Computer-Vision im Gesundheitswesen: Anwendungen, reale Anwendungsfälle & Tipps zur Einführung

30. April 2024

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Computer-Vision im Gesundheitswesen

Leiter des KI/ML-Kompetenzzentrums

Computer Vision im Gesundheitswesen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der die Erfassung, Umwandlung und Interpretation von Daten aus medizinischen Bildern mit Hilfe von maschinellen Lernverfahren ermöglicht, um genauere Diagnosen und eine personalisierte medizinische Versorgung zu ermöglichen.

Itransition nutzt seine umfassende praktische Erfahrung mit KI-Technologien, um Computer-Vision-Lösungen zu entwickeln, die die Diagnose- und Behandlungsmöglichkeiten von Gesundheitsdienstleistern erweitern und ihnen helfen, die Ergebnisse für die Patienten zu verbessern.

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Wir können helfen

Computer-Vision im Gesundheitswesen: Marktstatistiken

Prognostizierte durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) für Computer Vision im Gesundheitsmarkt zwischen 2023 und 2030

Pragma Marktforschung

Anteil der gesundheitsbranche am globalen Computer-Vision-markt

Statista

des CV-Umsatzes aus dem Gesundheitswesen entfallen auf die medizinische Bildgebung und Diagnostik

GrandView Research

Anwendungen von Computer-Vision im Gesundheitswesen

Die Anwendungsbereiche von Bildverarbeitungssystemen im Gesundheitswesen werden immer vielfältiger, je weiter sich die Technologie entwickelt.

Statische medizinische Bildanalyse

Bei vielen diagnostischen Aufgaben müssen Radiologen große Mengen medizinischer Bilder (z. B. MRT-, Röntgen- und CT-Scans) überprüfen und interpretieren und dann Objekte und Muster erkennen. Es gibt jedoch Elemente, die für das menschliche Auge schwer zu erkennen sind, wie z. B. subtile Variationen in der Gewebestruktur oder -dichte, Mikroverkalkungen und haarfeine Knochenbrüche. Computer-Vision-Algorithmen können solche Nuancen in medizinischen Bildern identifizieren und so medizinischem Fachpersonal helfen, präzisere diagnostische Entscheidungen zu treffen.

Vorteile

Erhöhte Genauigkeit und Geschwindigkeit der Krankheitserkennung bei gleichzeitiger Kostenreduzierung in mehreren medizinischen Bereichen, einschließlich Radiologie, Dermatologie und Pathologie.

Pathologieerkennung in Netzhautscans
Früherkennung von Tumoren
Entdeckung von Mageninfektionen und Hakenwürmern
Identifizierung und Analyse von Hautanomalien, einschließlich Hautkrebs
Blutzellenzählung
Erkennung und Beurteilung von Knochenbrüchen

Dynamische medizinische Medienanalyse

Computer-Vision-Systeme können nicht nur statische visuelle Daten verarbeiten und interpretieren, sondern auch dynamische Bilder von EEG, EKG, Ultraschall, Kardiotokographie und anderen Verfahren. Telemedizinplattformen können auch Computer-Vision implementieren, um medizinischem Fachpersonal bei der Analyse von Live-Videostreams während Fernuntersuchungen von Patienten zu helfen und so eine präzise medizinische Diagnose und angemessene medizinische Maßnahmen zu ermöglichen.

Vorteile

Die Erkennung ungewöhnlicher und potenziell gefährlicher Anzeichen in den Vitalwerten des Patienten in Echtzeit gewährleistet ein effektiveres medizinisches Eingreifen.

Beurteilung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen
Nicht-invasive Verfahren zur Überwachung des Fötus
Erkennung von Anomalien der elektrischen Aktivität des Gehirns und des Herzens
Erkennung von abnormalen Objekten während der Ultraschalluntersuchung und anschließende Analyse
Verbesserung der Audiographiequalität
Computergestützte Beurteilung des Patientenzustands für Rettungssanitäter

Patientenüberwachung in Echtzeit

Computer-Vision-gestützte Krankenhaussysteme können Daten von krankenhausinternen Überwachungsgeräten verarbeiten, um dem medizinischen Personal zu helfen, das Wohlbefinden der Patienten rund um die Uhr zu beobachten, Situationen zu erkennen, in denen Patienten ungewöhnliche Symptome aufweisen und Hilfe benötigen, und das Personal in Notfällen zu benachrichtigen.

Vorteile

Krankenhäuser und Langzeitpflegeeinrichtungen können eine kontinuierliche Patientenversorgung gewährleisten, ohne die Zahl der Mitarbeiter zu erhöhen.

