Miesiąc: styczeń 2022

Dzięki wizji komputerowej możemy zobaczyć to, co niewidoczne dla ludzkiego oka.

Wstęp

Wizja komputerowa to dziedzina nauki, która pomaga komputerom interpretować i „rozumieć” świat wizualny, identyfikować i przetwarzać obrazy w sposób podobny do ludzkiego wzroku. Korzystając z cyfrowych obrazów oraz deep learining, maszyny mogą dokładnie identyfikować i klasyfikować obiekty – a następnie reagować na to, co „widzą”. Możliwości widzenia komputerowego można porównać do przypisywania komputerom ludzkich cech – inteligencji i instynktów

Historia

Historia wizji komputerowej sięga lat pięćdziesiątych XX wieku, kiedy to wykorzystano po raz pierwszy sieci neuronowe do wykrywania krawędzi obiektów oraz grupowania ich na okręgi i kwadraty. Wraz z ewolucją wizji komputerowej zaczęto implementować algorytmy progresywne, do rozwiązywania konkretnych problemów, które udoskonalają się z każdą kolejną iteracją. Według firmy SAS, wskaźniki dokładności identyfikacji i klasyfikacji obiektów wzrosły z 50% do 99% w mniej niż dziesięć lat – a dzisiejsze systemy są dokładniejsze niż ludzkie oko w szybkim wykrywaniu i reagowaniu na bodźce wizualne

Jeśli chciałbyś zapisać się do naszego newslettera, zapraszam:

Implementacja

Aby wizja komputerowa była skuteczna, musi przeanalizować dużą ilość danych. Dzięki nim, możliwe jest przeprowadzenie analizy i wykrycie różnic między poszczególnymi obrazami. Uczenie maszynowe wykorzystuje modele algorytmiczne, które umożliwiają komputerowi uczenie się kontekstu danych wizualnych, dzięki któremu nauczy się odróżniać jeden obraz od drugiego. Według raportu SAS, wizja komputerowa może poprawić wskaźniki wykrywania wad produkcyjnym nawet o 90%. Dzięki niej, możliwe jest znalezienie defektów, które nie są widoczne nawet dla ludzkiego oka.

Innymi przykładami wykorzystania wizji komputerowej jest analiza gry poszczególnych piłkarzy w czasie rzeczywistym, zapobieganie oszustwom finansowym, rozpoznawanie twarzy, czy wykrywanie oznak chorób roślin w celu optymalizacji plonów. To tylko kilka z wielu rozwiązań, które wykorzystują wizji komputerowej w praktyce. Technologia ta ciągle dynamicznie rozwija się, a według danych podanych przez IBM, do 2022r. jej wartość ma wynosić $48,6mld.

Jeśli podoba Ci się ten artykuł, myślę, że może Ci się również spodobać:

1. Inicjatywy cyfrowe IKEA
2. Sztuczna inteligencja w innowacjach w handlu detalicznym – Amazon
3. Best AI companies to consider for investment

Problem

MDI Health opracowało system, który pomaga pracownikom służby zdrowia w optymalny sposób dobrać pacjentom odpowiednie leki. Rozwiązanie jest odpowiedzią na prymitywny i archaiczny proces przepisywania leków, który niestety, biorąc pod uwagę ograniczoną ilość czasu lekarza, który poświęca na wywiad z pacjentem, jest często niewystarczający do zapoznania się z jego całą dokumentacją medyczną.
Szacuje się, że co roku 12 milionów ludzi cierpi na poważne lub niepożądane reakcje z powodu przyjmowania leków, a aż 110 milionów pacjentów w USA choruje na polipragmazję (niewłaściwą terapię wielolekową). W samych Stanach Zjednoczonych problemy związane z przyjmowaniem leków są czwartą główną przyczyną zgonów, sięgającą nawet 100 000 przypadków. Na problemy związane z lekami, opieka zdrowotna wydaje około $528mld rocznie

Jeśli chciałbyś zapisać się do naszego newslettera, zapraszam:

Rozwiązanie

System MDI zbiera i przetwarza wszystkie istotne dane o pacjentach dostępnych w elektronicznej dokumentacji medycznej lub bezpośrednio od pacjenta, a następnie łączy je z informacjami o lekach, w tym na temat możliwości ich łączenia. Rozwiązanie generuje listę pytań jakie lekarz powinien zadać pacjentowi, aby dobrać najbardziej optymalny lek.
MDI przetwarza dane i generuje prognozy dotyczące ryzyka i skuteczności każdego leku oraz wszystkich możliwych działań niepożądanych. Dzięki ciągłej analizie, lekarze otrzymują jasny schemat leczenia każdego pacjenta i związanego z nim ryzyka.

MDI pomaga pracownikom służby zdrowia w optymalizacji równowagi między skutecznością leków a ryzykiem, sugerując jasne działania i wskazując możliwe alternatywy. Opieka nad pacjentem jest kontynuowana nawet po opuszczeniu placówki. MDI stal

Jeśli podoba Ci się ten artykuł, myślę, że może Ci się również spodobać:

1. Inicjatywy cyfrowe IKEA
2. Sztuczna inteligencja w innowacjach w handlu detalicznym – Amazon
3. Best AI companies to consider for investment