AI也能“看片子”,英特尔用边缘计算助力医疗影像智能化

AI1年前 (2023)发布 aixure
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导读:在医疗行业上,英特尔主要做三件事情,即一个基础,两个核心点。一是以人工智能为基础赋能行业,让人工智能在我们的芯片上跑得更好。两个核心点分别是加速科研创新和赋能智慧医疗。5月15日,在2023中国国际医疗器械博览会暨AI边缘计算赋能医疗影像,助力基层…

“在医疗行业上,英特尔主要做三件事情,即‘一个基础,两个核心点’。一是以人工智能为基础赋能行业,让人工智能在我们的芯片上跑得更好。两个核心点分别是加速科研创新和赋能智慧医疗。”5月15日,在2023中国国际医疗器械博览会暨“AI边缘计算赋能医疗影像,助力基层医疗创新升级”论坛上,英特尔中国区物联网及渠道数据中心事业部总经理郭威表示。

图 | 郭威(来源:资料图)

在数据大爆炸的时代,医疗行业是产生数据最多的行业之一,一年产生的数据大概占全球总数据的30%,其中,影像数据又占整个医疗数据的90%。

作为一家技术型芯片公司,英特尔始终在为客户及合作伙伴产生数据、传输数据、分析数据提供支持。

其在医疗影像方面,提供了能够满足不同算力场景需求的产品。除了针对医疗影像数据的存储、计算、分析等,在软件方面也与诸多合作伙伴合作,致力于打造更多优秀的解决方案,借此推动AI在医学影像领域的落地。

“软硬兼施”:赋能医疗影像全生命周期

据介绍,图像数据在处理的过程中,大致需要经历数据形成、数据存储管理和数据使用这三个阶段。同时,又按照不同的处理方式,划分为不同的应用模式。这当中不可避免地会涉及到云、边、端协同的问题。

从医疗影像的全生命周期出发,英特尔已经在云、边、端打造了各种类型、各种负载算法处理的全生态的软硬件支撑。

在数据形成阶段,一般来说,当借助CT等影像设备扫描仪进行扫描时会遇到诸多问题。

针对如何在扫描到更加清晰的患者照片的同时,把对于患者的辐射量降到最小这一问题,英特尔开发了能够用于捕获患者三维轮廓信息的三维深度摄像头RealSense。基于这一三维轮廓,能够计算出工作平台最佳的高度和位置,并依此进行最佳扫描参数的设置和辐射剂量的给定。

那么,如何用最小的采样点,获得更高扫描清晰度的照片?通过使用英特尔的OpenVINO,能够将模型性能提升54倍,满足用最少的数据点,获得清晰完整影像数据的需求。

以及,如何提高影像可视化显示和计算的能力?基于英特尔至强处理器的能力和TDB内存分配方法,能够大幅增加可视化显示和计算的能力。

另据悉,在数据存储和管理阶段,经常会遇到远程数据传输、共享的场景,比如将检查结果实时传送给远程医生进行阅片、影像远程会诊等。

为此,英特尔开发了一款OWT(Open WebRTC Toolkit)的软件场景,可用于双向音视频通信,帮助医生与医生、患者及患者家属之间实现良好的互动。目前,该技术已经开源并被广泛应用于医疗和教育等领域。

由于隐私保护的要求,在远程查看影像数据时,需要将影像下载到本地进行操作。为此,其提供了专门的虚拟桌面基础架构(VDI)解决方案。该方案包括数据中心端和本地端,本地端采用酷睿CPU和vPRO设备管理,能让桌面快速到达放射医生,并在高清晰显示数据的同时,确保数据不离开医院。

在数据使用阶段,主要基于AI进行数据分析,包括基于影像数据的筛查、诊断和治疗。

比如,在进行结核病防治时,基层医疗可以使用移动的X光车进行拍片和初步筛查,并将结果通过网络传输给远程医生进行确认。这个过程涉及了十多种AI深度学习算法模型,其中一些算法得到了英特尔OpenVINO技术的优化。

对于医学影像的AI来说,其目前在临床领域的工作应用,主要集中在疾病检测的方向,准确率已经超过了人类医生。但其在疾病诊断的能力上还存在一定的局限,通常只能作为辅助手段。

英特尔技术专家解释说:“因为从国家的要求来看,影像诊断本身并不是单纯基于影像数据的判断。无论是放射科医生还是临床医生,在制定诊断方案时,都需要结合患者的基本信息、人口学信息、历史病例信息等综合评估,才能得出一个诊断结果。单纯使用影像数据进行诊断,是不足以得出最终结果的。”

因此,需要结合电子病历数据、基因数据等多种数据,来开展多模态的分析,训练对应场景的模型,而这也是未来临床应用的一个发展趋势。

Geti是英特尔推出的专门面向视觉深度学习训练的一套软件工具,主要面向业务人员而非开发者或技术人员。前者运用这套工具,在不需要掌握AI算法和数据科学知识的情况下,就能进行数据标注和模型训练,并将所得的模型无缝部署到OpenVINO上。

携手业界伙伴,优化AI医学影像解决方案性能

作为一家医学影像人工智能公司,汇医慧影长期以来的目标和愿景是,利用AI技术加快医学影像分析速度,支持医疗机构完成从信息化向智能化的转型,帮助更多病患从智慧医疗技术的发展中获益。

为了给医疗机构提供一套全周期、高性能的AI医学影像解决方案,汇医慧影开发了Dr.Turing AI 平台、Radcloud大数据智能分析云平台和Novacloud智慧影像云等产品。

Dr.Turing AI 平台具有10余种常见疾病的医学影像AI分析能力,能够提供结构化的报告。Radcloud具有丰富的影像大数据科学分析能力,有利于加快新技术在医疗行业的研发和落地,比如放射组学技术。Novacloud能借助基于云服务的端到端AI互动能力,为医患和医院管理者提供便捷服务。

长期以来,英特尔与汇医慧影建立了深度的合作关系,帮助后者进一步优化其AI医学影像解决方案的性能。

具体来说,英特尔提供了第二代至强可扩展处理器、OpenVINO工具套件和面向英特尔架构优化的Python等软件优化工具,让汇医慧影产品方案的效率在数十种疾病的治疗应用中得到了显著提升。

比如,在第二代至强可扩展处理器的算力和OpenVINO工具套件的优化基础上,Dr.Turing AI 平台在新冠肺炎筛查相关的肺部CT影像分析场景中,平均推理耗时降低至此前的35%。

基于第二代至强可扩展处理器、英特尔INT8推理加速、OpenVINO工具套件,Dr.Turing AI 平台在乳腺癌影像分析场景中的推理速度比之前提升了8.24倍,精确度损失不超过0.17%。

总体而言,AI在医疗行业大有可为。比如,其能给影像医生提供更多人眼无法看到的数据,帮助医生整理巨量素材。如果医生能借助AI提供的大量数据,不断提升诊断水平,医疗行业将迎来更为光明的前景。

正如郭威所言:“英特尔的核心就是利用我们的芯片不断提高算力,这个算力包括数据产生、数据传输、数据分析,赋能人工智能。同时,英特尔也会推出更多的底层软件,让客户和合作伙伴能利用底层软件更好地使用芯片,利用人工智能支持好医疗行业的科研创新以及支持好我们的智慧医院。”

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