卒中,俗稱中風,分為缺血性卒中和出血性卒中,具有發(fā)病率高、致殘率高、死亡率高和復發(fā)率高的“四高”特點。我國是卒中大國,每年新發(fā)卒中病人約300萬,46%的腦出血患者在發(fā)病1年內死亡或嚴重殘疾。尤其我國東北地區(qū),腦卒中年發(fā)病率和死亡率在全國最高。
在優(yōu)化卒中診療方案、提升卒中救治水平的探索過程中,吉林大學第一醫(yī)院放射線科主任、中華醫(yī)學會放射學分會副主任委員張惠茅發(fā)現,人工智能醫(yī)學影像輔助系統(tǒng)有望縮短影像評估時間、幫助醫(yī)療機構優(yōu)化卒中診療流程,提高卒中患者治愈率。
01
引進AI助手,卒中診療模式發(fā)生改變
影像診斷是評估卒中患者病情、確定治療方案的重要一環(huán),常規(guī)評估時間為30-60分鐘。吉林大學第一醫(yī)院放射線科主任、中華醫(yī)學會放射學分會副主任委員張惠茅說,“在多模式影像評估中心,借助人工智能醫(yī)學影像輔助系統(tǒng)能夠在3分鐘內提供影像評估報告,幫助醫(yī)生快速精準地判斷血栓位置和出血風險。”
救治每延誤1分鐘,就會有190萬個腦細胞受損,隨著時間推移梗死區(qū)擴散面積越來越大,直至腦組織死亡。為了與時間賽跑,跑贏梗死區(qū)的擴散速度,醫(yī)院組織多科室醫(yī)生共同決策血管再通手術風險。在AI輔助下,醫(yī)生可以更快判斷是否符合影像學取栓標準,確定治療方案,為保衛(wèi)腦細胞生命力爭取時間。
人工智能醫(yī)學影像輔助系統(tǒng)這個AI助手的到來,它不僅加速了醫(yī)生閱片和診斷決策的時間,更快找到病灶、判斷病因、制定方案,還可以幫助更多低年資的醫(yī)生避免誤診,比如:閱片時自動檢出病灶,幫助低年資的影像醫(yī)生提高閱片水平,避免因遺漏重要病灶延誤病情;給出血管堵塞數據,幫助經驗不足的醫(yī)生評估是否取栓,讓有希望的患者可以及時得到有效救治,爭取一線生機。
無論是閱片還是評估血栓程度方面,AI助手都具備更高的診療水平,對于基層醫(yī)生來說,這種能力太重要了!張惠茅認為,在AI助手的幫助下基層醫(yī)生可以快速定位病灶、判斷是否取栓,為廣泛提高基層卒中患者診療水平帶來新的曙光。
那么,這些強大的AI助手“師承何處”呢?
02
培養(yǎng)AI助手,天壇醫(yī)院釋放卒中診療能力
我國腦卒中灌注治療復發(fā)率約為10%,國外先進水平約為7%,而首都醫(yī)科大學附屬北京天壇醫(yī)院(以下簡稱:天壇醫(yī)院)腦卒中灌注復發(fā)率僅為2%左右。如何將天壇醫(yī)院的能力輸送給各級醫(yī)院,實現卒中診療水平的普遍提升呢?
天壇醫(yī)院與北京安德醫(yī)智科技有限公司(以下簡稱:安德醫(yī)智)合作,聯(lián)合成立了全球首個“神經疾病人工智能研究中心”,攜手致力于培養(yǎng)AI助手,借助AI將天壇醫(yī)院的先進水平傳遞給其他醫(yī)療機構。“神經疾病人工智能研究中心”以天壇醫(yī)院豐富的高質量卒中影像數據為AI助手提供海量的學習素材,安德醫(yī)智的深度學習模型反復訓練AI助手建立輔助診療能力,浪潮強大的智慧算力讓AI助手可以應對“題海戰(zhàn)術”挑戰(zhàn)并持續(xù)加快解題速度。正是具備以上三個條件,AI助手才能在這里學到天壇醫(yī)院高水平的卒中診療本領。
當然,天壇醫(yī)院與安德醫(yī)智基于上萬例臨床影像數據進行AI模型開發(fā)與訓練的過程中,也曾感到“力不從心”。首先訓練AI前要遍歷上萬例CT/MRI影像從中提取證據要素組建模型,然而單個MRI就可以達到GB級,動輒要跑TB級的數據量;其次AI模型復雜度非常高,要想實現疾病的精準診斷需要充分的證據要素,因此AI模型的計算量大,具備高并發(fā)特征;最后,多個工程師針對不同特征要素開發(fā)模型并進行訓練時,算力資源分配不均、算力利用率不高。
