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NVIDIA DGX-1 實(shí)現(xiàn)多種AI解決方案,針對(duì)腦部及心臟疾病的AI

NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案 ? 來(lái)源:YXQ ? 2019-04-02 15:20 ? 次閱讀

主圖顯示了放射科醫(yī)師檢查腦損傷患者CT掃描。照片由美國(guó)空軍提供,拍攝者為高級(jí)飛行員Julianne Showalter,獲許可允許公開(kāi)使用。

很少有人能早在90年代中期就預(yù)測(cè)到深度學(xué)習(xí)革命的到來(lái)。

但服務(wù)于賓夕法尼亞州和新澤西州民眾的醫(yī)療健康系統(tǒng)Geisinger在早期的時(shí)候就已經(jīng)開(kāi)始涉足電子病例,這讓他們?cè)诙旰蟮慕裉?,在?shí)施AI的時(shí)侯具備了極大的優(yōu)勢(shì)。

Geisinger于1996年開(kāi)始采用電子病歷,并于2001年左右開(kāi)始以數(shù)字化方式存儲(chǔ)醫(yī)學(xué)影像。自那時(shí)起,它保存了近200萬(wàn)份患者的數(shù)字病歷。作為一家區(qū)域性醫(yī)療健康服務(wù)機(jī)構(gòu),Geisinger的患者群體規(guī)模也相對(duì)穩(wěn)定。

這意味著它擁有著大量患者的縱向數(shù)據(jù)——一套成熟的深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集,Geisinger成像科學(xué)與創(chuàng)新部門(mén)副教授兼創(chuàng)始人Brandon Fornwalt如是說(shuō)。

他說(shuō)到:“這讓我們能夠做到其他機(jī)構(gòu)做不到的事情?!?/p>

周二在圣何塞舉行的GPU技術(shù)大會(huì)上,Geisinger放射學(xué)主管Fornwalt和Aalpen Patel分享介紹了如何在醫(yī)療健康系統(tǒng)中臨床使用NVIDIA DGX-1實(shí)現(xiàn)多種AI解決方案,以改善患者護(hù)理。

Fornwalt說(shuō)道:“機(jī)器學(xué)習(xí)能幫助我們更好地了解到自己能夠通過(guò)哪些早期干預(yù),讓患者過(guò)上更加幸福、長(zhǎng)壽、健康的生活?!?/p>

針對(duì)腦部及心臟疾病的AI

當(dāng)患者因受傷或中風(fēng)導(dǎo)致大腦出血時(shí),快速的診斷和治療對(duì)于降低腦損傷至關(guān)重要。放射科醫(yī)師可能需要五分鐘或更短時(shí)間來(lái)查看患者的CT掃描。但是這些專家的工作也分輕重緩急——通常住院病人和急診室急診病例的讀片速度要快于門(mén)診病人。

然而,Patel和Fornwalt解釋說(shuō)道,門(mén)診掃描片中也可能會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的病例。Geisinger自2017年1月開(kāi)始部署了基于NVIDIA GPU進(jìn)行訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型,該模型能夠讀取所有腦部CT掃描,并在幾秒鐘內(nèi)調(diào)整放射科工作清單的優(yōu)先順序,將潛在急性病例前置,讓放射科醫(yī)師能夠優(yōu)先處理。這種刷新優(yōu)先排序的方式將診斷時(shí)間減少了96%,令人不禁贊嘆。

為改善心臟病患者的護(hù)理,Geisinger正在開(kāi)發(fā)一種深度學(xué)習(xí)模型來(lái)分析心電圖(EKG)和超聲心動(dòng)圖數(shù)據(jù),這也是最常見(jiàn)的兩種心臟功能監(jiān)測(cè)方法。利用其數(shù)據(jù)庫(kù)中的200萬(wàn)條EKG記錄,它正在構(gòu)建能夠預(yù)測(cè)患者未來(lái)心臟病情的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

針對(duì)超聲心動(dòng)圖——即心臟的超聲波,團(tuán)隊(duì)正在對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,以尋求能夠預(yù)測(cè)特定健康狀況的模式。 EKG和超聲心動(dòng)圖模型的開(kāi)發(fā)和測(cè)試都是基于DGX-1進(jìn)行的,且Geisinger還計(jì)劃于近期安裝NVIDIA DGX-2以加速其管線。

Geisinger還使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)優(yōu)化針對(duì)心力衰竭患者的資源分配。其模型發(fā)現(xiàn),未接受某些循證治療(例如每年流感疫苗注射)的心力衰竭患者和由此導(dǎo)致的死亡或住院風(fēng)險(xiǎn)增加之間存在某種關(guān)聯(lián)。

Geisinger的藥劑師團(tuán)隊(duì)和其他醫(yī)療服務(wù)提供商如今正在利用這些洞察來(lái)精準(zhǔn)定位那些有望借助更豐富的資源受益最多的患者。該團(tuán)隊(duì)使用NVIDIA RAPIDS數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)對(duì)近100萬(wàn)套心力衰竭患者相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析,與52核CPU服務(wù)器相比,其采用的單一GPU實(shí)現(xiàn)了三倍的加速。

“當(dāng)你擁有了大型表格式數(shù)據(jù)集時(shí),例如一個(gè)有近百萬(wàn)行、100列的表格的時(shí)候,RAPIDS將能夠真正派上用場(chǎng),”Fornwalt說(shuō)道。

Patel認(rèn)為人工智能是解決醫(yī)師資源日益短缺問(wèn)題的重要工具,特別是隨著美國(guó)人口老齡化現(xiàn)象加重、人口預(yù)期壽命變長(zhǎng)。

“機(jī)器學(xué)習(xí)還讓我們能夠更好地照看病人,它已經(jīng)不再是一種選擇,”他說(shuō)。 “而將成為人類生存的必須品?!?/p>

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原文標(biāo)題:GTC19 | 提早引入數(shù)字化流程,助力打造醫(yī)療健康網(wǎng)絡(luò)AI應(yīng)用套件

文章出處:【微信號(hào):NVIDIA-Enterprise,微信公眾號(hào):NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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