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醫(yī)療AI開(kāi)始發(fā)力,學(xué)醫(yī)也要學(xué)“煉丹”了?

E4Life ? 來(lái)源:電子發(fā)燒友原創(chuàng) ? 作者:Leland ? 2021-12-02 09:03 ? 次閱讀
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AI的面世,伴生出了不少新興職業(yè),比如人社部和工信部日前就制定了六項(xiàng)新的國(guó)家職業(yè)技能標(biāo)準(zhǔn),人工智能訓(xùn)練赫然在列。但在AI技術(shù)的輻射下,這些訓(xùn)練工作也開(kāi)始逐步滲透進(jìn)醫(yī)療行業(yè),醫(yī)療研究人員也開(kāi)始學(xué)起了“煉丹”。

醫(yī)療設(shè)備中的大算力

Clara Holoscan與醫(yī)療設(shè)備橋接 / Nvidia

今年秋季的GTC大會(huì)上,英偉達(dá)發(fā)布了Clara Holoscan醫(yī)療影像解決方案,大幅擴(kuò)展了GPU在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用。Clara Holoscan是基于英偉達(dá)AGX Orin打造的平臺(tái),集成了12核Cortex-A78AE CPU、2048核的安培GPU和2個(gè)NVDLA 2.0加速器,在15W至50W的功耗下,可實(shí)現(xiàn)200 TOPS(INT8)的算力。Clara Holoscan將醫(yī)療設(shè)備與邊緣服務(wù)器無(wú)縫橋接,并以此創(chuàng)建相關(guān)的AI微服務(wù),要求低延遲的應(yīng)用程序在設(shè)備上運(yùn)行,復(fù)雜任務(wù)則傳回?cái)?shù)據(jù)中心處理。

超聲波彩色多普勒成像,也就是我們常說(shuō)的彩超,是一種非侵入式觀察體內(nèi)血流的方法,可用于檢測(cè)動(dòng)脈或靜脈中的血塊。然而在掃描過(guò)程中,血流速度很可能會(huì)超過(guò)儀器準(zhǔn)確測(cè)量的速度范圍,因此生成的混疊偽影會(huì)阻止最終的可視化成像。

Clara Holoscan消除偽影 / Nvidia

而成像問(wèn)題早就是AI應(yīng)用中老生常談的挑戰(zhàn)了,醫(yī)療領(lǐng)域也不例外?;F盧大學(xué)的一組研究人員通過(guò)1000多張圖像訓(xùn)練了一個(gè)U-Net卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用于檢測(cè)與去除偽影。他們將超聲波探頭接入us4us公司的開(kāi)發(fā)的超聲波前端設(shè)備,再接入英偉達(dá)的Clara開(kāi)發(fā)者套件,借助Clara Holoscan SDK、CUDA和Tensor RT等工具,不僅成功消除的混疊的偽影,還將FPS提高了一大截,從過(guò)去的每秒2幀提升到了每秒30幀。

醫(yī)患保密協(xié)議,AI如何解決隱私問(wèn)題

人工智能技術(shù)已經(jīng)成功賦能了我們生活中的各行各業(yè),借助大數(shù)據(jù)和模型,我們已經(jīng)深受其益。但與此同時(shí),隨之而來(lái)的隱私問(wèn)題不斷滋生,不僅是金融領(lǐng)域,在醫(yī)療領(lǐng)域也是如此。這就為醫(yī)療領(lǐng)域AI模型的研究帶來(lái)了困難,因?yàn)獒t(yī)療研究人員不得向外界泄露任何病人隱私,必須保存在數(shù)據(jù)創(chuàng)建所在地。但不少研究都要用到不同地區(qū)或不同人種之間的數(shù)據(jù),所以只能走傳統(tǒng)的合作共享方式。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種用于訓(xùn)練來(lái)自多個(gè)數(shù)據(jù)源的人工智能模型的方法,這種方法只會(huì)分享AI模型的權(quán)重,而不會(huì)將數(shù)據(jù)外傳。在做到數(shù)據(jù)共享的同時(shí),又能保持?jǐn)?shù)據(jù)匿名,從而消除了研究人員和機(jī)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)分享與合作的抵觸。