AI助手訓練迫切需要突破算力瓶頸。針對此需求,浪潮提供了包括浪潮AI服務器、AI資源平臺AI Station在內的整體解決方案。浪潮AI服務器單機計算性能高達2 PetaFLOPS,通過16顆AI芯片的高速互聯(lián),大大加快了模型的并行訓練速度,將安德醫(yī)智的主要模型訓練速度提升10倍以上。浪潮AI Station則進一步幫助AI助手訓練平臺提升計算資源利用率,簡化資源部署和團隊協(xié)作。突破算力瓶頸后,天壇醫(yī)院與安德醫(yī)智的AI助手訓練瞬間提速,80位工程師同時使用計算平臺,訓練時間由2周多降為2天。
全新的計算架構為“神經疾病人工智能研究中心”源源不斷地注入計算能力,越來越多病種的AI助手從這里誕生,一個“學成歸來”的AI助手走進了吉林大學第一醫(yī)院開始為卒中患者服務,它的表現得到了醫(yī)院的肯定。
03
助力優(yōu)質醫(yī)療資源下沉,
浪潮為醫(yī)療AI應用護航
越來越多的醫(yī)療AI正快速涌現出來,其中有不少人工智能醫(yī)療器械已經拿下“NMPA人工智能三類醫(yī)療器械注冊證”走向市場。從心腦血管到腫瘤放療,從輔助篩查到輔助治療,從病灶特征識別到治療計劃制定,一個又一個AI助手陸續(xù)走進各級醫(yī)院的各個科室,帶著先進醫(yī)院專家的診療經驗在診療流程的各個環(huán)節(jié)提供智力支持,尤其是為基層醫(yī)院帶來了新的機遇。
殊不知,對于基層醫(yī)院來說一場AI應用帶來的算力挑戰(zhàn)也正悄然而至。
隨著基層醫(yī)院里的AI應用越來越多,計算能力要求各異,每個AI背后的計算架構或許不同,各種類型AI芯片接入標準也不一樣。剛剛還沉浸在引入AI應用的喜悅中的基層醫(yī)院,很快又陷入了計算挑戰(zhàn)的“漩渦”之中,如何抉擇呢?臨床如果使用多元AI應用,信息中心就會遇到系統(tǒng)適配、芯片驅動、互聯(lián)互通、功耗管理、安全傳輸、易用性等各類問題,基層醫(yī)院的信息中心有能力應付這般復雜的多元AI應用算力架構嗎?
2021年9月,浪潮發(fā)布新版AIStation人工智能推理服務平臺,為快速發(fā)展的人工智能醫(yī)療應用提供強大的服務管理支撐,幫助醫(yī)院統(tǒng)一高效的AI芯片算力調度。AIStation既能協(xié)助天壇醫(yī)院和安德醫(yī)智打造的這類AI研發(fā)中心化解AI算力瓶頸,實現了計算平臺資源按需調用,對計算力資源進行統(tǒng)一、高效的管理;又能幫助基層醫(yī)院實現高效的AI應用算力管理,幫助醫(yī)院擺脫在大規(guī)模AI計算集群中進行算力選擇、算力適配等繁雜工作,提高調度效率、提高資源利用率、實現自動擴容、支持多源模型統(tǒng)一部署。
針對多元AI算力的應用困局,浪潮AIStation推理服務平臺實現了對英偉達等6家國際國內廠商的12款AI芯片的多元算力支持。每一個醫(yī)療AI應用通過適配浪潮提供的AI芯片算力接入規(guī)范即可快速接入AIStation平臺,如此一來醫(yī)院的計算管理難度大幅降低,尤其是醫(yī)信人才匱乏的基層醫(yī)療機構更是松了一口氣。此外,AIStation平臺還可以自動實現多元算力的統(tǒng)一管理及調度,為生產環(huán)境算力運行提供一致的監(jiān)管功能,對GPU、MLU、XPU等AI芯片的性能狀況、AI業(yè)務流量及響應延時進行實時監(jiān)控,并根據監(jiān)控數據進行分析、決策、執(zhí)行操作,實現服務算力的自動調節(jié)、自適應推理業(yè)務突發(fā)資源擴展需求,極大地緩解信息中心的硬件運維壓力。
04
浪潮:以科技創(chuàng)新推動中國醫(yī)療高質量發(fā)展
十年前,人們還是激烈辯論移動護理的可行性。今天,AI助手已經開始“持證上崗”輔助診療。
可以預見,在浪潮等科技創(chuàng)新者的推動下,接下來將有越來越多的科技助手快速融入醫(yī)療流程,從醫(yī)院管理、臨床科研、患者服務等各個維度推動中國醫(yī)療高質量發(fā)展,共繪健康中國美好藍圖。
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