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Mit dem neuen NVIDIA Clara AI Toolkit können Entwickler Anwendungen für die medizinische Bildgebung erstellen und bereitstellen, um intelligente Instrumente und automatisierte Workflows im Gesundheitswesen zu erstellen.

In den Krankenhäusern von heute müssen die Techniker für medizinische Bildgebung mit der Arbeitsbelastung Schritt halten, die sich aus dem zunehmenden Einsatz von CT-Scans, MRT-Scans und anderen bildgebenden Verfahren für diagnostische Prozesse ergibt. In einem großen Krankenhaussystem kann eine relativ kleine Anzahl von Technikern jetzt mit Hunderten oder sogar Tausenden von Scans an einem einzigen Tag konfrontiert werden. Um mit dem Volumen Schritt zu halten, benötigen diese überlasteten Techniker Werkzeuge, die sie bei der Analyse komplexer Bilder, der Identifizierung schwer zu erkennender Anomalien und dem Aufspüren von Krankheitsindikatoren unterstützen.

Medizinische Einrichtungen setzen zunehmend auf künstliche Intelligenz, um diese Anforderungen zu erfüllen. Mit Deep-Learning-Technologien können KI-Systeme jetzt so trainiert werden, dass sie als digitale Assistenten fungieren, die einen Teil der schweren Arbeit übernehmen, die mit medizinischen Bildgebungsworkflows einhergeht. Es geht nicht darum, mithilfe von KI ausgebildete Fachkräfte zu ersetzen. Es geht darum, mithilfe von KI Arbeitsabläufe zu optimieren, die Effizienz zu steigern und Prozessionalen dabei zu helfen, die Fälle zu identifizieren, die ihre sofortige Aufmerksamkeit erfordern. Die Krankenhaus-IT muss eine Strategie entwickeln, um ihre Infrastruktur KI-fähig zu machen. NVIDIA und das American College of Radiology haben sich zusammengeschlossen, um Tausenden von Radiologen die Entwicklung und Nutzung von KI in ihren eigenen Einrichtungen mit ihren eigenen Daten in einem riesigen Netzwerk von Tausenden von Krankenhäusern zu ermöglichen.

Eines dieser KI-gesteuerten Toolsets ist NVIDIA Clara AI, eine offene, skalierbare Computing-Plattform, die die Entwicklung medizinischer Bildgebungsanwendungen für hybride (Embedded-, On-Premise- oder Cloud-) Computing-Umgebungen ermöglicht. Mit den Funktionen von NVIDIA Clara AI können Krankenhäuser intelligente Instrumente und automatisierte Workflows im Gesundheitswesen erstellen.

Das Clara KI-Toolkit

Um Unternehmen bei der Implementierung von Clara AI zu unterstützen, bietet NVIDIA das Clara Deploy SDK an. Dieses Software Development Kit im Helm-Paket umfasst eine Sammlung von NVIDIA GPU Cloud (NGC)- Containern , die zusammenarbeiten, um einen End-to-End-Workflow für die medizinische Bildverarbeitung in Kubernetes bereitzustellen. NGC-Container-Images sind für NGC Ready GPU-beschleunigte Systeme wie Dell EMC PowerEdge™ C4140 und Dell EMC PowerEdge™ R740xd optimiert.

Die Clara-KI-Container umfassen GPU-beschleunigte Bibliotheken für Computing, Grafik und KI. Beispielanwendungen für Bildverarbeitung und Rendering; und Rechen-Workflows für CT-, MRT- und Ultraschalldaten. Diese Funktionen nutzen Docker und Kubernetes, um medizinische Bildworkflows zu orchestrieren und eine Verbindung zu PACS (Bildarchivierungs- und Kommunikationssystemen) herzustellen oder Anwendungen für medizinische Instrumente zu skalieren.
 

Abbildung 1. Clara AI Toolkit Architektur

Das Clara AI Toolkit senkt die Hürden für die Einführung von KI in medizinischen Bildgebungsworkflows. Das Clara AI Deploy SDK umfasst:

• Eine DICOM-Adapter-Datenerfassungsschnittstelle für die Kommunikation mit einem Krankenhaus-PAC-System
• Kernservices für die Orchestrierung und das Management von Ressourcen für die Workflowbereitstellung und -entwicklung
• Referenz-KI-Anwendungen, die unverändert mit nutzerdefinierten Daten verwendet oder mit nutzerdefinierten KI-Algorithmen geändert werden können
• Visualisierungsfunktionen zum Überwachen des Fortschritts und Anzeigen von Ergebnissen

Serverplattformen für das Toolkit

Für Unternehmen, die von NVIDIA Clara-KI profitieren möchten, bietet Dell EMC robuste, GPU-beschleunigte Serverplattformen, die das Clara AI Toolkit unterstützen – den Dell EMC PowerEdge™ R740xd-Rack-Server und den Dell EMC PowerEdge™ C4140-Rack-Server.

