计算机视觉及其在医学中的未来

Computer vision and its future in medicine

我们正处于一场技术复兴之中，人工智能（AI）引领着这一潮流。在众多有前途的AI工具中，计算机视觉因其能够创造令人惊叹的创新，尤其是在医疗领域而脱颖而出。然而，在探讨计算机视觉如何改变医疗保健之前，我们需要清楚地了解什么是AI以及支撑它的关键子领域。

核心技术

首先，我们需要从更广泛的AI层次结构来看待计算机视觉。这个结构从基础的AI开始，逐步上升到机器学习，最终达到计算机视觉。

目前对人工智能的迷恋导致这个词被无休止地使用且缺乏上下文。从根本上说，AI是一种让计算机能够匹敌人类智能的技术。

虽然经常被混为一谈，但AI和机器学习有着不同的含义。事实上，机器学习是AI的一个分支，专注于利用大量数据使机器获得知识并从中学习，而不是依赖预编程的响应或其他人为干预。模仿人脑中的神经元，机器学习模型通过神经网络不断训练，从而获得分析和提取信息的能力。

计算机视觉是迄今为止所有提到的技术中最专业化的领域。简而言之，计算机视觉建立在机器学习模型之上，使计算机能够处理和“看到”图像和视频等视觉数据。这使得计算机不仅能够理解基于文本的问题，还能解决需要“视觉”的实际问题，如手术或防盗视频跟踪。计算机视觉之所以如此实用，是因为毕竟一张图片胜过千言万语。

计算机视觉在医学成像中的应用

目前，计算机视觉已经在多个医学领域发挥作用，包括放射学和病理学。在放射学方面，计算机视觉被用于解释X光、超声波和MRI的结果。特别是，这些机器使用计算机视觉来分析这些技术提供的图像，以提高效率和准确性。同样，在病理学领域，计算机视觉被用于系统中分析人体组织以检测各种疾病，如癌症。随着我们继续完善这些机器，它们在需要近乎完美准确性和执行的关键诊断中变得越来越有用。

下面是一个例子，展示了计算机视觉对人类健康的益处。考虑一下脑肿瘤的情况——许多脑肿瘤生长迅速，需要快速医疗干预立即移除。医疗专业人员可以借助计算机视觉精确分割和识别肿瘤，减少这种关键手术的周转时间。这种方法相对于纯手动分析，提高了资源和时间的效率。

脑肿瘤分割和识别使用人工智能和计算机视觉（图片由Nahiyan Habib Khan提供）

未来展望

计算机视觉的未来充满希望，没有任何停止进步的迹象。随着更多医疗数据的可用性和统计噪声的逐渐减少，AI将达到几乎完美的诊断水平。此外，结合增强现实和计算机视觉，可以解决更复杂的医疗问题。例如，鉴于医院拥挤是我们当前社会的一个突出问题，线上咨询是一个很有前景的提议，可以通过合并计算机视觉和增强现实来实现。在非紧急医疗情况下，患者可以参加在线咨询，医生将使用不断进步的技术与他们沟通。更好的是，在参与在线预约的同时，使用计算机视觉的系统可以为医疗专业人员提供实时解读，使他们的工作更加轻松。这一点表明，计算机视觉在医疗中的辅助作用可能正在引发下一次伟大的医疗革命。

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