer Vision im Gesundheitswesen, die den medizinischen Bereich verändert haben:

1. Verbesserung der Patientenversorgung: Computer Vision ermöglicht es Ärzten, Patienten aus der Ferne zu überwachen und ihnen, insbesondere älteren Menschen, rechtzeitige Hilfe zu bieten. Zu den Computer Vision-Anwendungen im Gesundheitswesen gehört die häusliche Patientenüberwachung und -rehabilitation, bei der Ärzte die Vitalfunktionen überwachen und den Fortschritt der Patienten virtuell verfolgen.
2. Verbesserung von Diagnose und Behandlung: Die computergestützte Diagnose nutzt Computervision, um die Ergebnisse von MRT-Scans, CT-Scans und Röntgenaufnahmen präzise und schnell zu scannen. Eine schnelle und rechtzeitige Erkennung von Anomalien kann eine verbesserte Behandlungsplanung und eine präzise Diagnose ermöglichen.
3. Kosten senken: Durch die Automatisierung der Analyse medizinischer Bilder durch Computer-Vision-Algorithmen wird der Bedarf an manueller Bildinterpretation durch Radiologen reduziert, was wiederum die Kosten für Leistungserbringer und Patienten gleichermaßen senkt.

Die Zukunft der Computer Vision im Gesundheitswesen

Im letzten Jahrzehnt haben sich Computer-Vision-Technologien rasant weiterentwickelt. Deep-Learning-Algorithmen haben die durchschnittliche Genauigkeit von Computer-Vision-Systemen von 50 auf 99 Prozent verbessert. Von präzisen und zeitnahen Diagnosen bis hin zu präzisen Operationen – Fortschritte in der künstlichen Intelligenz werden die vielversprechende Zukunft, die Computer-Vision für die Gesundheitsbranche bereithält, nur noch verstärken.

Eine wichtige Anwendung der Computervision im Gesundheitswesen ist die frühzeitige Erkennung von Krankheiten wie Krebs. Mithilfe der Computervision können Gewebebilder analysiert und Anzeichen der Krankheit in frühen Stadien erkannt werden, die für das menschliche Auge sonst nur sehr schwer oder gar nicht erkennbar wären. Die Früherkennung tödlicher Krankheiten verbessert die Überlebenschancen der Patienten erheblich.

Ebenso bieten Computer-Vision-Technologien Chirurgen bei Operationen nützliche Unterstützung, indem sie ihnen visuellen Zugang zu den inneren Organen der Patienten ermöglichen, was das Risiko von Fehlern, die zu Komplikationen führen können, verringert. Obwohl sich diese Technologie noch in der Anfangsphase befindet, hat sie sich bereits als wirksam erwiesen und wird ständig verbessert.

Angesichts der kontinuierlichen Fortschritte in den Bereichen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen kann man davon ausgehen, dass die Computervision auch in Zukunft immer fortschrittlichere Anwendungsmöglichkeiten für den Gesundheitssektor bieten wird.

Angesichts des transformativen Potenzials, das Computer Vision-Anwendungen für die Gesundheitsbranche bergen, sind wir gespannt, welche zukünftigen Anwendungen von Computer Vision entwickelt werden und wie sie die Qualität der Gesundheitsversorgung für Menschen auf der ganzen Welt verbessern werden.

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