Beskrivelse Line: 

Det nye NVIDIA Clara AI-verktøysettet gjør det mulig for utviklere å bygge og distribuere medisinske bildebehandlingsapplikasjoner for å skape intelligente instrumenter og automatiserte arbeidsflyter for helsevesenet.

På dagens sykehus kappes medisinske bildeteknikere om å holde tritt med arbeidsbelastninger som stammer fra den økende bruken av CT-skanninger, MR-skanninger og annen bildebehandling som brukes i diagnostiske prosesser. I et stort sykehussystem kan et relativt lite antall teknikere nå bli rammet av hundrevis eller tusenvis av skanninger på en enkelt dag. For å holde tritt med volumet trenger disse overarbeidede teknikerne verktøy for å hjelpe til med prosessen med å analysere komplekse bilder, identifisere unormaliteter som er vanskelige å oppdage og utlede indikatorer på sykdom.

I økende grad ser medisinske institusjoner på kunstig intelligens for å møte disse behovene. Med dyplæringsteknologier kan AI-systemer nå trenes opp til å fungere som digitale assistenter som tar på seg noen av de tunge løftene som følger med arbeidsflyter for medisinsk bildebehandling. Dette handler ikke om å bruke AI for å erstatte utdannede fagfolk. Det handler om å bruke AI til å effektivisere arbeidsflyter, øke effektiviteten og hjelpe prosesjoner med å identifisere sakene som krever deres umiddelbare oppmerksomhet. IT-avdelingen på sykehusene må legge strategier for å gjøre infrastrukturen klar for AI. NVIDIA og American College of Radiology har inngått et samarbeid for å gjøre det mulig for tusenvis av radiologer å opprette og bruke AI i sine egne fasiliteter, med egne data, på tvers av et stort nettverk av tusenvis av sykehus.

Et av disse AI-drevne verktøysettene er NVIDIA Clara AI, en åpen, skalerbar databehandlingsplattform som muliggjør utvikling av medisinske bildebehandlingsapplikasjoner for hybride (innebygde, lokale eller skybaserte) databehandlingsmiljøer. Med funksjonene til NVIDIA Clara AI kan sykehus lage intelligente instrumenter og automatiserte arbeidsflyter for helsevesenet.

Claras AI-verktøysett

For å hjelpe organisasjoner med å sette Clara AI i arbeid, tilbyr NVIDIA Clara Deploy SDK. Dette programvareutviklingssettet omfatter en samling av NVIDIA GPU Cloud (NGC)- beholdere som fungerer sammen for å gi en ende-til-ende medisinsk bildebehandlingsarbeidsflyt i Kubernetes. NGC-beholderavbildninger er optimalisert for NGC-klare GPU-akselererte systemer, for eksempel Dell EMC PowerEdge™ C4140 og Dell EMC PowerEdge™ R740xd.

Claras AI-beholdere inkluderer GPU-akselererte biblioteker for databehandling, grafikk og AI; eksempel på applikasjoner for bildebehandling og gjengivelse; og beregningsorientert arbeidsflyt for CT-, MR- og ultralyddata. Disse funksjonene utnytter Docker og Kubernetes til å orkestrere medisinske bildearbeidsflyter og koble til PACS (bildearkivering og kommunikasjonssystemer) eller skalere medisinske instrumentapplikasjoner.
 

Figur 1. Clara AI-verktøysettarkitektur

Clara AI Toolkit senker barrierene for å ta i bruk AI i arbeidsflyter for medisinsk bildebehandling. Clara AI Deploy SDK inkluderer:

• Et DICOM-adapterdatainntaksgrensesnitt for å kommunisere med et sykehus PAC-system
• Kjernetjenester for organisering og administrasjon av ressurser for implementering og utvikling av arbeidsflyt
• Referanseprogrammer for AI som kan brukes som de er med brukerdefinerte data eller kan endres med brukerdefinerte AI-algoritmer
• Visualiseringsfunksjoner for å overvåke fremdrift og vise resultater

Serverplattformer for verktøysettet

For organisasjoner som ønsker å utnytte NVIDIA Clara AI, tilbyr Dell EMC robuste, GPU-akselererte serverplattformer som støtter Clara AI-verktøysettet – Dell EMC PowerEdge™ R740xd-rackserveren og Dell EMC PowerEdge™ C4140-rackserveren.

