“在醫(yī)療行業(yè)上，英特爾主要做三件事情，即‘一個基礎(chǔ)，兩個核心點’。一是以人工智能為基礎(chǔ)賦能行業(yè)，讓人工智能在我們的芯片上跑得更好。兩個核心點分別是加速科研創(chuàng)新和賦能智慧醫(yī)療。”5月15日，在2023中國國際醫(yī)療器械博覽會暨“AI邊緣計算賦能醫(yī)療影像，助力基層醫(yī)療創(chuàng)新升級”論壇上，英特爾中國區(qū)物聯(lián)網(wǎng)及渠道數(shù)據(jù)中心事業(yè)部總經(jīng)理郭威表示。
圖 | 郭威（來源：資料圖）
在數(shù)據(jù)大爆炸的時代，醫(yī)療行業(yè)是產(chǎn)生數(shù)據(jù)最多的行業(yè)之一，一年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)大概占全球總數(shù)據(jù)的30%，其中，影像數(shù)據(jù)又占整個醫(yī)療數(shù)據(jù)的90%。
作為一家技術(shù)型芯片公司，英特爾始終在為客戶及合作伙伴產(chǎn)生數(shù)據(jù)、傳輸數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)提供支持。
其在醫(yī)療影像方面，提供了能夠滿足不同算力場景需求的產(chǎn)品。除了針對醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的存儲、計算、分析等，在軟件方面也與諸多合作伙伴合作，致力于打造更多優(yōu)秀的解決方案，借此推動AI在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的落地。
“軟硬兼施”：賦能醫(yī)療影像全生命周期
據(jù)介紹，圖像數(shù)據(jù)在處理的過程中，大致需要經(jīng)歷數(shù)據(jù)形成、數(shù)據(jù)存儲管理和數(shù)據(jù)使用這三個階段。同時，又按照不同的處理方式，劃分為不同的應(yīng)用模式。這當(dāng)中不可避免地會涉及到云、邊、端協(xié)同的問題。
從醫(yī)療影像的全生命周期出發(fā)，英特爾已經(jīng)在云、邊、端打造了各種類型、各種負(fù)載算法處理的全生態(tài)的軟硬件支撐。
在數(shù)據(jù)形成階段，一般來說，當(dāng)借助CT等影像設(shè)備掃描儀進行掃描時會遇到諸多問題。
針對如何在掃描到更加清晰的患者照片的同時，把對于患者的輻射量降到最小這一問題，英特爾開發(fā)了能夠用于捕獲患者三維輪廓信息的三維深度攝像頭RealSense�；谶@一三維輪廓，能夠計算出工作平臺最佳的高度和位置，并依此進行最佳掃描參數(shù)的設(shè)置和輻射劑量的給定。
那么，如何用最小的采樣點，獲得更高掃描清晰度的照片？通過使用英特爾的OpenVINO，能夠?qū)⒛Ｐ托阅芴嵘?4倍，滿足用最少的數(shù)據(jù)點，獲得清晰完整影像數(shù)據(jù)的需求。
以及，如何提高影像可視化顯示和計算的能力？基于英特爾至強處理器的能力和TDB內(nèi)存分配方法，能夠大幅增加可視化顯示和計算的能力。
另據(jù)悉，在數(shù)據(jù)存儲和管理階段，經(jīng)常會遇到遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸、共享的場景，比如將檢查結(jié)果實時傳送給遠(yuǎn)程醫(yī)生進行閱片、影像遠(yuǎn)程會診等。
為此，英特爾開發(fā)了一款OWT（Open WebRTC Toolkit）的軟件場景，可用于雙向音視頻通信，幫助醫(yī)生與醫(yī)生、患者及患者家屬之間實現(xiàn)良好的互動。目前，該技術(shù)已經(jīng)開源并被廣泛應(yīng)用于醫(yī)療和教育等領(lǐng)域。
由于隱私保護的要求，在遠(yuǎn)程查看影像數(shù)據(jù)時，需要將影像下載到本地進行操作。為此，其提供了專門的虛擬桌面基礎(chǔ)架構(gòu)（VDI）解決方案。該方案包括數(shù)據(jù)中心端和本地端，本地端采用酷睿CPU和vPRO設(shè)備管理，能讓桌面快速到達放射醫(yī)生，并在高清晰顯示數(shù)據(jù)的同時，確保數(shù)據(jù)不離開醫(yī)院。
在數(shù)據(jù)使用階段，主要基于AI進行數(shù)據(jù)分析，包括基于影像數(shù)據(jù)的篩查、診斷和治療。
比如，在進行結(jié)核病防治時，基層醫(yī)療可以使用移動的X光車進行拍片和初步篩查，并將結(jié)果通過網(wǎng)絡(luò)傳輸給遠(yuǎn)程醫(yī)生進行確認(rèn)。這個過程涉及了十多種AI深度學(xué)習(xí)算法模型，其中一些算法得到了英特爾OpenVINO技術(shù)的優(yōu)化。
