虹科分享丨AR与AI融合加速,医疗护理更便捷!

2024-01-25 06:28

本文主要是介绍虹科分享丨AR与AI融合加速,医疗护理更便捷!,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

来源:虹科数字化与AR 虹科分享丨AR与AI融合加速,医疗护理更便捷!

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/Fi0wNfk_TDXRo_1-6cSRNQ

欢迎关注虹科,为您提供最新资讯!

#AR眼镜 #医疗护理

根据Reports and Data的AR市场发展报告,到2026年,预计医疗保健市场中的AR/VR行业规模将达到70.5亿美元。这一趋势主要受到对创新诊断技术、神经系统疾病和疾病意识不断增长的需求驱动。信息技术领域的进步,包括笔记本电脑、计算机、互联网连接和移动应用程序的发展,也被认为是刺激市场需求的重要因素。

医疗保健行业正在经历转变,其中AR技术的应用涵盖了多个领域。包括手术辅助、医疗示教、手术的虚拟培训、心理健康治疗等领域,此外,AR在医疗护理领域也展示出优势,今天,我们来谈谈,AR如何辅助医生与患者进行医疗护理。

01 AR对药品的智能辨识

通过在AR眼镜上搭载AI识别平台,令AI学习药品外观,能够对不同种类的药物及其数量进行快速准确的辨识。对于尚未实现自动化取药或者需要散售药品的场景,可以有效协助医生快速清点药物数量,同时患者也不必拿着长长的印刷处方单对药物进行一一比对,而是可以通过AI平台识别药物的名称,并导出相关的服药建议,确保患者的药物服用依从性(即按处方服药)

02 护理用品信息呈现的智能化

除了我们刚才提到的药物信息呈现,AR眼镜还可以识别助听器、哮喘吸入器等医疗用具,供使用者随时调出该用具的使用方法进行学习,相比仅通过观看视频或纸质说明书学习,该方法能更好地提高患者的注意力,特别是对于儿童患者,可以有效减少护理医生进行重复培训所花费的时间,Orbital Media和萨福克大学(University of Suffolk)开发的医疗护理应用程序的测试结果表示,该应用对儿童患者药物服从依从性的提升达到了70%。

03 穿戴式AR的便捷性

护理场景的地点往往相对独立、分散(例如居家护理、病房护理等),那么,穿戴式AR设备可以免除重复部署护理设备的成本,并且可以使得医生能够更加方便地与患者进行互动,不干涉医生的双手,也不会使患者有抵触心理,从而大大提高了医生的工作效率。

AR和AI的智慧结合,不仅提高了医疗护理的速度,还增强了安全性。在紧急情况下,医生可以通过AR设备快速获取关键信息,迅速做出决策,为患者提供紧急救治。AI的智能分析能力降低了药物错误使用的风险,减少了不必要的药物副作用和相互作用,确保了患者在接受治疗时的安全性。也为患者提供了更安全、更个性化的医疗体验。在未来,我们有理由期待AR技术在医疗行业中发挥更加深远的作用。

虹科AR解决方案

1.AR远程协助

超高清视觉传输、低延迟音视频传输技术及多模式交互,提供即时、高效的现场支持和专家指导

2.AR数字化工作流

定制化多媒体集成SOP全程指导作业,自动生成作业报告实现精准复盘

3.AR+AI

AR与人工智能技术结合,可创建小样本高精度AI学习模型,提供实时数据分析和交互式决策支持

这篇关于虹科分享丨AR与AI融合加速,医疗护理更便捷!的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/642368

相关文章

基于Flask框架添加多个AI模型的API并进行交互

《基于Flask框架添加多个AI模型的API并进行交互》:本文主要介绍如何基于Flask框架开发AI模型API管理系统,允许用户添加、删除不同AI模型的API密钥,感兴趣的可以了解下... 目录1. 概述2. 后端代码说明2.1 依赖库导入2.2 应用初始化2.3 API 存储字典2.4 路由函数2.5 应

Spring AI ectorStore的使用流程

《SpringAIectorStore的使用流程》SpringAI中的VectorStore是一种用于存储和检索高维向量数据的数据库或存储解决方案,它在AI应用中发挥着至关重要的作用,本文给大家介... 目录一、VectorStore的基本概念二、VectorStore的核心接口三、VectorStore的

Python解析器安装指南分享(Mac/Windows/Linux)

《Python解析器安装指南分享(Mac/Windows/Linux)》:本文主要介绍Python解析器安装指南(Mac/Windows/Linux),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有... 目NMNkN录1js. 安装包下载1.1 python 下载官网2.核心安装方式3. MACOS 系统安

Go语言中最便捷的http请求包resty的使用详解

《Go语言中最便捷的http请求包resty的使用详解》go语言虽然自身就有net/http包,但是说实话用起来没那么好用,resty包是go语言中一个非常受欢迎的http请求处理包,下面我们一起来学... 目录安装一、一个简单的get二、带查询参数三、设置请求头、body四、设置表单数据五、处理响应六、超

Java嵌套for循环优化方案分享

《Java嵌套for循环优化方案分享》介绍了Java中嵌套for循环的优化方法,包括减少循环次数、合并循环、使用更高效的数据结构、并行处理、预处理和缓存、算法优化、尽量减少对象创建以及本地变量优化,通... 目录Java 嵌套 for 循环优化方案1. 减少循环次数2. 合并循环3. 使用更高效的数据结构4

Spring AI集成DeepSeek三步搞定Java智能应用的详细过程

《SpringAI集成DeepSeek三步搞定Java智能应用的详细过程》本文介绍了如何使用SpringAI集成DeepSeek,一个国内顶尖的多模态大模型,SpringAI提供了一套统一的接口,简... 目录DeepSeek 介绍Spring AI 是什么?Spring AI 的主要功能包括1、环境准备2

Spring AI集成DeepSeek实现流式输出的操作方法

《SpringAI集成DeepSeek实现流式输出的操作方法》本文介绍了如何在SpringBoot中使用Sse(Server-SentEvents)技术实现流式输出,后端使用SpringMVC中的S... 目录一、后端代码二、前端代码三、运行项目小天有话说题外话参考资料前面一篇文章我们实现了《Spring

Spring AI与DeepSeek实战一之快速打造智能对话应用

《SpringAI与DeepSeek实战一之快速打造智能对话应用》本文详细介绍了如何通过SpringAI框架集成DeepSeek大模型,实现普通对话和流式对话功能,步骤包括申请API-KEY、项目搭... 目录一、概述二、申请DeepSeek的API-KEY三、项目搭建3.1. 开发环境要求3.2. mav

C#集成DeepSeek模型实现AI私有化的流程步骤(本地部署与API调用教程)

《C#集成DeepSeek模型实现AI私有化的流程步骤(本地部署与API调用教程)》本文主要介绍了C#集成DeepSeek模型实现AI私有化的方法,包括搭建基础环境,如安装Ollama和下载DeepS... 目录前言搭建基础环境1、安装 Ollama2、下载 DeepSeek R1 模型客户端 ChatBo

Python与DeepSeek的深度融合实战

《Python与DeepSeek的深度融合实战》Python作为最受欢迎的编程语言之一,以其简洁易读的语法、丰富的库和广泛的应用场景,成为了无数开发者的首选,而DeepSeek,作为人工智能领域的新星... 目录一、python与DeepSeek的结合优势二、模型训练1. 数据准备2. 模型架构与参数设置3