Cookie 设置
点击 "接受所有 Cookie"，即表示您同意在您的设备上存储 Cookie，以增强网站导航、分析网站使用情况并协助我们的营销工作。更多信息
通过将 Vision AI 集成到医疗成像中，医院可以简化诊断。
医疗保健领域的视觉人工智能可以帮助识别和概述手术工具，在手术过程中为医生提供帮助。
实验室中的视觉人工智能可帮助进行图像分类，快速识别病理切片中的病变细胞。
YOLO11 支持姿势估计，有助于在物理康复过程中监控病人的运动。
医生可以通过定向边界框对象检测来评估 X 光片中的骨骼排列。
YOLO11的目标跟踪任务可通过促进实时监控来提高医院的安全性。
Ultralytics YOLO 所支持的计算机视觉应用，例如从医疗表格中自动提取数据，可以减轻医疗保健行业的管理负担。
医疗保健领域的计算机视觉技术重新定义了细胞计数等实验室任务，使它们变得更快、更准确。
.png){kind=logo}
.png)
%201.png){kind=logo}
.webp)
医疗保健领域的计算机视觉可帮助分析医疗图像、检测疾病并自动执行病理任务。它还可用于监控病人，提高准确性、效率和整体护理。
医疗保健领域的人工智能有助于分析数据、预测疾病和个性化治疗。它支持诊断、自动执行管理任务、监测患者健康状况并促进药物研发。
医学成像是计算机视觉在医疗保健领域的应用，主要通过分析 X 光或核磁共振成像等图像来检测疾病、发现异常，并协助医生做出更快、更准确的诊断。
人工智能在医疗保健领域的未来可能包括更好的诊断、个性化治疗和更快的药物研发。它还将实现实时健康监测和更高效的工作流程。
让Ultralytics 帮助您推动增长和创新。让我们共创未来。