الشيك الأخضر
تم نسخ الرابط إلى الحافظة

دور الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

اكتشف كيف يعمل الذكاء الاصطناعي للرؤية في مجال الرعاية الصحية على تعزيز اكتشاف الأجسام الطبية والرؤية الحاسوبية والمساعدة الجراحية واكتشاف الأدوية.

يشهد الذكاء الاصطناعي (AI) في مجال الرعاية الصحية توسعًا سريعًا، حيث تنمو تطبيقاته في مجالات متعددة، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي في رعاية المرضى والتشخيص الطبي والعمليات الجراحية. تتوقع التقارير الحديثة أن يصل حجم السوق العالمي للذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية إلى 148 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2029. من التشخيص المدعوم بال ذكاء الاصطناعي إلى الطب الدقيق، يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير طريقة عمل أنظمة الرعاية الصحية من خلال تحسين دقة وكفاءة العمليات الطبية.

أحد المجالات الرئيسية التي يحقق فيها الذكاء الاصطناعي تقدماً كبيراً هو تكنولوجيا الرؤية الحاسوبية. تُعد حلول الرعاية الصحية القائمة على الذكاء الاصطناعي مثل أنظمة الرؤية الحاس وبية أداة لا تقدر بثمن لتحليل البيانات الطبية، وتحديد الحالات الشاذة التي قد لا تكون مرئية للعين البشرية، وتقديم التدخلات في الوقت المناسب. وهذا الأمر مهم بشكل خاص للكشف المبكر عن الأمراض، والذي يمكن أن يحسن نتائج المرضى بشكل كبير.

لا تنتهي تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية بالتشخيص. ففائدته تمتد إلى المساعدة الجراحية، حيث أدت الروبوتات الطبية إلى تطوير أنظمة متقدمة تقوم بإجراء عمليات جراحية دقيقة ومحدودة التدخل الجراحي. بالإضافة إلى ذلك، تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي على تعزيز مراقبة المرضى من خلال دمج التقنيات القابلة للارتداء وأتمتة عمليات الرعاية الصحية، مما يساهم في أتمتة الرعاية الصحية.

في هذه المقالة، سنلقي نظرة على كيفية مساعدة نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLOv8 و Ultralytics YOLO11 في الصناعة الطبية في مهامها المتقدمة في اكتشاف الأجسام. كما سنلقي نظرة على مزاياها وتحدياتها وتطبيقاتها وكيف يمكنك البدء في استخدام نماذج Ultralytics YOLO .

تبسيط المساعدة الجراحية باستخدام الطرازين Ultralytics YOLO

تعمل أنظمة الرؤية الحاسوبية القائمة على الذكاء الاصطناعي على توسيع دورها في مجال الرعاية الصحية. يمكن لنماذج الرؤية الحاسوبية مثل YOLOv8 و YOLO11 تبسيط عملية الكشف عن الأجسام الطبية من خلال توفير تحديد الأدوات والأشياء في الوقت الفعلي وبدقة عالية في غرف العمليات. يمكن أن تساعد قدراتها المتقدمة الجراحين من خلال تتبع الأدوات الجراحية في الوقت الفعلي، مما يعزز دقة وسلامة الإجراءات.

Ultralytics طورت العديد منالنماذج YOLO ، بما في ذلك

  • Ultralytics YOLOv5: ركز هذا الإصدار على سهولة الاستخدام وإمكانية الوصول إلى المطورين، مع إضافة ميزات لتدريب أسرع ونشر أفضل للأجهزة.
  • Ultralytics YOLOv8: قدم هذا الإصدار نموذجًا خاليًا تمامًا من المرساة. في الإصدارات السابقة من YOLO ، كانت مربعات الارتكاز عبارة عن مربعات محددة مسبقًا بأشكال وأحجام مختلفة تُستخدم كنقاط انطلاق لاكتشاف الأجسام. YOLOv8 يلغي الحاجة إلى مربعات الارتكاز هذه، ويتنبأ مباشرة بشكل الجسم وموقعه.
  • Ultralytics YOLO11: تفوقت أحدث النماذج YOLO على الإصدارات السابقة في مهام متعددة، بما في ذلك الكشف والتجزئة وتقدير الوضعية والتتبع والتصنيف.

