近几年随着医疗领域的数据收集越来越多，人工智能算法在医疗领域的应用也越来越广泛。本文主要介绍计算机视觉在医疗领域的十个应用，供大家参考。
失血测量
曾几何时，医生只能猜测失血量的多少。然而，随着计算机视觉的发展，医生现在可以通过使用人工智能驱动的工具来分析手术海绵和抽吸罐的图像来测量分娩时的失血量。
心脏病学
心脏科医生严重依赖计算机视觉工具，以检测异常情况、可视化动脉和血流、计算心脏核磁共振的变量、电子分割，以及用它来分析病情。
肿瘤检测
众所周知，脑瘤如果不及时治疗，也会迅速扩散到大脑和脊髓的其他部位。因此，早期检测比以往任何时候都重要，因为首要目标是挽救病人的生命。计算机视觉使检测过程不那么费时和繁琐。可以帮助我们提升检测效率和准确率。
癌症检测
癌症检测并不像人们想象的那样容易。在计算机视觉的帮助下，有可能有效区分癌性皮肤病变和非癌性病变。
及时发现症状
据观察，测试和检查并不能发现所有疾病的早期症状。计算机视觉在这里变成了不折不扣的救世主。这里的算法可以识别模式并提醒医生，病人确实有特定疾病的轻微症状，从而使处理疾病变得容易得多。
基于家庭的病人康复
一个常见的现象是，与住在医院相比，大多数病人更愿意在家里进行康复治疗。有了计算机视觉，为病人提供必要的物理治疗和虚拟跟踪他们的进展是相当容易和方便的。除了方便之外，它也很经济。
对抗Covid-19
我们都经历了与致命的冠状病毒打交道的艰难时刻。由于我们还没有达到Covid-19零病例的阶段，计算机视觉应用可以帮助诊断、控制、治疗和预防Covid-19。数字化胸部X射线照相图像就是其中的一种方式。
最大限度地减少假阳性
对一个没有患病的人进行治疗，既会产生短期影响，也会产生长期的不良影响。计算机视觉工具可以处理大量的数据并识别模式的微妙变化，从而减少假阳性的数量。另一个优点是对细微症状的检测是非常有可能的。
医学成像
计算机视觉帮助创建二维图片和扫描的三维图像，这已经成为医疗保健行业的一个重要方面。计算机视觉工具可以读取图像并对其进行分析，以突出疾病的症状和迹象，从而让医生更好地了解病人的健康状况。
手术
那么，还有什么能比计算机视觉在手术中发挥不可或缺的作用更好呢？计算机视觉工具有足够的能力帮助医生在进行复杂的手术时做出关键决定。它也可以帮助我们感受手术阶段提升辅助系统开发效率。
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