Der PowerEdge R740xd-Server bietet ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Speicherskalierbarkeit und Leistung. Mit Unterstützung für NVMe-Laufwerke und NVIDIA-GPUs ist diese 2-HE-Plattform mit zwei Sockeln bereit für die Anforderungen von Clara AI und medizinischen Bildgebungs-Workloads. Der PowerEdge C4140-Server wiederum ist ein Accelerator-optimierter 1-HE-Rack-Server, der für die anspruchsvollsten Workloads entwickelt wurde. Dank der Unterstützung für vier GPUs ist dieser Server mit ultrahoher Dichte und zwei Sockeln für die Herausforderungen kognitiver Workloads wie KI, maschinelles Lernen und Deep Learning konzipiert.

Im HPC und AI Innovation Lab bei Dell EMC haben wir das Clara AI Toolkit mit CT-Organsegmentierung und CT-Lebersegmentierung auf unseren GPU-beschleunigten Servern mit Red Hat Enterprise Linux verwendet. Für diese Tests sammelten wir abdominale CT-Scandaten, eine Reihe von medizinischen 2D-Bildern, aus dem NIH Cancer Image Archive https://www.cancerimagingarchive.net/. Wir haben die Tools des Clara AI Toolkits verwendet, um einen Workflow auszuführen, der zunächst die DICOM-Serie für die Einnahme umwandelt und einzelne Organe aus dem CT-Scan identifiziert (Organsegmentierung).

Als Nächstes kann der Workflow diese segmentierten Organe als Eingabe verwenden, um Anomalien zu identifizieren. Nach Abschluss der Analyse erstellt das System ein mit MetaIO kommentiertes 3D-Volume-Rendering, das im Clara Render Server angezeigt werden kann, sowie DICOM-Dateien, die Seite an Seite mit medizinischen Bildbetrachtern wie ORTHANC oder Oviyam2 verglichen werden können. Die im Clara AI Toolkit enthaltenen Tools bieten eine Starthilfe für den Einsatz in medizinischen Bildgebungsumgebungen, die von der Leistungsfähigkeit der KI profitieren möchten.
 

 
Abbildung 2: Oviyam2 Viewer demonstriert Gegenüberstellung des von Clara AI verarbeiteten und ursprünglichen CT-Scans

Clara KI im Einsatz

Obwohl es sich bei Clara AI um ein relativ neues Angebot handelt, das im März eingeführt wurde und im Juni allgemein verfügbar ist, ist die Plattform laut NVIDIA bereits in einigen großen medizinischen Einrichtungen im Einsatz, darunter die Ohio State University, die National Institutes of Health und die University of California, San Francisco.

Das National Institutes of Health Clinical Center und NVIDIA-Wissenschaftler nutzten Clara AI, um eine Domänengeneralisierungsmethode für die Segmentierung der Prostata vom umgebenden Gewebe im MRT zu entwickeln. In einem NVIDIA-Blog heißt es, dass das lokalisierte Modell "eine ähnliche Leistung wie ein Radiologe erzielte und andere hochmoderne Algorithmen übertraf, die mit Daten aus derselben Domäne trainiert und bewertet wurden".

Wie diese frühen Anwender zeigen, ist NVIDIA Clara AI eine Plattform, die Unternehmen, die KI nutzen möchten, um groß angelegtes Deep Learning für die medizinische Bildgebung zu ermöglichen, einen großen Mehrwert bieten kann.
 

 
Abbildung 3: Beschwerden an segmentierter Leber, die durch das Clara AI Toolkit identifiziert wurden

Weitere Informationen

Einen genaueren Blick auf die Funktionen von NVIDIA Clara finden Sie unter den folgenden Links:

• Clara AI Toolkit Download-Seite:
  • https://developer.nvidia.com/clara-medical-imaging 
• Blog technischer Entwickler
  • https://devblogs.nvidia.com/annotate-adapt-model-medical-imaging-clara-train-sdk/
• Neuigkeiten für Entwickler:
  • https://news.developer.nvidia.com/nvidia-clara-train-sdk-now-available/
• NVIDIA Clara-Plattform.
  • https://news.developer.nvidia.com/nvidia-clara-platform-augmenting-radiology-with-ai/