تطبيقات YOLOv8 في الرعاية الصحية

Ultralytics YOLOv8، على سبيل المثال، العديد من التطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات، بما في ذلك الرعاية الصحية، مع تأثير كبير على مجالات مثل اكتشاف الأدوية والتشخيص والمراقبة في الوقت الفعلي. فيما يلي بعض الطرق التي يمكن من خلالها استخدام YOLOv8 في حلول الرعاية الصحية القائمة على الذكاء الاصطناعي.

  • مراقبة المرضى في الوقت الفعلي: يمكن أيضًا استخدام YOLOv8 في المستشفيات لمراقبة المرضى والموظفين في الوقت الفعلي. تشمل التطبيقات مراقبة امتثال معدات الحماية الشخصية (PPE) واكتشاف سقوط المرضى. 
  • الكشف عن الأدوات الجراحية: يمكن استخدام YOLOv8 للكشف عن الأدوات الجراحية وتتبعها بدقة في الوقت الفعلي أثناء العمليات الجراحية بالمنظار. وهذا أمر مهم لتحسين الكفاءة والسلامة. 
  • جراحة الروبوتات الطبية: في الجراحة الروبوتية، يمكن أن يعزز YOLOv8 دقة الأدوات الجراحية من خلال تحديد المعالم التشريحية الحرجة وتتبع الحركات في الوقت الفعلي. يمكن لهذا الاكتشاف القائم على الذكاء الاصطناعي للأشياء أن يحسن دقة وسلامة العمليات الجراحية المعقدة ويقلل من المضاعفات.
  • التنظير الداخلي: يمكن تطبيق YOLOv8 على صور التنظير الداخلي للمساعدة في تحديد التشوهات في الجهاز الهضمي.
  • التطبيقات الصحية المتنقلة: يمكن دمج YOLOv8 في تطبيقات الهاتف المحمول لأغراض الرعاية الصحية المختلفة، بما في ذلك فحص سرطان الجلد.
  • التصوير والتشخيص الطبي: YOLOv8 يمكنه اكتشاف وتصنيف التشوهات في طرائق التصوير المختلفة مثل الأشعة السينية والأشعة المقطعية والتصوير بالرنين المغناطيسي والموجات فوق الصوتية. يمكن استخدام نموذج الكشف عن الأجسام Ultralytics YOLOv8 في طب العيون لتحديد تشوهات الشبكية، مثل اعتلال الشبكية السكري، وفي نماذج الأشعة يمكن أن يكشف عن كسور العظام، مما يساعد أخصائيي الأشعة على تقييم حالات الإصابات.
الشكل 1. كشف الكسر في صورة الأشعة السينية باستخدام YOLOv8.

مزايا وتحديات الكشف عن الكائنات الطبية

مقارنةً بنماذج اكتشاف الأجسام الأخرى مثل RetinaNet وFaster R-CNN، يقدم Ultralytics YOLOv8 مزايا مميزة للتطبيقات الطبية المدعومة بالذكاء الاصطناعي:

  • الكشف في الوقت الحقيقي: YOLOv8 هو أحد أسرع نماذج الكشف عن الأجسام. وهو مثالي للإجراءات الطبية في الوقت الحقيقي، مثل الجراحة، حيث يكون الكشف السريع والدقيق للأدوات والأدوات الطبية أمرًا مهمًا.
  • الدقة: يُظهر YOLOv8 دقة فائقة في اكتشاف الأجسام. وتساهم التحسينات في بنيته ووظيفة الخسارة وعملية التدريب في دقته العالية في تحديد الأجسام الطبية وتوطينها.
  • الكشف عن الأجسام الطبية المتعددة: YOLOv8 يمكنه الكشف عن أجسام متعددة في صورة واحدة، مثل تحديد العديد من الأدوات الطبية أثناء الجراحة أو الكشف عن التشوهات المختلفة في بيئة طبية. 
  • تعقيد أقل: مقارنةً بالكاشفات ذات المرحلتين (مثل Faster R-CNN)، يعمل YOLOv8 على تبسيط عملية الكشف من خلال إجرائها في مرحلة واحدة. يساهم هذا النهج المبسط في سرعته وكفاءته، مما يسهل نشره ودمجه في تحسين سير العمل الطبي الحالي.
  • تحسين التدريب والنشر: ركّزتUltralytics على جعل نماذجها سهلة الاستخدام إلى حد كبير، حيث تقدم عملية تدريب مبسطة وتصدير مبسط للنماذج وتوافق مع منصات الأجهزة المختلفة، مما يجعلها في متناول الباحثين والمطورين في المجال الطبي.