今天秋季,英偉達(dá)組織了全球最大的一項(xiàng)聯(lián)邦學(xué)習(xí)研究,研究人員使用了全球20多個(gè)機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型,將其稱(chēng)為EXAM(EMR胸部X光AI模型),該模型使用生命體征、實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)和胸部X光作為數(shù)據(jù)輸入,來(lái)確定確診新冠病人未來(lái)所需補(bǔ)充的氧氣量。從上圖也可以看出,在輸入年齡這項(xiàng)參數(shù)時(shí),僅僅給出了最小值、最大值、平均值和標(biāo)準(zhǔn)差,并未透露任何具體的患者數(shù)據(jù)。

英偉達(dá)于近日的RSNA21大會(huì)上開(kāi)源了FLARE,一個(gè)開(kāi)源可擴(kuò)展的SDK,可讓研究人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家們對(duì)已有的機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)工作做適應(yīng)。FLARE代表的是Federated Learning Application Runtime Environment(聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用運(yùn)行時(shí)環(huán)境),這也是英偉達(dá)已有的Clara Train聯(lián)邦學(xué)習(xí)軟件所用到的底層引擎,這套軟件早已用于醫(yī)療成像、基因分析、腫瘤學(xué)和新冠病毒研究。

美國(guó)AI醫(yī)療軟件公司Rhino Health已經(jīng)將FLARE集成到其聯(lián)邦學(xué)習(xí)解決方案中,馬薩諸塞州總醫(yī)院在使用這套方案后,直接用上了全球其他六大機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù),開(kāi)發(fā)出了一種更準(zhǔn)確針對(duì)腦動(dòng)脈瘤的AI模型。

英偉達(dá)稱(chēng)FLARE可以與現(xiàn)有的AI框架集成,比如已經(jīng)在醫(yī)學(xué)成像中獲得應(yīng)用的MONAI框架。此外,由于FLARE基于模塊化的架構(gòu),所以研究人員可以自行組建工作流,迅速?lài)L試不同的實(shí)驗(yàn)。

反射治療中的醫(yī)學(xué)影像技術(shù)

在如今的癌癥篩查、減少誤診和改善腫瘤識(shí)別與治療項(xiàng)目中,AI同樣賦予了強(qiáng)大的推動(dòng)力。在臨床醫(yī)學(xué)中,為了精確定位腫瘤的位置,醫(yī)生往往會(huì)在CT和MRI上來(lái)回檢視,花費(fèi)數(shù)十分鐘以上勾畫(huà)出腫瘤輪廓。該步驟對(duì)于放射線治療來(lái)說(shuō)至關(guān)重要,如果勾畫(huà)的太小,放射線可能沒(méi)有覆蓋到整個(gè)腫瘤,給了腫瘤再度生長(zhǎng)的空間,但如果勾畫(huà)的太大,又容易傷害到正常的組織。因此通過(guò)GPU加速運(yùn)算生成AI模型,就可以準(zhǔn)確在圖像中勾勒出腫瘤的邊界。

過(guò)去許多研究機(jī)構(gòu)與治療中心的AI模型是在低分辨率的圖像上進(jìn)行訓(xùn)練的,借助英偉達(dá)提供的AI企業(yè)套件,其研究人員可以利用A100 Tensor Core GPU對(duì)高分辨率圖像進(jìn)行訓(xùn)練,如此一來(lái)生成的模型,在臨床醫(yī)生對(duì)病人進(jìn)行診斷時(shí),可以更好地定位腫瘤的大小和位置。不過(guò)AI并沒(méi)有起到取代醫(yī)生的作用,更像是作為CT掃描的替代方案,在治療當(dāng)天用其來(lái)優(yōu)化治療方案,驗(yàn)證放射治療的計(jì)劃。

小結(jié)

醫(yī)療領(lǐng)域在數(shù)字化進(jìn)程上已經(jīng)開(kāi)始加速,無(wú)論是醫(yī)療器械還是醫(yī)療影像,AI在其中成了一股不可忽視的助力。當(dāng)然這并不是指所有醫(yī)療人員都要具備“煉丹”知識(shí),但醫(yī)療器械+AI已經(jīng)成為趨勢(shì),未來(lái)疾病診斷和治療都會(huì)愈發(fā)智能
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