NVIDIA 與美國放射學會 AI-LAB 攜手加速 AI 放射診療應用於數千家醫院

作者 | 發布日期 2019 年 04 月 09 日 16:14 | 分類 AI 人工智慧 , 市場動態 , 醫療科技 follow us in feedly

NVIDIA 宣布與美國放射學會(American College of Radiology,ACR)合作,聯手協助全美放射醫療人員於所屬機構透過所擁有的資料滿足個別臨床需求,為放射醫學診斷打造並運用 AI。



延續雙方為期 3 個月的成功先導計畫,ACR 將著手整合 NVIDIA Clara AI 工具套件至近期所發表的 ACR 資料科學機構(ACR Data Science Institute)ACR AI-LAB,為一免費軟體平台預期將開放給超過 3.8 萬名 ACR 會員與其他放射科專家使用,讓其能夠著手打造、分享、導入並驗證各種 AI 演算法,同時確保儲存在所屬機構的病患資料受到嚴密的保護。

NVIDIA Clara AI 工具套件是 NVIDIA Clara 開發者平台的關鍵,專門為打造以軟體定義的醫療儀器與智慧作業流程所設計。NVIDIA Clara 平台能建立多個資料與演算法的 Pipeline,並內建許多函式庫能進行包含資料與影像處理、AI 模型與視覺化應用。套件也為 AI 收錄許多函式庫,支援包括資料標記、模型訓練、模型調適、模型連結與大規模部署。

欲實現 ACR AI-LAB 的願景需要整個生態系齊心協力,包含產業領導者 GE Healthcare、Nuance 與 NVIDIA,再加上醫療新創與頂尖研究機構的通力合作。GE Healthcare Edison AI 平台與 Nuance AI Marketplace 市集皆透過 NVIDIA Clara 驅動,兩者除了支援 AI-LAB,同時也是放射醫療作業流程中,部署 AI 的關鍵解決方案。

美國放射學會資料科學機構醫療長 Bibb Allen Jr. M.D. FACR 醫師表示:「這項合作象徵 ACR 資料科學機構計畫達成一項重要的里程碑,協助推出 ACR AI-LAB 讓放射醫療專家有機會在所屬的機構參與 AI 研發,並運用自身病患的資料滿足各項臨床診斷需求。」

NVIDIA 醫療副總裁 Kimberly Powell 表示:「NVIDIA 打造各種平台落實 AI 應用的普及,量身打造的 Clara AI 工具套件讓每位放射醫療專家有機會針對自己的病患與臨床診療需求開發客製化的 AI 工具。我們與 ACR 的合作為眾多計畫的先驅,讓 AI 全面普及至整個放射醫療領域。」

成功的先導計畫為 AI 醫療的普及鋪路

俄亥俄州立大學(Ohio State University;OSU)、麻省綜合醫院(Massachusetts General Hospital)與 Brigham 婦女醫院臨床資料科學中心(Brigham and Women’s Hospital’s Center for Clinical Data Science;CCDS)聯手進行一項先導計畫,協助 NVIDIA 與 ACR 定義各項與業界進行合作所需的資源與途徑,不洩漏病患隱私資料的前提下定義 AI 演算法。取代把病患資料輸入到模型的作法,而將 AI 模型套用到病患資有助於提升演算法訓練的多樣性與促成演算法的驗證,同時也讓放射醫師能學習必要的步驟,針對所屬機構的臨床需求調整各種演算法。

透過 NVIDIA Clara AI 工具套件,OSU 能快速導入 CCDS 預先訓練好的模型, 能針對所屬變數客製化並成功為後續測試與演算法的改良資料標記,上述這些工作全程皆在 OSU 防火牆保護下進行。最終產生的結果包括高精度增強心臟斷層掃瞄血管造影運算模型,與一套能縮短演算法訓練、驗證與測試等流程的共享方法。

Partners Healthcare 資料科學長暨哈佛醫學院放射醫學系副教授 Keith Dreyer D.O. 博士表示:「這款軟體將讓沒有撰寫程式經驗的放射科專家能在不分享資料的情況下,參與打造與改善 AI 演算法。演算法一般在所屬機構訓練時能發揮最佳效能,但這些有限的訓練設定並非代表大多數人口。因此在不同環境訓練的 AI 模型不僅能確保彈性還能降低演算法的偏差,使模型在推論至更廣大的人口時能獲得更好成效。」

俄亥俄州立大學 Wexner 醫學中心放射醫學暨醫療影像資訊部主任 Richard White 醫師表示:「在各家醫院之間建構 AI 網路以創造出更健全的演算法、更高的效率,並有機會帶來更好的醫療成效。讓我們能取得各種優質的演算法,協助加速深度學習與機器學習在醫療領域的應用。」

先導計畫採用的架構背後運算動能源自於 NVIDIA Clara AI 工具套件,促成資料彙整、影像標記、影像後製處理與轉換、演算法轉換與客製演算法的改良,這些都是達成 AI 普及終極目標的必經之路。

生態系對 ACR AI-LAB 與 NVIDIA Clara 的支持

NVIDIA Clara AI 平台使用者暨業界領導品牌 GE Healthcare 與 Nuance 皆強力支持 ACR AI-LAB。

GE Healthcare Edison 方案策略部門資深副總裁 Keith Bigelow 表示:「AI 普及的工作不僅止於尖端技術,更需要產業領導者的緊密合作。藉由對 ACR AI-LAB 計畫的支持與 NVIDIA Clara AI 平台的力量,GE Healthcare 透過加速建構更多演算法,並無縫部署至全美導入 Edison 醫療裝置與應用程式的醫院,不僅降低成本還改善病患治療的成效。GE Healthcare 期盼開拓出最快的依循途徑,並有效率地在領先全球的醫療裝置與應用程式執行 ACR AI-LAB 演算法。」

Nuance 副總裁暨醫療診斷部門總經理 Karen Holzberger 表示:「整合 NVIDIA Clara AI 平台的實力與 Nuance AI Marketplace 診斷影像市集的規模,ACR AI-LAB 的開發者將能快速建構 AI 演算法並無縫部署至臨床作業,包括全美 5,800 家連網醫療機構與超過 70% 放射醫療人員。此外,Nuance PowerScribe 放射醫療報告與 PowerShare 影像分享解決方案的廣泛應用 ,讓我們 AI 市集的會員能立即取用眾多的AI 影像演算法,能自動整合至日常使用的放射醫療報告與解讀工具。」

ACR-AI LAB 預計發表時程

首版 ACR AI-LAB 將於 5 月 18~22 日在華盛頓舉行的 2019 ACR 年會登場。參加者將能透過調整與改良 AI 模型所需的工具進行探索與實驗。

ACR 計畫不久後將透過網路開放公開的病患資料與取樣資料。

ACR AI-LAB 建構在 ACR TRIAD(Transfer of Images and Data)的基礎,平台已串聯 ACR 成千上萬的放射醫療研究、鑑定與登錄計畫。放射醫療人員現在能透過 ACR AI-LAB 操作各種簡易的運算工具,協助學習標記資料集與訓練 AI 模型,此外,這些 AI 工具也能用來訓練與修改現有的演算法。

(首圖來源:NVIDIA