Visi komputer mengubah layanan kesehatan dengan penghitungan sel yang cepat dan identifikasi pasien

Visi komputer mengubah layanan kesehatan dengan penghitungan sel yang cepat dan identifikasi pasien

Visi komputer mengubah layanan kesehatan dengan penghitungan sel yang cepat dan identifikasi pasien

 

Visi komputer mengubah layanan kesehatan dengan penghitungan sel yang cepat dan identifikasi pasien
Visi komputer mengubah layanan kesehatan dengan penghitungan sel yang cepat dan identifikasi pasien

AI dalam perawatan kesehatan telah menjadi topik hangat selama bertahun-tahun dan dengan kemajuan dalam pembelajaran yang mendalam, AI telah berhasil diimplementasikan dalam spektrum yang luas pada prosedur medis. Manfaatnya tidak hanya menghemat biaya tetapi dalam beberapa kasus, menyelamatkan nyawa. Seringkali, pemikiran pertama kami untuk menerapkan visi komputer ke kedokteran adalah sebagai alat diagnostik untuk pencitraan medis seperti scan CAT dan Xrays. Ada juga aplikasi non-perawatan di berbagai bidang, mulai dari memantau kemajuan pengobatan hingga memastikan identitas pasien untuk mengotomatisasi catatan ruang operasi elektronik hingga akselerasi penemuan obat.
Penghitungan sel dan pengenalan gambar

Sudah lebih dari seabad sejak Louis-Charles Malassez menemukan hemocytometer, ruang yang dirancang untuk menghitung sel darah merah secara akurat. Maju cepat hingga saat ini dan visi komputer digunakan untuk mengidentifikasi dan menghitung inti sel tidak hanya lebih akurat daripada yang dapat dihitung orang, tetapi jauh lebih cepat. Untuk mencapai hal ini, model AI dilatih untuk mengidentifikasi inti sel. Dari sana gambar sampel dianotasi, dan kemudian model pembelajaran mesin menghasilkan jaringan saraf. Ketika gambar mikroskop dikirim ke model visi komputer, jumlah sel dihitung dalam hitungan detik. Proses ini dapat berskala tak terhingga karena satu chip GPU dapat menangani lebih dari 100 permintaan secara bersamaan. Ini berarti bahwa para peneliti pengembangan obat dapat menguji lebih banyak senyawa jauh lebih cepat dan dengan lebih presisi daripada sebelumnya. Obat baru dapat datang ke pasar beberapa tahun sebelumnya, menyelamatkan nyawa dan menurunkan biaya pengembangan obat.

Baca: [Alat AI ini mengidentifikasi penelitian COVID-19 yang paling menjanjikan]
Log bedah AI

Pergeseran “kantor tanpa kertas” ke log bedah elektronik masuk akal sebagai bagian dari peningkatan produktivitas

dari revolusi komputer, tetapi penggunaan visi komputer di ruang operasi bahkan mungkin lebih mendalam. Melacak tindakan dalam OR, dari menggantungkan pasien ke penutupan luka bedah sekarang merevolusi pencatatan. Ahli anestesi masih mengkompilasi catatan tulisan tangan antara operasi, tetapi sekarang waktu mereka dapat lebih efisien digunakan. Manfaat lain adalah mencegah retensi instrumen bedah yang tidak disengaja, yang baru-baru ini pada tahun 2018 memperlihatkan 4.500 hingga 6.000 kasus per tahun di Amerika Serikat, menurut American Society of Anesthesiologists. Sistem visi komputer juga diciptakan untuk melacak instrumen dan waktu prosedur untuk membuat pencatatan elektronik lebih akurat.
Identifikasi pasien

Otentikasi wajah pasien selama asupan dan selama perawatan adalah area lain apakah AI dapat memainkan peran penting dalam perawatan kesehatan ketika diintegrasikan ke dalam alur kerja di fasilitas medis. Kesalahan identifikasi pasien ditangkap lebih dari 90 persen dari waktu sebelum kerusakan terjadi. Namun, selama periode 2,5 tahun antara 2013 dan 2015, 7.600 peristiwa salah-pasien di 181 rumah sakit di A.S. terjadi, dengan sekitar 9 persen dari kesalahan tersebut mengakibatkan bahaya atau kematian. Penyebab kematian bervariasi dari pasien yang tidak diresusitasi di OR karena dokter menarik catatan kesehatan yang salah, termasuk perintah jangan-jangan-resusitasi. Pasien diberi resep orang lain, atau diberi makanan yang tidak bisa mereka makan. Dengan menggunakan otentikasi wajah yang dikaitkan dengan MRN pasien di setiap langkah, rumah sakit dan perawat dapat mengurangi kejadian bencana ini.
Analisis pencitraan medis

Penggunaan visi komputer dalam analisis pencitraan medis memiliki sejumlah manfaat. Ini mengurangi waktu yang

dibutuhkan para profesional medis dalam menganalisis gambar. Pengenalan objek dapat secara akurat mengidentifikasi fitur dalam gambar lebih cepat dan lebih akurat daripada orang. Seringkali penemuan ini dapat terjadi ketika formasi lebih kecil, memungkinkan deteksi dini, yang dapat menyelamatkan nyawa dan mengurangi keparahan pengobatan. Sepanjang kemajuan perawatan, visi komputer dapat menggunakan model AI deteksi-perubahan untuk mengidentifikasi perbedaan antara gambar. Semua teknik ini dapat diterapkan pada banyak jenis pencitraan: MRI, pemindaian CAT, sonogram, dan sinar-X.

Teknik pelatihan AI berlaku untuk semua contoh ini. Objek dijelaskan dalam data visual, patah tulang, misalnya, dan kemudian pembelajaran mesin menghasilkan jaringan saraf. Ini, tentu saja, penyederhanaan proses, tetapi bahkan berlaku untuk otentikasi wajah. Visi komputer membutuhkan data pelatihan, dalam hal ini, beberapa gambar wajah seseorang, untuk menghasilkan model. Setelah dilatih, detail visual dapat diidentifikasi dengan cepat dan akurat oleh penglihatan komputer, apakah detail itu adalah identitas seseorang, perubahan fraktur, reaksi sel terhadap senyawa, atau penghapusan instrumen dari rongga bedah.

AI mengubah layanan kesehatan sekarang, dan kasus penggunaan teknik AI visual ini akan menawarkan

peningkatan hasil dan biaya untuk pasien dan profesional medis. AI bukan lagi percobaan, tetapi ia menawarkan solusi nyata di banyak bidang, termasuk perawatan kesehatan.

Artikel ini awalnya diterbitkan oleh Jeffrey Goldsmith di TechTalk

Sumber:

https://ngelag.com/seva-mobil-bekas/