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

der anteil der gesundheitsbranche am globalen computer-vision-markt

Statista

des Lebenslaufumsatzes im Gesundheitswesen entfallen auf medizinische Bildgebung und Diagnostik

GrandView Forschung

Anwendungen der Computer-Vision im Gesundheitswesen

Die Anwendungen 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) prüfen und interpretieren und dann Objekte erkennen und Muster erkennen. Es gibt jedoch Elemente, die für das menschliche Auge schwer zu erkennen sind, wie z. B. subtile Unterschiede in der Gewebestruktur oder -dichte, Mikroverkalkungen und haarfeine Knochenbrüche. Bildverarbeitungsalgorithmen können solche Nuancen in Medizinbildern erkennen und Fachleuten im Gesundheitswesen helfen, präzisere Diagnoseentscheidungen 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, sondern auch dynamische Bilder von EEG, EKG, Ultraschall, Kardiotokographie und anderen Verfahren verarbeiten und interpretieren. Telemedizinische Plattformen können auch Computer Vision einsetzen, um medizinisches Fachpersonal bei der Analyse von Live-Videostreams während der Fernuntersuchung von Patienten zu unterstützen 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.

Bewertung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen
Nicht-invasive Verfahren zur Überwachung des Fötus
Erkennung von Anomalien der elektrischen Aktivität von Gehirn und Herz
Erkennung abnormaler Objekte während des Ultraschalls und ihre anschließende Analyse
Verbesserung der Qualität der Audiographie
Computergestützte Beurteilung des Patientenzustands für Sanitäter

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
Identifizierung von Verhaltensauffälligkeiten
Warnungen zur Verschlechterung des Zustands

Titel des Themas: Lebenslauf 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 Medizinern 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.
Computervision kann auch die Effektivität der Physiotherapie verbessern, insbesondere wenn sie mit VR- oder AR-Technologien ergänzt wird. Computer-Vision-Algorithmen bewerten die Haltung und Bewegung des Patienten und liefern genauere Informationen für VR-Software, was zu einer realistischeren Erfahrung und Behandlung führt (z. B. zur Korrektur falscher Übungstechniken).

Vorteile

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

Verbesserte Kontrolle der chirurgischen Instrumente und Zielgenauigkeit bei Operationen
Chirurgische Navigation während der Endoskopie und Laparoskopie
Visualisierung von Blutgefäßen und Gewebe für die 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 Einrichtungen des Gesundheitswesens sowie in Lagerhäusern und Versandcontainern für Medikamente und medizinische Geräte sammeln. Gesichtserkennungsalgorithmen können beispielsweise dazu beitragen, Krankenhausstationen zu sichern und Gerätediebstahl zu verhindern, indem sie verfolgen, wer die Einrichtungen betreten hat und wann er mit Geräten, Medikamenten und Patienten interagiert hat. Algorithmen zur Erkennung spezifischer Handlungen wiederum automatisieren die Überwachung der Einhaltung vorgeschriebener Verfahren durch das medizinische Personal (z. B. Handhygiene), während Lösungen zur Personenzählung bei der Verfolgung und Kontrolle der Menschenmenge helfen.

Vorteile

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

Prävention von Krankenhausinfektionen
Verbesserte Sicherheit auf den Stationen
Qualitätskontrolle der Bedingungen für die Lagerung und den Transport von Arzneimitteln
Verfolgung kontrollierter Substanzen

Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln

Analytische Algorithmen, die auf KI-Technologie beruhen, werden von Wissenschaftlern zunehmend eingesetzt, um wirksame und sichere Arzneimittel schneller zu entdecken. Computer-Vision-Algorithmen können Bilder und Videos von Zellen, Geweben und Proteinen verarbeiten, um potenzielle Angriffspunkte für Medikamente im Zusammenhang mit bestimmten Krankheiten zu identifizieren. Außerdem können Computer-Vision-Systeme 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 Arzneimittel auf diese Systeme vorherzusagen.

