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NVIDIA携手美国放射学会AI-LAB 在诊断放射学中引入人工智能

NVIDIA携手美国放射学会AI-LAB 在诊断放射学中引入人工智能

2019-04-10 09:00


nvidia clara ai工具包助力构建全新acr ai-lab,使38, 000多名acr会员及其他放射学专业人士能够在机构内部进行ai开发和部署。

 

nvidia和美国放射学会(american college of radiology,简称acr)宣布展开合作,助力全国数以千计放射科医生利用机构内部数据,创建并使用面向诊断放射学的ai应用,以满足其自身临床需求。

 

在双方成功完成为期三个月的试点计划之后,acr将nvidia clara™ ai工具包集成到了新发布的acr data science institute® acr ai-lab™中,让38, 000多位acr会员和其他放射学专业人士能够借助这一免费的软件平台对ai算法进行构建、共享、本地调整和验证,同时确保机构内部的患者数据得到妥善保护。

 

nvidia clara ai工具包是nvidia clara开发者平台的重要部分,该平台旨在助力打造软件定义的医疗仪器和智能工作流程。作为能够创建数据和算法管线的平台,nvidia clara包含数据及图像处理库、ai模型处理库和可视化库。针对ai,该工具包还包括用于数据注释、模型训练、模型适配、模型联合和大规模部署的函数库。

 

为实现acr ai-lab的愿景,需要整个生态系统的联手协作,其中包括ge医疗、nuance和nvidia等行业领导者,以及由医疗健康初创公司和领先研究机构所构成的庞大网络支持。 nvidia clara为ge医疗的edison人工智能平台和nuance ai marketplace提供了有力的支持,这两大平台均支持ai-lab,且对于ai在放射学工作流程中的部署具有重要意义。

 

acr data science institute首席医疗官bibb allen jr表示:“acr ai-lab是acr data science institute的重要项目,此次合作是该项目进展过程中的重要里程碑。它使放射科医生在任何实践环境中都有机会在机构内部进行ai开发,使用内部患者数据以满足其自身的临床需求。

 

nvidia医疗健康业务副总裁kimberly powell表示:“nvidia构建的平台有助于推进人工智能大众化。我们专门构建了clara ai工具包,让每位放射科医生都有机会开发针对患者及其临床实践的定制化ai工具。我们与acr的合作才刚刚起步,未来我们将持续努力,助力推进ai在整个放射学领域内的广泛应用。”

 

 

成功试点为医疗健康领域

人工智能大众化铺平道路

 

在俄亥俄州立大学(ohio state university,简称osu)和麻省总医院(massachusetts general hospital)以及布莱根妇女医院临床数据科学中心(brigham and women’s hospital’s center for clinical data science,简称ccds)开展的初步试点帮助nvidia和acr明确了使得设备可以协同工作所必要的基础设施和协作方式,并且在避免共享潜在敏感患者数据的前提下得以完善ai算法。将ai模型导入患者数据、而非将患者数据导入模型的方式有助于提升算法训练的多样性,辅助算法的验证,并使放射科医生能够了解到如何循序渐进地使算法适应其机构的临床需求。

 

使用nvidia clara ai工具包,osu能够快速导入由ccds开发的预训练模型。该模型根据局部变量进行了定制,并成功地对osu数据进行了标记,以便对算法进行进一步测试和完善,所有这些工作都在防火墙的保护下进行。最终,osu成功构建了高精度增强型心脏计算机断层扫描血管造影模型,且通过共享的方式将算法训练、验证和测试时间缩短了数天。

 

partners healthcare首席数据科学官、哈佛医学院放射学专业副教授keith dreyer表示:“该软件将使不具备计算机编程经验的放射科医生也能够构建并改进ai算法,并且无需共享他们的数据。算法通常在其训练环境中效果最佳,但有限的训练集无法代表全部人群。基于多方数据进行ai模型训练有助于确保弹性,同时减少算法偏差,从而改进推理以应用于更广泛的人群。”

 

osu韦克斯纳医学中心(wexner medical center)放射学及医学影像信息学系主任richard white博士表示:“通过在医院之间建立人工智能网络,将能够创建更强大的算法,实现更高的效率,达到更佳的疗效。这将使我们能够通过高质量的算法,加速推进深度学习机器学习在医疗健康领域的应用。”

 

该试点计划中采用的架构由nvidia clara ai工具包提供支持,可实现数据聚合、图像标注、图像预处理和转换、算法传输以及改进算法的本地计算,所有这些都是实现人工智能大众化这一终极目标所必需的功能。

 

生态系统

对acr ai-lab和nvidia clara的大力支持

 

nvidia clara ai平台用户以及行业领导者ge医疗和nuance对acr ai-lab给予了大力支持。

 

ge医疗集团edison战略投资高级副总裁keith bigelow表示:“人工智能大众化不仅需要最先进的技术,还需要行业领导者之间的紧密合作。通过对acr社区ai-lab相关工作的大力支持,借助nvidia clara ai平台的强大功能,ge 医疗能够在全美医院内加速创建算法并将其无缝部署于edison驱动的医疗设备和应用中,以此降低成本并改善患者疗效。ge医疗期待在我们全球领先的医疗设备和工作流程应用中,以合规的方式高效利用acr ai-lab算法。”

 

nuance医疗诊断副总裁兼总经理karen holzberger表示:“将nvidia clara ai平台的强大功能与适用于诊断成像的nuance ai marketplace相结合,将使acr ai-lab开发者能够快速构建ai算法并将其无缝部署至5,800家互联医疗机构中超过七成的放射科医师临床工作流程中。此外,nuance powerscribe放射学报告和powershare图像共享解决方案的广泛应用让ai marketplace用户能够快速访问最大规模的成像ai算法“商店”,这些算法可自动集成至其日常放射学报告和分析工具中。 ”

 

acr-ai lab预期推出及供货时间

 

acr ai-lab初始版本将于5月18日至22日在华盛顿举办的2019年acr年会上亮相。与会者可使用必要的ai工具对模型作出修改和改进从而展开探索和试验。

 

acr计划于近期开放在线访问权限以及基于公开患者数据集的样本数据。

 

acr ai-lab基于acr triad(图像和数据传输)而构建。acr triad是一个已经连通与acr研究、认证和注册计划相关的数千放射学实践的平台。如今,通过acr ai-lab,放射科医生拥有了用户友好型的计算工具,有助于他们了解如何对数据集进行注释、对ai模型进行训练、以及对用于训练和修改当前ai算法的ai工具进行抽样检查。