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Computer Vision

Wie Computer Vision die Gesundheitsbranche verändert

Computer Vision ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der Algorithmen zum Verstehen und Interpretieren digitaler Bilder einsetzt. Mit der Entwicklung auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz, insbesondere in der Zeit nach COVID-19, hat sich die Computer Vision stark auf viele Branchen ausgewirkt, auch auf das Gesundheitswesen.

Was ist Computer Vision?

Computer Vision befasst sich mit der Klassifizierung, Segmentierung und Interpretation von digitalen Bildern, Videos und anderen visuellen Eingaben. Deep-Learning-Modelle ermöglichen es Maschinen, visuelle Informationen zu empfangen, zu verarbeiten und zu analysieren und sich selbst beizubringen, ein Bild von einem anderen zu unterscheiden. Innerhalb des Bereichs der künstlichen Intelligenz hat die Computer Vision schon lange die Aufmerksamkeit der Forscher auf sich gezogen.

Die Algorithmen und die Hardware für die Computervision haben sich in den letzten Jahren erheblich weiterentwickelt und bieten daher neue Möglichkeiten für das Gesundheitswesen.

Patientenidentifikationssysteme, medizinische Bildanalyse, chirurgische Simulation/Assistenz, Krankheitserkennung und Rehabilitations-Software sind nur einige der vielen Computer-Vision-Anwendungen in der Gesundheitsbranche.

Computer Vision kann medizinischen Fachkräften bei der genauen Diagnose einer Krankheit helfen. Die medizinische Bildanalyse ermöglicht es Ärzten beispielsweise, die inneren Anomalien im Körper eines Patienten mithilfe von MRT, Röntgenaufnahmen, Endoskopie und Ultraschall zu erkennen. Mustererkennung und Bildsegmentierung sind schwierige Aufgaben bei der Analyse medizinischer Bilder, aber die jüngsten Entwicklungen im Bereich des Deep Learning und der künstlichen Intelligenz haben bedeutende Fortschritte in diesem Bereich signalisiert.

Eine weitere Anwendung der Computer Vision im Gesundheitswesen ist die Objekterkennung. Selbst wenn das Gebiet so groß wie ein Fußballfeld ist, lassen sich mit der Objekterkennung problemlos Personen und Objekte in einem Bild oder Video erkennen. Mithilfe einer Datenbank mit bekannten Personen oder Objekten sorgt die Objekterkennungstechnologie für Sicherheit, indem sie entweder eine Person in einer Menschenmenge oder einen Tumor in einem Körper identifiziert.

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

Auch bei der Behandlungsplanung ist die Computervision hilfreich, da sie es den Ärzten ermöglicht, die Auswirkungen der verschiedenen Behandlungsmethoden besser zu verstehen, indem sie die Bilder der Patienten vor und nach der Behandlung analysieren.

Anwendungen von Computer Vision im Gesundheitswesen

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

  1. Bessere Patientenversorgung: Mit Hilfe der Computervision können Ärzte Patienten aus der Ferne überwachen und ihnen, insbesondere älteren Menschen, eine zeitnahe Versorgung bieten. Zu den Anwendungen der Computervision im Gesundheitswesen gehört die häusliche Patientenüberwachung und Rehabilitation, bei der Ärzte die Vitalwerte überwachen und die Fortschritte der Patienten virtuell verfolgen
  2. Bessere Diagnose und Behandlung: Die computergestützte Diagnose nutzt das Bildverarbeitungssystem, um die Ergebnisse von MRT-Scans, CT-Scans und Röntgenaufnahmen genau und schnell auszuwerten. Die schnelle und rechtzeitige Erkennung von Anomalien ermöglicht eine bessere Behandlungsplanung und eine genaue Diagnose.
  3. Senkung der Kosten: Durch die Automatisierung der Analyse medizinischer Bilder mit Hilfe von Bildverarbeitungsalgorithmen verringert sich der Bedarf an manueller Bildinterpretation durch Radiologen, was wiederum die Kosten für Dienstleister und Patienten gleichermaßen senkt.

Die Zukunft der Computer Vision im Gesundheitswesen

In den letzten zehn Jahren hat sich die Bildverarbeitungstechnologie rasant weiterentwickelt. Deep-Learning-Algorithmen haben die durchschnittliche Genauigkeit von Bildverarbeitungssystemen von 50 auf 99 Prozent verbessert. Von präzisen und rechtzeitigen Diagnosen bis hin zu präzisen Operationen - die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz werden die vielversprechende Zukunft der Computer Vision für die Gesundheitsbranche nur noch verstärken.

Eine wichtige Anwendung der Computervision im Gesundheitswesen ist die rechtzeitige Erkennung von Krankheiten wie Krebs. Die Computer Vision kann Bilder von Gewebe analysieren und Anzeichen der Krankheit in frühen Stadien erkennen, die für das menschliche Auge sonst nur sehr schwer oder gar nicht zu erkennen wären. Die frühzeitige Erkennung von tödlichen Krankheiten verbessert die Überlebenschancen der Patienten erheblich.

In ähnlicher Weise haben Computer-Vision-Technologien Chirurgen bei Operationen unterstützt, indem sie einen visuellen Zugang zu den inneren Organen der Patienten ermöglichten, was das Risiko von Fehlern, die zu Komplikationen führen können, verringerte. Diese Technologie steckt zwar noch in den Kinderschuhen, hat sich aber bereits als wirksam erwiesen und wird weiter verbessert.

Angesichts der kontinuierlichen Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens ist es sicher, dass die Computervision in den kommenden Tagen immer mehr fortschrittliche Anwendungen für das Gesundheitswesen bieten wird.

In Anbetracht des transformativen Potenzials, das Bildverarbeitungsanwendungen für die Gesundheitsbranche haben, sind wir gespannt, welche zukünftigen Anwendungen der Bildverarbeitung entwickelt werden und wie sie die Qualität der Gesundheitsversorgung für Menschen auf der ganzen Welt verbessern werden.

Wie AI Superior helfen kann

AI Superior unterstützt Pharmaunternehmen bei der Entwicklung von Lösungen, die auf Computer Vision und modernster KI basieren. Branchenführer vertrauen bereits auf die Expertise von AI Superior, um Lösungen zu entwickeln, die Diagnose und Behandlung verbessern, wie z. B. medizinische Bildübersetzung.

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