醫療保健領域的電腦視覺為醫學影像、疾病檢測、自動評估，和電腦輔助診斷等應用提供支援。
電腦視覺 (CV) 是一項快速發展的技術，有望徹底改變醫療保健產業。該技術利用強大的人工智慧演算法，並結合光學感測器和攝影機。因此，電腦視覺可以幫助醫生和醫療專業人員快速辨識疾病、提供準確的診斷、為患者提供個人化治療、監測藥物使用情況，甚至預測健康結果。
本報導介紹了醫療保健領域的電腦視覺，並列出了深度學習在醫療保健領域的應用。我們將討論人工智慧在醫療保健領域的以下幾個方面：
- 深度學習和電腦視覺醫療解決方案
- 隱私和安全要求
- 頂級人工智慧在醫學領域的應用和用例列表
深度學習和電腦視覺在醫療保健領域的基礎知識
深度學習是機器學習的一個分支，近年來人氣飆升。深度學習趨勢的驅動力包括運算能力的提升（GPU、平行運算）、注重隱私保護的邊緣人工智慧（裝置端處理），以及使用註解資料訓練模型的更有效率框架。
深度學習的影響
深度學習為電腦視覺帶來了顯著的進步，目的在使電腦理解視覺數據。在傳統的機器學習中，需要領域專業知識和人體工學來設計特徵提取器，才能創建能夠檢測資料模式的學習演算法。相較之下，深度學習是一種表徵學習，由多個依序排列的表徵層所組成。
機器接收原始數據，並發展出模式辨識所需的表徵。借助深度學習方法，可以學習高度複雜的函數，並在影像辨識任務中實現高精度。
醫療保健中的電腦視覺
電腦視覺專注於圖像和視訊理解。它涉及目標檢測、影像分類和分割等任務。醫學影像可以極大地受益於影像分類，和目標檢測領域的最新進展。
研究顯示，深度學習系統在皮膚科、放射科或病理科等複雜的醫學診斷任務中，取得了令人鼓舞的成果。深度學習系統可以透過提供第二意見，和標記影像中令人擔憂的區域來輔助醫生。
卷積神經網路 (CNN) 在目標分類任務中，已經達到了人類層級的效能，在目標分類任務中，神經網路學習對影像中包含的目標進行分類。這些卷積神經網路 (CNN) 在遷移學習中表現出色，在遷移學習中，CNN 最初在與目標任務無關的大型資料集（例如 ImageNet）上進行訓練，然後在與目標任務相關的較小資料集（例如醫學影像）上進行進一步微調。
電腦視覺中的隱私
由於電腦視覺應用可以收集和處理，高度敏感的個人數據，因此對隱私保護的需求非常迫切。人們對於將電腦視覺應用於醫學影像和診斷、患者治療，以及診療追蹤等方面的隱私問題提出了擔憂。
為了使醫療保健機構能夠實施電腦視覺，所有利害關係人必須了解與這些技術相關的隱私挑戰。
為了實現符合隱私要求的電腦視覺，必須滿足以下要求：
- 具有強大安全措施，和加密技術的軟體基礎架構
- 獨立的網路和伺服器系統，或私有雲
- 統一連線和身份驗證系統，零信任訪問
- 無需人工監控的自主電腦視覺
- 無需在雲端發送和/或儲存資料的影像處理
- 即時和設備端機器學習（邊緣人工智慧）
- 完全透明的數據流和易於理解的應用 app 設計
- 對影像進行混淆、模糊、遮罩和/或停用的處理
解決方案：如果你正在尋找符合上述所有要求的解決方案，請查看 Viso Suite。這款端到端電腦視覺平台已被全球領先的醫療保健機構和醫院廣泛使用。
電腦視覺在醫療保健領域的應用
應用 #1：AI 腫瘤檢測
應用 #2：醫院衛生檢查
應用 #3：醫學影像中的深度學習
應用 #4：電腦視覺的癌症檢測
應用 #5：智慧醫療訓練
應用 #6：疾病與感染預防
應用 #7：生命徵象與健康監測
應用 #8：醫療 AI 診斷
應用 #9：快速疾病早期檢測
應用 #10：居家病患康復
應用 #11：醫療精實管理
應用 #12：AI 手術導引系統
應用 #13：慢性病追踪
應用 #14：身障人士 AI 視覺
