Huawei kündigt Fallstudie an, die zeigt, wie künstliche Intelligenz Zeit und Leben spart
SHANGHAI, 9. Dezember 2020 /PRNewswire/ -- Huawei Technologies, die sich auf die Entwicklung von hervorragender Rechenleistung und KI-Kapazitäten konzentriert, kündigte ihre Fallstudie über den Einsatz der Huawei Atlas-Reihe durch YITU Healthcare zur Bereitstellung von Lösungen für schnelle und präzise Diagnosen an.
Als Reaktion auf die andauernde COVID-19-Pandemie stellt YITU Healthcare, ein führendes Unternehmen im Bildgebungssektor, ein automatisches Auswertungssystem für Thorax-CT-Scans auf die Krankheit zur Verfügung. Anders als der traditionelle manuelle Bewertungsprozess, der normalerweise zwei bis drei Stunden dauert, kann das automatische System den Schweregrad der Lungenentzündung innerhalb von drei Sekunden analysieren und klassifizieren. Es kann die historischen und aktuellen Aufzeichnungen eines Patienten automatisch vergleichen und ist mit der Diagnose des Arztes sehr konsistent.
Für die Früherkennung von Lungenkrebs bietet YITU Healthcare das intelligente 4D-Bildgebungssystem care.ai® für Thorax-CT-Scans an. Es kommt mit maßgeblichen evidenzbasierten klinischen Leitlinien, wie eine große Menge von RWE-basierten Trainingsdaten. Sie erkennt nicht nur Läsionen, sondern gibt auch weitere Hinweise auf ihren Malignitätswert und eine Abklärung ihres Verlaufs.
Ein ähnliches System - eines, das mehrere Standards unterstützt - wird für die Beurteilung des Knochenalters von Kindern angewandt, wo eine Diagnose innerhalb von Sekunden gestellt werden kann. Sie wird jetzt üblicherweise für die Abklärung des Knochenalters bei Kindern innerhalb eines komprimierten Zeitrahmens verwendet: weniger als fünf Minuten für Röntgen, Untersuchung und Bericht.
Die Huawei Atlas-Reihe stellt eine leistungsstarke KI-Rechenplattform dar
All diese Lösungen erfordern eine enorme Rechenleistung, um genaue und zeitnahe Analysen zu liefern. Ermöglicht wird dies durch die Atlas-Serie von Huawei, die ein breites Spektrum medizinischer Szenarien unterstützt, die für die besten Ergebnisse in der Regel enorme Rechenleistung erfordern.
Die Atlas-Reihe deckt die Einstellungen für Device, Edge und Cloud Computing ab. Das Herzstück der intelligenten Gesundheitslösung für YITU ist die Inferenzkarte Atlas 300I AI und der Inferenzserver Atlas 800 AI. Die Lösung bietet die Rechenleistung für die Bild- und Videoanalyse und verkürzt die Analyse von CT-Scans auf nur zwei Minuten bei einer Genauigkeit von über 98 Prozent. Die Atlas 300I-Karte verfügt über rund 33 Prozent mehr Rechenleistung mit der doppelten Anzahl an Full-HD-Videokanälen als einige andere auf dem Markt erhältliche Produkte.
Mittlerweile ist der Atlas 800-Server mit zwei Kunpeng 920-Prozessoren, 32 DD4-DIMM-Steckplätzen, die bis zu 2.933 MT/s unterstützen, und bis zu acht Atlas 300I-Karten ausgestattet, was zu maximal 640 Kanälen für intelligente Videoanalyse führt. Es handelt sich um eine leistungsfähige Servereinstellung, die sich am besten für Echtzeit-Inferenz eignet, die hohe Effizienz bei geringem Stromverbrauch erfordert. In Verbindung mit der DVPP-Engine (Digital Vision Pre-Processing) von Atlas 300I bietet der Atlas 800 Server eine bemerkenswerte Leistung bei der Kodierung/Dekodierung und Inferenz von bis zu 512 Videostreams in Echtzeit.
