最近,朋友圈流傳一篇熱文《“往后余生,向死而生”,一個(gè) 38 歲中年男人的心梗滿月紀(jì)》,很多人因此關(guān)心起了心血管健康。2017 年,世界衛(wèi)生組織發(fā)布了有關(guān)心血管疾病的重要事實(shí):心血管疾病是全球的頭號死因:每年死于心血管疾病的人數(shù)多于任何其它死因;四分之三以上的心血管疾病死亡發(fā)生在低收入和中等收入國家。
在中國,國家心血管病中心發(fā)布的《中國心血管病報(bào)告 2017》推算,我國心血管病患病人數(shù)已達(dá) 2.9 億,并仍在快速增長,目前心血管病死亡占居民疾病死亡構(gòu)成的 40% 以上,居首位。
對于來勢洶洶、愈演愈烈的心血管病患,MRI(磁共振成像)是一種非常有效的診斷手段。科研論文顯示:兼具攝像機(jī)和顯微鏡功能的 MRI,可以用于對心臟結(jié)構(gòu)、功能和組織特性的評估,在重癥或復(fù)雜疾病的診斷和鑒別診斷,以及在疾病的預(yù)后判斷和危險(xiǎn)分層中發(fā)揮重要作用。白璧微瑕之處在于:心臟病專家常常使用手動(dòng)或半自動(dòng)工具,從 MRI 成像中提取定量測量值,但這一步驟非常耗時(shí)且容易出錯(cuò),同時(shí)在解讀圖像時(shí)容易受到主觀性的影響。現(xiàn)在,應(yīng)用最新的 AI 和深度學(xué)習(xí)技術(shù),可以逐步改善、乃至解決這個(gè)問題。
西門子醫(yī)療和英特爾合作,推出了一種基于人工智能的心臟 MRI 分割和分析模型,有望提供實(shí)時(shí)的心血管疾病診斷。英特爾和西門子醫(yī)療使用第二代英特爾 至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器,其中集成英特爾深度學(xué)習(xí)加速技術(shù)(Intel Deep Learning Boost)和OpenVINO 工具包,完成人工智能推理,為技術(shù)專家、心臟病專家和放射科醫(yī)生提供實(shí)時(shí) MRI 推理結(jié)果,整體診斷速度可以提升3到10倍。
AI加持,加速診斷
在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用 AI,西門子醫(yī)療已經(jīng)走在前列。他們已經(jīng)在心血管和放射成像領(lǐng)域使用了相關(guān)技術(shù),不過,如何將 AI 無縫整合到診斷流程中,從而提升診療的一致性和準(zhǔn)確性,仍然是西門子一直關(guān)注的命題。雖然有一些機(jī)構(gòu)使用圖像處理芯片 GPU 進(jìn)行 AI 計(jì)算,但這將會(huì)增加系統(tǒng)和運(yùn)營的成本,同時(shí)帶來更多不必要的復(fù)雜度,而且無法做到向后兼容。
西門子醫(yī)療現(xiàn)有的系統(tǒng)已經(jīng)廣泛使用了英特爾處理器,因此,利用現(xiàn)有的處理器基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)行 AI 計(jì)算負(fù)載,是一個(gè)合理而且可行的選擇。
西門子醫(yī)療和英特爾合作,使用第二代英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器,優(yōu)化現(xiàn)有的心腔檢測和量化模型。該模型對左右心室進(jìn)行語義切分,并可擴(kuò)展到四個(gè)心房。向模型中輸入一系列 MRI 心跳圖像,輸出的就是心臟的結(jié)構(gòu),不同結(jié)構(gòu)用不同顏色表示。整個(gè)過程自動(dòng)化了過去耗時(shí)費(fèi)力的人工標(biāo)識過程,醫(yī)生無需手動(dòng)進(jìn)行心室、心肌和心血池的圖像分割,診斷得以加速。
之所以有這樣的效果,因?yàn)榈诙⑻貭栔翉?qiáng)可擴(kuò)展處理器中集成了OpenVINO 工具包,從而提升了高性能計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)推理速度。處理器中內(nèi)置的英特爾 深度學(xué)習(xí)加速技術(shù),采用了全新的向量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)指令(VNNI)。過去需要多條指令才能完成的卷積之類的操作,現(xiàn)在只需要一條指令。適合應(yīng)用于圖像識別、圖像分割、語音識別、語言翻譯、物體檢測等眾多領(lǐng)域。所有這些技術(shù)形成的疊加效應(yīng),使得 AI 模型的處理速度提升了 5.5 倍,同時(shí)幾乎沒有喪失準(zhǔn)確度,從而帶來如下可能:
★ 以前所未有的效率處理心血管 MRI 數(shù)據(jù);
★心血管 MRI 近實(shí)時(shí)診斷成為可能。
西門子醫(yī)療高級副總裁Dorin Comaniciu 表示:“基于英特爾 至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器,我們現(xiàn)在能夠開發(fā)多個(gè)實(shí)時(shí)且用途關(guān)鍵的醫(yī)學(xué)成像用例,例如心臟 MRI 等等,并且無需額外增加成本和復(fù)雜的硬件加速器。”
讓MRI的等待不再煎熬
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人工智能
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