初創(chuàng)公司利用深度學(xué)習(xí)助力醫(yī)生檢測癡呆癥

癡呆癥的診斷往往一開始都是“盲人摸象”的狀態(tài)——患者或其家人察覺到了一些可能是癡呆癥的表現(xiàn)，然后預(yù)約醫(yī)生就診。

但是，由于癡呆癥需要醫(yī)生對患者進(jìn)行持續(xù)觀察，根據(jù)患者隨著時間的推移而出現(xiàn)的病情表現(xiàn)來確定其是否真的患有癡呆癥，因此癡呆癥的診斷可能需要數(shù)月乃至數(shù)年的時間觀察才能最終確診。

在放射科醫(yī)生通過醫(yī)學(xué)影像掃描結(jié)果對患者進(jìn)行診斷的過程中，他們通常缺乏有關(guān)患者大腦結(jié)構(gòu)在不同時期測量值的定量數(shù)據(jù)。在診斷過程中，他們只得依賴于自己的雙眼，通過視覺對患者的大腦掃描結(jié)果做出估量，用四五分制對患者的腦萎縮程度進(jìn)行判斷打分。

這種定性打分方式是目前專家們主要依賴的診斷方式，因?yàn)榧词箍梢詫颊叽竽X進(jìn)行連續(xù)掃描，放射科醫(yī)師由于只能通過手動計算的方式計算大腦結(jié)構(gòu)體積，依然會使得數(shù)據(jù)量化時間非常長。

“讓放射科醫(yī)生這樣做太昂貴了，” Quantib的首席技術(shù)官Jorrit Glastra說道，Quantib是一家總部位于荷蘭的創(chuàng)業(yè)公司，其目前正在致力于通過深度學(xué)習(xí)的方法來解決這個問題。

AI可以幫助加速分析大腦MRI數(shù)據(jù)，只需幾分鐘就能為放射科醫(yī)師和神經(jīng)科醫(yī)生生成患者的大腦結(jié)構(gòu)量報告。通過查看這些硬性數(shù)據(jù)指標(biāo)，專家可以更輕松地評判患者大腦隨時間的變化，從而縮短診斷時間。

“疾病診斷時間越長，患者需要的護(hù)理就越多，醫(yī)療花銷也將更大，” Glastra說。“因此盡早地確診病情，對于患者來說至關(guān)重要?！?/p>

作為NVIDIA初創(chuàng)加速計劃的成員，Quantib在NVIDIA V100和K80 GPU上訓(xùn)練其深度學(xué)習(xí)算法。其人工智能軟件Quantib ND目前已獲得了美國FDA批準(zhǔn)以及歐洲CE認(rèn)證。

該公司的技術(shù)現(xiàn)已在歐洲、北美和亞洲約20個國家獲得應(yīng)用。

把數(shù)學(xué)計算交給AI

全球有5,000萬人正在遭受著癡呆癥的困擾，而且隨著全球人民預(yù)期壽命的增加，這一數(shù)字將會在未來幾年內(nèi)進(jìn)一步增長。Quantib ND等人工智能工具可以幫助放射科醫(yī)生監(jiān)測患者的疾病進(jìn)展并更早地診斷新病例。

Quantib ND通過分割大腦結(jié)構(gòu)和腦白質(zhì)高信號來量化腦萎縮程度，腦白質(zhì)高信號可用于評定疾病引起的腦損傷程度。

放射科醫(yī)生還可以使用該工具將患者的腦組織體積與MRI掃描參考庫進(jìn)行比較。該數(shù)據(jù)庫可以幫助醫(yī)生更容易地確定病人的大腦老化程度是否正正常。

基于5000個腦部掃描數(shù)據(jù)集，Quantib ND的人工智能可以區(qū)分出由阿爾茨海默氏癥及其他癡呆癥所引起的腦萎縮模式。該工具還可以用來比較單個病人的掃描結(jié)果，以確定疾病的進(jìn)展情況。

更廣的應(yīng)用范圍

除癡呆癥外，Quantib還在開發(fā)用于前列腺癌和乳腺癌腫瘤檢測的深度學(xué)習(xí)解決方案。其目前正在開發(fā)的前列腺癌人工智能算法可以從MRI掃描中分割、分類和預(yù)測可疑病變的狀態(tài)。然后，醫(yī)生可以利用這些檢測依據(jù)來確定活檢的病變目標(biāo)。

該公司的乳腺癌篩查人工智能可以對女性MRI掃描結(jié)果中乳腺密度這一項(xiàng)進(jìn)行分析，從而判斷其是否存在患有乳腺癌的風(fēng)險。乳腺密度過高是導(dǎo)致乳腺癌的風(fēng)險因素之一，通過人工智能的掃描分析結(jié)果，放射學(xué)家和腫瘤學(xué)家可以判斷患者是否需要進(jìn)一步進(jìn)行活體檢測。

Glastra說，人工智能在篩查乳腺癌和前列腺癌的時候必須對多幅不同時間點(diǎn)的圖像進(jìn)行對比分析，這是一項(xiàng)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)任務(wù)，需要強(qiáng)大的推理計算工具來完成此工作。

“對于乳腺癌篩查來說，其掃描數(shù)據(jù)量之大，令人難以置信。其相比于大腦掃描的數(shù)據(jù)量，要高出幾個數(shù)量級，” 他說。“運(yùn)行這種有著大量輸入數(shù)據(jù)的模型推理任務(wù)，也只有GPU能夠勝任了。”

Quantib使用功耗僅為70瓦的NVIDIA T4 GPU對其前列腺癌AI的性能進(jìn)行了基準(zhǔn)測試，發(fā)現(xiàn)與使用相同功耗的CPU集群相比，該算法在T4上的運(yùn)行速度是CPU的24倍。

Glastra說：“對于主集群推理來說，低功耗的T4是一個非常有吸引力的選擇。”