Die innovative Ressourcennutzung - Rechenleistung bis zu 512 TOPS bei INT8 - ermöglicht nicht nur eine wesentlich schnellere Diagnose, sondern dank der verbesserten Erkennungsgenauigkeit auch eine enorme Steigerung der Genauigkeit. Sie ist äußerst flexibel und arbeitet perfekt mit FlexIO-Karten und Standard-iNICs mit enormer Speicherkapazität zusammen, was das System zuverlässig und sicher macht.
„Das Gesundheitswesen steht angesichts der aktuellen globalen Situation erneut im Rampenlicht. Die medizinische Wissenschaft hat sich zweifellos rasch verbessert, wodurch sich die Lebenserwartung auf der ganzen Welt erhöht hat. Die Automatisierung gehört zu den wichtigsten technischen Durchbrüchen in diesem Sektor, wobei sich die künstliche Intelligenz (KI) als ein wirkungsvolles Werkzeug für den medizinischen Erfolg erweist", sagte Tony Xu, Präsident von Huawei Ascend Computing Business.
KI treibt Wachstum in der medizinischen Bildgebung an
Im Gesundheitswesen herrscht der verbreitete Mythos, dass viele Menschen erwarten, dass Roboter Ärzte und Krankenschwestern ablösen und Menschen überflüssig machen. Patienten könnten sich bei schwierigen Entscheidungen auf Maschinen - und nicht auf Ärzte - verlassen. Die KI ersetzt jedoch nicht die Ärzte. Sie hilft ihnen stattdessen dabei, die diagnostische Genauigkeit und Effizienz zu verbessern. Die KI leistet ihre Arbeit, indem sie auf umfangreiche Datensätze potenziell lebensrettender Informationen zugreift, wie z.B. Behandlungsmethoden und ihre Ergebnisse und andere Daten wie Überlebensraten usw.
Daher trägt die Einbeziehung der KI in klinische Arbeitsabläufe dazu bei, medizinische Verfahren für Ärzte zu rationalisieren. Die Analyse der medizinischen Bildgebung ist ein Schlüsselbereich, der ein Upgrade mit Unterstützung der KI erfordert. Die primäre medizinische Bildgebung stellt aufgrund ihrer steigenden Nachfrage ein enormes Wachstumspotenzial dar. Mit Hilfe der KI erhalten bildgebende Verfahren einen deutlichen Schub bei der Lösung von Diskrepanzen zwischen Angebot und Nachfrage bei den derzeitigen medizinischen Leistungen.
In einigen Ländern versorgen bis zu zwei Drittel der Primärkrankenhäuser nur zwanzig Prozent der Patienten, die eine Diagnose und Behandlung benötigen, während mehr als ein Drittel der Patienten in einem kleinen Prozentsatz der unteren medizinischen Einrichtungen medizinische Leistungen in Anspruch nehmen. Dieses Ressourcenungleichgewicht stellt einen weiteren Trend dar - die KI stärkt die medizinische Grundversorgung, was das Ungleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage bei den bestehenden medizinischen Dienstleistungen weiter ausgleicht. Angesichts des immer alarmierenderen Mangels an Radiologen in primärmedizinischen Einrichtungen hätte diese Entwicklung nicht früher eintreten können.
Eine weitere Beobachtung in der medizinischen Bildgebung ist die Verbindung zwischen Hardware und Software. Einfach ausgedrückt: Ein KI-Algorithmus arbeitet mit Hardware, um die Intelligenzdichte zu erhöhen und die Kosten für den Systemaufbau zu senken. In der Zwischenzeit wird die Nachfrage nach Computern weiter steigen, um die KI-Anforderungen für verschiedene Szenarien im neuen digitalen Zeitalter zu erfüllen. Damit KI effektiv arbeiten kann, müssen sowohl Software als auch Hardware zusammenwirken - sie gehen Hand in Hand.
Und so wird mit der Leistung der KI die Anwendung der Bildgebung auf eine andere Ebene gehoben, auf der die Radiologen eine bedeutendere Rolle im klinischen Entscheidungsprozess spielen. Intelligente Diagnosesysteme werden heute bei Brustuntersuchungen, Mammographien und für das Wachstum und die Entwicklung von Kindern eingesetzt, so dass Radiologen nach Erhalt der Ergebnisse stärker an der Beratung beteiligt werden können.
Weitere Informationen finden Sie Hier.
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Foto - https://mma.prnewswire.com/media/1360897/Huawei.jpg
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