على الرغم من المزايا العديدة، إلا أن هناك تحديات تواجه استخدام نماذج الرؤية الحاسوبية في الكشف عن الأجسام الطبية:

  • الاعتماد على البيانات: تتطلب نماذج الرؤية الحاسوبية كمية كبيرة من البيانات المصنفة للتدريب الفعال. قد يكون الحصول على مجموعات بيانات مشروحة عالية الجودة في المجال الطبي أمرًا صعبًا بسبب عوامل مثل خصوصية المريض.
  • تعقيد الصور الطبية: غالبًا ما تحتوي الصور الطبية على تراكيب معقدة ومتداخلة مما يجعل من الصعب على النماذج المتقدمة التفريق بين الأنسجة الطبيعية والأنسجة الشاذة.
  • الموارد الحاسوبية: يمكن أن يتطلب تحليل الصور الطبية عالية الدقة قدرة حاسوبية عالية، وهو ما قد يكون قيدًا في البيئات محدودة الموارد.

تشغيل الاستدلالات باستخدام نموذج YOLOv8

لبدء استخدام YOLOv8 ، قم بتثبيت الحزمةUltralytics . يمكنك تثبيتها باستخدام pip أو conda أو Docker. يمكن العثور على تعليمات مفصلة في دليل التثبيتUltralytics . إذا واجهتك أي مشاكل، يمكن أن يساعدك دليل المشكلات الشائعة في استكشاف الأخطاء وإصلاحها.

وبمجرد تثبيت Ultralytics ، يصبح استخدام YOLOv8 بسيطًا ومباشرًا. يمكنك استخدام نموذج YOLOv8 المدرب مسبقًا لاكتشاف الأجسام في الصور دون تدريب نموذج من الصفر.

إليك مثال سريع على كيفية تحميل نموذج YOLOv8 واستخدامه لاكتشاف الأجسام في الصورة. للحصول على أمثلة أكثر تفصيلاً ونصائح استخدام متقدمة، راجع وثائقUltralytics الرسمية للحصول على أفضل الممارسات والمزيد من الإرشادات.

الشكل 2. مقتطف رمز يعرض تشغيل الاستدلالات باستخدام YOLOv8.

استنتاج

يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية، لا سيما من خلال نماذج مثل Ultralytics YOLOv8 ، إلى تغيير المشهد الطبي. حيث تعمل قدرتها على تقديم كشف فوري عالي الدقة على تبسيط سير العمل وتعزيز الدقة الجراحية ودقة التشخيص ومراقبة المرضى في الوقت الفعلي، مما يؤدي إلى نتائج أفضل للمرضى. ومع استمرارنا في تحسين جودة البيانات وقوة الحوسبة، من المرجح أن تنمو إمكانات YOLOv8 في مجال الرعاية الصحية، مما يسمح لها بتلبية المزيد من الاحتياجات الطبية بفعالية أكبر.

للتعرّف على إمكانات Vision AI والاطلاع على أحدث ابتكاراتنا على مستودع GitHub الخاص بنا. انضم إلى مجتمعنا المتنامي وشاهد كيف نهدف إلى المساعدة في تحويل صناعات مثل الرعاية الصحية والتصنيع.

شعار الفيسبوكشعار تويترشعار لينكد إنرمز نسخ الرابط

اقرأ المزيد في هذه الفئة

دعونا نبني المستقبل
من الذكاء الاصطناعي معا!

ابدأ رحلتك مع مستقبل التعلم الآلي