應用 #15：患者個人化治療
應用 #16：AI 藥物管理
應用 #17：患者辨識
應用 #18：細胞計數自動化
應用 #19：偵測組織結構變化
接下來，我們將更詳細地討論這些應用和應用案例。
電腦視覺在醫療保健領域的應用（1-9）
1. 基於人工智慧的腫瘤檢測
電腦視覺和深度學習應用，已被證明在醫療領域發揮巨大的作用，尤其是在精準檢測腦腫瘤方面。如果不及時治療，腦腫瘤會迅速擴散到大腦和脊髓的其他部位，因此早期發現對於挽救患者的生命非常重要。醫療專業人員可以使用電腦視覺應用，使檢測過程更省時、更有效率。
在醫療保健領域，像 Mask-R 卷積神經網路 (Mask R-CNN) 這樣的電腦視覺技術可以輔助檢測腦腫瘤，從而在很大程度上降低人為錯誤的可能性。
2. 電腦視覺在醫院衛生合規性方面的應用
電腦視覺是確保醫院衛生合規性的極其寶貴的工具。透過自動分析病房和表面，電腦視覺可以幫助檢測，可能對患者和工作人員造成危害的污垢、灰塵和其他形式的污染物。人工智慧視覺技術可以透過分析表面、檢測污垢堆積和檢測消毒過程，來監測房間的清潔度。
電腦視覺可以即時監控扶手、門把手和病床等高接觸區域，幫助臨床工作人員辨識需要更頻繁清潔的區域。此外，AI 視覺還可以提供關於患者使用模式的寶貴洞察，使設施管理人員能夠分析建築物內的人流，並辨識可能需要額外清潔或資源的區域。這有助於衛生管理人員改善流程，並降低污染風險。
電腦視覺也可用於監控醫院工作人員和訪客的行為，確保遵守所有安全規程。它可以辨識訪客是否未穿著防護服進入房間，或者醫務人員是否在進入病人房間前未洗手。透過自動化此監控流程，電腦視覺可以幫助醫院快速辨識並解決任何潛在的安全問題。
3. 深度學習在醫學影像的應用
電腦視覺已廣泛應用於各種醫療保健領域，幫助醫療專業人員更好地制訂患者治療方案。醫學影像或醫學影像分析就是這樣一種方法，它可以將特定器官和組織可視化，從而實現更準確的診斷。
透過醫學影像分析，醫生和外科醫生可以更輕鬆地觀察患者的內臟器官，從而發現任何問題或異常。X光、超音波、核磁共振成像、內視鏡檢查等只是醫學影像領域的幾個分支。
4. 利用電腦視覺進行癌症檢測
值得注意的是，深度學習電腦視覺模型在診斷任務（例如辨識痣和黑色素瘤）中，已經達到了醫生等級的準確率。例如，皮膚癌很難及時發現，因為其症狀通常與常見的皮膚病相似。作為補救措施，科學家們藉助電腦視覺應用程式，有效地區分癌性皮膚病變和非癌性病變。
人工智慧研究也發現了，使用電腦視覺和深度學習應用診斷乳癌的諸多優勢。透過包含健康和癌症組織圖像的龐大資料庫進行訓練，它可以幫助自動化辨識過程，並減少人為錯誤的可能性。
隨著技術的快速進步，醫療保健電腦視覺系統在不久的將來可能用於診斷其他類型的癌症，包括骨癌和肺癌。
5. 智慧醫療訓練
電腦視覺不僅廣泛應用於醫學診斷，也廣泛應用於醫療技能訓練。目前，外科醫生不再僅僅依賴傳統的，透過在手術室實際練習，來獲取技能的方式。基於模擬的手術平台，已成為培訓和評估手術技能的有效媒介。
透過手術模擬，受訓人員有機會在進入手術室之前練習他們的手術技能。這讓他們能夠獲得詳細的回饋和評估，在實際手術前更了解患者的照護和安全。
電腦視覺還可以透過測量活動量、檢測忙碌動作，以及分析患者在特定區域（感興趣區域）停留的時間，來評估手術品質。
6. 智慧疾病與感染預防
新冠肺炎 (Covid-19) 疫情，對全球醫療保健領域構成了巨大挑戰。在世界各國努力對抗疫情之際，電腦視覺可以為應對這項挑戰做出重要貢獻。
