AI参与诊断进入临床,安德医智与浪潮共同携手发
AI为提升疾病诊断能力提供新思路
2018 年《柳叶刀》发布的全球肿瘤生存趋势监测报告显示,我国整体肿瘤 5 年生存率为 36.0%,远低于美国的 64.0%。之所以出现如此大的差距,很大程度上因为我国在肿瘤早筛方面存在着较大提升空间一方面,我国居民普遍缺乏疾病早筛的意识,另一方面,我国大量医疗机构(特别是基层的医疗机构)受限于医疗设备、高级医疗人才匮乏等原因,难以从医学影像中及时、准确发现并判断疾玻
要解决这一问题,固然可以依靠高级医疗专业人才的持续培养、输送来改善,,专业医疗人才资源需要长时间积累,无法一蹴而就。在此背景下,AI就展现出了独特的优势,其能够通过特征提取网络、分类与分割网络等技术,帮助医生快速筛除医学影像,提高分析影像的准确度,缩短诊断结果报告时间,提升医疗系统的诊断能力。
首都医科大学附属北京天坛医院(以下简称天坛医院)与北京安德医智科技有限公司(以下简称安德医智)合作,联合成立了全球首个“神经疾病人工智能研究中心”,旨在通过医工结合的方式,联合展开全球领先的神经系统疾病人工智能应用的科研、转化、临床等方面的探索。前文提到的取得NMPA三类首证的BioMind“天医智”颅内肿瘤磁共振影像辅助诊断软件,便诞生于此。
天坛医院能够将其在神经科学等方面的深厚积累、领先优势,通过AI技术下沉到基层医院。基层医院相当于引进了一名拥有高年资专家,居民不用挤到大城市、大医院,在家门口就能获取高品质、个性化的治疗方案,这将在很大程度上缓解看病难、看病贵的问题。
AI研发计算平台升级,安德医智与浪潮共同携手发力
天坛医院与安德医智基于上万例临床影像数据进行AI模型开发与训练的过程中,遇到三个与AI计算力相关的问题。
一是,CT/MRI影像数据量大,单个病例可以达到GB级,上万病例的数据规模对原有计算平台产生了巨大的压力,数据读娶处理速度非常慢。二是,要想实现多种疾病的精准诊断,相应的AI模型复杂度高、计算量大,使用原有的计算平台进行分布式训练,单次耗时长达两周。三是,工程师需要针对身体各部位开发相应的模型并进行训练,训练任务多、使用人员多,经常需要一卡处理多个任务,算力资源分配不均、算力利用率不高,并且开发环境部署复杂,工程师各自维护一套开发环境,不利于团队协作。
安德医智希望升级计算平台,在化解AI算力瓶颈的,对计算力资源进行统一、高效的管理。针对此需求,浪潮提供了包括浪潮AI服务器AGX-5、AI资源平台AIStation在内的整体解决方案。
安德医智工程师使用的图像重构、深度学习等模型数据量大、复杂度高,对计算平台的显存、性能要求高。相比原计算平台,AGX-5实现显存翻倍,大大缩短了海量影像数据的吞吐时间,能够支持规模更大、复杂度更高的模型训练。,AGX-5单机计算性能高达2 PetaFLOPS,是原计算平台的3倍,通过16颗AI芯片的高速互联,大大加快了模型的并行训练速度,将安德医智的主要模型训练速度提升10倍以上。
浪潮AIStation则很好地协助安德医智实现了计算平台资源利用率进一步提高、环境部署趋于简单、团队协作更加便捷等资源管理目标。一方面,工程师通过AIStation可视化界面可按需申请资源并提交多个任务,资源不足时任务排队等待,任务完成后资源自动释放,从而可以充分利用空闲时间进行训练,提升资源利用率。另一方面,AIStation提供多种主流深度学习开源镜像,工程师可通过容器的形式秒级创建开发环境,组内人员创建的开发环境相互可见,并可进入开发调试,便于同步工作进度。AIStation支持了安德医智近80位工程师使用计算平台,显著提升了资源使用率与训练效率,GPU使用率由原来的30%上升为75%,训练时间由2周多降为2天。
与AI计算平台的紧密合作,使研发工作取得了进展,疾病诊断准确率也有了提升。
除此之外,安德医智和浪潮还达成了元脑生态战略合作协议,将继续融合双方的优势资源,开发软硬件一体化医疗+AI解决方案并加速应用落地,满足更多医疗机构、更多病种的辅助诊断需求,推动优质医疗资源的下沉,满足人民对于健康服务日益增长的需求,助力“健康中国”。
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