اكتشف كيف يعمل تحليل الصور الطبية المدعوم بالذكاء الاصطناعي على تحسين تشخيص الأمراض وتخطيط العلاج واكتشاف الحالات الشاذة بدقة وسرعة.
تحليل الصور الطبية هو تطبيق متخصص للذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) في مجال الرعاية الصحية، مع التركيز على تفسير الصور الطبية ومعالجتها وفهمها. وهو يستفيد من التقنيات المتقدمة لمساعدة أخصائيي الرعاية الصحية في تشخيص الأمراض والتخطيط للعلاجات ومراقبة نتائج المرضى. ومن خلال تحليل الصور مثل صور الأشعة السينية والتصوير بالرنين المغناطيسي والتصوير المقطعي المحوسب والتصوير بالموجات فوق الصوتية، يعمل تحليل الصور الطبية على تعزيز الدقة وتقليل الأخطاء البشرية وتسريع عمليات اتخاذ القرار في البيئات السريرية.
يكمن أساس تحليل الصور الطبية في تقنيات الرؤية الحاسوبية والتعلم العميق:
يمكّن تحليل الصور الطبية أنظمة الذكاء الاصطناعي من اكتشاف الأمراض بدقة عالية. على سبيل المثال
تستخدم الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي التجزئة والتحليل لدعم تخطيط العلاج. على سبيل المثال، يمكن لأنظمة العلاج الإشعاعي أن ترسم حدود الورم بدقة، مما يضمن العلاج المستهدف مع تقليل الضرر الذي يلحق بالأنسجة السليمة. وغالباً ما تُستخدم تقنيات مثل U-Net في مثل هذه المهام.
تحدد خوارزميات الكشف عن الشذوذ المخالفات في الصور الطبية التي قد تغفلها العين البشرية. هذا التطبيق مهم في مجالات مثل الموجات فوق الصوتية قبل الولادة وفحص الصدر بالأشعة السينية.
استكشف كيف يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولاً في مجال الأشعة للحصول على المزيد من الرؤى حول اكتشاف الحالات الشاذة.
في حين أن تحليل الصور الطبية يشترك مع تحليل الصور الطبية في أوجه التشابه مع التعرف على الصور وتصنيف الصور، إلا أنه يتميز بتركيزه على التطبيقات الطبية. على سبيل المثال:
يتطور دمج الذكاء الاصطناعي في التصوير الطبي بسرعة. تعمل منصات مثل Ultralytics HUB على تسهيل تدريب النماذج ونشرها بشكل مبسط للتطبيقات الطبية. بالإضافة إلى ذلك، يضمن استخدام مجموعات البيانات المتقدمة، مثل مجموعة بيانات أورام الدماغ، تدريب النماذج على بيانات متنوعة وعالية الجودة.
يستمر تحليل الصور الطبية في إحداث ثورة في مجال الرعاية الصحية، حيث يقدم تشخيصات أسرع وأكثر دقة ويمهد الطريق للطب الشخصي. لاستكشاف تأثيرها التحويلي بشكل أكبر، تفضل بزيارة الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية.
.png)