由於技術的快速發展，電腦視覺應用可以輔助診斷、控制、治療和預防新冠肺炎 (Covid-19)。數位胸部 X 光片影像與 COVID-Net 等電腦視覺應用相結合，可以輕鬆檢測患者的病情。由加拿大 Darwin AI 開發的原型應用程式在新冠肺炎診斷中顯示出約 92.4% 的準確率。
電腦視覺用於執行佩戴口罩的人臉檢測，該技術被廣泛用於執行和監測預防流行病傳播的策略。
7. 自動化生命徵象與健康監測
自動化健康監測可幫助醫療專業人員，評估和量化患者的健康狀況。透過這些分析，醫生和外科醫生可以更快地做出更明智的決策，例如，確定緊急護理的優先順序或確定手術介入的最佳時機。
在另一個用例中，電腦視覺模型被用於測量手術期間的失血量，以確定患者是否已達到危急階段。因此，軟體應用程式可以估算患者在手術期間或手術後所需的血液量。
8. 醫療 AI 診斷
醫學影像和診斷在現代醫療保健中的重要性日益提升，因為它們能夠提供寶貴的洞見，幫助醫生發現和診斷疾病。近年來，電腦視覺在醫療保健領域的進步帶來了更快、更精準的診斷。
利用電腦視覺演算法，可以快速分析醫學影像以發現疾病徵兆，從而以傳統方法的一小部分時間和成本，實現更精準的診斷。輔助或自動化診斷有助於避免不必要的治療，從而降低醫療保健的整體成本。
影像辨識演算法在辨識疾病模式方面已取得巨大成功，例如，它可以幫助醫生辨識腫瘤的細微變化以檢測惡性腫瘤。
9. 快速疾病早期檢測
對於癌症、腫瘤等多種疾病，患者的生死取決於及時發現和治療。及早發現病徵可以提高患者的存活率幾率。
電腦視覺應用 app 經過大量資料（包含數千張圖像）的訓練，能夠以極高的準確度辨識，即使是最細微的差異。因此，醫護人員可以偵測到這些原本可能被他們忽略的細微變化。
電腦視覺在醫療保健中的應用 (10-19)
10. 居家復健監測
許多患者在患病後更願意在家康復，而不是住院。借助電腦視覺應用，醫護人員可以為患者提供必要的物理治療，並虛擬地追蹤他們的復健進展。這種居家訓練不僅更便捷，也更經濟。
此外，電腦視覺技術還可以以非侵入式的方式，幫助遠端監測患者或老年人的復原情況。基於電腦視覺的跌倒檢測，是一個被廣泛研究的領域，其中基於深度學習的人體跌倒檢測系統，目的在減少老年人群的依賴和護理成本。想要了解更多關於該主題的資訊。
另一種利用電腦視覺進行病患監測的方法，是對標準化醫學測試（例如 TUG 測試（計時起立行走測試））進行影像輔助分析。電腦視覺系統測量進行簡單評估測試所需的時間，以評估功能性活動能力。TUG 測試可用於評估跌倒風險和行走時保持平衡的能力。
姿勢辨識
自動偵測特定的人體姿勢，例如躺臥、坐姿、站立。
11. 醫療精實管理
為了正確辨識疾病，醫療專業人員需要花費大量時間，仔細檢查報告和影像，以最大程度地減少出錯的可能性。然而，透過實施電腦視覺工具或應用 app，他們可以節省大量時間，同時獲得高度準確的結果。
醫療保健領域的電腦視覺技術，可幫助醫院減少浪費和等待，從而為患者創造最大價值。排隊檢測、佔用率分析和人數統計，為提高醫療效率提供了新的工具。不出所料，許多此類應用最初出現在零售業，並且越來越多地被醫療機構採用，以改善服務品質並提高效率。
人數統計
使用常見的監視器，進行基於區域的即時人數統計。
12. 手術導航系統的影像分析
機器人手術輔助系統是一項快速發展的技術，用於提高微創手術的準確性和安全性。透過利用 CT 掃描、MRI、超音波和 X 光等影像技術，外科醫生可以獲得身體各部位的影像。這些影像可以幫助他們在手術開始前，確定目標區域的確切位置和大小。
這項技術在需要在術前，確定腫瘤或其他結構的確切位置的情況下，尤其有用。一旦確定，外科醫生就可以利用螢幕上的患者解剖 3D 模型，在實際手術過程中進行術前規劃和術中引導。
13. 可視化和追蹤慢性疾病
