醫療 AI 新創公司 Deep01 藉 NVIDIA GPU 之 AI 影像識別技術,協助急診室以負擔的起的硬體設備判別腦出血

2020.07.02 12:17PM
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腦出血是經常發生在急診室的危險且分秒必爭情況,如何在最短時間辨別送進急診室的患者是否發生腦出血就事關重大,然而這對位於第一線的急診醫師也造成莫大的壓力;新創醫療 AI 解決方案公司 Deep01 看到這一塊應用的需求,打造了一套針對腦出血偵測的解決方案平台,能透過基於 NVIDIA GPU 加速的雲端或醫療院所能負擔的基礎設施,迅速且精確的在短時間辨別患者是否發生腦出血現象,同時 Deep01 的腦出血偵測解決方案,亦是第一家同時獲得台灣與北美 FDA 認證的亞洲公司。

Deep01 的解決方案建構在 NVIDIA 的 CUDA 加速與 AI 技術之上,這也是由於 NVIDIA 在提供高性能的 AI 硬體平台之餘,也建構一套跨系統的軟體平台,並可針對如 TensorFlow、PyTorch 等主流 AI 框架有良好的支援,亦不斷自軟體改善性能,使得 Deep01 自伺服器訓練的 AI 影像辨識模型,可在中階 GPU 實現高效率的 AI 推論,甚至可在消費級 GPU 有良好的表現。

▲ Deep01 的腦出血判讀技術希望能減輕急診室的壓力

且由於 Deep01 自行設計的 34 層深度學習框架具備良好的學習性能,在醫療影像資源相較通用影像有限的情況下,足以以 6 萬筆的少量圖像完成訓練,其中的關鍵即是透過學習轉移,以習得通用影像辨識的模型作為基礎,而後再針對腦出血影像進行學習,同時僅需使用 NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 就可進行 AI 模型訓練;縱使 Deep01 僅使用消費級 GPU ,但在 FDA 認證針對腦出血病例洞察的敏感性準確率高達 93%,而針對未發生腦出血確認的特異性準確率亦有 92% ,並且僅需有近似精確度表現的同業僅 1/10 的時間,能在 30 秒內完成腦部電腦斷層掃描判讀。

Deep01 提供的解決方案可因應醫院的需求,以自建硬體或是雲伺服器構成,不過其關鍵是皆需要搭配 NVIDIA 的 GPU 加速技術,而在台灣有 5 家醫療院所導入 Deep01 的解決方案,考慮到隱私問題,台灣的業者皆選擇自建硬體伺服器;但如在菲律賓的合作夥伴 PACS 則選擇使用雲平台,基於具備 NVIDIA GPU 加速的微軟 Azure 為載體,將影像去識別化後再行辨識。

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