Patientensturzerkennung
Erkennung von Verhaltensauffälligkeiten
Warnmeldungen bei Verschlechterung des Zustands

Titel des Schemas: CV in Kombination mit klinischen Sensoren
Datenquelle: nature.com - Deep Learning-gestützte medizinische Computer Vision

Unterstützung bei Operationen und Behandlungen

Die Kombination von Technologien wie Computer Vision, AR/VR und Robotik kann medizinischen Fachkräften dabei helfen, bei invasiven diagnostischen und chirurgischen Eingriffen präziser zu arbeiten, indem sie den Zustand des Patienten genau überwachen, Blutgefäße visualisieren und sogar erweiterte anatomische Überlagerungen bereitstellen.

Computer Vision kann auch die Wirksamkeit der Physiotherapie verbessern, insbesondere wenn sie durch VR- oder AR-Technologien ergänzt wird. Computer-Vision-Algorithmen bewerten die Körperhaltung und Bewegung des Patienten und liefern genauere Informationen für VR-Software, was zu einer realistischeren Erfahrung und Behandlung führt (z. B. durch die Korrektur falscher Übungstechniken).

Vorteile

Sicherere und wirksamere invasive und nicht-invasive Behandlungen, die zu einer schnelleren Genesung der Patienten führen.

Verbesserte Kontrolle chirurgischer Instrumente und Zielgenauigkeit bei Operationen
Navigation des Chirurgen während der Endoskopie und Laparoskopie
Visualisierung von Blutgefäßen und Gewebe für eine präzise Verabreichung von Medikamenten über Injektionen und Pumpen
Posttraumatische Rehabilitation

Überwachung und Kontrolle von Einrichtungen

Computer-Vision-Algorithmen können zur Verarbeitung von Daten aus IoT-Sensoren und Tracking-Geräten eingesetzt werden, die Daten in Gesundheitseinrichtungen sowie in Lagern und Versandbehältern für Medikamente und medizinische Geräte sammeln. So können beispielsweise Gesichtserkennungsalgorithmen dazu beitragen, die Sicherheit auf Krankenhausstationen zu gewährleisten und Gerätediebstahl zu verhindern, indem sie nachverfolgen, wer die Einrichtungen betreten hat und wann er mit Geräten, Medikamenten und Patienten interagiert hat. Spezifische Algorithmen zur Aktionserkennung automatisieren wiederum die Überwachung der Einhaltung der erforderlichen Verfahren durch das medizinische Personal (z. B. Händedesinfektion), während Lösungen zur Personenzählung bei der Verfolgung und Kontrolle der Personendichte helfen.

Vorteile

Computer Vision verbessert die Patientensicherheit, senkt das Risiko von Infektionskrankheiten und reduziert Fälle von Diebstahl oder Sabotage von Medikamenten oder medizinischen Geräten.

Prävention von Krankenhausinfektionen
Verbesserte Sicherheit auf der Station
Qualitätsprüfung der Lager- und Transportbedingungen von Medikamenten
Kontrollierte Nachverfolgung von Substanzen

Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln

Analytische Algorithmen, die auf KI-Technologie basieren, werden von Wissenschaftlern zunehmend eingesetzt, um wirksame und sichere Medikamente viel schneller zu entdecken. Algorithmen für die Bildverarbeitung können Bilder und Videos von Zellen, Geweben und Proteinen verarbeiten, um potenzielle Wirkstoffziele im Zusammenhang mit bestimmten Krankheiten zu identifizieren. Darüber hinaus können Bildverarbeitungssysteme Daten aus statischen und dynamischen mikroskopischen Bildern menschlicher Zellen vor und nach der Anwendung verschiedener chemischer Verbindungen erfassen. Diese Daten werden dann mit Deep-Learning-Algorithmen verarbeitet, um virtuelle Modelle biologischer Systeme für medizinische Forscher zu erstellen und die Auswirkungen potenzieller Medikamente auf diese Systeme vorherzusagen.

Vorteile

Computer Vision erleichtert die Entwicklung neuer Medikamente und macht klinische Studien für die Teilnehmer sicherer und für Pharmaunternehmen kostengünstiger.