Vorteile

Die Entwicklung neuer Medikamente wird durch die Computervision erleichtert, was die Versuche am Menschen für die Teilnehmer sicherer und für die Pharmaunternehmen billiger macht.

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 Sie mit Anmerkungen versehen wollen

3

Anmerkung zu den Daten

Achten Sie darauf, ein zuverlässiges Etikettiergerät zu wählen, um hochwertige Ergebnisse zu erzielen

4

Modellhafte Ausbildung

5

Bewertung des Modells

Verstehen der Ursachen von Modellfehlern und deren Behebung

6

Auswahl des Modells

7

Einsatz des Modells

8

Modellüberwachung

Reale Anwendungsfälle der Computer-Vision im Gesundheitswesen

Pflege von Neugeborenen

Neolook Solutions bietet Computer-Vision-gestützte Überwachungslösungen für neonatale Intensivstationen. Das Neolook-System sammelt visuelle Daten von Kameras und Sensoren, die in neonatalen Intensivstationen installiert sind, verarbeitet sie mit dem Computer-Vision-Algorithmus, um festzustellen, ob die Bewegungen des Babys ungewöhnlich sind, und warnt das medizinische Personal vor den Risiken. Solche Anwendungen helfen Fachleuten des Gesundheitswesens, ein wachsames Auge auf ihre Patienten zu haben und Daten für die künftige medizinische Forschung zu erhalten, während Familien mit ihren Babys zusammen sein können, ohne die Intensivpflegeprotokolle zu stören.

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 die 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 anhand von Daten aus mehr als 15 Millionen medizinischen Datenkommentaren trainiert und validiert wurden, optimieren die pathologische Analyse 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 Vielzahl von Erkrankungen zu entwickeln.

Erkennung von Blutverlusten bei der Geburt und nach der Entbindung

Die von Stryker entwickelte mobile Lösung Triton nutzt Computer Vision, um den Blutverlust von Patienten während der Geburt und nach der Entbindung genau zu bestimmen. Diese einfach zu bedienende Anwendung für das Gesundheitswesen erkennt Blutungen viermal genauer 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 zur Analyse von Patientenzimmervideos. Die KI-gestützte Plattform erkennt eine Reihe von für Patienten typischen Bewegungen, erkennt Sturzunfälle oder riskante Verhaltensweisen in Echtzeit-Videostreams und alarmiert das medizinische Personal darüber. Die Daten der Vorfälle werden im System gespeichert und können bei Bedarf einfach 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 und Anforderungen unserer Kunden, das aktuelle IT-Ökosystem des Gesundheitswesens und die Arbeitsabläufe der Organisation, 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 Technologie-Stack, erstellen eine detaillierte Projekt-Roadmap und skizzieren den Umfang, das Budget, die Ziele, die Ergebnisse und den Zeitplan des Projekts.
Unser Team entwickelt ein MVP für die Computer-Vision-Lösung, um dem Kunden zu helfen, die Machbarkeit und Rentabilität zu überprüfen.
Wir bieten Compliance-Beratung und Sicherheitsprüfungen der bestehenden Computer-Vision-Lösung, um die Einhaltung der Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften zu gewährleisten.
Wir beaufsichtigen 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 Geräten.
Wir führen die Bereinigung, Kommentierung und Umwandlung von Datensätzen durch, die für das Modelltraining verwendet werden.
Unsere Experten nutzen bereinigte Datensätze und eine breite Palette von ML-Algorithmen (z. B. neuronale Netze und Deep Learning), um Modelle für Computer-Vision-Systeme zu erstellen und zu trainieren.
Wir integrieren das trainierte Computer-Vision-Modell in die Zielsoftware oder implementieren es als separate Lösung.
Unser Team richtet alle notwendigen Integrationen ein und stellt die Lösung in einer On-Premise- oder Cloud-basierten Umgebung bereit.
Wir überwachen die Leistung des Systems nach der Einführung, um sicherzustellen, dass es die Erwartungen der Organisation im Gesundheitswesen erfüllt.
Unsere Experten nehmen bei Bedarf Feinabstimmungen und Upgrades des Systems vor und bieten Anwendersupport nach der Einführung.

