Helse og medisin

Helse og medisin

Neuros for objektgjenkjenning i helse og medisin

Bakgrunn

Neuros er en avansert plattform for objektgjenkjenning basert på dyp læring, skreddersydd for å forbedre diagnostikk, behandling og kirurgiske prosedyrer innen medisin.

Mål

Dette prosjektet har som mål å implementere Neuros for å løse følgende sentrale utfordringer innen helse og medisin:

1. Deteksjon av beinbrudd: NeurOs vil identifisere og lokalisere brudd på røntgenbilder, noe som kan forbedre diagnostisk nøyaktighet og hastighet.
2. Aids-relaterte symptomer: Ved å analysere biomedisinske bilder, vil systemet bidra til tidlig påvisning og overvåkning av HIV/AIDS-relaterte komplikasjoner, som kan støtte kliniske beslutninger.
3. Tablettgjenkjenning: Automatisert identifikasjon av medisiner og tabletter basert på visuelle egenskaper, som kan redusere feilmedisinering og forbedre medisinadministrasjon.
4. Kirurgisk assistanse: NeurOs vil fungere som en virtuell assistent under operasjoner, ved å gi presis veiledning og visualisering av interne strukturer og instrumentplassering.

Identifiser problemer som krever et ekstra sett med øyne

Skann et bilde eller videostrøm og oppdag øyeblikkelig objekter, klassifiser gjenstander eller gjenkjenn endringer i omgivelsene. Datavisjon kan hjelpe med vanlige, repetetive oppgaver og i noen tilfeller helt erstatte menneskelig involvering.

Samle og merk bilder for trening

Bilder fra ultralyd, røntgen, endoskopi, termografi, MRIs og sikkerhetskameraer kan alle brukes til å trene en datavisjonsmodell. Du kan merke disse dataene selv eller outsource disse oppgavene til merketjenester. Uansett vil du komme ett skritt nærmere å trene modellen din.

Kontinuerlig forbedre og skalere modellen din etter implementering

Etter å ha lastet opp bildene dine til Roboflow, gjør vi det enkelt å trene modellen din og implementere den i en medisinsk setting. Når modellen din er i drift, kan Roboflow hjelpe deg med å forbedre nøyaktigheten og til og med legge til ekstra elementer å oppdage.

Fordeler

• Forbedret diagnostisk nøyaktighet: Økt pålitelighet og nøyaktighet i diagnostiske prosesser.
• Optimal ressursbruk: Effektivisert bruk av tid og ressurser innen helsevesenet.
• Bedre pasientresultater: Redusert risiko for feilmedisinering og bedre kirurgiske utfall.

Implementering

Prosjektet vil involvere et tett samarbeid mellom medisinske fagfolk, bildeanalytikere og programvareutviklere for å sikre en sømløs integrasjon av Neuros i eksisterende helseinformasjonssystemer og kliniske praksiser. Gjennom denne integreringen vil Neuros kunne realisere sitt fulle potensial i å forbedre medisinsk praksis og pasientomsorg på globalt nivå.