Edge AI es una tecnología clave para llevar el aprendizaje profundo de la nube al perímetro: visión artificial

Edge AI es una tecnología clave para llevar el aprendizaje profundo de la nube al perímetro: visión artificial

La visión por computadora ha sido una herramienta prometedora en el cuidado de la salud y las imágenes médicas. A medida que la tecnología mejora, más aplicaciones medicinales están disponibles.

Será necesario habilitar las aplicaciones de visión artificial que utilizan el aprendizaje profundo para identificar imágenes y proteger la privacidad. Edge AI es una tecnología clave para llevar el aprendizaje profundo de la nube al borde. Los dispositivos Edge pueden interpretar transmisiones de video en tiempo real sin tener que transferir datos visuales confidenciales a la nube. En su lugar, utilizan el aprendizaje automático en el dispositivo para realizar actividades de aprendizaje automático.

Estas 8 técnicas de visión por computadora están entrelazadas con el aprendizaje profundo.
1. Detección de tumores
Se ha demostrado que la visión por computadora y el aprendizaje profundo son muy útiles en el diagnóstico médico, especialmente para los cánceres cerebrales. Los tumores cerebrales pueden diseminarse rápidamente a otras partes del cerebro y la médula espinal, por lo que es importante recibir tratamiento temprano. Los profesionales médicos pueden utilizar software de visión artificial para simplificar y acelerar el proceso de detección.

2. Imágenes médicas
Una variedad de aplicaciones de atención médica han utilizado la visión artificial para ayudar a los médicos a tomar mejores decisiones sobre la atención de sus pacientes. Las imágenes médicas (también conocidas como análisis de imágenes médicas) son un método que permite a los médicos ver órganos y tejidos específicos para que puedan proporcionar un diagnóstico más preciso.

Los cirujanos y los médicos pueden obtener una mejor vista de los órganos internos del paciente con el análisis de imágenes médicas. Esto les permite detectar posibles problemas y anomalías. Las imágenes médicas pueden incluir radiografías y ultrasonidos, resonancias magnéticas, endoscopias y otros procedimientos.

3. Detección de cáncer
Los modelos de visión por computadora de aprendizaje profundo pueden diagnosticar lunares y melanomas con una precisión casi perfecta. Puede ser difícil identificar el cáncer de piel a tiempo, ya que los síntomas de las enfermedades de la piel suelen ser muy similares. Los científicos han utilizado la tecnología de visión artificial para distinguir entre lesiones cutáneas malignas y benignas.

Según la investigación, el uso de la visión artificial y los sistemas de aprendizaje profundo para detectar el cáncer de mama tiene muchos beneficios. La gran colección de fotografías, incluidas las de tejidos sanos y malignos, puede ayudar a automatizar el proceso.

4. Formación médica
La visión por computadora se usa a menudo para el diagnóstico médico y el desarrollo de habilidades. Los cirujanos ya no confían en los métodos tradicionales de aprendizaje de habilidades a través de la práctica en el quirófano. Las plataformas quirúrgicas basadas en simuladores han demostrado ser una gran herramienta para enseñar y evaluar habilidades quirúrgicas.

El simulador permite a los alumnos practicar sus habilidades antes de ingresar al quirófano. Pueden recibir retroalimentación y evaluaciones sobre su desempeño. Esto les ayuda a obtener una mejor comprensión de la atención al paciente antes de realizar la cirugía.

5. Combatir el Covid-19
El sistema de salud mundial se enfrenta a una grave amenaza por la epidemia de Covid-19. La visión por computadora es una herramienta poderosa para superar este problema, ya que los gobiernos de todo el mundo están tratando de combatir la enfermedad.

Los rápidos avances tecnológicos han hecho posible el uso de aplicaciones de visión por computadora para diagnosticar, tratar, controlar y prevenir el Covid-19. Las imágenes de radiografía de tórax digital se pueden usar junto con programas de visión por computadora como COVID-Net para diagnosticar enfermedades. Darwin AI, Canadá, desarrolló el programa prototipo que detecta covids con una precisión del 92,4 por ciento.

6. Vigilancia de la salud
Los médicos utilizan con más frecuencia la visión por computadora y la tecnología de inteligencia artificial para monitorear el estado físico y la salud de sus pacientes. Estas evaluaciones permiten a los médicos y cirujanos tomar decisiones más rápidas, especialmente en emergencias.

Los modelos de visión por computadora se pueden usar para determinar si un paciente se encuentra en sus etapas finales al medir la cantidad de sangre que se perdió durante la cirugía. Triton de Gauss Surgical es una de esas aplicaciones. Supervisa y calcula la pérdida de sangre durante la cirugía. Ayuda a los cirujanos a determinar la cantidad de sangre que necesitará el paciente durante y después de la cirugía.

7. Diagnóstico asistido por máquina
La tecnología de visión por computadora ha permitido un diagnóstico más preciso de la enfermedad. La visión artificial ha demostrado ser más precisa que los especialistas humanos en el reconocimiento de patrones y la detección de enfermedades.

Estas tecnologías pueden detectar pequeños cambios en los tumores y ayudar a los médicos a identificar la malignidad. Estos instrumentos se pueden utilizar para escanear imágenes médicas y ayudar a diagnosticar, prevenir y tratar una variedad de enfermedades.

8. Detección oportuna de enfermedades
Es crucial que el paciente reciba un tratamiento oportuno para cualquiera de los muchos trastornos, como el cáncer o los tumores. Las posibilidades de supervivencia del paciente son mayores si los síntomas se detectan a tiempo.

El software de visión por computadora puede analizar grandes cantidades de datos (por ejemplo, cientos de fotos) para encontrar incluso las diferencias más pequeñas con alta precisión. Los médicos pueden notar diferencias menores que de otro modo pasarían desapercibidas.

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