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Kontakt

Herausforderungen und Lösungen bei der Implementierung von Computer Vision

Aufgrund der Komplexität, der Neuartigkeit und des breiten Anwendungsspektrums der Technologie kann ein Projekt zur Implementierung von Computer-Vision-Lösungen für Organisationen im Gesundheitswesen eine überwältigende Aufgabe darstellen. Darüber hinaus gelingt es vielen Anbietern im Gesundheitswesen auch nach erfolgreicher Implementierung nicht, das volle Potenzial von Bildverarbeitungssystemen auszuschöpfen. Glücklicherweise lassen sich die meisten Herausforderungen im Zusammenhang mit der Einführung von Bildverarbeitungssystemen durch geeignete Maßnahmen lösen.

Herausforderung

Lösung

Schlechte Datenqualität

Je mehr hochwertige Daten ein Bildverarbeitungssystem verarbeitet, desto genauere Ergebnisse liefert es. Daher müssen Organisationen des Gesundheitswesens geeignete Verfahren zur Standardisierung, Ergänzung, Bereinigung und Kommentierung von Daten einrichten, bevor sie Datensätze mit Bildverarbeitungslösungen verarbeiten.

Überwachung und Sicherheitsbedenken

Computer-Vision-Systeme verarbeiten große Mengen an personenbezogenen Daten von Patienten, was natürlich Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes aufwirft. Um Rufschädigung und finanzielle Verluste aufgrund von Verletzungen des Datenschutzes zu vermeiden, sollten Organisationen des Gesundheitswesens über eine umfassende Data-Governance-Strategie verfügen, Datenerfassungs-, -speicherungs- und -verwaltungssoftware verwenden, die den wichtigsten Vorschriften wie HIPAA oder GDPR entspricht, und die informierte Zustimmung ihrer Patienten zur Datenerfassung und -verarbeitung einholen.

Pushback von Patienten und Klinikern

Wie bei jeder neuen Technologie kann es vorkommen, dass Patienten und Ärzte der Computer Vision skeptisch gegenüberstehen. Daher sollten medizinische Einrichtungen, die das computergestützte Sehen einführen, das gesamte medizinische Personal entsprechend schulen und ihm beibringen, wie es die Technologie zu seinem eigenen Vorteil und zum Vorteil der Patienten einsetzen kann. Fachleute im Gesundheitswesen sollten auch die Patienten über die Vorteile computergestützter medizinischer Verfahren aufklären.

Bessere Dienstleistungen im Gesundheitswesen durch Computer Vision

Computer-Vision ist eine neue Technologie, die bereits praktische Vorteile für Patienten und Mediziner bietet. So zeigt eine aktuelle Studie, dass Fachärzte, die KI zur Erkennung von Brustkrebs einsetzen, diesen häufiger und in einem früheren Stadium erkennen als solche, die keine Unterstützung durch ein Computer-Vision-System erhalten. Ein weiteres Beispiel ist eine Triton-Anwendung, die bereits dazu beigetragen hat, die Folgen von 42.000 Nachgeburtsblutungen zu lindern. Darüber hinaus entwickeln Technologieanbieter die Möglichkeiten der Computer Vision ständig weiter und wenden sie auf eine größere Bandbreite medizinischer Operationen an. Wenn Sie bereit sind, Ihre Dienstleistungen im Gesundheitswesen durch die Integration von Bildverarbeitungslösungen in Ihr IT-Ökosystem zu erweitern, können die Spezialisten von Itransition für eine reibungslose und erfolgreiche Implementierung sorgen.