ادغام بینایی ماشین با سایر فناوری‌ها در مهندسی پزشکی

بینایی ماشین (Machine Vision) به عنوان یکی از شاخه‌های مهم هوش مصنوعی، در سال‌های اخیر تحولات چشمگیری در حوزه مهندسی پزشکی ایجاد کرده است. این فناوری با توانایی تحلیل تصاویر و ویدئوها، به پزشکان و متخصصان کمک می‌کند تا تشخیص‌های دقیق‌تر و سریع‌تری انجام دهند. اما قدرت واقعی بینایی ماشین زمانی آشکار می‌شود که با سایر فناوری‌های نوین ادغام شود. در این مطلب، به بررسی سه حوزه کلیدی ادغام بینایی ماشین با اینترنت اشیاء (IoT)، واقعیت افزوده (AR) و داده‌های چندمُدالی می‌پردازیم.

ترکیب بینایی ماشین با اینترنت اشیا برای نظارت از راه دور

همگرایی بینایی ماشین و اینترنت اشیا، راه را برای سیستم‌های نظارت از راه دور پیشرفته در مراقبت‌های بهداشتی هموار کرده است. با استقرار دستگاه‌های متصل به هم مجهز به حسگرهای بصری، ارائه دهندگان مراقبت‌های بهداشتی می‌توانند علائم حیاتی و شرایط فیزیکی بیماران را در زمان واقعی از راه دور نظارت کنند. به عنوان مثال، فوتوپلتیسموگرافی از راه دور (rPPG) از دوربین‌های استاندارد برای تشخیص تغییرات ظریف در رنگ پوست بیمار استفاده می‌کند و امکان نظارت بدون تماس بر ضربان قلب و سطح اکسیژن خون را فراهم می‌کند. این فناوری به ویژه برای نظارت بر نوزادان یا ارزیابی سطح استرس بدون نیاز به تماس فیزیکی مفید است.

علاوه بر این، شرکت‌هایی مانند CrowdOptic الگوریتم‌هایی را توسعه داده‌اند که پخش زنده از دستگاه‌های پوشیدنی، مانند Google Glass، را تسهیل می‌کنند و به متخصصان پزشکی اجازه می‌دهند جراحی‌ها را مشاهده یا بیماران را از راه دور نظارت کنند. این انتقال داده‌های بصری در زمان واقعی، توانایی پاسخگویی سریع به فوریت‌های پزشکی را افزایش داده و مراقبت کلی از بیمار را بهبود می‌بخشد.

ادغام بینایی ماشین با واقعیت افزوده در آموزش پزشکی

واقعیت افزوده (AR) همراه با بینایی ماشین، آموزش پزشکی را با ارائه تجربیات آموزشی فراگیر و تعاملی متحول می‌کند. دستگاه‌هایی مانند Microsoft HoloLens، دانشجویان و متخصصان پزشکی را قادر می‌سازد تا ساختارهای پیچیده آناتومیکی را به صورت سه بعدی تجسم کنند و درک عمیق‌تری از آناتومی انسان و روش‌های جراحی را تسهیل کنند. به عنوان مثال، دانشکده پزشکی دانشگاه یاگیلونین در لهستان، HoloLens را در برنامه درسی خود گنجانده است و به دانشجویان اجازه می‌دهد با نمایش‌های هولوگرافیک اندام‌ها و سیستم‌ها تعامل داشته باشند و در نتیجه تجربه یادگیری خود را بهبود بخشند.

در محیط‌های جراحی، هدست‌های AR مانند Apple Vision Pro برای نمایش اطلاعات حیاتی، مانند علائم حیاتی بیمار و داده‌های تصویربرداری، مستقیماً بر روی میدان دید جراح استفاده می‌شوند. این ادغام، با کاهش نیاز به تغییر توجه از میدان عمل، روش‌های جراحی کارآمدتر و ایمن‌تری را امکان‌پذیر می‌کند. جراحان در UC San Diego با موفقیت بیش از 20 جراحی کم تهاجمی را با استفاده از Vision Pro انجام داده‌اند که پتانسیل آن را برای تبدیل شدن به یک ابزار استاندارد در اتاق‌های عمل نشان می‌دهد.

استفاده از داده‌های چندوجهی: تصاویر، متن و سیگنال‌های زیستی

ادغام بینایی ماشین با تجزیه و تحلیل داده‌های چندوجهی، ارزیابی جامع سلامت بیمار را با ادغام داده‌های بصری با اطلاعات متنی و سیگنال‌های زیستی امکان‌پذیر می‌کند. پلتفرم‌هایی مانند Studierfenster این رویکرد را با ارائه تجزیه و تحلیل تصویربرداری پزشکی مبتنی بر ابر که اسکن‌های CT و MRI (داده‌های بصری) را با سوابق بیمار (متن) و سیگنال‌های فیزیولوژیکی (سیگنال‌های زیستی) ترکیب می‌کند، نمونه‌سازی می‌کند. این دیدگاه جامع، تشخیص دقیق‌تر و برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی‌شده را تسهیل می‌کند.

در حوزه اختلالات عصبی، برنامه‌های کاربردی AR برای کمک به بیماران مبتلا به بیماری‌هایی مانند پارکینسون در حال توسعه هستند. به عنوان مثال، استارت آپ Strolll نرم افزار AR را ایجاد کرده است که نشانه‌های بصری را روی زمین نمایش می‌دهد و به بیماران در غلبه بر اختلالات راه رفتن کمک می‌کند. با ادغام محرک‌های بصری (بینایی ماشین) با بازخورد بلادرنگ از حسگرهای حرکتی (سیگنال‌های زیستی)، این فناوری به درگیر کردن مسیرهای عصبی تحت تأثیر قرار نگرفته کمک می‌کند و تحرک و کیفیت زندگی بیماران را بهبود می‌بخشد.

منابع:

https://time.com/7093536/surgeons-apple-vision-pro/

https://dspace.mit.edu/handle/1721.1/139925

https://arxiv.org/abs/2105.11333

https://www.mdpi.com/1424-8220/23/11/5204

https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-97-5177-8_8