Entdeckung neuer Arzneimittelformeln
In-vitro-Tests
Vorhersage unerwünschter Wirkungen
Bewertung möglicher Arzneimittelwechselwirkungen

Allgemeine Pipeline für das Training von Computer-Vision-Modellen

1

Datenerhebung

Medizinische Bilder oder Videos

2

Auswahl der Daten

Entscheiden Sie, welche Daten annotiert werden sollen

3

Datenannotation

Achten Sie darauf, einen zuverlässigen Labeler zu wählen, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen

4

Training des Modells

5

Bewertung des Modells

Verstehen der Ursachen von Modellfehlern und deren Behebung

6

Auswahl des Modells

7

Bereitstellung des Modells

8

Überwachung des Modells

Praxisbeispiel von Computer-Vision im Gesundheitswesen

Neonatalpflege

Neolook Solutions bietet computergestützte Überwachungslösungen für Neugeborenen-Intensivstationen an. Das Neolook-System sammelt visuelle Daten von Kameras und Sensoren, die auf Neugeborenen-Intensivstationen installiert sind, und verarbeitet sie mit dem Computer-Vision-Algorithmus, um festzustellen, ob die Bewegungen der Babys ungewöhnlich sind, und warnt das medizinische Personal vor den Risiken. Solche Anwendungen helfen dem medizinischen Fachpersonal, ihre Patienten im Auge zu behalten und Daten für die zukünftige medizinische Forschung zu sammeln, während Familien eine Bindung zu ihren Babys aufbauen können, ohne die Intensivpflegeprotokolle zu beeinträchtigen.

Robotische Chirurgie

Das Da Vinci Xi Surgical System ist eine robotergestützte Chirurgielösung von Intuitive, die Chirurgen bei der Durchführung von Operationen mit maximaler Präzision und minimalen Schnitten unterstützt, um die Risiken und die Heilungszeit für Patienten zu reduzieren. Das chirurgische Assistenzsystem nutzt Computer-Vision für eine vergrößerte und optimierte hochauflösende 3D-Visualisierung des Operationsgebiets, eine präzisere Positionierung der chirurgischen Instrumente und eine Echtzeitbewertung von Gefäßen, Gallengängen und Gewebedurchblutung.

Pathologische Analyse

Die Lösungen von PathAI, die auf der Grundlage von Daten aus mehr als 15 Millionen medizinischen Datenannotationen trainiert und validiert wurden, optimieren die Pathologieanalyse von Gewebeproben. Mediziner nutzen die Algorithmen von PathAI in diagnostischen Verfahren, um die Genauigkeit der Krebserkennung im Frühstadium zu verbessern, sowie in klinischen Studien, um neue Medikamente zu entdecken und Behandlungspläne für eine größere Bandbreite von Erkrankungen zu entwickeln.

Erkennung von Blutverlust während und nach der Geburt

Die von Stryker entwickelte mobile Lösung „Triton“ nutzt Computer Vision, um den Blutverlust von Patientinnen während und nach der Geburt genau zu bestimmen. Diese benutzerfreundliche Gesundheitsanwendung bietet eine viermal präzisere Erkennung von Blutungen als eine visuelle Schätzung, was zu 34 % weniger Verzögerungen bei der Intervention führt.

Kepler Vision Technologien

Kepler Night Nurse, eine von Kepler Vision Technologies entwickelte Lösung zur Bewegungserkennung und Sturzprävention, kombiniert Bildverarbeitungstechniken mit Deep-Learning-Algorithmen, um Videos aus Patientenzimmern zu analysieren. Die KI-gestützte Plattform erkennt eine Reihe von Bewegungen, die für die Patienten typisch sind, erkennt Stürze oder riskantes Verhalten in Echtzeit-Videostreams und alarmiert das medizinische Personal. Die Daten zu Vorfällen werden im System gespeichert und können bei Bedarf leicht abgerufen und mit anderen Analysesystemen geteilt werden.

Unsere Dienstleistungen im Bereich Computer Vision

Wir bieten End-to-End-Implementierungsservices für Computer Vision, um Lösungen zu liefern, die auf die individuellen Bedürfnisse von Organisationen im Gesundheitswesen zugeschnitten sind.

Beratung

Wir analysieren die Ziele, Anforderungen, das aktuelle medizinische IT-Ökosystem und die Arbeitsabläufe des Unternehmens, um die am besten geeignete Computer-Vision-Lösung zu konzipieren.
Wir führen eine erste Datenanalyse durch, einschließlich Mapping, Qualitäts- und Zuverlässigkeitsprüfungen von Datenbeständen aus allen verfügbaren Quellen.
Unsere Experten definieren den für die Entwicklung der Computer-Vision-Lösung erforderlichen Tech-Stack, erstellen einen detaillierten Projektplan und legen den Projektumfang, das Budget, die Ziele, die Ergebnisse und den Zeitplan fest.
Unser Team entwickelt ein MVP für die Computer-Vision-Lösung, um dem Kunden bei der Überprüfung der Machbarkeit und Rentabilität zu helfen.
Wir bieten Compliance-Beratung und Sicherheitsprüfungen der bestehenden Computer-Vision-Lösung an, um sicherzustellen, dass die Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften eingehalten werden.
Wir überwachen die Implementierung der Computer-Vision-Lösung, um einen erfolgreichen Projektabschluss zu gewährleisten.

