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人工智能驱动的解决方案改善了医疗服务的获取和质量

作者:时间:2020-07-29来源:英特尔收藏

JLK InspectionMobiDo-xAtroscan产品,使用Intel®发行版进行优化™ 帮助更多的专业医护人员提高筛查质量。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/202007/416343.htm

根据Frost&Sullivan的说法,基于AI)的医疗解决方案有可能将患者的预后提高40%百分之一AI驱动的解决方案能够改善医疗保健的最有希望的领域之一是医学成像,即磁共振成像、CT扫描、X光片和其他用于诊断、治疗的临床工具,评估许多疾病的进展。将集成到这些数据密集型设备中,有可能大大提高其准确性和效率,从而为全世界更多的人提供更好的医疗服务。

JLK Inspection开发了两种基于AI的医学成像解决方案,这两种解决方案都使用Intel®NUC Mini PC,并使用Intel®发行版进行了优化™ 工具箱。第一个产品MobiDo-x是一个便携式医疗诊断平台,可以帮助移动提供商在偏远地区进行现场x射线检查。第二个产品,Atroscan,分析大脑老化,给医院的医生提供洞察,他们可以用来更快速和准确地诊断病人。

JLK Inspection的创新解决方案展示了如何快速改变医疗保健,并为医疗专业人员提供了更快、更有效地完成工作所需的工具,从而带来更好的患者结果。

AI授权平台支持随时随地筛选

MobiDo-x是一个移动医疗诊断平台,旨在克服边远地区和新兴国家有效筛查、诊断和治疗结核病(TB)和其他肺部疾病的挑战。

结核病是世界上十大致命疾病之一,2018年使1000万人患病,并导致150万人死亡。肺结核是一种常见于肺部的细菌感染,而地下矿山是风险最高的疾病之一

结核病传播环境。例如,在南非,矿工中的结核病发病率是该国其他人口的15倍,是美国结核病发病率的2000倍。

通过X射线对受感染者肺部进行早期检测对成功地从肺结核中恢复至关重要,但对在边远地区生活和工作的矿工和其他人进行筛查有很大的障碍。有限的或者没有互联网接入,移动X光机无法传输医学图像供放射科医生评估,而且放射科医生很少有机会亲自前往偏远地区。

快速、准确、经济实惠的结核病筛查

MobiDo-x通过与第三方x光机集成,以方便运输到矿山和其他农村地区,解决了与边远地区结核病筛查相关的挑战。该平台位于由Intel®Core供电的超紧凑型Intel®NUC8i7HVK中™ i7-8809G处理器。

MobiDo-x已经被韩国国家结核病协会(一个旨在根除韩国结核病的组织)和日本的Nemoto医院作为一种筛查工具。预计未来的部署将针对印度和南非偏远地区的结核病和其他肺部疾病。

在一个典型的场景中,一辆医疗车将带有集成MobiDo-XX光机运送到远程矿山。几十到数百名矿工可以在数小时内被筛选出来,不需要现场放射科医生或互联网接入来传输图像。相反,JLK Inspection的人工智能模型根据美国国立卫生研究院(NIH)的标准,对15种肺部异常进行现场分析,以确定其中的任何一种,包括肺结核和其他呼吸系统疾病。移动医疗队可以将被MobiDo-x鉴定为可能患有肺部疾病的矿工运送到城市进行诊断和治疗。

曲线下面积(AUC)为.94MobiDo-x是一种非常精确的筛选工具。该平台是利用韩国国家结核病协会提供的110多万张胸部X光片的训练数据开发的。通过人工智能增强的X射线图像分析,该系统为医疗团队提供了肺部疾病的可能性和可疑病变的热图可视化,清楚地显示了异常的位置。

韩国国家结核病协会的移动X射线小组的初步测试发现,MobiDo-X在野外成功地进行了操作,并准确地确定了肺部疾病,然后可以由专业人员在城市环境中进行治疗。通过更快地接触到受影响的个体,快速的现场筛选,并将他们与治疗方案联系起来,MobiDo-x有潜力改善患者的预后并减少进一步的传播在矿山和其他偏远地区患病。

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1MobiDo-x与第三方成像设备集成,可现场分析肺部扫描,并为移动医疗团队提供明确的临床支持,以便他们能够决定哪些人应该被运送接受医疗护理。

MOBIDOX主要优点

易于集成:与大多数第三方X射线或其他成像设备集成

小尺寸:位于超紧凑型Intel®NUC8i7HVK221 x 142 x 39毫米)上

精确筛选:测试显示AUC0.94,显示出非常精确的性能

明确分类:识别、分类和标记15种肺异常,包括肺结核

诊断支持:明确显示临床信息,用注释工具标记病变

简单的患者管理:链接到用于患者数据管理的图片存档和通信系统(PACS),并为医疗团队提供完整的分析和报告

基于人工智能的脑老化与痴呆分析

JLK Inspection的第二款创新产品Atroscan展示了基于AI的医疗解决方案的广泛可能性。Atroscan是一种基于人工智能的医疗解决方案,安装在Intel®NUC上,由Intel Core i7-8809G处理器提供动力,通过对大脑的3D MRI图像进行分类并按大脑区域分析皮层厚度,分析大脑老化和痴呆症的进展。为了便于在医院部署,Atroscan可以为医生提供诊断帮助和医生教育帮助。

