数字化转型正在深刻改变传统医疗服务模式，通过引入先进技术提升专业诊疗水准并有效降低运营成本。AI技术为医疗生态系统中的多个关键参与者——临床医生、实验室技术人员、科研人员、护理人员和患者——都提供了全方位的智能化支持。
传统医院运营 vs. AI驱动的智慧医疗系统
传统医疗设备在功能上存在诸多局限性，大多只能满足基本的通用需求，在面对复杂的临床情况时往往力不从心。尽管近年来医疗领域逐步引入了远程患者监护等新技术，但护理人员仍需要进行24小时不间断的监控，这不仅劳动强度大，而且容易出现疑漏。
边缘AI的优势
边缘AI凭借其低延迟、高带宽的数据处理能力和强大的海量数据分析能力，能够为医疗团队在关键时刻提供实时、准确的决策支持。如果您希望深入了解边缘AI的核心概念及其在嵌入式硬件上的实现方式，可以参考这篇详细的技术文章。
AI驱动的智能工具为临床医生提供了全方位的诊疗支持：在疾病检测环节实现更高的准确性和更快的异常识别速度；在诊断过程中帮助专业人员提升诊断精准度；在病理分析中改善医学影像识别质量；在工作流程中优化医院运营效率，不仅简化了医疗文档处理，还显著缩短了整个医疗团队的响应时间。
远程患者监护
考虑这样一个场景：当某位患者需要紧急护理干预和安全监护时，经过专业训练的AI模型能够实时监测患者的状态变化，精准识别从安全状态向潜在危险状态的转变趋势，并立即发出警报提醒护理团队进行及时干预。
该智能监护系统采用小型化计算设备与高清摄像头的组合方案，通过实时视频流持续抓取患者的行为数据，为边缘AI模型提供丰富的训练数据源并实现精准预测。当系统检测到预设的关键事件时，会立即向医疗团队发送实时警报。
AI驱动医疗设备的优势：
- 避免监护过程中的人为疏忽，如更精确地识别患者跌倒/患者异常状态，清楚区分患者的各种行为；
- 无需24/7人工监控，减少人力投入；
- 仅仅识别跌倒姿态并不能解决根本问题，更重要的是通过边缘AI训练算法找出这种危险状态发生的原因，比如患者为什么会跌倒。是因为助行器离床不够近？还是因为床的面积太小？
充分发挥计算机视觉的作用
姿态估计
alwaysAI通过简单步骤支持计算机视觉模型，同时支持在边缘的NVIDIA Jetson上运行推理。它提供预训练模型目录、低代码模型训练工具包和强大的API集合，帮助各级开发者构建和定制计算机视觉应用。
您可以轻松使用人工智能来跟踪和检测特定类型的物体、人员和跌倒事件，训练CV模型来跟踪患者的动作或身体姿态，并在跌倒事件发生时做出预测，根据既定标准向护理人员发送警报。
物体检测
Roboflow通过逐步创建医疗问题解决型计算机视觉模型，为顶级医疗公司提供端到端CV解决方案支持。您需要做的是，首先使用计算机视觉方法从特定场景中检测和分类物体，然后标注您需要的所有数据，包括超声波、X射线、内窥镜、热成像、MRI和安全监控图像，最后将它们上传到Roboflow以在医疗环境中实施，这提供了更高的准确性。Roboflow托管数十个公共数据集，包括BCCD，这是一个包含血细胞图像的物体检测数据集。要将自定义模型部署到Jetson设备，请查看我们的wiki教程：如何使用Roboflow快速标注、训练自定义YOLOv5模型并在边缘进行推理！
设计智能监控系统的其他方法：
- 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model）：
- 识别患者状态——站立/躺下/坐着/行走/跌倒，并区分跌倒和躺下；它还可以根据身体的先前状态判断跌倒的可能性
- TensorRT：
- 通过跟踪语义关键点，使用开源库OpenPifPaf或TensorRT构建整体感知框架。想了解更多关于NVIDIA TensorRT的信息？查看我们的博客，了解如何使用TensorRT和YOLOv5加速推理。
- 背景减除算法和姿态摇摆分析：
- 通过摇摆幅度识别患者状态，同时最小化环境对需要识别的重要图像信息的干扰。
数字病理诊断
传统的病理图像处理通过人工进行。病理学家使用肉眼在显微镜下分析特定染色的病理图像，完成不同类型细胞的识别和计数，并计算阳性率。
您可能对这种方法有一些疑虑：
- 诊断结果是主观的，因人而异，重复性差；
- 病理学家完成整个过程的效率低；
- 观察结果往往基于估计，比例不够准确。
- 病理结果以切片形式存储，查看、存储和获取病理结果不便。
将深度学习应用于基于数字病理图像的辅助诊断，不仅可以提高疾病诊断、目标检测和感兴趣区域分割的效率和定量准确性。还可以消除经济条件、地理环境和医疗基础设施施加的限制，同时充分利用数字病理图像可以显著降低成本。
在数字病理学中，基于边缘AI的方法可以应用于ROI区域的检测和分割以及疾病诊断的高级模式预测。
AI驱动的诊断是如何工作的？
边缘AI通过机器学习方法为图像分析提供自动化WSIs（全切片成像）。AI在病理学中的诊断流程如下：通过计算机扫描仪将病理切片的载玻片捕获为全切片数字图像。在WSIs系统的支持下，全切片成像为用户提供了扩展工具集的机会，包括数字标注、快速导航/缩放以及计算机辅助查看和分析。
为了以最少的图像标注信息提高最大可用图像数据集，通常采用弱监督学习方法来充分发挥机器学习构建更准确模型的能力。
此外，在WIS中，图像的像素大小可达千兆像素，过度占用GPU内存，难以分析。目前，一般水平的计算机无法满足全像素处理WSIs的标准，这将导致识别精度显著下降。
因此，由CNN算法和基于网格的注意力网络组成的滑动窗口检测分类模型可以将图像分割为局部块图（patch）区域，分析每个块的信息并提取特征等，并在聚合信息中获得结果。这种方法在减少内存使用和提高模型效率方面非常有效。
卷积神经网络检测图像中视觉类别的处理流程：
在GTC 2021上，Grundium Ltd展示了如何利用NVIDIA Jetson平台的计算能力重新思考病理学全切片扫描仪。基于深度学习的图像分析可以与扫描过程交替进行。因此，扫描完成时结果即可准备就绪，提高了诊断吞吐量。
来自NVIDIA博客的床边AI：初创公司的便携式扫描仪在几分钟内诊断脑卒中，有一个由NVIDIA Jetson AGX Xavier驱动的轻型脑扫描设备，提供32 TeraOps AI性能，在边缘实现节能推理。智能嵌入式系统找出大脑信号如何相互作用并识别进一步的诊断。
即将推出的Jetson Orin Nano模块也被考虑用于下一代。我们刚刚宣布了基于Orin NX和Orin Nano的reComputer。让我们知道您的想法！
您还可以使用MathWorks GPU Coder将预测流水线部署到NVIDIA Jetson上。
解决方案的目标是训练一个分类器来区分心律不齐（ARR）、充血性心力衰竭（CHF）和正常窦性心律（NSR）。本教程使用从三个组或类别获得的心电图数据：
- 心律不齐患者
- 充血性心力衰竭患者
- 正常窦性心律人群
Seeed NVIDIA Jetson生态系统
Seeed是NVIDIA合作伙伴网络中边缘AI的精英合作伙伴。在Seeed的NVIDIA Jetson生态系统页面上探索更多载板、完整系统设备、定制服务、用例和开发者工具。
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