计算机视觉专注于训练计算机以复制人类的视线并识别当前对象。

计算机视觉旨在识别和理解图像和数据，以执行曾经被认为只有人类才能执行的动作。人工智能（AI）解决方案的兴起已使医疗保健行业受益匪浅。计算机视觉技术对该机制做出了巨大贡献，它可以潜在地支持许多不同的应用程序，为患者提供救生功能。

计算机视觉的新兴领域集中于训练计算机以复制人类的视觉并识别它们前面的物体。像亚马逊和Facebook这样的大公司已经在在这项技术上投资了数百万美元，医疗保健也加入了竞争。 计算机视觉在医疗保健中的应用， 例如诊断，医学成像，减少临床试验损耗，提高手术准确性等，正在改变患者的治疗方式。在过去的十年中，计算机视觉和图像处理取得了巨大的进步。计算机视觉算法 可以像人的眼睛一样工作， 找出图像中的图案和异常以进行诊断。通过神经网络的迭代学习过程， 计算机视觉可以识别和评估图像。医疗保健中计算机视觉的目标是做出比医生更快，更准确的诊断。

医疗保健中计算机视觉的用例

更快的诊断

更快的诊断速度是计算机视觉的最大特点之一，它揭示了医疗保健的广阔前景。这有助于对疾病采取预防措施。Medapod与中国公司腾讯合作，使用计算机视觉应用程序通过患者的照片识别和诊断帕金森氏症。无标记运动捕捉和分析系统（MMCAS）识别关节运动的频率和强度，并提供准确，实时的评估。英国的健康服务提供商Babylon Health开发了一款使用自然语言处理（NLP）的应用程序，其中，聊天机器人向患者提出的问题与医生在检查过程中提出的问题类似。该应用程序使用语音来获取症状并将信息转发给医生。

准确的测量

计算机视觉以其准确性而闻名。Orlando Health温妮·帕尔默妇女和婴儿医院正在使用由高斯外科手术公司开发的计算机视觉工具。该工具可测量分娩时的失血量。使用iPad拍摄的照片，计算机视觉工具可扫描手术海绵和吸罐的图像。由于该技术是在每年分娩14,000例婴儿的医院中实施的，因此医生可以准确了解失血量，从而可以适当地治疗母亲。

检测疾病

计算机视觉能够检测原本难以识别的疾病。在西奈山医院，医生们正在使用AI驱动的工具来检测急性神经系统疾病。该组织使用来自西奈山卫生系统各处的CT扫描来训练深层神经网络，以确定图像是否显示出急性神经系统疾病。医院在模拟临床环境中进行的随机对照试验中测试了他们的工具。为了促进技术发展，西奈山对Nvidia图形处理单元进行了投资。

癌症筛查

在组织图像中使用最细微的操作来检测癌前病变，计算机视觉已显示出的结果非常可观，从而提高了癌症筛查测试的灵敏度和准确性。由于皮肤癌变的微小变化，因此诊断皮肤癌是一项艰巨的任务。斯坦福大学人工智能实验室的科学家已经使用深度卷积神经网络（CNN） 创建了一个模型，该模型 针对 超过120,000个皮肤癌图像的数据集分析皮肤图像。结果表明，这种CNN模型能够像认证的皮肤科医生一样有效地检测和分类皮肤癌。

心脏异常警报

Arterys “计算机视觉软件的培训，以集中检测心脏异常。该公司表示，该软件可以在放射科医生的计算机屏幕上创建患者心脏的三维模型。它可以减少放射科医生花费在扫描患者身上的时间。Artersy的CardioAI是ArterysAI旗下的软件，使用称为4D Flow的软件。4D Flow使放射线医师可以在MRI扫描患者后在计算机屏幕上看到他们可以操作的患者心脏的三维图像。它使放射科医生对患者心脏有了真正的了解，而无需耗费很长时间。

总结

计算机视觉技术在医疗保健领域已取得了显著成绩。随着人口的增加和医疗需求的增加，技术是医生手头唯一的未来解决方案。未来，人类将看到越来越多的医疗机构尝试使用计算机视觉来提供更好的服务。