视频搜索在医学影像或诊断视频中的应用，能够高效地从大型档案中检索特定视觉数据，辅助诊断、培训和研究。其工作原理是通过计算机视觉和机器学习分析视频内容——例如手术记录、超声扫描或内窥镜检查过程——来索引和搜索模式、异常或特定的解剖特征。例如，外科医生可以搜索记录手术中使用了特定工具的片段，或者放射科医生可以在超声视频中找到具有相似肿瘤特征的既往病例。这减少了手动审查时间，并通过将当前病例与相关的历史数据联系起来提高了准确性。
开发者通常通过帧级分析和时序建模来实现视频搜索。卷积神经网络 (CNN) 等计算机视觉模型可以检测单个视频帧中的对象（例如器官、手术工具）或异常（例如病灶）。3D CNN 或循环神经网络 (RNN) 等时序模型可以跟踪随时间的变化，例如心脏影像中的血流。通常将时间戳或临床医生注释等元数据与视觉特征一起索引，以便进行混合搜索。例如，在内窥镜检查中，搜索“息肉切除”可以结合息肉的视觉检测与手术报告中的时间戳。常用的工具有用于帧提取的 OpenCV、用于模型训练的 TensorFlow/PyTorch 以及用于索引的 Elasticsearch。边缘计算可以优化实时应用的延迟，例如辅助实时手术。
具体用例包括远程医疗平台，专家可以在其中搜索存档视频以比较患者当前状况与既往记录，或者医学培训系统，用于检索罕见病理的示例。挑战包括处理大数据量（例如 4K 手术视频）、确保符合 DICOM 等格式标准和 HIPAA 等安全标准，以及在不同成像设备上保持模型准确性。开发者必须优化存储（例如使用压缩视频编解码器）和处理流水线（例如并行化帧分析）。例如，医院可以部署 MRI 电影循环的视频搜索系统，使心脏病专家能够快速找到具有相似心室运动模式的病例。平衡计算效率与临床准确性仍然是关键重点，通常需要对模型进行特定领域的微调。