對于醫(yī)學(xué)影像的AI來說，其目前在臨床領(lǐng)域的工作應(yīng)用，主要集中在疾病檢測的方向，準(zhǔn)確率已經(jīng)超過了人類醫(yī)生。但其在疾病診斷的能力上還存在一定的局限，通常只能作為輔助手段。
英特爾技術(shù)專家解釋說：“因為從國家的要求來看，影像診斷本身并不是單純基于影像數(shù)據(jù)的判斷。無論是放射科醫(yī)生還是臨床醫(yī)生，在制定診斷方案時，都需要結(jié)合患者的基本信息、人口學(xué)信息、歷史病例信息等綜合評估，才能得出一個診斷結(jié)果。單純使用影像數(shù)據(jù)進行診斷，是不足以得出最終結(jié)果的。”
因此，需要結(jié)合電子病歷數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)，來開展多模態(tài)的分析，訓(xùn)練對應(yīng)場景的模型，而這也是未來臨床應(yīng)用的一個發(fā)展趨勢。
Geti是英特爾推出的專門面向視覺深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的一套軟件工具，主要面向業(yè)務(wù)人員而非開發(fā)者或技術(shù)人員。前者運用這套工具，在不需要掌握AI算法和數(shù)據(jù)科學(xué)知識的情況下，就能進行數(shù)據(jù)標(biāo)注和模型訓(xùn)練，并將所得的模型無縫部署到OpenVINO上。
攜手業(yè)界伙伴，優(yōu)化AI醫(yī)學(xué)影像解決方案性能
作為一家醫(yī)學(xué)影像人工智能公司，匯醫(yī)慧影長期以來的目標(biāo)和愿景是，利用AI技術(shù)加快醫(yī)學(xué)影像分析速度，支持醫(yī)療機構(gòu)完成從信息化向智能化的轉(zhuǎn)型，幫助更多病患從智慧醫(yī)療技術(shù)的發(fā)展中獲益。
為了給醫(yī)療機構(gòu)提供一套全周期、高性能的AI醫(yī)學(xué)影像解決方案，匯醫(yī)慧影開發(fā)了Dr.Turing AI 平臺、Radcloud大數(shù)據(jù)智能分析云平臺和Novacloud智慧影像云等產(chǎn)品。
Dr.Turing AI 平臺具有10余種常見疾病的醫(yī)學(xué)影像AI分析能力，能夠提供結(jié)構(gòu)化的報告。Radcloud具有豐富的影像大數(shù)據(jù)科學(xué)分析能力，有利于加快新技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)的研發(fā)和落地，比如放射組學(xué)技術(shù)。Novacloud能借助基于云服務(wù)的端到端AI互動能力，為醫(yī)患和醫(yī)院管理者提供便捷服務(wù)。
長期以來，英特爾與匯醫(yī)慧影建立了深度的合作關(guān)系，幫助后者進一步優(yōu)化其AI醫(yī)學(xué)影像解決方案的性能。
具體來說，英特爾提供了第二代至強可擴展處理器、OpenVINO工具套件和面向英特爾架構(gòu)優(yōu)化的Python等軟件優(yōu)化工具，讓匯醫(yī)慧影產(chǎn)品方案的效率在數(shù)十種疾病的治療應(yīng)用中得到了顯著提升。
比如，在第二代至強可擴展處理器的算力和OpenVINO工具套件的優(yōu)化基礎(chǔ)上，Dr.Turing AI 平臺在新冠肺炎篩查相關(guān)的肺部CT影像分析場景中，平均推理耗時降低至此前的35%。
基于第二代至強可擴展處理器、英特爾INT8推理加速、OpenVINO工具套件，Dr.Turing AI 平臺在乳腺癌影像分析場景中的推理速度比之前提升了8.24倍，精確度損失不超過0.17%。
總體而言，AI在醫(yī)療行業(yè)大有可為。比如，其能給影像醫(yī)生提供更多人眼無法看到的數(shù)據(jù)，幫助醫(yī)生整理巨量素材。如果醫(yī)生能借助AI提供的大量數(shù)據(jù)，不斷提升診斷水平，醫(yī)療行業(yè)將迎來更為光明的前景。
正如郭威所言：“英特爾的核心就是利用我們的芯片不斷提高算力，這個算力包括數(shù)據(jù)產(chǎn)生、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)分析，賦能人工智能。同時，英特爾也會推出更多的底層軟件，讓客戶和合作伙伴能利用底層軟件更好地使用芯片，利用人工智能支持好醫(yī)療行業(yè)的科研創(chuàng)新以及支持好我們的智慧醫(yī)院。”
