“人机大战”筛查高度近视黄斑病变,人工智能5:0胜出

转载 美通社 | 2021-07-14 16:20
近日,在上海市第一人民医院与苏州BioX生命智能产业研究院共同举办的高度近视黄斑病变判读人机大战活动上,“AI医生”与5位主治医生进行对战,每位主治医生与AI系统分别对100张眼底照片进行判读。经过激烈的比拼,“AI医生”以仅用时251秒、准确率高达92%的......

北京2021年7月14日 -- 近日,在上海市第一人民医院与苏州BioX生命智能产业研究院共同举办的高度近视黄斑病变判读人机大战活动上,“AI医生”与5位主治医生进行对战,每位主治医生与AI系统分别对100张眼底照片进行判读。经过激烈的比拼,“AI医生”以仅用时251秒、准确率高达92%的成绩,战胜了5位人类医生,展现了“AI医生”在高度近视黄斑病变判读领域的“超强大脑”。

在我国,近视发病率一直居高不下,且伴随着普遍的低龄化。全国儿童青少年总体近视率高达53.6%,且在疫情冲击下,网课等线上视频形式大幅增加,学生近视率进一步增加了11.7%。与此同时,因病理性近视引发的眼底黄斑病变患者数量在不断攀升,给医疗系统带来了严峻挑战,大量临床医生的投入也将随之变为缺口。

为应对这一挑战,上海交通大学附属第一人民医院团队与苏州BioX生命智能产业研究院团队联合研发的高度近视黄斑病变筛查AI系统。

对于临床实践中没有常规成像的常见疾病,如果给 AI 的训练集太小或不具备代表性,AI就难以产生准确的结果。同时,由于很多医生和患者担心AI 是“黑盒子”,所以 AI 在临床上还没有大规模应用。在医疗保健应用中,AI 不仅需要考虑如何量化算法的性能,还需要考虑该算法所判断疾病的基本特征。对此,研发团队结合专业医生的临床实践经验,首先搭建好可以用来深度学习训练的模型,然后精心挑选10万张已完成数据标注的黄斑病变数据样本,用来对“AI医生”进行强化训练。但是,庞大的数据集带来巨量算力需求的挑战,同时由于带有标识的图片复杂性大,需要20-30层深度学习神经网络进行处理,使得训练时间大幅增加,从而导致工作效率降低和成本增加,严重影响开发进度。

为加快AI研发速度、提高AI判读准确性,苏州BioX生命智能产业研究院联合浪潮,为“AI医生”定制化设计了领先的浪潮AI算力平台,可提供高达1.8 PFlops的强大AI算力。面向深度学习训练大模型场景,采用NF5288M5服务器可在2U空间内搭载8块Nvlink高速互联的高性能GPU,满足PB级数据集训练任务的需求;配备NF5468M5 弹性AI服务器,支持多种GPU弹性拓扑方案,满足AI推理、训练多场景弹性计算资源扩展的需求,同时,针对大量AI深度推理场景,定制化设计了AI推理服务器,在临床辅助诊断上保证“AI医生”能够达到“以一敌五”的推理加速效果。 

AI算力平台通过浪潮AIStation人工开发智能管理平台,对AI算力资源进行高效管理调度,整体资源利用率可提高75%。借助AIStation高效的资源池化能力,实现AI计算资源的细粒度分配,能够多任务的高效并行训练,大大提高深度学习的开发效率。“AI医生”可以在AIStation上进行多场景、多任务并行的复杂推理和训练,从而实现对糖尿病视网膜病变、病理性近视、角膜溃疡等疾病进行深度研究探索,成为更为资深的“AI医生”。同时依托AIstation具备的镜像部署功能,使AI工程师从繁琐的资源和环境配置中脱离出来,聚焦在模型开发工作上,大大提高深度学习的开发效率。

如今,高度近视黄斑病变筛查AI系统已在上海市第一人民医院推广应用,大大提高了筛查效率,缓解临床医生缺口难题。不过,不断增加的病患及更为复杂的病情也需要更高效、更资深的“AI医生”,苏州BioX生命智能产业研究院将与浪潮进一步加深合作,对“AI医生”不断训练和调优,加快推进医学人工智能技术应用,推动医疗产业智能化升级并与医学人工智能深度融合。

来源:美通社


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