電腦視覺和人工智慧應用，正被用於自動監測健康狀況。因此，智慧系統可以監測和追蹤不同的健康狀況。基於攝影機的人工智慧技術，可以自主確定各種健康指標，例如生命徵象、活動量、營養攝取、睡眠品質等等。
透過使用科技追蹤和監測慢性病，患者可以深入了解自身健康狀況，並做出明智的照護決策。人工智慧可以辨識較長時間內的模式，為醫生提供關於患者病情進展的寶貴見解。
14. 為身障人士或殘障人士提供的人工智慧視覺
電腦視覺技術有可能成為一種變革性工具，幫助身障人士或殘障人士。這項技術的潛在應用非常廣泛。例如，利用電腦視覺技術幫助視力低下或失明的人，以前所未有的方式觀察和體驗周圍的世界。
這可能包括為視障人士提供一種無需任何幫助即可在陌生環境中導航的方法，以及讓他們能夠有效地「閱讀」通常無法連線的文字和圖像。此外，電腦視覺還可以推動輔助技術的發展，使身障人士能夠透過臉部表情或手勢，控制周圍環境中的設備。
15. 為患者提供個人化治療
利用人工智慧視覺為患者提供個人化治療，一直是醫學領域的持續探索。它需要利用技術，來更好地理解和診斷個別疾病和狀況，並根據具體情況制訂更有效的個人化治療方案。
人工智慧對電腦斷層掃描 (CT) 和磁振造影 (MRI) 等醫學影像工具，進行分析，有助於在個體層面評估和診斷疾病，並根據個人獨特的醫療需求提供個人化治療方案。
16. 電腦視覺藥物管理
電腦視覺藥物管理是一項創新技術，目的在徹底改變藥物的分配和管理方式。該技術利用攝影機、感測器和電腦演算法掃描藥物標籤，並追蹤從分發到給藥的整個過程。該系統還促進了醫生、護士和藥劑師之間的溝通，以確保藥物劑量和給藥的準確性。
電腦視覺驅動的藥物管理系統有望大幅減少因處方錯誤或缺失、劑量錯誤，甚至忘記服用某種藥物而導致的醫療失誤。
它還可以確保按時用藥，從而降低藥物交互作用和其他不良反應的風險。此外，該系統還可以向醫生和護士提供即時回饋，以便在劑量發生變化或開立錯誤藥物時發出警報。
電腦視覺在藥物管理中的應用提高了患者的安全性，從而減輕了醫護人員的負擔，並從長遠來看節省了時間和金錢。
17. 人臉辨識用於患者身分辨識
人臉辨識用於患者身分辨識，使用電腦演算法將數位影像中的臉部特徵，與現有患者的記錄進行配對。透過比較兩張或多張人臉數位影像，人臉辨識可以確定患者是否為同一個人。
這項技術已應用於各種醫療保健領域，例如在入院期間快速準確地驗證患者身份、防止臨床實踐中的錯誤（患者安全）、幫助防止醫療身份詐欺、簡化註冊流程，以及防止未經授權進入敏感資訊或區域。
18. 自動計數細胞
電腦視覺可用於辨識和計數細胞。各種電腦視覺方法已被引入作為傳統顯微鏡，和快速診斷測試的替代方案。人工智慧視覺方法具有巨大的潛力，可以大幅減少手動細胞計數產生的錯誤，並節省大量人力資源、時間和成本。
準確的早期診斷對於瘧疾的正確治療，甚至預防死亡非常重要。研究人員基於 Mask R-CNN 訓練了一個深度學習模型，用於檢測和計數未感染和感染的紅血球。與手動計數程式相比，此人工智慧模型產生報告的速度提高了15倍，且準確性絲毫不受影響。
19. 使用醫療 AI 檢測組織結構隨時間的變化
人工智慧 (AI) 的進步，使研究人員能夠更好地檢測組織結構隨時間的變化，從而為疾病的發展和進展提供寶貴的見解。AI 尤其適用於在微觀層面檢查組織，從而能夠分析單一細胞、其組成以及與鄰近細胞的相互作用。
透過觀察組織結構如何隨著疾病進展而變化，研究人員可以開發新的治療方法。AI 也被用於檢測醫學影像中的癌症跡象，從而實現疾病的早期診斷和治療。
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