Entwicklung

Wir erstellen eine umfassende Architektur der Computer-Vision-Lösung, einschließlich ihrer Module, Funktionen und Integrationen mit anderer Software und anderen Geräten.
Wir führen die Bereinigung, Annotation und Transformation von Datensätzen durch, die anschließend für das Modelltraining verwendet werden.
Unsere Experten nutzen bereinigte Datensätze und eine Vielzahl von ML-Algorithmen (z. B. neuronale Netze und Deep Learning), um Modelle für Computer-Vision-Systeme zu erstellen und zu trainieren.
Das trainierte Computer-Vision-Modell wird in die Zielsoftware integriert oder als separate Lösung implementiert.
Unser Team richtet alle erforderlichen Integrationen ein und stellt die Lösung in einer lokalen oder cloudbasierten Umgebung bereit.
Nach der Einführung überwachen wir die Systemleistung, um sicherzustellen, dass die Erwartungen der Gesundheitsorganisation erfüllt werden.
Unsere Experten nehmen bei Bedarf Feinabstimmungen und Upgrades am System vor und bieten nach der Bereitstellung Benutzersupport.

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Herausforderungen und Lösungen bei der Implementierung von Computer Vision

Aufgrund der Komplexität, der Neuartigkeit und der vielfältigen Einsatzmöglichkeiten der Technologie kann die Implementierung von Computer Vision-Lösungen für Gesundheitsorganisationen eine Herausforderung darstellen. Darüber hinaus gelingt es vielen Gesundheitsdienstleistern selbst nach einer erfolgreichen Implementierung nicht, das volle Potenzial von maschinellen Bildverarbeitungssystemen auszuschöpfen. Glücklicherweise können die meisten Herausforderungen, die mit der Einführung von Computer Vision verbunden sind, durch geeignete Maßnahmen gelöst werden.

Herausforderung

Lösung

Schlechte Datenqualität

Je mehr hochwertige Daten ein Computer-Vision-System verarbeitet, desto genauere Ergebnisse liefert es. Daher müssen Gesundheitsorganisationen geeignete Verfahren zur Datenstandardisierung, -erweiterung, -bereinigung und -annotation einrichten, die durchgeführt werden müssen, bevor Datensätze von Computer-Vision-Lösungen verarbeitet werden.

Überwachung und Sicherheitsbedenken

Computer-Vision-Systeme verarbeiten große Mengen an personenbezogenen Patientendaten, was natürlich Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes aufwirft. Um Rufschädigungen und finanzielle Verluste aufgrund von Verstößen gegen den Datenschutz zu verhindern, sollten Gesundheitsorganisationen über eine umfassende Data-Governance-Strategie verfügen, Datenerfassungs-, Speicherungs- und Verwaltungssoftware verwenden, die mit wichtigen Vorschriften wie HIPAA oder DSGVO konform ist, und die Einwilligung ihrer Patienten zur Datenerfassung und -verarbeitung einholen.

Widerstand von Patienten und medizinischem Personal

Wie bei jeder neuen Technologie kann es vorkommen, dass Patienten und medizinisches Personal der Computer Vision skeptisch gegenüberstehen. Aus diesem Grund sollten medizinische Organisationen, die Computer Vision einführen, allen medizinischen Mitarbeitern eine angemessene Schulung anbieten, in der sie lernen, wie sie die Technologie zu ihrem eigenen Vorteil und zum Vorteil der Patienten nutzen können. Sachkundige Gesundheitsexperten sollten auch die Patienten über die Vorteile computergestützter medizinischer Verfahren aufklären.

Bessere Gesundheitsversorgung durch Computer Vision

Computer Vision ist eine neue Technologie, die bereits praktische Vorteile für Patienten und medizinisches Fachpersonal bietet.So zeigt eine aktuelle Studie, dass Fachärzte, die KI zur Erkennung von Brustkrebs einsetzen, diesen häufiger und in früheren Stadien erkennen als Fachärzte ohne die Unterstützung eines Computer-Vision-Systems. Ein weiteres Beispiel ist eine Triton-Anwendung, die bereits dazu beigetragen hat, die Folgen von 42.000 postpartalen Blutungen zu mildern. Darüber hinaus entwickeln Technologieanbieter die Fähigkeiten der Computer Vision ständig weiter und wenden sie auf eine größere Bandbreite medizinischer Operationen an. Wenn Sie bereit sind, Ihre Gesundheitsdienstleistungen durch die Integration von Computer-Vision-Lösungen in Ihr IT-Ökosystem zu erweitern, können die Spezialisten von Itransition eine reibungslose und erfolgreiche Implementierung sicherstellen.