PowerEdge R740xd-serveren gir en balanse mellom lagring, skalerbarhet og ytelse. Med støtte for NVMe-disker og Nvidia GPU-er er denne 2U-plattformen med to sokler klar for kravene til Claras arbeidsmengde for kunstig intelligens og medisinsk bildebehandling. PowerEdge C4140-serveren er i sin tur en akseleratoroptimalisert 1U-rackserver som er utformet for de fleste krevende workloader. Med støtte for fire GPU-er er denne ultrakompakte serveren med to sokler bygget for utfordringene med kognitive arbeidsbelastninger, inkludert AI, maskinlæring og dyp læring.

I HPC og AI Innovation Lab hos Dell EMC brukte vi Clara AI Toolkit med CT organsegmentering og CT leversegmentering på våre GPU-akselererte servere som kjører Red Hat Enterprise Linux. For disse testene samlet vi abdominal CT-skanningsdata, en serie 2D medisinske bilder, fra NIH Cancer Image Archive https://www.cancerimagingarchive.net/. Vi brukte verktøyene i Clara AI Toolkit til å utføre en arbeidsflyt som først konverterer DICOM-serien for inntak og identifiserer individuelle organer fra CT-skanningen (organsegmentering).

Deretter kan arbeidsflyten bruke de segmenterte organene som inndata for å identifisere eventuelle avvik. Når det er ferdig med analysen, oppretter systemet en både MetaIO-kommentert 3D-volumgjengivelse som kan vises i Clara Render Server- og DICOM-filene som kan sammenlignes side om side med medisinske bildevisere som ORTHANC eller Oviyam2. Verktøyene som er inkludert i Clara AI Toolkit, gir en pangstart for bruk i medisinske bildebehandlingsmiljøer som ønsker å utnytte kraften til AI.
 

 
Figur 2: Oviyam2 Viewer som demonstrerer side ved side av Clara AI behandlet vs opprinnelig CT-skanning

Clara AI på jobben

Mens Clara AI er et relativt nytt tilbud, ble det lansert i mars, med generell tilgjengelighet i juni, plattformen er allerede i bruk i noen store medisinske institusjoner, inkludert Ohio State University, National Institutes of Health og University of California, San Francisco, ifølge NVIDIA.

National Institutes of Health Clinical Center og NVIDIA-forskere brukte Clara AI til å utvikle en domenegeneraliseringsmetode for segmentering av prostata fra omgivende vev på MR. En NVIDIA-blogg bemerker at den lokaliserte modellen "oppnådde ytelse som ligner på en radiolog og utkonkurrerte andre toppmoderne algoritmer som ble trent og evaluert på data fra samme domene."

Som disse tidlige brukerne viser, er NVIDIA Clara AI en plattform som potensielt kan gi mye verdi til organisasjoner som ønsker å kapitalisere på AI for å muliggjøre dyp læring i stor skala for medisinsk bildebehandling.
 

 
Figur 3: Plager på segmentert lever identifisert av Clara AI Toolkit

For å finne ut mer

For en nærmere titt på funksjonene til NVIDIA Clara, besøk følgende lenker:

• Clara AI Toolkit Last ned side:
  • https://developer.nvidia.com/clara-medical-imaging 
• Teknisk utviklerblogg
  • https://devblogs.nvidia.com/annotate-adapt-model-medical-imaging-clara-train-sdk/
• Nyheter for utviklere:
  • https://news.developer.nvidia.com/nvidia-clara-train-sdk-now-available/
• NVIDIA Clara-plattformen.
  • https://news.developer.nvidia.com/nvidia-clara-platform-augmenting-radiology-with-ai/