由于大脑老化与认知功能障碍和痴呆症密切相关,因此,医生对其进行长期监测和评估至关重要。这在一定程度上可以通过检查大脑皮层的厚度来实现,这是大脑衰老的一个重要指标。挑战在于,大脑皮层是大脑中一个极其复杂的区域,有62个独立的部分必须进行分类和评估。

3D卷积神经网络技术的帮助下,Atroscan使用患者的核磁共振成像技术对大脑灰质的各个区域进行分类,计算皮层厚度,并估计大脑老化的总体状况。医生可以查看Atroscan3D热图可视化,它对大脑皮层62个区域的每个区域进行颜色编码,显示每个区域的皮质厚度,以便快速查看。

Atroscan的另一个优点是速度和简单。医院不需要安装软件或将Atroscan连接到互联网,他们只需将Intel NUC连接到显示器和其他输入设备。而且,与竞争解决方案不同的是,Atroscan最先进的深度学习算法每次分析只需要15分钟。

Atroscan还为医生提供用户友好的随访报告,包括个性化分析和可视化每个患者随时间变化的大脑变化,将当前皮层厚度与患者的历史测量数据进行比较

Atroscan主要优点

易于集成:与第三方磁共振成像设备和其他成像设备连接

快速结果:15分钟内完成完整的数据分析

彩色编码分类:提供基于人工智能的大脑皮层62个区域的分类

清晰的可视化:提供62个区域皮质厚度测量的热图可视化

用户友好型报告:提供对患者随时间变化的个性化跟踪分析

简单患者管理:链接到用于患者数据管理的图片存档和通信系统(PACS

利用 toolkitIntel发行版优化基于AI的图像解决方案

Intel通过Intel发行的OpenVINO toolkit帮助优化MobiDo-xAtroscan使用的AI算法。该工具包提供了计算机视觉和深度学习推理工具,包括为JLK Inspection解决方案中使用的Intel®处理器优化的基于卷积图像的分类模型。

为了减少[MobiDo-xAtroscan]的每个案例的平均推断时间,JLK InspectionIntel在工作站和Intel NUC上测试了多个部署选项。在工作站上部署会降低解决方案的移动性,使用带有GPU的系统是一个值得关注的问题,因为存在潜在的维护问题。

通过使用OpenVINO工具箱进行优化,JLK Inspection能够将Intel NUC(没有GPU)上的平均推断时间从4.23秒减少到每例仅2.81秒。还帮助培训了JLK检查小组,使其算法得到最大限度的发展。

AIHub平台加速创新

MobiDo-xAtroscan都是建立在JLK InspectionAIHub平台上的,这是一个将人工智能和大数据技术应用于医学图像,帮助预测、监控和诊断各种疾病的一体化医疗平台。利用七种独特的模式,AIHub可以快速分析医学图像,并为与身体14个部位相关的37种疾病提供诊断支持。

AIHub在五个关键领域有别于竞争解决方案:

图像处理:该平台使用多种图像处理技术来增强和分析来自MRIsCT扫描、乳房X光片、结肠镜和其他设备的3D2D图像。

人工智能:JLK Inspection开发了独特的AI引擎、神经网络解算器和库,并使用OpenVINO工具箱对其进行了优化。

整合:AIHub旨在与所有类型的医学成像设备和PACS解决方案无缝连接。每个产品都基于OpenVINO工具箱,可以安装在任何计算机上,包括与基于OpenVINO的授权兼容的小型Intel NUC

大数据:十多年的医疗数据,由在该领域有多年经验的认证医师注释和验证,已被纳入AIHub的一部分,从而能够为疾病检测、分类和诊断支持创建准确可靠的模型。

可扩展性:AIHub由多个AI模块组成,这些模块充当MobiDo-xAtroscan等单个解决方案的构建块。JLK Inspection不是从头开始创建每个医疗保健解决方案,而是可以快速实施更新并定制其现有模块以解决不同的难题。

用基于人工智能的解决方案改造医疗保健

通过其AIHub平台和MobiDo-xAtroscan产品,JLK Inspection正在展示人工智能驱动的解决方案如何扩大医疗服务范围,支持更准确的诊断,并最终改善患者的预后。

通过使用OpenVINO工具箱进行优化,并将其产品与Intel NUC集成,JLK Inspection创建了基于AI的解决方案,这些解决方案更具移动性和灵活性,使其更容易接触到更多人并连接到更多图像系统。通过这样的创新,JLK Inspection的人工智能驱动解决方案有可能帮助世界各地的人活得更长、更健康。




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