Шипков В.Н.: О применении машинного зрения в медицине :- Medznat
EN | RU
EN | RU

Поддержка Медзнат

Нажимая на кнопку «Отправить сообщение», Вы принимаете условия Пользовательского Соглашения, в том числе касающееся обработки Ваших персональных данных. Подробнее об обработке данных в Политике
Назад

О применении машинного зрения в медицине

О применении машинного зрения в медицине Шипков В.Н. О применении машинного зрения в медицине Шипков В.Н.
О применении машинного зрения в медицине Шипков В.Н. О применении машинного зрения в медицине Шипков В.Н.

Комментирует Владимир Шипков — бизнес-эксперт в сфере медицины. 

Для справки. Машинное зрение представляет собой технологию получения и обработки изображений с последующим использованием полученных данных для решения прикладных задач. Это одна из областей искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам выполнять отдельные функции специалиста на рабочем месте без участия человека: «читать» напечатанный и рукописный текст, интерпретировать содержание изображений, создавать трёхмерные модели, вести учёт, осуществлять поиск и сортировку по заданным параметрам. 

 

Насколько востребованы технологии машинного зрения в российских компаниях? Какие отрасли в наибольшей степени проявляют к ним интерес?

Технология становится всё более востребованной буквально повсеместно. Вот некоторые из отраслей, наиболее активно использующих возможности МЗ:

  • Производственные предприятия. Анализ технологических процессов, сбор технической информации, мониторинг качества продукции, тестирование, калибровка, контроль продуктивности персонала.
  • Социальная сфера (безопасность). Камеры слежения в общественных местах и на дорогах общего пользования, способные находить искомые объекты, контроль доступа на закрытые территории, сбор статистических данных.
  • Транспортный сектор. Беспилотный общественный транспорт — будущее, которое уже наступило. Такси и автобусы, управляемые ИИ без участия человека, безопасно передвигаются по дорогам благодаря, в том числе, computer vision. 
  • Торговля. Крупные торговые сети всё активнее применяют компьютерное зрение для борьбы с воровством и очередями у касс, оптимизации мерчандайзинга, контроля срока годности товаров и управления складскими запасами, измерения покупательской активности. 
  • Сельское хозяйство и фермерство. Сепарация посевного материала, поиск/идентификация растений-вредителей для их эффективного уничтожения без применения химикатов, трекинг поголовья скота с отслеживанием активности каждой особи. 

Сфера здравоохранения не стала исключением, наоборот, находится в авангарде интеграции ИИ, в том числе технологии компьютерного зрения:

  • Фармацевтика. Тесты препаратов (например, с помощью КЗ определяют скорость уничтожения патогенов антибиотиком), контроль химических составов, мониторинг процессов производства медикаментов.
  • Исследовательские лаборатории. Подсчёт структурных компонентов в биоматериалах, гистологические исследования, определение антибиотикорезистентности микроорганизмов.  
  • Диагностическая практика. Поиск отклонений, патологий на снимках КТ и МРТ, постановка диагноза.
  • Наблюдение. Отслеживание состояния пациентов с подтверждённой болезнью/патологией. Например, определение скорости регенерации тканей или изменения размеров новообразования.
  • Стоматология. Сканирование зубных рядов, создание 3D-модели ротовой полости, анализ состояния зубов, постановка диагноза, составление плана лечения.

 

Как внедрение технологий машинного зрения влияет на стоимость производства продукции? Помогают ли они сокращать расходы и почему?

В долгосрочной перспективе безусловно повышает производительность и качество производимых товаров/предоставляемых услуг, что прямо или косвенно способствует снижению себестоимости. Это достигается за счёт более высокой продуктивности машин, скорости и точности выполняемых ими действий, минимизации возникновения ошибок/получения брака из-за человеческого фактора. Однако, следует понимать, на данном этапе развития технологий интеграция ИИ с машинным зрением в операционную деятельность коммерческого предприятия — довольно дорогостоящий шаг, требующий значительных инвестиций. 

 

Как вы можете в целом оценить уровень развития таких технологий в России? Можно ли считать нашу страну одним из лидеров в этой сфере?

Безусловно, нужные шаги предпринимаются на всех уровнях. Сегодня мы значительно продвинулись в сторону развития как технологического, так и интеллектуального потенциала: осваиваются новые технологии, запускаются производства, обучается/переквалифицируется персонал. В России ИИ активно внедряется практически во всех ключевых сферах, но говорить о лидерстве пока несколько преждевременно. 

 

Насколько в целом технологии машинного зрения в России импортонезависимы с точки зрения ПО и железа? Нужно ли нам наращивать степень локализации по каким-то из компонентов?

Начиная с 2020 года мы достигли определённых успехов в вопросе импортозамещения, местами значительных, но, к сожалению, пока полностью заменить зарубежное ПО и комплектующие не представляется возможным. Что-то мы уже научились создавать сами, что-то ещё предстоит освоить. Уверен, при том уровне консолидации общества и усилий руководства страны, которые есть сегодня, мы непременно выйдем на новый уровень и сможем достойно конкурировать с лидерами отрасли. 

 

Какие сферы применения технологий машинного зрения в России вы видите перспективными в будущем? Как их использование будет развиваться в последующие годы?

Производство, медицина, торговля, сельское хозяйство, социальная сфера. Судя по тому, что по улицам уже спокойно колесят роботы-доставщики и беспилотные такси, а зубные имплантаты без помощи человека устанавливают автономные роборуки, — технологии искусственного интеллекта и компьютерного зрения в частности будут развиваться очень стремительно. Предположу, что даже лавинообразно, пройдёт совсем немного времени и они плотно войдут в жизнь современного человека. 

Материал предоставлен пользователем сайта, Екатериной Тарановой /пресс-служба Школы Медицинского Бизнеса/, с согласия автора и в соответствии с Условиями публикации материалов на сайте https://www.medznat.ru/editorial-term-condition

Источники:

  • Питер Корк. Машинное зрение. Основы и алгоритмы с применением на Matlab
  • Луманн Томас, Робсон Стюарт. Ближняя фотограмметрия и 3D-зрение
  • Рой Дэвис, Мэтью Тьёрк. Компьютерное зрение. Передовые методы и глубокое обучение

Комментарии (0)

Вы хотите удалить этот комментарий? Пожалуйста, укажите комментарий Неверное текстовое содержимое Текст не может превышать 1000 символов Что-то пошло не так Отменить Подтвердить Подтвердить удаление Скрыть ответы Вид Ответы Смотреть ответы ru
Попробуйте поиск по словам: